이 가이드 mongot 배포서버 에 적합한 시작 구성을 선택하는 데 도움이 됩니다. 다음 단계에 따라 효과적인 시작 구성을 결정하고 특정 요구 사항에 맞게 수정합니다.
시작하기
프라이머리 워크로드 클래스 식별
먼저, 애플리케이션 이 High-CPU 또는 Low-CPU 워크로드 클래스에 속하는지 확인합니다. 이는 올바른 리소스를 선택할 때 가장 중요한 요소입니다.
- 높은 CPU 워크로드
- 쿼리 성능이 중요하고 CPU를 많이 사용하는 범용 전체 텍스트 검색 에 이 클래스를 선택합니다. 이러한 노드의 RAM 대 CPU 비율은 일반적으로 2:1 입니다.
- 낮은 CPU 워크로드
- 이 클래스는 특히 데이터 볼륨이 적고 메모리가 원시 CPU 성능보다 우선시되는 벡터 검색 애플리케이션에 이상적입니다. 이러한 노드의 RAM 대 CPU 비율은 일반적으로 8:1 입니다.
팁
빠르게 시작하고 싶거나 일반적인 사용 사례 있는 경우, 일반적으로 중소 규모의 고성능 CPU 노드 균형 잡히고 효과적인 점 입니다.
시작 크기 선택
워크로드 클래스를 식별한 후 다음 표를 사용하여 프라이머리 확장 차원을 기반으로 권장되는 시작 CPU 크기를 찾으세요. 이러한 권장 사항은 점 입니다. 실제 워크로드 패턴에 따라 CPU 크기를 조정합니다.
사용 사례 | 클래스 | 확장 차원 | size |
|---|---|---|---|
기본값 | 높은 CPU | 범용, 시작하기 | 소형 또는 중형 |
Vector Search, 낮은 데이터 볼륨 | 낮은 CPU | <= 10GB of vectors 10GB - 50GB of vectors >= 50GB of vectors | Small Medium Large |
데이터 볼륨이 적은 범용 전체 텍스트 검색 | 높은 CPU | 20 - 40 QPS, light
indexing 80 - 160 QPS 320 - 480 QPS, heavy indexing | Small Medium Large |
예시 들어 전체 텍스트 검색 애플리케이션 에 대해 100 QPS(초당 쿼리)를 처리하다 할 것으로 예상되는 경우 Medium High-CPU 노드 적합한 선택입니다.
디스크 크기 조정 지침
인덱스 매핑으로 인해 컬렉션의 크기와 결과 검색 인덱스의 크기가 항상 상관관계가 있는 것은 아닙니다. 예시 들어 문서에 100 필드가 있지만 검색 인덱스 해당 필드 5 에 대해서만 구성된 경우 인덱스 컬렉션 보다 훨씬 작습니다. 반대로 모든 필드를 매핑하거나 자동 완성과 같은 기능을 사용하면 인덱스 크기가 커질 수 있습니다.
인덱스 크기 추정
컬렉션 크기를 기준으로 총 인덱스 크기를 추정하려면 다음 단계를 수행하세요.
1~2 GB 의 데이터를 삽입하거나
$out를 사용하여 작은 컬렉션 만듭니다.선택한 필드 매핑으로 검색 인덱스 생성합니다.
결과 인덱스 크기와 인덱스 대 컬렉션 크기 비율을 관찰합니다. 이미 Atlas Search 사용하고 있는 경우 클러스터 지표 또는 인덱스 목록 페이지에서 인덱스 크기를 찾을 수 있습니다.
인덱스 대 컬렉션 크기 비율을 사용하여 예상 컬렉션 크기를 기반으로 총 인덱스 크기를 추정합니다. 예시 들어 1GB 컬렉션 에서 250MB 인덱스 (0.25:1 비율)가 생성되고 12GB 컬렉션 으로 인해 약 3GB 인덱스 생성될 수 있습니다.
세분화, 배포 및 모니터
크기 조정은 반복적인 프로세스 입니다. 초기 구성을 배포 후 성능을 모니터 하고 그에 따라 조정합니다.
추정치 구체화: 배포하기 전에 리소스 할당 고려 사항을 검토 . 인덱싱 전략( 예시: nGram 토큰화) 또는 쿼리 복잡성과 같이 리소스 요구 사항에 영향 수 있는 요소를 주의 깊게 모니터 .
디스크 크기 조정의 경우 인덱스 크기는 컬렉션 크기와 직접적으로 상관관계가 없다는 점을 기억합니다.
배포: 프로덕션용 애플리케이션의 경우 리소스 격리와 고가용성을 보장하기 위해 전용 검색 노드를 사용하는 것이 좋습니다.
주요 지표 모니터링: 출시 후 성능을 모니터 확장하다 또는 축소가 필요한지 확인합니다. 예시 를 들면 다음과 같습니다.
CPU: CPU 사용량이 지속적으로 80%를 초과하는 경우 확장하다 해야 할 수 있습니다.
메모리:
Search Page Faults가 지속적으로 초당 1000 을 초과하는 경우 시스템에 더 많은 메모리가 필요합니다. 검색 페이지 오류를 측정하려면mongot_system_process_majorPageFaults_operations지표를 사용합니다.디스크: 인덱스 재작성을 처리하다 할 수 있는 충분한 디스크 여유 공간이 있는지 확인합니다. 일반적으로 인덱스 에 필요한 디스크 공간을 두 배로 할당해야 합니다. 이 예비 공간을 통해 필요할 때 인덱스를 다시 작성할 수 있습니다. 디스크 사용률이 90%에 도달하면
mongot이(가) 읽기 전용이 됩니다.