検索とベクトル検索のリソースの計画とサイズ設定

ワークロード クラスの選択

割り当てる CPU とメモリの比率は、検索ワークロード プロファイルによって異なります。

ほとんどの一般的なユースケースでは、小または中程度の High-CPU 構成がバランスの取れた開始点となります。

開始サイズを選択します

予想されるベクトル データボリューム（低 CPU）または 1 秒あたりのクエリ（高 CPU）に応じて、mongot ポッドのサイズを設定します。

例えば、全文検索アプリケーションで 100 クエリ/秒を取り扱うことが予想される場合は、中高 CPU 構成から開始します。

CPU とメモリを構成する

spec.clusters[].resourceRequirements で mongot ポッドの CPU とメモリを設定します。requests フィールドはノード上のキャパシティーを予約し、limits フィールドはポッドが消費できる量に上限を設定します。

spec:
  clusters:
    - resourceRequirements:
        requests:
          cpu: "2"
          memory: 4Gi
        limits:
          cpu: "3"
          memory: 5Gi

spec.clusters[].resourceRequirements を省略すると、Kubernetes 演算子は次のデフォルトを使用します。

• requests.cpu: 2

• requests.memory: 4Gi

• limits はありません。ノードの使用可能なリソースをすべてポッドで消費できます。

limits をワークロードに合わせて設定します。制限のないポッドはノードを飽和させ、他のワークロードに影響を与える可能性があります。

JVM ヒープの構成

spec.clusters[].jvmFlags で -Xms または -Xmx を指定しない場合、Kubernetes Operator は両方のフラグを spec.clusters[].resourceRequirements.requests.memory の半分に設定することで JVM ヒープを自動計算します。

ヒープを明示的に上書きするには、spec.clusters[].jvmFlags で -Xms と -Xmx を設定します。Kubernetes Operator は、提供されたフラグを変更せず、演算子によって計算されたフラグの後に追加します。

spec:
  clusters:
    - jvmFlags:
        - -Xms2g
        - -Xmx2g

インデックス サイズの推定

コレクションのサイズと、その結果となる検索インデックスのサイズは、常に相関するわけではありません。インデックスのサイズは、マップするフィールドと、インデックスで有効にする機能（オートコンプリートなど）によって異なります。ワークロードのインデックスサイズを見積もるには、次の手順で行います。

配置する永続ボリュームのサイズ

インデックスに必要なdouble のディスクスペースを割り当てます。余計なスペースにより、mongot に必要に応じてインデックスを再構築することができます。ディスク使用量が 90% に達すると、mongot は読み取り専用になります。

バイナリ数量接尾辞を使用して、spec.clusters[].persistence.single.storage でボリュームサイズを設定します。

spec:
  clusters:
    - persistence:
        single:
          storage: 60Gi
          storageClass: local-nvme

spec.clusters[].persistence を省略すると、Kubernetes Operator はデフォルトで 16 GB のボリュームをプロビジョニングします。30 GB インデックスの場合は、インデックスの再構築のためにスペースを確保するため、spec.clusters[].persistence.single.storage を 60Gi に設定します。

ストレージクラスを選択する

spec.clusters[].persistence.single.storageClass内のボリュームについてはStorageClassを参照してください。以下のガイダンスを満たすクラスを選択してください：

• ディスクの種類: 多目的 SSD バックのストレージを使用します。読み取りと書き込みの両方の IOPS は mongot のパフォーマンスにとって重要です。レプリケーションには新しいインデックス セグメントのディスク書き込みと、mongot が古いセグメントをより大きなセグメントにマージする際のディスク読み取りが含まれます。

• 読み取り専用スレッショルド: ボリュームの使用率が90%に達すると、mongotは読み取り専用モードに切り替わり、書き込み操作を停止します。書き込みを再開するには、使用率を85%未満にするため、インデックスデータを削除します。