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在內部部署使用 Kubernetes 的 Milvus 叢集設定

05/16/2024 貢獻者

本節討論 NetApp 向量資料庫解決方案的 milvus 叢集設定。

在內部部署使用 Kubernetes 進行 Milvus 叢集設定

客戶在儲存與運算上的擴充、有效的基礎架構管理與資料管理、
Kubernetes 和向量資料庫一起形成強大且可擴充的解決方案、可用於管理大型資料作業。Kubernetes 可最佳化資源並管理容器、而向量資料庫則可有效處理高維度資料和相似度搜尋。這項組合可快速處理大型資料集的複雜查詢、並可隨著不斷成長的資料量順暢擴充、因此非常適合巨量資料應用程式和 AI 工作負載。

在本節中、我們將詳細說明在 Kubernetes 上安裝 Milvus 叢集的程序、並使用 NetApp 儲存控制器來處理叢集資料和客戶資料。

若要安裝 Milvus 叢集、儲存來自各種 Milvus 叢集元件的資料時、需要持續磁碟區（ PV ）。這些元件包括 etcd （三個執行個體）、 Pulsar-bootike-journal （三個執行個體）、 Pulsar-bootike-ledgers （三個執行個體）和 Pulsar-zooker-data （三個執行個體）。

在 milvus 叢集中、我們可以使用 Pulsar 或 Kafka 作為基礎引擎、以支援 Milvus 叢集可靠的儲存、以及訊息串流的發佈 / 訂閱。針對 NFS 的 Kafka 、 NetApp 已在 ONTAP 9.12.1 及更新版本中進行改善、這些增強功能以及 RHEL 8.7 或 9.1 或更新版本中所包含的 NFSv4.1 及 Linux 變更、可解決透過 NFS 執行 Kafka 時可能發生的「愚蠢重新命名」問題。如果您想深入瞭解如何使用 NetApp NFS 執行 Kafka 解決方案、請查看： "此連結"。

我們從 NetApp ONTAP 建立了單一 NFS Volume 、並建立了 12 個持續磁碟區、每個磁碟區都有 250GB 的儲存容量。儲存容量可能會因叢集大小而異；例如、我們有另一個叢集、其中每個 PV 都有 50GB 。請參閱下列 PV YAML 檔案之一、以取得更多詳細資料；我們總共有 12 個此類檔案。在每個檔案中、 storageClassName 會設為「預設」、而儲存設備和路徑對每個 PV 都是唯一的。

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:~#

為每個 PV YAML 檔案執行「 kutbectl apply 」命令、以建立持續磁碟區、然後使用「 kutbectl Get PV 」驗證其建立

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:~#

為了儲存客戶資料、 Milvus 支援 MinIO 、 Azure Blob 和 S3 等物件儲存解決方案。在本指南中、我們使用 S3 。下列步驟同時適用於 ONTAP S3 和 StorageGRID 物件存放區。我們使用 Helm 來部署 Milvus 叢集。從 Milvus 下載位置下載組態檔案 values.yaml 。請參閱附錄以取得本文件所使用的 values.yaml 檔案。
請確定每個區段的「 sorageClass 」都設為「預設」、包括記錄檔、 etcd 、 zookeeper 和 bookkeeper 的「預設類別」。
在 MinIO 區段中、停用 MinIO 。

從 ONTAP 或 StorageGRID 物件儲存區建立 NAS 儲存區、並將其納入具有物件儲存認證的外部 S3 。

###################################
# 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

在建立 Milvus 叢集之前、請確定 PersistentVolume Claim （ PVC ）沒有任何預先存在的資源。
```
root@node2:~# kubectl get pvc
No resources found in default namespace.
root@node2:~#
```

使用 Helm 和 values.yaml 組態檔案來安裝和啟動 Milvus 叢集。

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:~#

驗證 PersistentVolume Claims （ PVCS ）的狀態。

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:~#

檢查 Pod 的狀態。

root@node2:~# kubectl get pods -o wide
NAME                                            READY   STATUS      RESTARTS        AGE    IP              NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
<content removed to save page space>

請確定 Pod 狀態為「執行中」、並正常運作

在 Milvus 和 NetApp 物件儲存設備中測試資料寫入和讀取。

使用「 Prepare _data_NetApp_new.py 」 Python 程式寫入資料。

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:~#

使用「 VERIFY_data_NetApp.py 」 Python 檔案讀取資料。

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}}]}

根據上述驗證、 Kubernetes 與向量資料庫的整合、透過在 Kubernetes 上使用 NetApp 儲存控制器部署 Milvus 叢集、為客戶提供強大、可擴充且有效率的解決方案、以管理大規模資料作業。這項設定可讓客戶快速有效地處理高維度資料、並執行複雜查詢、是大型資料應用程式和 AI 工作負載的理想解決方案。將持續磁碟區（ PV ）用於各種叢集元件、以及從 NetApp ONTAP 建立單一 NFS 磁碟區、可確保最佳的資源使用率和資料管理。驗證 PersistentVolume Claims （ PVCS ）和 Pod 狀態的程序、以及測試資料寫入和讀取、可讓客戶確保資料作業可靠且一致。使用 ONTAP 或 StorageGRID 物件儲存設備來儲存客戶資料、可進一步增強資料的存取能力和安全性。整體而言、這項設定可讓客戶擁有彈性且高效能的資料管理解決方案、並可隨著不斷成長的資料需求順暢地擴充。

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