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オンプレミスでのKubernetesを使用したMilvusクラスタセットアップ
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このセクションでは、ベクターデータベース解決策for NetAppのmilvusクラスターセットアップについて説明します。
オンプレミスでのKubernetesを使用したMilvusクラスタセットアップ
ストレージとコンピューティングの個別拡張、効果的なインフラ管理とデータ管理、
Kubernetesデータベースとベクトルデータベースは、大規模なデータ処理を管理するための、強力で拡張性に優れた解決策を形成します。Kubernetesはリソースを最適化してコンテナを管理し、ベクトルデータベースは高次元データや類似性検索を効率的に処理します。この組み合わせにより、大規模なデータセットで複雑なクエリを迅速に処理し、データ量の増大に合わせてシームレスに拡張できるため、ビッグデータアプリケーションやAIワークロードに最適です。
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このセクションでは、クラスタデータと顧客データの両方にNetAppストレージコントローラを利用して、KubernetesにMilvusクラスタをインストールするプロセスを詳しく説明します。
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Milvusクラスタをインストールするには、さまざまなMilvusクラスタコンポーネントからのデータを格納するためにPersistent Volumes（PVS）が必要です。これらのコンポーネントには、etcd（3つのインスタンス）、pulsar-bookie-journal（3つのインスタンス）、pulsar-bookie-ledgers（3つのインスタンス）、pulsar-zookeeper-data（3つのインスタンス）があります。
milvusクラスターでは、Milvusクラスターの信頼性の高いストレージとメッセージストリームのパブリッシュ/サブスクリプションをサポートする基盤となるエンジンにパルサーまたはKafkaのいずれかを使用できます。NFSを使用するKafkaについては、ONTAP 9.12.1以降で改善が行われています。これらの機能強化と、RHEL 8.7または9.1以降でのNFSv4.1およびLinuxの変更に加えて、NFSでKafkaを実行するときに発生する「silly rename」問題を解決してください。NetApp NFS解決策でKafkaを実行する方法の詳細については、 "リンクをクリックしてください"。 -
NetApp ONTAPからNFSボリュームを1つ作成し、250GBのストレージを含む12個の永続ボリュームを構築しました。ストレージサイズはクラスタサイズによって異なります。たとえば、各PVが50GBの別のクラスタがあります。詳細については、以下のいずれかのPV YAMLファイルを参照してください。このようなファイルは合計12個ありました。各ファイルでは、storageClassNameが「default」に設定され、ストレージとパスはPVごとに一意です。
root@node2:~# cat sai_nfs_to_default_pv1.yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: karthik-pv1 spec: capacity: storage: 250Gi volumeMode: Filesystem accessModes: - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Retain storageClassName: default local: path: /vectordbsc/milvus/milvus1 nodeAffinity: required: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: In values: - node2 - node3 - node4 - node5 - node6 root@node2:~# -
各PV YAMLファイルに対して「kubectl apply」コマンドを実行して永続ボリュームを作成し、「kubectl get pv」を使用して作成を確認します。
root@node2:~# for i in $( seq 1 12 ); do kubectl apply -f sai_nfs_to_default_pv$i.yaml; done persistentvolume/karthik-pv1 created persistentvolume/karthik-pv2 created persistentvolume/karthik-pv3 created persistentvolume/karthik-pv4 created persistentvolume/karthik-pv5 created persistentvolume/karthik-pv6 created persistentvolume/karthik-pv7 created persistentvolume/karthik-pv8 created persistentvolume/karthik-pv9 created persistentvolume/karthik-pv10 created persistentvolume/karthik-pv11 created persistentvolume/karthik-pv12 created root@node2:~# -
顧客データの格納については、MinIO、Azure Blob、S3などのオブジェクトストレージソリューションをサポートしています。このガイドではS3を使用します。次の手順は、ONTAP S3とStorageGRIDオブジェクトストアの両方に適用されます。Helmを使用してMilvusクラスタを導入します。Milvusのダウンロード場所から、設定ファイルvalues.yamlをダウンロードします。このドキュメントで使用したvalues.yamlファイルについては、付録を参照してください。
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log、etcd、zookeeper、およびbookkeeperのセクションを含め、「storageClass」が各セクションで「default」に設定されていることを確認します。
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MinIOセクションで、MinIOを無効にします。
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ONTAPまたはStorageGRIDオブジェクトストレージからNASバケットを作成し、オブジェクトストレージのクレデンシャルを使用して外部S3に追加します。
################################### # External S3 # - these configs are only used when `externalS3.enabled` is true ################################### externalS3: enabled: true host: "192.168.150.167" port: "80" accessKey: "24G4C1316APP2BIPDE5S" secretKey: "Zd28p43rgZaU44PX_ftT279z9nt4jBSro97j87Bx" useSSL: false bucketName: "milvusdbvol1" rootPath: "" useIAM: false cloudProvider: "aws" iamEndpoint: "" region: "" useVirtualHost: false -
Milvusクラスタを作成する前に、PersistentVolumeClaim（PVC）に既存のリソースがないことを確認してください。
root@node2:~# kubectl get pvc No resources found in default namespace. root@node2:~# -
Helmとvalues.yaml設定ファイルを使用して、Milvusクラスタをインストールして起動します。
root@node2:~# helm upgrade --install my-release milvus/milvus --set global.storageClass=default -f values.yaml Release "my-release" does not exist. Installing it now. NAME: my-release LAST DEPLOYED: Thu Mar 14 15:00:07 2024 NAMESPACE: default STATUS: deployed REVISION: 1 TEST SUITE: None root@node2:~# -
PersistentVolumeClaims（PVC）のステータスを確認します。
root@node2:~# kubectl get pvc NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE data-my-release-etcd-0 Bound karthik-pv8 250Gi RWO default 3s data-my-release-etcd-1 Bound karthik-pv5 250Gi RWO default 2s data-my-release-etcd-2 Bound karthik-pv4 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-0 Bound karthik-pv10 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-1 Bound karthik-pv3 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-2 Bound karthik-pv1 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-0 Bound karthik-pv2 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-1 Bound karthik-pv9 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-2 Bound karthik-pv11 250Gi RWO default 3s my-release-pulsar-zookeeper-data-my-release-pulsar-zookeeper-0 Bound karthik-pv7 250Gi RWO default 3s root@node2:~# -
ポッドのステータスを確認します。
root@node2:~# kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES <content removed to save page space>ポッドのステータスが「Running」で正常に機能していることを確認してください
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MilvusおよびNetAppオブジェクトストレージでデータの書き込みと読み取りをテストします。
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Pythonプログラム「prepare_data_netapp_new.py」を使用してデータを書き込みます。
root@node2:~# date;python3 prepare_data_netapp_new.py ;date Thu Apr 4 04:15:35 PM UTC 2024 === start connecting to Milvus === === Milvus host: localhost === Does collection hello_milvus_ntapnew_update2_sc exist in Milvus: False === Drop collection - hello_milvus_ntapnew_update2_sc === === Drop collection - hello_milvus_ntapnew_update2_sc2 === === Create collection `hello_milvus_ntapnew_update2_sc` === === Start inserting entities === Number of entities in hello_milvus_ntapnew_update2_sc: 3000 Thu Apr 4 04:18:01 PM UTC 2024 root@node2:~# -
Pythonファイル「verify_data_netapp.py」を使用してデータを読み取ります。
root@node2:~# python3 verify_data_netapp.py === start connecting to Milvus === === Milvus host: localhost === Does collection hello_milvus_ntapnew_update2_sc exist in Milvus: True {'auto_id': False, 'description': 'hello_milvus_ntapnew_update2_sc', 'fields': [{'name': 'pk', 'description': '', 'type': <DataType.INT64: 5>, 'is_primary': True, 'auto_id': False}, {'name': 'random', 'description': '', 'type': <DataType.DOUBLE: 11>}, {'name': 'var', 'description': '', 'type': <DataType.VARCHAR: 21>, 'params': {'max_length': 65535}}, {'name': 'embeddings', 'description': '', 'type': <DataType.FLOAT_VECTOR: 101>, 'params': {'dim': 16}}]} Number of entities in Milvus: hello_milvus_ntapnew_update2_sc : 3000 === Start Creating index IVF_FLAT === === Start loading === === Start searching based on vector similarity === hit: id: 2998, distance: 0.0, entity: {'random': 0.9728033590489911}, random field: 0.9728033590489911 hit: id: 2600, distance: 0.602496862411499, entity: {'random': 0.3098157043984633}, random field: 0.3098157043984633 hit: id: 1831, distance: 0.6797959804534912, entity: {'random': 0.6331477114129169}, random field: 0.6331477114129169 hit: id: 2999, distance: 0.0, entity: {'random': 0.02316334456872482}, random field: 0.02316334456872482 hit: id: 2524, distance: 0.5918987989425659, entity: {'random': 0.285283165889066}, random field: 0.285283165889066 hit: id: 264, distance: 0.7254047393798828, entity: {'random': 0.3329096143562196}, random field: 0.3329096143562196 search latency = 0.4533s === Start querying with `random > 0.5` === query result: -{'random': 0.6378742006852851, 'embeddings': [0.20963514, 0.39746657, 0.12019053, 0.6947492, 0.9535575, 0.5454552, 0.82360446, 0.21096309, 0.52323616, 0.8035404, 0.77824664, 0.80369574, 0.4914803, 0.8265614, 0.6145269, 0.80234545], 'pk': 0} search latency = 0.4476s === Start hybrid searching with `random > 0.5` === hit: id: 2998, distance: 0.0, entity: {'random': 0.9728033590489911}, random field: 0.9728033590489911 hit: id: 1831, distance: 0.6797959804534912, entity: {'random': 0.6331477114129169}, random field: 0.6331477114129169 hit: id: 678, distance: 0.7351570129394531, entity: {'random': 0.5195484662306603}, random field: 0.5195484662306603 hit: id: 2644, distance: 0.8620758056640625, entity: {'random': 0.9785952878381153}, random field: 0.9785952878381153 hit: id: 1960, distance: 0.9083120226860046, entity: {'random': 0.6376039340439571}, random field: 0.6376039340439571 hit: id: 106, distance: 0.9792704582214355, entity: {'random': 0.9679994241326673}, random field: 0.9679994241326673 search latency = 0.1232s Does collection hello_milvus_ntapnew_update2_sc2 exist in Milvus: True {'auto_id': True, 'description': 'hello_milvus_ntapnew_update2_sc2', 'fields': [{'name': 'pk', 'description': '', 'type': <DataType.INT64: 5>, 'is_primary': True, 'auto_id': True}, {'name': 'random', 'description': '', 'type': <DataType.DOUBLE: 11>}, {'name': 'var', 'description': '', 'type': <DataType.VARCHAR: 21>, 'params': {'max_length': 65535}}, {'name': 'embeddings', 'description': '', 'type': <DataType.FLOAT_VECTOR: 101>, 'params': {'dim': 16}}]}上記の検証に基づいて、NetAppストレージコントローラを使用したKubernetes上にMilvusクラスタを導入することで実証されているように、Kubernetesとベクトルデータベースの統合により、大規模なデータ操作を管理するための堅牢でスケーラブルで効率的な解決策が提供されます。このセットアップにより、お客様は高次元データを処理し、複雑なクエリを迅速かつ効率的に実行できるようになり、ビッグデータアプリケーションやAIワークロードに最適な解決策になります。さまざまなクラスタコンポーネントにPersistent Volume（PV；永続的ボリューム）を使用して、NetApp ONTAPから単一のNFSボリュームを作成することで、リソース利用率とデータ管理を最適化できます。PersistentVolumeClaims（PVC）とPODのステータスを検証し、データの書き込みと読み取りをテストするプロセスにより、信頼性が高く一貫したデータ処理が保証されます。お客様のデータにONTAPまたはStorageGRIDオブジェクトストレージを使用すると、データへのアクセス性とセキュリティがさらに向上します。全体的に、このセットアップにより、お客様は、増大するデータニーズに合わせてシームレスに拡張できる耐障害性とパフォーマンスに優れたデータ管理解決策を利用できます。
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