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NetApp Solutions
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

NetApp ONTAP 파일 및 객체 이중성을 위한 Amazon FSxN을 사용하는 Milvus

기여자
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이 섹션에서는 NetApp용 벡터 데이터베이스 솔루션에 대한 Amazon FSxN을 사용한 milvus 클러스터 설정에 대해 설명합니다.

NetApp ONTAP용 Amazon FSxN을 사용하는 Milvus – 파일 및 오브젝트 이중화

이 섹션에서는 클라우드에 벡터 데이터베이스를 배포해야 하는 이유와 Docker 컨테이너 내의 Amazon FSxN for NetApp ONTAP에 벡터 데이터베이스(milvus 독립형)를 배포하는 단계를 설명합니다.

클라우드에 벡터 데이터베이스를 배포하면 특히 높은 차원 데이터를 처리하고 유사성 검색을 실행해야 하는 애플리케이션의 경우 몇 가지 중요한 이점을 얻을 수 있습니다. 첫째, 클라우드 기반 배포는 확장성을 제공하므로 증가하는 데이터 볼륨 및 쿼리 로드에 맞게 리소스를 쉽게 조정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스에서 고성능을 유지하면서 증가하는 수요를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 둘째, 클라우드 배포는 데이터를 서로 다른 지리적 위치에 복제할 수 있어 고가용성 및 재해 복구를 제공하며, 데이터 손실 위험을 최소화하고 예기치 않은 이벤트에도 지속적인 서비스를 보장합니다. 셋째, 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하므로 비용 효율성이 향상되고 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있으므로 하드웨어에 대한 초기 투자 비용을 크게 줄일 필요가 없습니다. 마지막으로 클라우드에 벡터 데이터베이스를 배포하면 어디서나 데이터에 액세스하고 공유할 수 있으므로 팀 기반 작업과 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 할 수 있으므로 협업을 개선할 수 있습니다.
이 검증에 사용된 NetApp ONTAP용 Amazon FSxN과 함께 Milvus 독립 실행형 아키텍처를 확인하십시오.

오류: 그래픽 이미지가 없습니다

  1. NetApp ONTAP용 Amazon FSxN 인스턴스를 생성하고 VPC, VPC 보안 그룹 및 서브넷의 세부 정보를 기록합니다. 이 정보는 EC2 인스턴스를 생성할 때 필요합니다. 자세한 내용은 여기 에서 확인할 수 있습니다. - https://us-east-1.console.aws.amazon.com/fsx/home?region=us-east-1#file-system-create

  2. EC2 인스턴스를 생성하여 VPC, 보안 그룹 및 서브넷이 NetApp ONTAP용 Amazon FSxN 인스턴스의 인스턴스와 일치하는지 확인합니다.

  3. 'apt-get install nfs-common' 명령을 사용하여 nfs-common을 설치하고 'SUDO apt-get update'를 사용하여 패키지 정보를 업데이트합니다.

  4. 마운트 폴더를 생성하고 NetApp ONTAP용 Amazon FSxN을 마운트합니다.

    ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ mkdir /home/ubuntu/milvusvectordb
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ sudo mount 172.31.255.228:/vol1 /home/ubuntu/milvusvectordb
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ df -h /home/ubuntu/milvusvectordb
Filesystem            Size  Used Avail Use% Mounted on
172.31.255.228:/vol1  973G  126G  848G  13% /home/ubuntu/milvusvectordb
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$

  5. 'apt-get install'을 사용하여 Docker 및 Docker Compose를 설치합니다.

  6. Milvus 웹 사이트에서 다운로드할 수 있는 docker-composition.yaml 파일을 기반으로 Milvus 클러스터를 설정합니다.

    root@ip-172-31-22-245:~# wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
--2024-04-01 14:52:23--  https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-standalone-docker-compose.yml
<removed some output to save page space>

  7. docker-configuration.yml 파일의 'volumes' 섹션에서 NetApp NFS 마운트 지점을 해당 Milvus 컨테이너 경로, 특히 etcd, minio 및 standalone.Check에 매핑합니다 "부록 D: docker-composition.yml" YML의 변화에 대한 자세한 내용은

  8. 마운트된 폴더 및 파일을 확인합니다.

    ubuntu@ip-172-31-29-98:~/milvusvectordb$ ls -ltrh /home/ubuntu/milvusvectordb
total 8.0K
-rw-r--r-- 1 root root 1.8K Apr  2 16:35 s3_access.py
drwxrwxrwx 2 root root 4.0K Apr  4 20:19 volumes
ubuntu@ip-172-31-29-98:~/milvusvectordb$ ls -ltrh /home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/
total 0
ubuntu@ip-172-31-29-98:~/milvusvectordb$ cd
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ ls
docker-compose.yml  docker-compose.yml~  milvus.yaml  milvusvectordb  vectordbvol1
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$

  9. docker-composition.yml 파일이 들어 있는 디렉토리에서 'docker-composure up-d'를 실행합니다.

  10. Milvus 컨테이너의 상태를 확인합니다.

    ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ sudo docker-compose ps
      Name                     Command                  State                                               Ports
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
milvus-etcd         etcd -advertise-client-url ...   Up (healthy)   2379/tcp, 2380/tcp
milvus-minio        /usr/bin/docker-entrypoint ...   Up (healthy)   0.0.0.0:9000->9000/tcp,:::9000->9000/tcp, 0.0.0.0:9001->9001/tcp,:::9001->9001/tcp
milvus-standalone   /tini -- milvus run standalone   Up (healthy)   0.0.0.0:19530->19530/tcp,:::19530->19530/tcp, 0.0.0.0:9091->9091/tcp,:::9091->9091/tcp
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$ ls -ltrh /home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/
total 12K
drwxr-xr-x 3 root root 4.0K Apr  4 20:21 etcd
drwxr-xr-x 4 root root 4.0K Apr  4 20:21 minio
drwxr-xr-x 5 root root 4.0K Apr  4 20:21 milvus
ubuntu@ip-172-31-29-98:~$

  11. 벡터 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 기능을 검증하기 위해 Amazon FSxN for NetApp ONTAP에서는 Python Milvus SDK와 PyMilvus의 샘플 프로그램을 사용했습니다. 'apt-get install python3-numpy python3-pip'을 사용하여 필요한 패키지를 설치하고 'pip3 install pymilvus'를 사용하여 PyMilvus를 설치합니다.

  12. 벡터 데이터베이스에서 NetApp ONTAP용 Amazon FSxN의 데이터 쓰기 및 읽기 작업을 검증합니다.

    root@ip-172-31-29-98:~/pymilvus/examples# python3 prepare_data_netapp_new.py
=== start connecting to Milvus     ===
=== Milvus host: localhost         ===
Does collection hello_milvus_ntapnew_sc exist in Milvus: True
=== Drop collection - hello_milvus_ntapnew_sc ===
=== Drop collection - hello_milvus_ntapnew_sc2 ===
=== Create collection `hello_milvus_ntapnew_sc` ===
=== Start inserting entities       ===
Number of entities in hello_milvus_ntapnew_sc: 9000
root@ip-172-31-29-98:~/pymilvus/examples# find /home/ubuntu/milvusvectordb/
…
<removed content to save page space >
…
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/103/448789845791411923/b3def25f-c117-4fba-8256-96cb7557cd6c
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/103/448789845791411923/b3def25f-c117-4fba-8256-96cb7557cd6c/part.1
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/103/448789845791411923/xl.meta
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/0
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/0/448789845791411924
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/0/448789845791411924/xl.meta
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/1
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/1/448789845791411925
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/1/448789845791411925/xl.meta
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100/448789845791411920
/home/ubuntu/milvusvectordb/volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100/448789845791411920/xl.meta

  13. verify_data_netapp.py 스크립트를 사용하여 읽기 작업을 확인합니다.

    root@ip-172-31-29-98:~/pymilvus/examples# python3 verify_data_netapp.py
=== start connecting to Milvus     ===

=== Milvus host: localhost         ===

Does collection hello_milvus_ntapnew_sc exist in Milvus: True
{'auto_id': False, 'description': 'hello_milvus_ntapnew_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': 8}}], 'enable_dynamic_field': False}
Number of entities in Milvus: hello_milvus_ntapnew_sc : 9000

=== Start Creating index IVF_FLAT  ===


=== Start loading                  ===


=== Start searching based on vector similarity ===

hit: id: 2248, distance: 0.0, entity: {'random': 0.2777646777746381}, random field: 0.2777646777746381
hit: id: 4837, distance: 0.07805602252483368, entity: {'random': 0.6451650959930306}, random field: 0.6451650959930306
hit: id: 7172, distance: 0.07954417169094086, entity: {'random': 0.6141351712303128}, random field: 0.6141351712303128
hit: id: 2249, distance: 0.0, entity: {'random': 0.7434908973629817}, random field: 0.7434908973629817
hit: id: 830, distance: 0.05628090724349022, entity: {'random': 0.8544487225667627}, random field: 0.8544487225667627
hit: id: 8562, distance: 0.07971227169036865, entity: {'random': 0.4464554280115878}, random field: 0.4464554280115878
search latency = 0.1266s

=== Start querying with `random > 0.5` ===

query result:
-{'random': 0.6378742006852851, 'embeddings': [0.3017092, 0.74452263, 0.8009826, 0.4927033, 0.12762444, 0.29869467, 0.52859956, 0.23734547], 'pk': 0}
search latency = 0.3294s

=== Start hybrid searching with `random > 0.5` ===

hit: id: 4837, distance: 0.07805602252483368, entity: {'random': 0.6451650959930306}, random field: 0.6451650959930306
hit: id: 7172, distance: 0.07954417169094086, entity: {'random': 0.6141351712303128}, random field: 0.6141351712303128
hit: id: 515, distance: 0.09590047597885132, entity: {'random': 0.8013175797590888}, random field: 0.8013175797590888
hit: id: 2249, distance: 0.0, entity: {'random': 0.7434908973629817}, random field: 0.7434908973629817
hit: id: 830, distance: 0.05628090724349022, entity: {'random': 0.8544487225667627}, random field: 0.8544487225667627
hit: id: 1627, distance: 0.08096684515476227, entity: {'random': 0.9302397069516164}, random field: 0.9302397069516164
search latency = 0.2674s
Does collection hello_milvus_ntapnew_sc2 exist in Milvus: True
{'auto_id': True, 'description': 'hello_milvus_ntapnew_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': 8}}], 'enable_dynamic_field': False}

  14. 고객이 AI 워크로드용 S3 프로토콜을 통해 벡터 데이터베이스에서 테스트된 NFS 데이터에 액세스하려는 경우 간단한 Python 프로그램을 사용하여 검증을 받을 수 있습니다. 예를 들어 이 섹션의 시작 부분에 있는 그림에서 언급했듯이 다른 응용 프로그램에서 이미지를 비슷한 방식으로 검색할 수 있습니다.

    root@ip-172-31-29-98:~/pymilvus/examples# sudo python3 /home/ubuntu/milvusvectordb/s3_access.py -i 172.31.255.228 --bucket milvusnasvol --access-key PY6UF318996I86NBYNDD --secret-key hoPctr9aD88c1j0SkIYZ2uPa03vlbqKA0c5feK6F
OBJECTS in the bucket milvusnasvol are :
***************************************
…
<output content removed to save page space>
…
bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/0/448789845791411917/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/1/448789845791411918/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/100/448789845791411913/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/101/448789845791411914/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/102/448789845791411915/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/103/448789845791411916/1c48ab6e-1546-4503-9084-28c629216c33/part.1
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/103/448789845791411916/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/0/448789845791411924/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/1/448789845791411925/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100/448789845791411920/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/101/448789845791411921/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/102/448789845791411922/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/103/448789845791411923/b3def25f-c117-4fba-8256-96cb7557cd6c/part.1
volumes/minio/a-bucket/files/insert_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/103/448789845791411923/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791211880/448789845791211881/448789845791411889/100/1/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791211880/448789845791211881/448789845791411889/100/448789845791411912/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/100/1/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611920/100/448789845791411919/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100/1/xl.meta
volumes/minio/a-bucket/files/stats_log/448789845791611912/448789845791611913/448789845791611939/100/448789845791411926/xl.meta
***************************************
root@ip-172-31-29-98:~/pymilvus/examples#

    이 섹션에서는 NetApp ONTAP 데이터 스토리지용 Amazon의 NetApp FSxN을 활용하여 고객이 Docker 컨테이너 내에서 독립 실행형 Milvus 설정을 구축 및 운영하는 방법을 효과적으로 보여줍니다. 이 설치를 통해 고객은 Docker 컨테이너의 확장 가능하고 효율적인 환경 내에서 벡터 데이터베이스의 기능을 활용하여 차원 높은 데이터를 처리하고 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다. NetApp ONTAP 인스턴스용 Amazon FSxN을 생성하고 EC2 인스턴스를 일치시킴으로써 최적의 리소스 활용도와 데이터 관리를 보장할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스에서 FSxN의 데이터 쓰기 및 읽기 작업을 성공적으로 검증함으로써 고객은 안정적이고 일관된 데이터 작업을 보장할 수 있습니다. 또한, S3 프로토콜을 통해 AI 워크로드의 데이터를 나열(읽기) 기능은 향상된 데이터 접근성을 제공합니다. 따라서 이 포괄적인 프로세스는 고객에게 NetApp ONTAP용 Amazon의 FSxN의 기능을 활용하여 대규모 데이터 운영을 관리할 수 있는 강력하고 효율적인 솔루션을 제공합니다.