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配置検索とベクトル検索

MongoDB Community Edition でのインストールと使用

Kubernetes Operator を使用し、mongot プロセス リソースを配置して、 KubernetesクラスターでMongoDB Community Edition v8.3 以降で実行できます。 mongot プロセスはMongoDB Search とベクトル検索 の両方をサポートします。任意で、サポートされている Vyage AI埋め込みモデルを使用して、コレクションとクエリ内のテキスト データのベクトル埋め込みを自動的に生成するようにベクトル検索 を有効にして構成することができます。

重要

自動埋め込みはプレビュー段階です。機能および関連するドキュメントは、プレビュー期間中にいつでも変更される可能性があります。「プレビュー機能」を参照してください。

次の手順は、 Kubernetesクラスターで新規または既存のレプリカセットを使用してMongoDB Search とベクトル検索 を実行するように配置して構成する方法を示します。この配置では TLS 証明書を使用して、 MongoDBノードと mongot 検索プロセス間の安全な通信を確保します。

前提条件

MongoDB Search とベクトル検索を配置するには、次のものが必要です。

  • 実行中の Kubernetes クラスター。

  • Kubernetesコマンドライン ツール（kubectl）は、クラスターと通信するように構成されています。

  • Helm、Kubernetesのパッケージマネージャーである Helm は、 Kubernetes演算子をインストールします。

  • TLS 証明書プロビジョニング用の cert-manager または代替の証明書管理ソリューションです。

  • このチュートリアルのコマンドを実行中には、Batch v5.1 以降を使用してください。

オプションとして、コレクションとクエリ内のテキスト データのベクトル埋め込みを自動的に生成するようにベクトル検索 を構成するには、埋め込みサービスのAPIキーを作成する必要があります。コレクション内のテキストデータに対してインデックス時に埋め込みを生成するため、もう 1 つはクエリテキストのクエリ時に埋め込みを生成するための 2 つのキーを作成することをお勧めします。キーがない場合は、Atlas UIからキーを作成できます。

手順

1

必須。環境変数を設定してください。

この手順の後続のステップで使用する環境変数を設定します。次のコマンドをコピーして、環境の値を更新し、それらを実行することで変数をロードします。

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# MongoDBCommunity resource name referenced throughout the guide
8export MDB_RESOURCE_NAME="mdbc-rs"
9# Number of replica set members deployed in the sample MongoDBCommunity
10export MDB_MEMBERS=3
11
12# TLS-related secret names used for MongoDBCommunity and MongoDBSearch
13export MDB_TLS_CA_SECRET_NAME="${MDB_RESOURCE_NAME}-ca"
14export MDB_TLS_SERVER_CERT_SECRET_NAME="${MDB_RESOURCE_NAME}-tls"
15export MDB_SEARCH_TLS_SECRET_NAME="${MDB_RESOURCE_NAME}-search-tls"
16
17export MDB_TLS_CA_CONFIGMAP="${MDB_RESOURCE_NAME}-ca-configmap"
18export MDB_TLS_SELF_SIGNED_ISSUER="${MDB_RESOURCE_NAME}-selfsigned-cluster-issuer"
19export MDB_TLS_CA_CERT_NAME="${MDB_RESOURCE_NAME}-selfsigned-ca"
20export MDB_TLS_CA_ISSUER="${MDB_RESOURCE_NAME}-cluster-issuer"
21
22export MDB_VERSION="8.3.4"
23
24# root admin user for convenience, not used here at all in this guide
25export MDB_ADMIN_USER_PASSWORD="admin-user-password-CHANGE-ME"
26# regular user performing restore and search queries on sample mflix database
27export MDB_USER_PASSWORD="mdb-user-password-CHANGE-ME"
28# user for MongoDB Search to connect to the replica set to synchronise data from
29export MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD="search-sync-user-password-CHANGE-ME"
30
31export OPERATOR_HELM_CHART="mongodb/mongodb-kubernetes"
32# comma-separated key=value pairs for additional parameters passed to the helm-chart installing the operator
33export OPERATOR_ADDITIONAL_HELM_VALUES=""
34
35# TLS is mandatory; connection string must include tls=true
36export MDB_CONNECTION_STRING="mongodb://mdb-user:${MDB_USER_PASSWORD}@${MDB_RESOURCE_NAME}-0.${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local:27017/?replicaSet=${MDB_RESOURCE_NAME}&tls=true&tlsCAFile=/tls/ca.crt"
37
38export CERT_MANAGER_NAMESPACE="cert-manager"
39
40# Vector Search auto embedding related configurations
41export AUTO_EMBEDDING_API_KEY_SECRET_NAME="voyage-api-keys"
42export AUTO_EMBEDDING_API_QUERY_KEY="<embedding-model-query-key>"
43export AUTO_EMBEDDING_API_INDEXING_KEY="<embedding-model-indexing-key>"
44export PROVIDER_ENDPOINT="https://ai.mongodb.com/v1/embeddings"
45export EMBEDDING_MODEL="voyage-4"

注意

ベクトル検索が埋め込みを自動的に生成できるようにするAPIキーがある場合は、環境変数内の次のプレースホルダー値を置き換えます。

AUTO_EMBEDDING_API_QUERY_KEY

APIキー。

AUTO_EMBEDDING_API_INDEXING_KEY

APIキーでインデックス時にコレクション内のテキスト データの埋め込みを生成します。

PROVIDER_ENDPOINT

埋め込みモデルプロバイダーの、エンドポイントとなる接続されたデバイス。Atlas UIから作成されたキーの場合、値のデフォルトは https://ai.mongodb.com/v1/embeddings です。Voyage AIから直接APIキーを作成した場合は、 を https://api.voyageai.com/v1/embeddings に置き換えます。

任意

環境変数が設定されていることを検証します。

必要な環境変数がすべて設定されていることを確認するには、ターミナルで次のコードを実行します。

1required=(
2  K8S_CTX
3  MDB_NS
4  MDB_RESOURCE_NAME
5  MDB_VERSION
6  MDB_MEMBERS
7  CERT_MANAGER_NAMESPACE
8  MDB_TLS_CA_SECRET_NAME
9  MDB_TLS_SERVER_CERT_SECRET_NAME
10  MDB_SEARCH_TLS_SECRET_NAME
11  MDB_ADMIN_USER_PASSWORD
12  MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD
13  MDB_USER_PASSWORD
14  OPERATOR_HELM_CHART
15)
16
17missing_req=()
18for v in "${required[@]}"; do [[ -n "${!v:-}" ]] || missing_req+=("${v}"); done
19
20if (( ${#missing_req[@]} )); then
21  echo "ERROR: Missing required environment variables:" >&2
22  for m in "${missing_req[@]}"; do echo "  - ${m}" >&2; done
23else
24  echo "All required environment variables present."
25fi
2

条件付き。MongoDB Helmリポジトリを追加します。

Helm は、Kubernetes上のMongoDBインスタンスの配置とマネジメントを自動化します。Kubernetes Operator 演算子をインストールするための Helmチャートを含む Helmリポジトリがすでに存在する場合は、 または がこの手順をスキップします。それ以外の場合は、 Helmリポジトリを追加します。

Helmリポジトリを追加するには、以下をコピーして貼り付け、実行する。

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

条件付き。Kubernetes Operator 用のMongoDBコントロール をインストールします。

Kubernetes 演算子は、MongoDBCommunity と MongoDBSearch のカスタム リソースを監視し、 MongoDB配置のライフサイクルを管理します。MongoDB Controls for Kubernetes Operator をすでにインストールしている場合は、この手順をスキップします。それ以外の場合は、前の手順で追加した HelmリポジトリからMongoDB Controls for Kubernetes 演算子 をインストールします。

MongoDB Controllers for Kubernetes 演算子を mongodb 名前空間にインストールするには、次のコマンドをコピー、貼り付け、実行します。

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

任意。演算子が配置されるのを待ちます。

MongoDB 検索する および ベクトル検索 の配置に進む前に、 Kubernetes 演算子 が完全に機能していることを確認してください。次のコマンドを実行して、すべての演算子コンポーネントが実行中、使用できることを確認します。

1kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" rollout status --timeout=2m deployment/mongodb-kubernetes-operator
2echo "Operator deployment in ${MDB_NS} namespace"
3kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get deployments
4echo; echo "Operator pod in ${MDB_NS} namespace"
5kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get pods
5

必須。MongoDBユーザーシークレットを作成してロードします。

MongoDB、安全なアクセスのために認証が必要です。この手順では、3 つのKubernetesシークレットを作成します。

  • mdb-admin-user-password: MongoDB管理者の認証情報。

  • mdb-user-password: 検索クエリを実行する権限を持つユーザーの認証情報。

  • mdbc-rs-search-sync-source-password: データを同期し、インデックスを管理するために mongot プロセスによって内部的に使用される専用検索ユーザーの認証情報。

Kubernetes 演算子は、これらのシークレットからパスワードを使用して、MongoDBデータベースにユーザーを自動的に作成します。

シークレットを作成するには、次のコマンドをコピーして貼り付け、実行します。

1# Create admin user secret
2kubectl create secret generic mdb-admin-user-password \
3  --from-literal=password="${MDB_ADMIN_USER_PASSWORD}" \
4  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" -f -
5
6# Create search sync source user secret
7kubectl create secret generic "${MDB_RESOURCE_NAME}-search-sync-source-password" \
8  --from-literal=password="${MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD}" \
9  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" -f -
10
11# Create regular user secret
12kubectl create secret generic mdb-user-password \
13  --from-literal=password="${MDB_USER_PASSWORD}" \
14  --dry-run=client -o yaml | kubectl apply --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" -f -
15
16echo "User secrets created."
6

条件付き。 cert-manager をインストールします。

The cert-manager is required for managing TLS certificates. If you already have cert-manager installed in your cluster, skip this step. Otherwise, install cert-manager using Helm.

cert-manager名前空間に cert-manager をインストールするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

1helm upgrade --install \
2  cert-manager \
3  oci://quay.io/jetstack/charts/cert-manager \
4  --kube-context "${K8S_CTX}" \
5  --namespace "${CERT_MANAGER_NAMESPACE}" \
6  --create-namespace \
7  --set crds.enabled=true
8
9for deployment in cert-manager cert-manager-cainjector cert-manager-webhook; do
10  kubectl --context "${K8S_CTX}" \
11    -n "${CERT_MANAGER_NAMESPACE}" \
12    wait --for=condition=Available "deployment/${deployment}" --timeout=300s
13done
14
15echo "cert-manager is ready in namespace ${CERT_MANAGER_NAMESPACE}."
7

必須。証明書発行者と CA インフラストラクチャを準備します。

MongoDB と MongoDBSearch リソースの TLS 証明書を発行する認証局インフラストラクチャを作成します。コマンドは、次のアクションを実行します。

  • 自己署名 ClusterIssuer を作成します。

  • CA 証明書を生成します。

  • すべての名前空間が使用できるクラスター全体の CA 発行者を公開します。

  • MongoDBリソースが CA バンドルを使用できるように、ConfigMap を通じて CA バンドルを公開します。

1# Bootstrap a self-signed ClusterIssuer that will mint the CA material consumed by
2# the MongoDBCommunity deployment.
3kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -f - <<EOF_MANIFEST
4apiVersion: cert-manager.io/v1
5kind: ClusterIssuer
6metadata:
7  name: ${MDB_TLS_SELF_SIGNED_ISSUER}
8spec:
9  selfSigned: {}
10EOF_MANIFEST
11
12kubectl --context "${K8S_CTX}" wait --for=condition=Ready clusterissuer "${MDB_TLS_SELF_SIGNED_ISSUER}"
13
14# Create the CA certificate and secret in the cert-manager namespace.
15kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -f - <<EOF_MANIFEST
16apiVersion: cert-manager.io/v1
17kind: Certificate
18metadata:
19  name: ${MDB_TLS_CA_CERT_NAME}
20  namespace: ${CERT_MANAGER_NAMESPACE}
21spec:
22  isCA: true
23  commonName: ${MDB_TLS_CA_CERT_NAME}
24  secretName: ${MDB_TLS_CA_SECRET_NAME}
25  privateKey:
26    algorithm: ECDSA
27    size: 256
28  issuerRef:
29    name: ${MDB_TLS_SELF_SIGNED_ISSUER}
30    kind: ClusterIssuer
31EOF_MANIFEST
32
33kubectl --context "${K8S_CTX}" wait --for=condition=Ready -n "${CERT_MANAGER_NAMESPACE}" certificate "${MDB_TLS_CA_CERT_NAME}"
34
35# Publish a cluster-scoped issuer that fronts the generated CA secret so all namespaces can reuse it.
36kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -f - <<EOF_MANIFEST
37apiVersion: cert-manager.io/v1
38kind: ClusterIssuer
39metadata:
40  name: ${MDB_TLS_CA_ISSUER}
41spec:
42  ca:
43    secretName: ${MDB_TLS_CA_SECRET_NAME}
44EOF_MANIFEST
45
46kubectl --context "${K8S_CTX}" wait --for=condition=Ready clusterissuer "${MDB_TLS_CA_ISSUER}"
47
48TMP_CA_CERT="$(mktemp)"
49
50kubectl --context "${K8S_CTX}" \
51  get secret "${MDB_TLS_CA_SECRET_NAME}" -n "${CERT_MANAGER_NAMESPACE}" \
52  -o jsonpath="{.data['ca\\.crt']}" | base64 --decode > "${TMP_CA_CERT}"
53
54# Expose the CA bundle through a ConfigMap for workloads and the MongoDBCommunity resource.
55kubectl --context "${K8S_CTX}" create configmap "${MDB_TLS_CA_CONFIGMAP}" -n "${MDB_NS}" \
56  --from-file=ca-pem="${TMP_CA_CERT}" --from-file=mms-ca.crt="${TMP_CA_CERT}" \
57  --from-file=ca.crt="${TMP_CA_CERT}" \
58  --dry-run=client -o yaml | kubectl --context "${K8S_CTX}" apply -f -
59
60echo "Cluster-wide CA issuer ${MDB_TLS_CA_ISSUER} is ready."
8

必須。TLS 証明書を発行します。

MongoDBサーバーと MongoDBSearch サービスの両方の TLS 証明書を発行します。 MongoDBサーバー証明書には、ポッドとサービス通信に必要なすべての DNS 名が含まれます。どちらの証明書もサーバーとクライアントの認証をサポートしています。

1server_certificate="${MDB_RESOURCE_NAME}-server-tls"
2search_certificate="${MDB_RESOURCE_NAME}-search-tls"
3
4mongo_dns_names=()
5for ((member = 0; member < MDB_MEMBERS; member++)); do
6  mongo_dns_names+=("${MDB_RESOURCE_NAME}-${member}")
7  mongo_dns_names+=("${MDB_RESOURCE_NAME}-${member}.${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local")
8done
9mongo_dns_names+=(
10  "${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local"
11  "*.${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local"
12)
13
14search_dns_names=(
15  "*.${MDB_RESOURCE_NAME}-search-0-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local"
16)
17
18render_dns_list() {
19  local dns_list=("$@")
20  for dns in "${dns_list[@]}"; do
21    printf "      - \"%s\"\n" "${dns}"
22  done
23}
24
25kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF_MANIFEST
26apiVersion: cert-manager.io/v1
27kind: Certificate
28metadata:
29  name: ${server_certificate}
30  namespace: ${MDB_NS}
31spec:
32  secretName: ${MDB_TLS_SERVER_CERT_SECRET_NAME}
33  issuerRef:
34    name: ${MDB_TLS_CA_ISSUER}
35    kind: ClusterIssuer
36  duration: 240h0m0s
37  renewBefore: 120h0m0s
38  usages:
39    - digital signature
40    - key encipherment
41    - server auth
42    - client auth
43  dnsNames:
44$(render_dns_list "${mongo_dns_names[@]}")
45---
46apiVersion: cert-manager.io/v1
47kind: Certificate
48metadata:
49  name: ${search_certificate}
50  namespace: ${MDB_NS}
51spec:
52  secretName: ${MDB_SEARCH_TLS_SECRET_NAME}
53  issuerRef:
54    name: ${MDB_TLS_CA_ISSUER}
55    kind: ClusterIssuer
56  duration: 240h0m0s
57  renewBefore: 120h0m0s
58  usages:
59    - digital signature
60    - key encipherment
61    - server auth
62    - client auth
63  dnsNames:
64$(render_dns_list "${search_dns_names[@]}")
65EOF_MANIFEST
66
67kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait --for=condition=Ready certificate "${server_certificate}" --timeout=300s
68kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait --for=condition=Ready certificate "${search_certificate}" --timeout=300s
69
70echo "MongoDB TLS certificates have been issued."
9

条件付き。MongoDB Communityリソースを作成して配置します。

MongoDB Community Edition をすでに配置している場合は、この手順をスキップします。それ以外の場合は、 MongoDB Community Edition を配置します。

MongoDB Community Edition を配置するには、次の手順を実行します。

  1. mdb-rs という名前の MongoDBCommunity カスタムリソースを作成します。

    このリソースは、mongod コンテナと mongodb-agent コンテナの CPU とメモリ リソースを定義し、次の 3 人のユーザーを設定します。

    mdb-user

    データベースを復元し、検索クエリを実行できるユーザー。このユーザーは mdb-user-password シークレットを使用してこれらの操作を実行します。

    search-sync-source

    MongoDB 検索するがMongoDBデータベースに接続し、インデックスを管理およびインデックスの構築を行うために使用するユーザー。このユーザーは、 Kubernetes演算子が作成する searchCoordinator ロールを使用します。これは mdbc-rs-search-sync-source-password シークレットを使用して、mongot を mongod に接続します。

    admin-user

    データベース管理ユーザー。

    Kubernetes 演算子はこのリソースを使用して、3 ノードを持つMongoDBレプリカセットを構成します。

    シークレットを作成するには、次のコマンドをコピーして貼り付け、実行します。

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodbcommunity.mongodb.com/v1
    3kind: MongoDBCommunity
    4metadata:
    5  name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
    6spec:
    7  version: ${MDB_VERSION}
    8  type: ReplicaSet
    9  members: ${MDB_MEMBERS}
    10  security:
    11    tls:
    12      enabled: true
    13      certificateKeySecretRef:
    14        name: ${MDB_TLS_SERVER_CERT_SECRET_NAME}
    15      caConfigMapRef:
    16        name: ${MDB_TLS_CA_CONFIGMAP}
    17    authentication:
    18      ignoreUnknownUsers: true
    19      modes:
    20        - SCRAM
    21  agent:
    22    logLevel: DEBUG
    23  statefulSet:
    24    spec:
    25      template:
    26        spec:
    27          containers:
    28            - name: mongod
    29              resources:
    30                limits:
    31                  cpu: "2"
    32                  memory: 2Gi
    33                requests:
    34                  cpu: "1"
    35                  memory: 1Gi
    36            - name: mongodb-agent
    37              resources:
    38                limits:
    39                  cpu: "1"
    40                  memory: 2Gi
    41                requests:
    42                  cpu: "0.5"
    43                  memory: 1Gi
    44  users:
    45    # admin user with root role
    46    - name: mdb-admin
    47      db: admin
    48      # a reference to the secret containing user password
    49      passwordSecretRef:
    50        name: mdb-admin-user-password
    51      scramCredentialsSecretName: mdb-admin-user
    52      roles:
    53        - name: root
    54          db: admin
    55    # user performing search queries
    56    - name: mdb-user
    57      db: admin
    58      # a reference to the secret containing user password
    59      passwordSecretRef:
    60        name: mdb-user-password
    61      scramCredentialsSecretName: mdb-user-scram
    62      roles:
    63        - name: restore
    64          db: sample_mflix
    65        - name: readWrite
    66          db: sample_mflix
    67    # user used by MongoDB Search to connect to MongoDB database to
    68    # synchronize data from.
    69    # For MongoDB <8.2, the operator will be creating the
    70    # searchCoordinator custom role automatically.
    71    # From MongoDB 8.2, searchCoordinator role will be a
    72    # built-in role.
    73    - name: search-sync-source
    74      db: admin
    75      # a reference to the secret that will be used to generate the user's password
    76      passwordSecretRef:
    77        name: ${MDB_RESOURCE_NAME}-search-sync-source-password
    78      scramCredentialsSecretName: ${MDB_RESOURCE_NAME}-search-sync-source
    79      roles:
    80        - name: searchCoordinator
    81          db: admin
    82EOF

  2. MongoDBCommunityリソースの配置が完了するまで待ちます。

    MongoDBCommunity カスタムリソースを適用すると、 Kubernetes演算子によってMongoDBノード（ポッド）の配置が開始されます。このステップでは、mdbc-rs リソースのステータス フェーズが Running になるまで実行を一時停止します。これはMongoDB Communityレプリカセットが操作可能であることを示します。

    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
10

必須。MongoDB Search とベクトル検索のリソースを作成して配置します 。

負荷分散なしで、検索ノードの 1 つのインスタンスを配置できます。

配置するには、次の手順を実行します。

  1. mdbc-rs という名前の MongoDBSearch カスタムリソースを作成します。

    このリソースは、検索ノードの CPU とメモリのリソース要件を指定します。このカスタムリソースの設定の詳細については、MongoDB Search とベクトル検索の設定を参照してください。

    1# create a Kubernetes secret that would have embedding model's API Keys
    2kubectl create secret generic "${AUTO_EMBEDDING_API_KEY_SECRET_NAME}" \
    3  --from-literal=query-key="${AUTO_EMBEDDING_API_QUERY_KEY}" \
    4  --from-literal=indexing-key="${AUTO_EMBEDDING_API_INDEXING_KEY}" --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}"
    5
    6# create MongoDBSearch resource, enabling the auto embedding using the API Keys provided above
    7kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    8apiVersion: mongodb.com/v1
    9kind: MongoDBSearch
    10metadata:
    11  name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
    12spec:
    13  security:
    14    tls:
    15      certificateKeySecretRef:
    16        name: ${MDB_SEARCH_TLS_SECRET_NAME}
    17  autoEmbedding:
    18    providerEndpoint: ${PROVIDER_ENDPOINT}
    19    embeddingModelAPIKeySecret:
    20      name: ${AUTO_EMBEDDING_API_KEY_SECRET_NAME}
    21  clusters:
    22    - resourceRequirements:
    23        limits:
    24          cpu: "3"
    25          memory: 5Gi
    26        requests:
    27          cpu: "2"
    28          memory: 3Gi
    29EOF

    注意

    Kubernetes Operator はMongoDB Search の 1 つのインスタンスのみを配置するため、そのインスタンスは埋め込みマテリアライズドビューライターとして自動的に構成されます。

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodb.com/v1
    3kind: MongoDBSearch
    4metadata:
    5  name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
    6spec:
    7  security:
    8    tls:
    9      certificateKeySecretRef:
    10        name: ${MDB_SEARCH_TLS_SECRET_NAME}
    11  clusters:
    12    - resourceRequirements:
    13        limits:
    14          cpu: "3"
    15          memory: 5Gi
    16        requests:
    17          cpu: "2"
    18          memory: 3Gi
    19EOF

  2. MongoDBSearchリソースの配置が完了するまで待機します。

    MongoDBSearch カスタムリソースを適用すると、 Kubernetes演算子による検索ノード（ポッド）の配置が開始されます。このステップでは、mdbc-rs MongoDBSearch リソースのステータス フェーズが Running になるまで実行を一時停止します。これはMongoDB Search が操作可能であることを示します。

    1echo "Waiting for MongoDBSearch resource to reach Running phase..."
    2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait \
    3  --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running mdbs/"${MDB_RESOURCE_NAME}" --timeout=300s
11

任意。MongoDB Communityリソースのステータスを確認します。

MongoDBSearch を使用した MongoDBCommunityリソースの配置が成功させることを確認します。

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
12

任意。名前空間で実行中のすべてのポッドを表示します。

MongoDBレプリカセットノード、 Kubernetes演算子用のMongoDBコントロール、および検索ノードの名前空間ポッド内のすべての実行中中のポッドを表示します。

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

配置を確認します

手順が完了したら、クエリを実行する前に配置が正常であることを確認します。

チェックポイント
検証ステップ

MongoDB Community リソースの実行中

kubectl get mongodbcommunity -n <your-namespace> を実行して、MongoDBCommunity リソースに Running フェーズが表示されていることを確認します。

MongoDB Search リソース実行中

kubectl get mongodbsearch -n <your-namespace> を実行して、MongoDBSearch リソースに Running フェーズが表示されていることを確認します。

すべてのポッドが正常です

kubectl get pods -n <your-namespace> を実行し、すべてのレプリカセットノードと検索ノードで、すべてのコンテナが準備できている Running ステータスが表示されていることを確認します。

検索クエリは成功します

レプリカセットに接続し、 MongoDB Search またはベクトル検索クエリを実行して、検索インデックスにアクセスできることを確認します。

次のステップ

MongoDB Community Edition でMongoDB Search とベクトル検索を配置すると、次のことが可能になります。

  • データの追加とクエリの実行：データを MongoDB クラスターにロードし、MongoDB Search とベクトル検索インデックスを作成し、データに対してクエリを実行します。詳細を学ぶには、MongoDB Search とベクトル検索の使用を参照してください。

  • 検索設定の構成: 検索配置のリソース設定を調整します。さらに学ぶには、MongoDB Search とベクトル検索設定。を参照してください。

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