Configuração do cluster Milvus com Kubernetes no local
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Esta seção discute a configuração do cluster milvus para a solução de banco de dados vetorial para NetApp.
Configuração do cluster Milvus com Kubernetes no local
Os desafios do cliente para escalar de forma independente em armazenamento e computação, gerenciamento eficaz de infraestrutura e gerenciamento de dados, Kubernetes e bancos de dados vetoriais juntos formam uma solução poderosa e escalável para gerenciar grandes operações de dados. O Kubernetes otimiza recursos e gerencia contêineres, enquanto bancos de dados vetoriais manipulam com eficiência dados de alta dimensão e pesquisas de similaridade. Essa combinação permite o processamento rápido de consultas complexas em grandes conjuntos de dados e dimensiona perfeitamente com volumes crescentes de dados, tornando-a ideal para aplicativos de big data e cargas de trabalho de IA.
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Nesta seção, detalhamos o processo de instalação de um cluster Milvus no Kubernetes, utilizando um controlador de armazenamento NetApp para dados do cluster e dados do cliente.
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Para instalar um cluster Milvus, Volumes Persistentes (PVs) são necessários para armazenar dados de vários componentes do cluster Milvus. Esses componentes incluem etcd (três instâncias), pulsar-bookie-journal (três instâncias), pulsar-bookie-ledgers (três instâncias) e pulsar-zookeeper-data (três instâncias).
No cluster Milvus, podemos usar o Pulsar ou o Kafka como mecanismo subjacente que dá suporte ao armazenamento confiável e à publicação/assinatura de fluxos de mensagens do cluster Milvus. Para o Kafka com NFS, a NetApp fez melhorias no ONTAP 9.12.1 e versões posteriores, e essas melhorias, juntamente com o NFSv4.1 e as alterações do Linux incluídas no RHEL 8.7 ou 9.1 e versões superiores, resolvem o problema de "renomeação absurda" que pode ocorrer ao executar o Kafka sobre NFS. Se você estiver interessado em informações mais detalhadas sobre o tópico de execução do Kafka com a solução NetApp NFS, consulte -"este link" . -
Criamos um único volume NFS do NetApp ONTAP e estabelecemos 12 volumes persistentes, cada um com 250 GB de armazenamento. O tamanho do armazenamento pode variar dependendo do tamanho do cluster; por exemplo, temos outro cluster onde cada PV tem 50 GB. Consulte abaixo um dos arquivos PV YAML para obter mais detalhes; tínhamos 12 arquivos desse tipo no total. Em cada arquivo, o storageClassName é definido como 'padrão', e o armazenamento e o caminho são exclusivos para cada PV.
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:~# -
Execute o comando 'kubectl apply' para cada arquivo PV YAML para criar os Volumes Persistentes e, em seguida, verifique sua criação usando 'kubectl get pv'
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:~# -
Para armazenar dados do cliente, a Milvus oferece suporte a soluções de armazenamento de objetos como MinIO, Azure Blob e S3. Neste guia, utilizamos o S3. As etapas a seguir se aplicam ao ONTAP S3 e ao armazenamento de objetos StorageGRID . Usamos o Helm para implantar o cluster Milvus. Baixe o arquivo de configuração, values.yaml, do local de download do Milvus. Consulte o apêndice para o arquivo values.yaml que usamos neste documento.
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Certifique-se de que 'storageClass' esteja definido como 'padrão' em cada seção, incluindo aquelas para log, etcd, zookeeper e bookkeeper.
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Na seção MinIO, desabilite o MinIO.
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Crie um bucket NAS a partir do armazenamento de objetos ONTAP ou StorageGRID e inclua-os em um S3 externo com as credenciais de armazenamento de objetos.
################################### # 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 -
Antes de criar o cluster Milvus, certifique-se de que o PersistentVolumeClaim (PVC) não tenha nenhum recurso preexistente.
root@node2:~# kubectl get pvc No resources found in default namespace. root@node2:~# -
Utilize o Helm e o arquivo de configuração values.yaml para instalar e iniciar o cluster Milvus.
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:~# -
Verifique o status dos PersistentVolumeClaims (PVCs).
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:~# -
Verifique o status dos pods.
root@node2:~# kubectl get pods -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES <content removed to save page space>Certifique-se de que o status dos pods seja 'em execução' e esteja funcionando conforme o esperado
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Teste de gravação e leitura de dados no armazenamento de objetos Milvus e NetApp .
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Grave dados usando o programa Python "prepare_data_netapp_new.py".
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:~# -
Leia os dados usando o arquivo Python "verify_data_netapp.py".
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}}]}Com base na validação acima, a integração do Kubernetes com um banco de dados vetorial, conforme demonstrado por meio da implantação de um cluster Milvus no Kubernetes usando um controlador de armazenamento NetApp , oferece aos clientes uma solução robusta, escalável e eficiente para gerenciar operações de dados em larga escala. Essa configuração oferece aos clientes a capacidade de manipular dados de alta dimensão e executar consultas complexas de forma rápida e eficiente, tornando-a uma solução ideal para aplicativos de big data e cargas de trabalho de IA. O uso de Volumes Persistentes (PVs) para vários componentes de cluster, juntamente com a criação de um único volume NFS do NetApp ONTAP, garante a utilização ideal de recursos e o gerenciamento de dados. O processo de verificação do status de PersistentVolumeClaims (PVCs) e pods, bem como o teste de leitura e gravação de dados, fornece aos clientes a garantia de operações de dados confiáveis e consistentes. O uso do armazenamento de objetos ONTAP ou StorageGRID para dados do cliente melhora ainda mais a acessibilidade e a segurança dos dados. No geral, essa configuração capacita os clientes com uma solução de gerenciamento de dados resiliente e de alto desempenho que pode ser facilmente dimensionada de acordo com suas crescentes necessidades de dados.
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