Вопрос или проблема
Я создал кластер Milvus 2.4.11 с несколькими базами данных и коллекциями. Я хочу быстро начать их заполнять из существующего кластера OpenSearch.
Когда мы начинаем массовую вставку без индексации, начнется ли автоматическая компакция для этих файлов или нам нужно будет запустить компакцию вручную? Также касается ли это всех индексов и типов коллекций? И если нам нужно это делать, как часто и сколько раз я должен инициировать этот процесс?
Я использую сто двадцать рабочих потоков и восемь шардов, так как мы работаем на кластере с восьми узлами данных с высокой скоростью.
Будут ли сто двадцать файлов копироваться одновременно или это зависит от количества шардов?
Если мы включим загрузку коллекции во время создания коллекции, начнет ли она загружать растущие сегменты в коллекцию или это будет сделано после завершения массовых вставок?
Могу ли я выполнять другие вставки или запросы, пока я делаю эту большую загрузку, которая может занять часы?
Спасибо. Я использую стандартную конфигурацию helm chart. Я работаю в Google Cloud с рекомендованным размером инстанса, ОЗУ и диском.
Ответ или решение
Вопрос, касающийся внедрения данных в кластер Milvus 2.4.11 с учетом различных ограничений и нагрузок, достаточно многоаспектный. Давайте рассмотрим ключевые моменты, которые необходимо учесть при выполнении массовых вставок в процессе работы вашего кластера.
1. Массовые вставки и автоматическая компакция
В процессе осуществления массовых вставок в Milvus 2.4.11, если индексация отключена, компакция данных будет запущена автоматически. Однако это не означает, что вам не потребуется контролировать процесс. Компакция помогает оптимизировать использование пространства данных, улучшая производительность запросов и управление нагрузкой на кластер.
Если вы используете несколько типов коллекций и индексов, принцип компакции остается тем же, но методы могут варьироваться. Например, для разных индексов могут быть различные временные рамки или правила компакции. Следует учитывать, что частота компакции зависит от вашего рабочего процесса и объема данных. В общем случае рекомендуется проводить компакцию после нескольких массовых вставок, чтобы избежать усложнений во время работы с данными.
2. Параллелизм вставок и шарды
С вашим выбором в 120 рабочих потоков и восьми шардов, прошу отметить, что количество файлов, которые будут вставляться одновременно, зависит от числа шардов. Каждый шард сможет обрабатывать только свой подмассив данных, что может означать, что параллелизм вставок будет ограничен восьмью потоками (один поток на шард). Чтобы максимально использовать ресурсы, имеет смысл сбалансировать нагрузку и, возможно, произвести изменение конфигурации, если это необходимо.
3. Загрузка коллекций при создании
Если вы включите загрузку коллекции во время создания, система начнет загружать растущие сегменты сразу, однако это будет проходить параллельно с массовыми вставками. Обратите внимание, что наполнение данных может замедлить процесс загрузки, поскольку сегменты будут обрабатываться по мере их появления в системе. Убедитесь, что ваше приложение способно справляться с этой дополнительной нагрузкой.
4. Параллельные операции при массовых вставках
Вы можете продолжать выполнять другие вставки и запросы в то время, как занимаетесь массовой загрузкой. Milvus поддерживает многопоточность и может обрабатывать несколько операций одновременно. Однако будьте готовы к возможным временным задержкам при выполнении запросов, так как ресурсы будут максимально загружены массовым наполняемым процессом.
Рекомендации
-
Мониторинг: Постоянно контролируйте производительность кластера во время массовых вставок, чтобы выявлять узкие места и предотвращать возможные сбои. Используйте встроенные инструменты мониторинга.
-
Планирование компакции: Установите расписание для запуска процесса компакции, учитывая циклы вставок, чтобы поддерживать оптимальную производительность.
-
Тестирование: Перед запуском на реальных данных протестируйте нагрузку на тестовом стенде, чтобы лучше понять, как будет вести себя система и какие настройки требуют корректировки.
Использование данного подхода позволит вам эффективно работать с вашим кластером Milvus, обеспечивая стабильную производительность и надежность системы.