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Implementar pesquisa e Vector Search

Instalar e usar a pesquisa com o MongoDB Enterprise Edition

Você pode usar o Kubernetes Operator para implantar recursos do MongoDB Search e Vector Search para serem executados com o MongoDB Enterprise v8.0.10 ou superior em um cluster do Kubernetes. Este procedimento demonstra como implantar e configurar o processo mongot para ser executado com um conjunto de réplicas novo ou existente no cluster do Kubernetes.

Pré-requisitos

Para implantar o MongoDB Search e o Vector Search, você deve ter o seguinte:

  • Um cluster Kubernetes em execução com kubeconfig disponível localmente.

  • A ferramenta de linha de comando do Kubernetes, kubectl, configurada para se comunicar com seu cluster.

  • Helm, o gerenciador de pacote do Kubernetes, para instalar o Operador Kubernetes.

  • Bash v5.1 ou superior para executar os comandos neste tutorial.

  • projeto Ops Manager ou MongoDB Cloud Manager e credenciais de API.

Procedimento

1

Obrigatório. Defina as variáveis de ambiente.

Para definir as variáveis de ambiente para uso nas etapas subsequentes deste procedimento, copie o seguinte, defina os valores para as variáveis de ambiente e carregue as variáveis de ambiente:

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# name of the MongoDB Custom Resource.
8export MDB_RESOURCE_NAME="mdb-rs"
9
10# OM/CM's project name to be used to manage mongodb replica set
11export OPS_MANAGER_PROJECT_NAME="<arbitrary project name>"
12
13# URL to Cloud Manager or Ops Manager instance
14export OPS_MANAGER_API_URL="https://cloud-qa.mongodb.com"
15
16# The API key can be an Org Owner - the operator can create the project automatically then.
17# The API key can also be created in a particular project that was created manually with the Project Owner scope .
18export OPS_MANAGER_API_USER="abcdefg"
19export OPS_MANAGER_API_KEY="00000-abcd-efgh-1111-12345678"
20export OPS_MANAGER_ORG_ID="62a73abcdefgh12345678"
21
22# minimum required MongoDB version for running MongoDB Search is 8.0.10
23export MDB_VERSION="8.0.10"
24
25# root admin user for convenience, not used here at all in this guide
26export MDB_ADMIN_USER_PASSWORD="admin-user-password-CHANGE-ME"
27# regular user performing restore and search queries on sample mflix database
28export MDB_USER_PASSWORD="mdb-user-password-CHANGE-ME"
29# user for MongoDB Search to connect to the replica set to synchronise data from
30export MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD="search-sync-user-password-CHANGE-ME"
31
32export OPERATOR_HELM_CHART="mongodb/mongodb-kubernetes"
33# comma-separated key=value pairs for additional parameters passed to the helm-chart installing the operator
34export OPERATOR_ADDITIONAL_HELM_VALUES=""
35
36export MDB_CONNECTION_STRING="mongodb://mdb-user:${MDB_USER_PASSWORD}@${MDB_RESOURCE_NAME}-svc.${MDB_NS}.svc.cluster.local:27017/?replicaSet=${MDB_RESOURCE_NAME}"
2

Condicional. Adicione o repositório do MongoDB Helm.

O Helm automatiza a implantação e o gerenciamento de instâncias do MongoDB no Kubernetes. Se você já adicionou o repositório Helm que contém o gráfico Helm para instalar o operador Kubernetes Operator, pule esta etapa. Caso contrário, adicione o repositório Helm.

Para adicionar, copie, cole e execute o seguinte comando:

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

Condicional. Instale os drivers do MongoDB para o Kubernetes Operator.

O Operador Kubernetes observa MongoDB, MongoDBOpsManager e MongoDBSearch recursos personalizados e gerencia o ciclo de vida de suas implantações do MongoDB . Se você já instalou os Controladores MongoDB para Kubernetes Operator, pule esta etapa. Caso contrário, instale os Controladores MongoDB para Kubernetes Operator a partir do repositório Helm que você adicionou na etapa anterior.

Para instalar os Controladores MongoDB para o Operador Kubernetes no namespace do mongodb, copie, cole e execute o seguinte:

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

Condicional. Crie e implemente o recurso MongoDB Enterprise .

Se você já implementou o MongoDB Enterprise, pule para a próxima etapa. Caso contrário, implemente o recurso MongoDB Enterprise .

Para implementar o MongoDB Enterprise, complete as seguintes etapas:

  1. Crie um recurso personalizado do MongoDB denominado mdb-rs.

    O recurso define os recursos de memória e CPU para os containers mongod e mongodb-agent e instrui o Operador Kubernetes a configurar um conjunto de réplicas do MongoDB com membros 3:

    Para implantar o MongoDB Enterprise, copie, cole e execute o seguinte no namespace:

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodb.com/v1
    3kind: MongoDB
    4metadata:
    5  name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
    6spec:
    7  members: 3
    8  version: ${MDB_VERSION}-ent
    9  type: ReplicaSet
    10  opsManager:
    11    configMapRef:
    12      name: om-project
    13  credentials: om-credentials
    14  security:
    15    authentication:
    16      enabled: true
    17      ignoreUnknownUsers: true
    18      modes:
    19      - SCRAM
    20  agent:
    21    logLevel: DEBUG
    22  statefulSet:
    23    spec:
    24      template:
    25        spec:
    26          containers:
    27          - name: mongodb-enterprise-database
    28            resources:
    29              limits:
    30                cpu: "2"
    31                memory: 2Gi
    32              requests:
    33                cpu: "1"
    34                memory: 1Gi
    35EOF

  2. Aguarde a conclusão do sistema de recursos MongoDB.

    Quando você aplica o recurso personalizado do MongoDB, o operador Kubernetes começa a distribuir os nós MongoDB (Pods). Essa etapa pausa a execução até que a fase de status do recurso mdbc-rs seja Running, o que indica que o conjunto de réplicas da MongoDB Community está operacional.

    1echo "Waiting for MongoDB resource to reach Running phase..."
    2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running "mdb/${MDB_RESOURCE_NAME}" --timeout=400s
    3echo; echo "MongoDB resource"
    4kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get "mdb/${MDB_RESOURCE_NAME}"
    5echo; echo "Pods running in cluster ${K8S_CTX}"
    6kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get pods
5

Obrigatório. Crie e carregue os segredos de usuário MongoDB .

O MongoDB requer autenticação para acesso seguro. Nesta etapa, você cria três segredos do Kubernetes:

  • mdb-admin-user-password: Credenciais do administrador do MongoDB .

  • mdb-user-password: Credenciais do usuário autorizado a realizar queries de pesquisa.

  • mdbc-rs-search-sync-source-password: Credenciais para um usuário de pesquisa dedicado utilizado internamente pelo processo do mongot para sincronizar dados e gerenciar índices.

O Kubernetes Operator monta esses segredos nos pods do MongoDB .

Para criar os segredos, copie, cole e execute o seguinte no namespace onde você distribuiu o MongoDB Server e planeja implantar a Pesquisa MongoDB e a Vector Search:

1# admin user with root role
2kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
3  create secret generic mdb-admin-user-password \
4  --from-literal=password="${MDB_ADMIN_USER_PASSWORD}"
5
6kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
7apiVersion: mongodb.com/v1
8kind: MongoDBUser
9metadata:
10  name: mdb-admin
11spec:
12  username: mdb-admin
13  db: admin
14  mongodbResourceRef:
15    name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
16  passwordSecretKeyRef:
17    name: mdb-admin-user-password
18    key: password
19  roles:
20  - name: root
21    db: admin
22EOF
23
24# user used by MongoDB Search to connect to MongoDB database to synchronize data from
25# For MongoDB <8.2, the operator will be creating the searchCoordinator custom role automatically
26# From MongoDB 8.2, searchCoordinator role will be a built-in role.
27kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
28  create secret generic mdb-rs-search-sync-source-password \
29  --from-literal=password="${MDB_SEARCH_SYNC_USER_PASSWORD}"
30kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
31apiVersion: mongodb.com/v1
32kind: MongoDBUser
33metadata:
34  name: search-sync-source-user
35spec:
36  username: search-sync-source
37  db: admin
38  mongodbResourceRef:
39    name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
40  passwordSecretKeyRef:
41    name: mdb-rs-search-sync-source-password
42    key: password
43  roles:
44  - name: searchCoordinator
45    db: admin
46EOF
47
48# user performing search queries
49kubectl --context "${K8S_CTX}" --namespace "${MDB_NS}" \
50  create secret generic mdb-user-password \
51  --from-literal=password="${MDB_USER_PASSWORD}"
52kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
53apiVersion: mongodb.com/v1
54kind: MongoDBUser
55metadata:
56  name: mdb-user
57spec:
58  username: mdb-user
59  db: admin
60  mongodbResourceRef:
61    name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
62  passwordSecretKeyRef:
63    name: mdb-user-password
64    key: password
65  roles:
66  - name: readWrite
67    db: sample_mflix
68EOF
6

Obrigatório. Crie e implemente o recurso para MongoDB Search e Vector Search.

Você pode implementar uma instância do nó de pesquisa sem nenhum balanceamento de carga. Para implantar, conclua as seguintes etapas:

  1. Crie um recurso personalizado do MongoDBSearch denominado mdbc-rs.

    Este recurso especifica os requisitos de recursos de CPU e memória para os nós de pesquisa. Para saber mais sobre as configurações neste recurso personalizado, consulte Configurações de pesquisa do MongoDB e Vector Search.

    1kubectl apply --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" -f - <<EOF
    2apiVersion: mongodb.com/v1
    3kind: MongoDBSearch
    4metadata:
    5  name: ${MDB_RESOURCE_NAME}
    6spec:
    7  # no need to specify source.mongodbResourceRef if MongoDBSearch CR has the same name as MongoDB CR
    8  # the operator infer it automatically
    9  resourceRequirements:
    10    limits:
    11      cpu: "3"
    12      memory: 5Gi
    13    requests:
    14      cpu: "2"
    15      memory: 3Gi
    16EOF

  2. Aguarde a conclusão do sistema de recursos MongoDBSearch.

    Quando você aplica o recurso personalizado do MongoDBSearch, o operador do Kubernetes começa a distribuir os nós de pesquisa (Pods). Essa etapa pausa a execução até que a fase de status do recurso mdbc-rs seja Running, o que indica que o conjunto de réplicas da MongoDB Community está operacional.

    1echo "Waiting for MongoDBSearch resource to reach Running phase..."
    2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running mdbs/mdb-rs --timeout=300s
7

Opcional. Verifique o status do recurso MongoDB Enterprise .

Certifique-se de que a implantação do recurso MongoDB com MongoDBSearch tenha sido bem-sucedida.

1echo "Waiting for MongoDB resource to reach Running phase..."
2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" wait --for=jsonpath='{.status.phase}'=Running "mdb/${MDB_RESOURCE_NAME}" --timeout=400s
8

Opcional. Visualize todos os pods em execução em seu namespace.

Visualize todos os pods em execução nos pods do seu namespace para os nós do conjunto de réplicas do MongoDB , o operador do MongoDB Controladores for Kubernetes e os nós de pesquisa.

1echo; echo "MongoDB resource"
2kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get "mdb/${MDB_RESOURCE_NAME}"
3echo; echo "MongoDBSearch resource"
4kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get mdbs/mdb-rs
5echo; echo "Pods running in cluster ${K8S_CTX}"
6kubectl --context "${K8S_CTX}" -n "${MDB_NS}" get pods

Próximos passos

Agora que implementou com sucesso o MongoDB Search e o Vector Search para usar com o MongoDB Enterprise Edition, você pode adicionar dados em seu cluster do MongoDB , criar índices do MongoDB Search e Vector Search e executar queries em seus dados. Para saber mais, consulte Configurações do MongoDB Search e Vector Search.

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