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NetApp Solutions
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Visão geral da solução

Colaboradores
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Realizamos uma validação abrangente da solução focada em cinco áreas-chave, cujos detalhes são descritos abaixo. Cada seção aborda os desafios enfrentados pelos clientes, as soluções fornecidas pela NetApp e os benefícios subsequentes para o cliente.

  1. "Configuração de cluster do Milvus com Kubernetes no local" Desafios do cliente para escalar de forma independente em storage e computação, gerenciamento eficaz da infraestrutura e gerenciamento de dados. Nesta seção, detalhamos o processo de instalação de um cluster Milvus no Kubernetes, utilizando um controlador de storage NetApp para dados de cluster e dados de clientes.

  2. Link:./vetor-database-milvus-with-Amazon-FSX ONTAP-for-NetApp-ONTAP.html[Milvus with Amazon FSX ONTAP for NetApp ONTAP – dualidade de arquivos e objetos] nesta seção, por que precisamos implantar banco de dados vetoriais na nuvem, bem como etapas para implantar banco de dados vetoriais ( milvus standalone ) no Amazon FSX ONTAP for NetApp ONTAP dentro de contentores docker.

  3. "Proteção de banco de dados vetorial usando NetApp SnapCenter." Nesta seção, aprofundamos em como o SnapCenter protege os dados do banco de dados vetorial e os dados do Milvus residentes no ONTAP. Para este exemplo, utilizamos um bucket nas (milvusdbvol1) derivado de um volume NFS ONTAP (vol1) para dados do cliente e um volume NFS separado (vectordbpv) para dados de configuração de cluster Milvus.

  4. "Recuperação de desastres usando o NetApp SnapMirror" Nesta seção, discutimos sobre a importância da recuperação de desastres (DR) para banco de dados vetorial e como o produto de recuperação de desastres da NetApp SnapMirror fornece solução de DR para banco de dados vetorial.

  5. "Validação de desempenho" Nesta seção, nosso objetivo é aprofundar a validação de desempenho de bancos de dados vetoriais, como Milvus e pgvecto.rs, com foco em suas caraterísticas de desempenho de storage, como perfil de e/S e comportamento do controlador de storage NetApp em suporte a cargas de trabalho RAG e inferência dentro do ciclo de vida LLM. Avaliaremos e identificaremos quaisquer diferenciais de desempenho quando esses bancos de dados forem combinados com a solução de storage da ONTAP. Nossa análise será baseada em indicadores-chave de desempenho, como o número de consultas processadas por segundo (QPS).