AI 에이전트의 경우: 문서 인덱스는 https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/llms.txt에서 사용할 수 있으며, 모든 페이지의 마크다운 버전은 어떤 URL 경로에 .md를 추가하여 사용할 수 있습니다.
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MongoDB Community Edition 과 함께 설치 및 사용

Kubernetes Operator를 사용하여 Kubernetes 클러스터에서 MongoDB Community Edition v8.2.0 이상과 함께 실행되도록 mongot 프로세스 리소스를 배포할 수 있습니다. mongot 프로세스는 MongoDB Search 및 벡터 검색모두 지원합니다. 필요에 따라 지원되는 Voyage AI 임베딩 모델을 사용하여 컬렉션과 쿼리의 텍스트 데이터에 대한 벡터 임베딩을 자동으로 생성하도록 벡터 검색을 활성화하고 구성할 수 있습니다.

중요

Automated embedding is in Preview. The feature and the corresponding documentation might change at any time during the preview period. To learn more, see Preview Features.

다음 절차는 Kubernetes 클러스터 의 신규 또는 기존 복제본 세트 와 함께 실행 되도록 MongoDB Search 및 Vector Search를 배포 하고 구성하는 방법을 보여줍니다. 배포서버 TLS 인증서를 사용하여 MongoDB 노드와 mongot 검색 프로세스 간의 보안 통신을 보장합니다.

전제 조건

MongoDB Search 및 Vector Search를 배포 하려면 다음이 필요합니다.

  • 실행 중인 Kubernetes 클러스터.

  • Kubernetes 명령줄 도구인 kubectl이(가) 클러스터 와 통신하도록 구성되었습니다.

  • Kubernetes 용 패키지 관리자인Helm을 사용하여 Kubernetes Operator를 설치합니다.

  • cert-관리자 또는 TLS 인증서 프로비저닝을 위한 대체 인증서 관리 솔루션입니다.

  • 이 튜토리얼의 명령을 실행 하려면 Bash v5.1 이상 버전을 사용해야 합니다.

Optionally, to configure Vector Search to automatically generate vector embeddings for text data in your collections and queries, you must create API keys for the embedding service. We recommend creating two keys, one for generating embeddings at index-time for text data in your collection and another for generating embeddings at query-time for your query text. If you don't have the keys, you can create the keys from the Atlas UI.

절차

1

필수 사항입니다. 환경 변수를 설정합니다.

이 절차의 후속 단계에서 사용할 환경 변수를 설정합니다. 다음 명령을 복사하여 환경에 맞는 값을 업데이트 다음, 이를 실행 변수를 로드합니다.

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"

참고

Vector Search에서 임베딩을 자동으로 생성하도록 활성화하는 API 키가 있는 경우, 환경 변수에서 다음 자리 표시자 값을 바꿉니다.

AUTO_EMBEDDING_API_QUERY_KEY

쿼리 텍스트 에 대한 임베딩을 생성하기 위한 API 키입니다.

AUTO_EMBEDDING_API_INDEXING_KEY

API 키입니다 인덱스 시점에 컬렉션의 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 생성하기 위한.

PROVIDER_ENDPOINT

임베딩 모델 제공자의 엔드포인트. Atlas UI 에서 생성된 키의 기본값은 https://ai.mongodb.com/v1/embeddings 입니다. Voyage AI 에서 직접 API 키를 생성한 경우 https://api.voyageai.com/v1/embeddings 로 바꿉니다.

2

조건부. MongoDB Helm 리포지토리 추가합니다.

Helm 은 Kubernetes 에서 MongoDB 인스턴스의 배포서버 및 관리 자동화합니다. Kubernetes 연산자 연산자 설치를 위한 Helm 차트 포함된 Helm 리포지토리 이미 있는 경우 이 단계를 건너뛰세요. 그렇지 않으면 Helm 리포지토리 추가합니다.

Helm 리포지토리 추가하려면 다음을 복사하여 붙여넣고 실행 .

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

조건부. Kubernetes Operator용 MongoDB 컨트롤러를 설치합니다.

Kubernetes 연산자는 MongoDBCommunity 및 MongoDBSearch 사용자 지정 리소스를 감시하고 MongoDB 배포의 수명 주기를 관리합니다. Kubernetes 연산자용 MongoDB 컨트롤러를 이미 설치한 경우 이 단계를 건너뛰세요. 그렇지 않으면 이전 단계에서 추가한 Helm 리포지토리 에서 Kubernetes 연산자용 MongoDB 컨트롤러를 설치합니다.

mongodb 네임스페이스 에 Kubernetes Operator용 MongoDB 컨트롤러를 설치하려면 다음 명령을 복사하여 붙여넣고 실행 .

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

선택 사항. 연산자 배포서버 기다립니다.

MongoDB Search 및 Vector Search 배포서버 진행하기 전에 Kubernetes Operator가 완전히 작동하는지 확인합니다. 다음 명령을 실행하여 모든 연산자 구성 요소가 실행 중이고 사용 가능한지 확인합니다.

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

필수입니다. MongoDB 사용자 시크릿을 생성하고 로드합니다.

MongoDB 보안 액세스 위해 인증 필요합니다. 이 단계에서는 세 개의 Kubernetes 시크릿을 생성합니다.

  • mdb-admin-user-password: MongoDB 관리자의 자격 증명입니다.

  • mdb-user-password: 검색 쿼리를 수행할 수 있는 권한이 있는 사용자의 자격 증명입니다.

  • mdbc-rs-search-sync-source-password: mongot 프로세스 에서 데이터를 동기화하고 인덱스를 관리 위해 내부적으로 사용하는 검색 전용 사용자에 대한 자격 증명입니다.

Kubernetes Operator는 해당 시크릿의 비밀번호를 사용하여 MongoDB database 에 사용자를 자동으로 생성합니다.

시크릿을 생성하려면 다음 명령을 복사하여 붙여넣고 실행 .

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

조건부입니다. cert-manager을(를) 설치합니다.

TLS 인증서를 관리하려면 cert-manager 이(가) 필요합니다. 클러스터 에 cert-manager 가 이미 설치되어 있는 경우 이 단계를 건너뛰세요. 그렇지 않으면 Helm을 사용하여 cert-manager 를 설치합니다.

cert-manager 네임스페이스 에 cert-manager 를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행 .

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

필수입니다. 인증서 발급자 및 CA 인프라를 준비합니다.

MongoDB 및 MongoDBSearch 리소스에 대한 TLS 인증서를 발급할 인증 기관 인프라를 생성합니다. 이러한 명령은 다음 조치를 수행합니다.

  • 자체 서명된 ClusterIssuer을 만듭니다.

  • CA 인증서를 생성합니다.

  • 모든 네임스페이스가 사용할 수 있는 클러스터 전체 CA 발급자를 게시합니다.

  • MongoDB 리소스가 사용할 수 있도록 ConfigMap 를 통해 CA 번들을 노출합니다.

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

필수입니다. TLS 인증서를 발급합니다.

MongoDB 서버와 MongoDBSearch 서비스 모두에 대한 TLS 인증서를 발급합니다. MongoDB 서버 인증서에는 pod 및 서비스 통신을 위한 필요한 모든 DNS 이름이 포함되어 있습니다. 두 인증서 모두 서버 및 클라이언트 인증을 지원합니다.

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

조건부. MongoDB Community 리소스 만들고 배포 .

이미 MongoDB Community Edition 배포한 경우 이 단계를 건너뛰세요. 그렇지 않으면 MongoDB Community Edition 배포 .

MongoDB Community Edition 배포 하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. mdb-rs(이)라는 MongoDBCommunity 사용자 지정 리소스 만듭니다.

    리소스 mongod 및 mongodb-agent 컨테이너에 대한 CPU 및 메모리 리소스를 정의하고 다음 세 사용자를 설정합니다.

    mdb-user

    데이터베이스 복원 하고 검색 쿼리를 실행 수 있는 사용자입니다. 이 사용자는 mdb-user-password 시크릿을 사용하여 이러한 작업을 수행합니다.

    search-sync-source

    MongoDB Search가 인덱스를 관리 하고 빌드 위해 MongoDB database 에 연결하는 데 사용하는 사용자입니다. 이 사용자는 Kubernetes 연산자 생성하는 searchCoordinator 역할 사용합니다. 이는 mdbc-rs-search-sync-source-password 시크릿을 사용하여 mongot 를 mongod에 연결합니다.

    admin-user

    데이터베이스 관리자 사용자입니다.

    Kubernetes Operator는 이 리소스 사용하여 3 멤버로 MongoDB 복제본 세트 구성합니다.

    시크릿을 생성하려면 다음 명령을 복사하여 붙여넣고 실행 .

    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 리소스 배포서버 완료될 때까지 기다립니다.

    MongoDBCommunity 사용자 지정 리소스 적용 Kubernetes 연산자 MongoDB 노드(포드) 배포를 시작합니다. 이 단계에서는 mdbc-rs 리소스의 상태 단계가 Running가 되어 MongoDB Community 복제본 세트 작동 가능함을 나타낼 때까지 실행을 일시 중지합니다.

    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

필수입니다. MongoDB Search 및 Vector Search를 위한 리소스 생성하고 배포 .

로드 밸런싱 없이 검색 노드 의 인스턴스 하나를 배포 할 수 있습니다.

배포 하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. mdbc-rs이라는 이름의 MongoDBSearch 사용자 지정 리소스 만듭니다.

    이 리소스 검색 노드에 대한 CPU 및 메모리 리소스 요구 사항을 지정합니다. 이 사용자 지정 리소스 의 설정에 대해 자세히 학습하려면 MongoDB 검색 및 벡터 검색 설정을 참조하세요.

    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

    참고

    Kubernetes 연산자는 MongoDB Search의 단일 인스턴스 만 배포하므로 해당 인스턴스 임베딩된 구체화된 뷰 작성자로 자동 구성됩니다.

  2. MongoDBSearch 리소스 배포서버 완료될 때까지 기다립니다.

    MongoDBSearch 사용자 지정 리소스 적용 하면 Kubernetes 연산자 검색 노드(pod) 배포를 시작합니다. 이 단계에서는 mdbc-rs MongoDBSearch 리소스의 상태 단계가 Running가 되어 MongoDB Search가 작동 가능함을 나타낼 때까지 실행을 일시 중지합니다.

    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

선택 사항. MongoDB Community 리소스 상태를 확인합니다.

MongoDBSearch를 사용한 MongoDBCommunity 리소스 배포서버 성공적인 했는지 확인합니다.

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

선택 사항. 네임스페이스 에서 실행 모든 파드를 확인합니다.

네임스페이스 파드에서 MongoDB 복제본 세트 멤버, Kubernetes Operator용 MongoDB 컨트롤러 및 검색 노드에 대해 실행 모든 파드를 확인합니다.

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

배포서버 확인

절차가 완료되면 쿼리를 실행하기 전에 배포서버가 정상인지 확인하세요.

체크포인트
유효성 검사 단계

MongoDB Community 리소스 실행 중

kubectl get mongodbcommunity -n <your-namespace> 을 실행하고 MongoDBCommunity 리소스에 Running 단계가 표시되는지 확인합니다.

MongoDB Search 리소스 실행 중

kubectl get mongodbsearch -n <your-namespace> 을 실행하고 MongoDBSearch 리소스에 Running 단계가 표시되는지 확인합니다.

모든 pod가 정상입니다.

kubectl get pods -n <your-namespace> 를 실행하고 모든 복제본 세트 노드 팝과 검색 팝이 모든 컨테이너가 준비된 Running 상태를 표시하는지 확인합니다.

검색 쿼리 성공

복제본 세트에 연결하고 MongoDB Search 또는 벡터 검색 쿼리를 실행하여 검색 인덱스에 접근할 수 있는지 확인합니다.

다음 단계

MongoDB Community Edition과 함께 MongoDB Search 및 벡터 검색을 배포한 후 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터 추가 및 쿼리 실행: MongoDB 클러스터에 데이터를 로드하고 MongoDB Search 검색 인덱스 및 벡터 검색 인덱스를 만들고 데이터를 대상으로 쿼리를 실행합니다. 자세한 내용은 MongoDB Search 및 벡터 검색 사용을 참조하세요.

  • 검색 설정 구성: 검색 배포에 대한 리소스 설정을 조정합니다. 자세한 내용은 MongoDB Search 및 벡터 검색 설정을 참조하세요.

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