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Implementar búsqueda y búsqueda vectorial

Instalar y usar con MongoDB Community Edition

Puedes usar el Operador de Kubernetes y implementar los recursos del proceso mongot para ejecutarlos con la MongoDB Community Edition v8.2.0 o superior en un clúster de Kubernetes. El proceso mongot es compatible tanto con MongoDB Search como con la búsqueda vectorial. El siguiente procedimiento demuestra cómo implementar y configurar MongoDB Search y búsqueda vectorial para funcionar con un set de réplicas nuevo o existente en tu clúster de Kubernetes.

Requisitos previos

Para implementar MongoDB Search y búsqueda vectorial, se debe contar con lo siguiente:

  • Un clúster de Kubernetes en ejecución.

  • Herramienta de línea de comandos de Kubernetes, kubectl, configurada para comunicarse con su clúster.

  • Helm, el gestor de paquetes para Kubernetes, para instalar el Operador de Kubernetes.

  • Bash v5.1 o superior para ejecutar los comandos en este tutorial.

Procedimiento

1

Obligatorio. Configurar las variables de entorno.

Para configurar las variables de entorno para su uso en los pasos posteriores de este procedimiento, copie lo siguiente, establezca los valores de las variables de entorno y luego cargue las variables de entorno:

1# set it to the context name of the k8s cluster
2export K8S_CTX="<local cluster context>"
3
4# the following namespace will be created if not exists
5export MDB_NS="mongodb"
6
7# minimum required MongoDB version for running MongoDB Search is 8.2.0
8export MDB_VERSION="8.2.0"
9
10# root admin user for convenience, not used here at all in this guide
11export MDB_ADMIN_USER_PASSWORD="admin-user-password-CHANGE-ME"
12# regular user performing restore and search queries on sample mflix database
13export MDB_USER_PASSWORD="mdb-user-password-CHANGE-ME"
14# user for MongoDB Search to connect to the replica set to synchronise data from
15export MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD="search-sync-user-password-CHANGE-ME"
16
17export OPERATOR_HELM_CHART="mongodb/mongodb-kubernetes"
18# comma-separated key=value pairs for additional parameters passed to the helm-chart installing the operator
19export OPERATOR_ADDITIONAL_HELM_VALUES=""
20
21export MDB_CONNECTION_STRING="mongodb://mdb-user:${MDB_USER_PASSWORD}@mdbc-rs-0.mdbc-rs-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local:27017/?replicaSet=mdbc-rs"
2

Condicional. Agrega el repositorio Helm de MongoDB.

Helm automatiza la implementación y la gestión de instancias de MongoDB en Kubernetes. Si ya tiene el repositorio de Helm que contiene la gráfica de Helm para instalar el operador de Kubernetes o omitir este paso. De lo contrario, añade el repositorio de Helm.

Para agregar el repositorio de Helm, copia, pega y ejecuta lo siguiente:

1helm repo add mongodb https://mongodb.github.io/helm-charts
2helm repo update mongodb
3helm search repo mongodb/mongodb-kubernetes
3

Condicional. Instale los controladores de MongoDB para el Operador de Kubernetes.

El Kubernetes operador observa MongoDBCommunity y MongoDBSearch recursos personalizados y gestiona el ciclo de vida de tus implementaciones de MongoDB. Si ya instalaste los controladores de MongoDB para Kubernetes operador, omite este paso. De lo contrario, instala los controladores de MongoDB para Kubernetes operador desde el repositorio de Helm que agregaste en el paso anterior.

Para instalar los controladores de MongoDB para Kubernetes operador en el namespace mongodb, copie, pegue y ejecute los siguientes comandos:

1helm upgrade --install --debug --kube-context "${K8S_CTX}" \
2  --create-namespace \
3  --namespace="${MDB_NS}" \
4  mongodb-kubernetes \
5  ${OPERATOR_ADDITIONAL_HELM_VALUES:+--set ${OPERATOR_ADDITIONAL_HELM_VALUES}} \
6  "${OPERATOR_HELM_CHART}"
4

Obligatorio. Crear y cargar los secretos de usuario de MongoDB.

MongoDB requiere autenticación para un acceso seguro. En este paso, se crean tres secretos de Kubernetes:

  • mdb-admin-user-password: Credenciales para el administrador de MongoDB.

  • mdb-user-password: Credenciales para el usuario autorizado a realizar consultas de búsqueda.

  • mdbc-rs-search-sync-source-password: Credenciales para un usuario de búsqueda dedicado usado internamente por el proceso mongot para sincronizar datos y administrar índices.

Kubernetes operador utiliza contraseñas de esos secretos para crear automáticamente a los usuarios en la base de datos de MongoDB.

Para crear los secretos, copia, pega y ejecuta el siguiente comando:

1kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
2  create secret generic mdb-admin-user-password \
3  --from-literal=password="${MDB_ADMIN_USER_PASSWORD}"
4
5kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
6  create secret generic mdbc-rs-search-sync-source-password \
7  --from-literal=password="${MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD}"
8
9kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
10  create secret generic mdb-user-password \
11  --from-literal=password="${MDB_USER_PASSWORD}"
5

Condicional. Crea e implementa el recurso MongoDB Community.

Si ya implementaste MongoDB Community Edition, omite este paso. De lo contrario, implementa la versión Community Edition de MongoDB.

Para implementar la Community Edition de MongoDB, complete los siguientes pasos:

  1. Crear un recurso personalizado MongoDBCommunity denominado mdb-rs.

    El recurso define los recursos de CPU y memoria para los contenedores mongod y mongodb-agent, y configura los siguientes tres usuarios:

    mdb-user

    Usuario que puede restaurar bases de datos y ejecutar consultas de búsqueda. Este usuario utiliza el secreto mdb-user-password para realizar estas operaciones.

    search-sync-source

    Usuario que MongoDB Search utiliza para conectarse a la base de datos de MongoDB con el fin de gestionar y construir índices. Este usuario utiliza el rol searchCoordinator que crea el operador de Kubernetes. Esto utiliza el secreto mdbc-rs-search-sync-source-password para conectar mongot a mongod.

    admin-user

    Usuario administrador de base de datos.

    El Operador de Kubernetes utiliza este recurso para configurar un set de réplicas de MongoDB con 3 nodos.

    Para crear los secretos, copia, pega y ejecuta los siguientes comandos:

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodbcommunity.mongodb.com/v1
    3kind: MongoDBCommunity
    4metadata:
    5  name: mdbc-rs
    6spec:
    7  version: ${MDB_VERSION}
    8  type: ReplicaSet
    9  members: 3
    10  security:
    11    authentication:
    12      ignoreUnknownUsers: true
    13      modes:
    14        - SCRAM
    15  agent:
    16    logLevel: DEBUG
    17  statefulSet:
    18    spec:
    19      template:
    20        spec:
    21          containers:
    22            - name: mongod
    23              resources:
    24                limits:
    25                  cpu: "2"
    26                  memory: 2Gi
    27                requests:
    28                  cpu: "1"
    29                  memory: 1Gi
    30            - name: mongodb-agent
    31              resources:
    32                limits:
    33                  cpu: "1"
    34                  memory: 2Gi
    35                requests:
    36                  cpu: "0.5"
    37                  memory: 1Gi
    38  users:
    39    # admin user with root role
    40    - name: mdb-admin
    41      db: admin
    42      # a reference to the secret containing user password
    43      passwordSecretRef:
    44        name: mdb-admin-user-password
    45      scramCredentialsSecretName: mdb-admin-user
    46      roles:
    47        - name: root
    48          db: admin
    49    # user performing search queries
    50    - name: mdb-user
    51      db: admin
    52      # a reference to the secret containing user password
    53      passwordSecretRef:
    54        name: mdb-user-password
    55      scramCredentialsSecretName: mdb-user-scram
    56      roles:
    57        - name: restore
    58          db: sample_mflix
    59        - name: readWrite
    60          db: sample_mflix
    61    # user used by MongoDB Search to connect to MongoDB database to
    62    # synchronize data from.
    63    # For MongoDB <8.2, the operator will be creating the
    64    # searchCoordinator custom role automatically.
    65    # From MongoDB 8.2, searchCoordinator role will be a
    66    # built-in role.
    67    - name: search-sync-source
    68      db: admin
    69      # a reference to the secret that will be used to generate the user's password
    70      passwordSecretRef:
    71        name: mdbc-rs-search-sync-source-password
    72      scramCredentialsSecretName: mdbc-rs-search-sync-source
    73      roles:
    74        - name: searchCoordinator
    75          db: admin
    76EOF

  2. Espera a que se complete la implementación del recurso MongoDBCommunity.

    Cuando se aplica el recurso personalizado MongoDBCommunity, el operador de Kubernetes comienza a implementar los nodos de MongoDB (pods). Este paso pausa la ejecución hasta que la fase de estado del recurso mdbc-rs sea Running, lo que indica que el conjunto de réplicas MongoDB Community está operativo.

    1echo "Waiting for MongoDBCommunity resource to reach Running phase..."
    2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait \
    3  --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running mdbc/mdbc-rs --timeout=400s
    4echo; echo "MongoDBCommunity resource"
    5kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get mdbc/mdbc-rs
    6echo; echo "Pods running in cluster ${K8S_CTX}"
    7kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get pods
6

Requerido. Crea y implementa el recurso para MongoDB Search y la búsqueda vectorial.

Puedes implementar una instancia del nodo de búsqueda sin balanceo de carga. Para implementar, completa los siguientes pasos:

  1. Crear un recurso personalizado MongoDBSearch denominado mdbc-rs.

    Este recurso especifica los requisitos de recursos de CPU y memoria para los nodos de búsqueda. Para obtener más información sobre la configuración de este recurso personalizado, consulte Configuración de MongoDB Search y búsqueda vectorial.

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodb.com/v1
    3kind: MongoDBSearch
    4metadata:
    5  name: mdbc-rs
    6spec:
    7  resourceRequirements:
    8    limits:
    9      cpu: "3"
    10      memory: 5Gi
    11    requests:
    12      cpu: "2"
    13      memory: 3Gi
    14EOF

  2. Espera a que se complete la implementación del recurso MongoDBSearch.

    Cuando se aplica el recurso personalizado MongoDBSearch, el operador de Kubernetes comienza a implementar los nodos de búsqueda (pods). Este paso pausa la ejecución hasta que la fase de estado del recurso mdbc-rs MongoDBSearch sea Running, lo que indica que la Búsqueda de MongoDB está operativa.

    1echo "Waiting for MongoDBSearch resource to reach Running phase..."
    2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait \
    3  --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running mdbs/mdbc-rs --timeout=300s
7

opcional. Verifica el estado del recurso de la Community MongoDB.

Asegúrese de que la implementación de recursos de MongoDBCommunity con MongoDBSearch sea exitosa.

1echo "Waiting for MongoDBCommunity resource to reach Running phase..."
2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait \
3  --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running mdbc/mdbc-rs --timeout=400s
8

opcional. Consulta todos los pods en ejecución en tu namespace.

Visualiza todos los pods en ejecución en los pods de tu namespace para los miembros del set de réplicas MongoDB, los Controladores MongoDB para Kubernetes operador y los nodos de búsqueda.

1echo; echo "MongoDBCommunity resource"
2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get mdbc/mdbc-rs
3echo; echo "MongoDBSearch resource"
4kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get mdbs/mdbc-rs
5echo; echo "Pods running in cluster ${K8S_CTX}"
6kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get pods

Próximos pasos

Ahora que ha implementado correctamente MongoDB Search y búsqueda vectorial para usarlos con MongoDB Community Edition, proceda a agregar datos a su clúster de MongoDB, cree índices de MongoDB Search y búsqueda vectorial y ejecute queries sobre sus datos. Para obtener más información, consulta Usa MongoDB Search y Búsqueda Vectorial.

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