Introducción al dimensionamiento de la implementación de mongot

Búsqueda de MongoDB y Búsqueda de Vectores con la Comunidad de MongoDB están en versión preliminar. La función y la documentación correspondiente podrían cambiar en cualquier momento durante el periodo de prueba. Para obtener más información, consulte Características de vista previa.

Esta guía le ayuda a elegir la configuración de inicio adecuada para su mongot Implementación. Siga estos pasos para determinar una configuración inicial eficaz y ajustarla a sus necesidades específicas.

Empezar

Identifique su clase de carga de trabajo principal

Primero, determine si su aplicación se ajusta a la clase de carga de trabajo de CPU alta o baja. Este es el factor más importante para seleccionar los recursos adecuados.

Cargas de trabajo de CPU alta: Elija esta clase para búsquedas de texto completo de propósito general donde el rendimiento de las consultas es crítico y requiere un uso intensivo de la CPU. Estos nodos suelen tener una relación RAM/CPU de 2:1.
Cargas de trabajo de baja CPU: Esta clase es ideal para aplicaciones de búsqueda vectorial, especialmente con volúmenes de datos bajos, donde se prioriza la memoria sobre la potencia bruta de la CPU. Estos nodos suelen tener una relación RAM/CPU de 8:1.

Tip

Si desea comenzar rápidamente o tiene un caso de uso general, un nodo de CPU alta, pequeño o mediano, suele ser un punto de partida equilibrado y efectivo.

Seleccione un tamaño inicial

Después de identificar su clase de carga de trabajo, utilice la siguiente tabla para encontrar el tamaño de CPU inicial recomendado según su dimensión de escalado principal. Estas recomendaciones son solo un punto de partida. Ajuste el tamaño de CPU según sus patrones de carga de trabajo reales.

Caso de uso	Clase	Dimensión de escala	Tamaño
predeterminado	High-CPU	Propósito general, Primeros pasos	Pequeño o mediano
Búsqueda vectorial, volúmenes de datos bajos	CPU baja	<= 10GB of vectors 10GB - 50GB of vectors >= 50GB of vectors	Small Medium Large
Búsqueda de texto completo de uso general con bajos volúmenes de datos	Alto consumo de CPU	20 - 40 QPS, light indexing 80 - 160 QPS 320 - 480 QPS, heavy indexing	Small Medium Large

Por ejemplo, si espera manejar 100 consultas por segundo (QPS) para una aplicación de búsqueda de texto completo, un nodo de CPU media alta es una opción adecuada.

Guía de dimensionamiento de discos

Debido a la asignación de índices, el tamaño de una colección y el tamaño del índice de búsqueda resultante no siempre están correlacionados. Por ejemplo, si sus documentos tienen 100 campos, pero su índice de búsqueda está configurado solo para 5 de ellos, el índice será mucho menor que la colección. Por el contrario, asignar todos los campos o usar funciones como el autocompletado puede aumentar el tamaño del índice.

Estimar el tamaño del índice

Para estimar el tamaño total del índice en función del tamaño de su colección, realice estos pasos:

Inserte 1-2 GB de datos o cree una pequeña colección usando $out.
Cree un índice de búsqueda con las asignaciones de campos elegidas.
Observe el tamaño del índice resultante y la relación entre el tamaño del índice y la colección. Si ya utiliza Atlas Search, puede encontrar el tamaño del índice en las métricas de clúster o en la página de la lista de índices.

Utilice la relación entre el tamaño del índice y la colección para estimar el tamaño total del índice según el tamaño esperado de la colección. Por ejemplo, si una colección de 1GB genera un índice de 250MB (una relación de 0.25:1), una colección de 12GB probablemente generaría un índice de aproximadamente 3GB.

Refinar, implementar y monitorear

El dimensionamiento es un proceso iterativo. Tras implementar la configuración inicial, supervise su rendimiento y realice los ajustes necesarios.

Refine su estimación: Antes de la implementación, revise las consideraciones de asignación de recursos. Supervise cuidadosamente los factores que pueden afectar las necesidades de recursos, como su estrategia de indexación (por ejemplo, tokenización de nGram) o la complejidad de las consultas.
Para la dimensionamiento del disco, ten en cuenta que el tamaño del índice no está directamente correlacionado con el tamaño de la colección.
Implementar: para una aplicación lista para producción, se recomienda enfáticamente utilizar nodos de búsqueda dedicados para garantizar el aislamiento de los recursos y una alta disponibilidad.
Monitorea las métricas clave: Después del lanzamiento, monitorea el rendimiento para ver si necesitas ampliar o reducir la escala. Por ejemplo:
- CPU: si el uso de la CPU se mantiene constantemente por encima del 80%, es probable que necesites ampliarlo.
- Memoria: Si Search Page Faults supera constantemente 1000 por segundo, su sistema necesita más memoria. Para medir los fallos de la página mongot_system_process_majorPageFaults_operations de búsqueda, utilice la métrica.
- Disco: Asegúrese de tener suficiente espacio libre en disco para gestionar las reconstrucciones de índices. Generalmente, debería asignar el doble del espacio en disco que requiere su índice. Este espacio adicional permite reconstruir los índices cuando sea necesario. mongot se convierte en solo lectura cuando la utilización del disco alcanza el 90%.

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