利用工作负载隔离提高可扩展性和可用性:Search Nodes 现已在 Google Cloud 上提供

Elliott Gluck

#GenAI

今天,我们很高兴地宣布 Atlas Search Nodes(公开预览版)现已在 Google Cloud 上提供,这离我们针对搜索体验提供可扩展的专用架构这个目标更进了一步。

自 2023 年 6 月首次宣布推出 Search Nodes 以来,我们一直在加快这个最具可扩展性的专用架构的应用速度,先是在 AWS 上正式发布 ,现在又在 Google Cloud 上发布了它的公开预览版。让我们简单介绍一下什么是 Search Nodes,以及它为何对任何大规模运行的搜索体验非常重要。

Search Nodes 可为 Atlas SearchVector Search 工作负载提供专用基础架构,让您能够对搜索工作负载拥有更大的控制力度。通过隔离并优化计算资源来独立地扩展搜索和数据库需求,从而大规模提升性能并实现更高的可用性。

在构建和扩展应用时,开发者最不愿处理的一件事情就是要担心基础架构问题。任何停机或不佳的用户体验都可导致用户流失或收入受损,在涉及数据库和搜索体验时,这种影响尤为明显。这也是开发者纷纷转向 MongoDB 的原因之一,因为它可以让开发者为数据库和搜索解决方案使用一个统一的系统。

随着 Atlas Search Nodes 的推出,我们在为构建者提供最大控制力度方面又迈出了重要一步。现在,构建者可以扩展搜索工作负载,而无需过度预配数据库,因此能够保持灵活性。利用 Atlas Search 和 Atlas Vector Search,您可以在隔离搜索和数据库工作负载的同时,自动保持搜索集群数据与操作数据的同步。这样,您就无需运行单独的 ETL 工具,也就不用耗费时间和精力进行额外设置,从而避免在扩展应用时出错。这有助于提升性能和可用性,同时降低架构复杂性,以及减少从同步失败事件中恢复所耗费的工程时间。事实上,我们已经看到许多复杂查询的查询时间减少了 40% - 60%,资源争用或停机问题也得到了解决。

只需切换一下按钮,Google Cloud 上的 Search Nodes 就能为使用 Atlas Search 和 Vector Search 的用户提供以下优势:

  • 更高的可用性

  • 更强的可扩展性

  • 工作负载隔离

  • 大规模提升性能

  • 更好的查询性能

我们为基于相关性的文本搜索提供计算密集型且特定于搜索的节点,同时还提供内存优化选项,该选项最适合使用 Atlas Vector Search 的语义和 RAG 生产用例。这解决了一直以来存在的资源争用或可用性问题。

Graphic of Search Nodes Search and Database structure, where Atlas Nodes is the Database and Search Nodes are the Search function.

启用和设置 Search Nodes 非常简单,只需前往 MongoDB 用户界面并执行以下操作:

  1. 前往 MongoDB 用户界面中的“数据库部署”部分

  2. 单击绿色的“+创建”按钮

  3. 在“创建新集群”页面上,将 Google Cloud 的“多云、多区域和工作负载隔离”单选按钮切换至“开启”

  4. 将“用于工作负载隔离的 Search Nodes”单选按钮切换至“开启”。在文本框中选择节点数

  5. 勾选协议框

  6. 单击“创建集群”

对于使用 Atlas Search 的用户,请单击 MongoDB Atlas Search 用户界面中的“修改配置”,并开启工作负载隔离的切换开关。后续步骤与之前所述步骤相同。

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