Implemente o MongoDB Search e o Vector Search

Você pode implementar o MongoDB Search e o Vector Search em seu cluster Kubernetes para criar experiências de pesquisa avançadas diretamente em seus aplicativos. Usando o MongoDB Search e o Vector Search , você pode criar recursos de pesquisa de texto tradicional e pesquisa vetorial baseados em IA que são sincronizados automaticamente com um banco de dados MongoDB local. Isso elimina a necessidade de manter sistemas separados sincronizados e, ao mesmo tempo, fornecer recursos avançados de pesquisa. Para saber mais, consulte:

Para habilitar os recursos de pesquisa, como pesquisa de texto completo e semântica em sistemas locais, você deve implantar o processo de Vector Search do MongoDB (mongot) e conectá-lo ao implantação de banco de dados MongoDB (mongod). A implantação do mongot é opcional e é necessária somente se você planeja aproveitar os recursos de pesquisa que ele oferece.

Os processos do Banco de Dados MongoDB (mongod) atuam como o proxy para todas as queries de pesquisa para mongot. O mongod encaminha a consulta para mongot, que processa a consulta. O mongot retorna os resultados da query para o mongod, que encaminha os resultados para você. Você nunca interage diretamente com o mongot.

Cada processo do mongot tem seu próprio volume persistente que não é compartilhado com o banco de dados ou outros nós de pesquisa. O armazenamento é usado para manter índices que são criados a partir dos dados obtidos continuamente do banco de dados. As definições do índice (metadados) são armazenadas no próprio banco de dados .

O mongot executa as seguintes ações:

Gerencia o índice.

O mongot é responsável por atualizar as definições de índice no banco de dados.
Obtém os dados do banco de dados.

Os nós do mongot estabelecem conexões permanentes com o banco de dados para atualizar índices do banco de dados em tempo real.
Processa queries de pesquisa.

Quando mongod recebe uma query, ou, ele direciona a query para um $search $searchMeta $vectorSearch dos mongot nós. O mongot que recebe a query processa a query, agrega os dados e retorna os resultados para mongod, que encaminha ao usuário.

Os componentes do mongot são fortemente associados a um único conjunto de réplicas MongoDB e não podem ser compartilhados entre vários bancos de dados ou conjuntos de réplicas. Isso significa que um sistema de conjunto de réplicas tem seus próprios nós de pesquisa dedicados.

A conectividade de rede entre mongot e mongod vai em ambas as direções:

mongot estabelece conexão com o conjunto de réplicas para obter os dados usados para construir índices e executar query.
mongod conecta-se ao mongot para encaminhar operações relacionadas à pesquisa, como gerenciamento de índice e consulta de dados.

Sistema de pesquisa Vector Search do MongoDB

Não há muitas diferenças entre a arquitetura de implantação de pesquisa com ou sem o Kubernetes Operator. O Operador Kubernetes simplifica as etapas necessárias para distribuir nós de pesquisa totalmente funcionais, especialmente quando o banco de dados também é gerenciado pelo Operador Kubernetes.

Para implantar, você aplica o MongoDBSearch Recurso Personalizado (CR), que o Operador do Kubernetes pega e começa a distribuir mongot pods e solicita armazenamento persistente especificado no spec. O MongoDB Search e a Vector Search implementados usando o Kubernetes Operator podem direcionar o conjunto de réplicas do MongoDB distribuído pelo Kubernetes Operator dentro do mesmo cluster do Kubernetes ou de um banco de dados MongoDB externo completamente independente. Para aprender como implantar e configurar o mongot para utilizar:

Um conjunto de réplicas do MongoDB no Kubernetes, consulte Instalar e usar a pesquisa com o MongoDB Enterprise Edition
Para definir um conjunto de réplicas do MongoDB externo, consulte Instalar e usar o MongoDB Search e o Vector Search com o MongoDB Enterprise Edition.

Pré-requisitos

Para aproveitar o MongoDB Search e o Vector Search em sua implantação do MongoDB Enterprise , você deve ter o seguinte:

MongoDB 8.0.14+ totalmente funcional conjunto de réplicas distribuído de uma das seguintes maneiras:
- Dentro de um cluster Kubernetes usando o Operador Kubernetes
- Fora de um cluster Kubernetes
Instância do Cloud Manager ou do Ops Manager

Antes de começar, considere o seguinte:

Considerações

Descreve os requisitos de armazenamento, rede, recursos, versão e compatibilidade do Kubernetes, namespace e RBAC e DNS do cluster.

Você deve ter um StorageClass funcional para a criação de volumes persistentes no|k8s| cluster. Sem isso, seu PersistentVolumeClaims pode permanecer pendente e o MongoDB pode não ter armazenamento durável.
Você deve ter uma rede de cluster configurada corretamente. Serviços como ClusterIP, NodePort ou LoadBalancer devem ser capazes de rotear o tráfego. Se os clientes externos precisarem de acesso, configure um ingresso ou um balanceador de carga.
Seu banco de dados e os nós de pesquisa devem ter CPU, memória e espaço em disco suficientes alocados porque as cargas de trabalho do banco de dados MongoDB, da pesquisa MongoDB e da pesquisa vetorial fazem uso intensivo de recursos. Recomendamos usar solicitações e limites nas especificações do Pod para evitar despejo ou limitação.
Sua versão do Kubernetes deve ser suportada pelo operador MongoDB ou gráfico Helm que você deseja usar. Alguns CRDs ou APIs diferem entre versões. Para saber mais, veja Controladores MongoDB para Compatibilidade do operador Kubernetes.
Você deve criar quaisquer funções e vinculações de funções RBAC necessárias para que o Kubernetes operador e os processos em execução nos Pods possam gerenciar recursos.

Limitações

Descreve limitações ao implantar o MongoDB pesquisa e a pesquisa vetorial.

Você não pode implantar o MongoDB pesquisa e a pesquisa vetorial nas seguintes arquiteturas:

IBM Power (ppc64le)
IBM Z (s390x)

Tarefas de configuração

A tabela a seguir mostra as tarefas de configuração que o Kubernetes Operator executa automaticamente e as ações que você deve executar para implantar com êxito a Pesquisa do MongoDB e a Vector Search no Kubernetes e conectar-se a um conjunto de réplicas do MongoDB no Kubernetes ou a um conjunto de réplicas externo do MongoDB .

Tarefa	(Dentro do Kubernetes) Executado por	( MongoDB externo) Executado por
Implemente o Ops Manager dentro do Kubernetes	Kubernetes Operator	Kubernetes Operator
Implemente o Cloud Manager ou o Ops Manager fora do Kubernetes	você	você
Implementar conjunto de réplicas do MongoDB	Kubernetes Operator	você
Criar `MongoDBSearch` recurso personalizado	você	você
Fornecer string de conexão para o conjunto de réplicas do MongoDB	Kubernetes Operator	você
Criar YAMLde configuração `mongot`	Kubernetes Operator	Kubernetes Operator
Definir os parâmetros necessários do conjunto de réplicas em cada processo `mongod`	Kubernetes Operator	você
Função polyfill `searchCoordinator` na versão do MongoDB inferior a 8.2	Kubernetes Operator	você
Criar usuário para `mongot` com função `searchCoordinator`	Kubernetes Operator e você aplicando o recurso MongoDBUser	você
Configurar conjunto de réplicas do MongoDB com um usuário que tenha as permissões necessárias para consultar a pesquisa	você	você
Criar índices de MongoDB Search e Vector Search	você	você
Exponha pods de pesquisa externamente para conexão a partir de cada nó `mongod`	Não necessário	você
Expor pods mongod externamente para conexão a partir de nós `mongot`	Não necessário	você

Mongod e mongot implementados no Kubernetes

Arquitetura de processos mongod e mongot em execução em um cluster Kubernetes.

O diagrama a seguir mostra a arquitetura de implementação de uma única instância do MongoDB Search e Vector Search com um conjunto de réplicas do MongoDB Enterprise em um cluster Kubernetes.

Diagrama mostrando a arquitetura de implementação do MongoDB Search e Vector Search com MongoDB Enterprise em um cluster Kubernetes.

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O diagrama a seguir mostra os componentes que o Operador Kubernetes implementa em um cluster do Kubernetes para MongoDB Search e Vector Search com um conjunto de réplicas MongoDB Enterprise Edition.

Diagrama mostrando os componentes incluídos no conjunto de réplicas do MongoDB Enterprise com o sistema MongoDB Search e Vector Search usando o operador .

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Quando os processos mongot e mongod são implantados dentro do cluster Kubernetes, o Operador Kubernetes executa a configuração para ambos os processos automaticamente. Especificamente, o Operador Kubernetes executa as seguintes operações:

Localiza o MongoDB CR referenciado por MongoDBSearch usando spec.source.mongodbResourceRef, ou por uma convenção de nomenclatura procurando MongoDB CR com o mesmo nome que MongoDBSearch.
Gera configuração do mongot em um arquivo YAML e salva em um mapa de configuração denominado <MongoDBSearch.metadata.name>-search-config.

O mapa de Configuração é montado pelos pods de pesquisa e a configuração YAML é usada pelo processo do mongot na inicialização. O YAML gerado contém todas as informações sobre como se conectar ao conjunto de réplicas, configurações do TLS e assim por diante.
Implementa o conjunto stateful do MongoDB Search e Vector Search denominado <MongoDBSearch.metadata.name>-search com os requisitos de armazenamento e recursos configurados de acordo com as configurações spec.persistence e spec.resourceRequirements na CR.
Atualiza a configuração de cada processo do mongod adicionando as opções do setParameter necessárias, incluindo os nomes de host e números de porta dos hosts mongot. opções setParameter necessárias, incluindo os nomes de host e números de porta dos membros do conjunto de réplicas do MongoDB .
Para a versão do MongoDB anterior à v8.2, cria a função personalizada searchCoordinator com todas as permissões necessárias que o processo mongot exige. A partir do MongoDB 8.2, o searchCoordinator é um role embutido.

Você deve executar as seguintes ações:

Crie um usuário no conjunto de réplicas utilizando um recurso personalizado do MongoDBUser. O mongot utiliza as credenciais deste usuário para conectar ao conjunto de réplica para obter os dados:
- O nome de usuário é arbitrário (nos exemplos, usamos search-sync-source-user), mas ele deve ter o conjunto de funções searchCoordinator.
- O nome de usuário e a senha deste usuário são passados em MongoDBSearch.spec.source.username e MongoDBSearch.spec.source.passwordSecretRef, respectivamente.
  
  O segredo da senha pode se referir ao mesmo segredo contendo a senha do usuário que foi usada para criar a especificação MongoDBUser (em MongoDBUser.spec.source.passwordSecretKeyRef).
Configure e aplique o recurso personalizado do MongoDBSearch.

Para saber mais sobre as configurações de CR para o processo mongot, consulte Configurações de pesquisa do MongoDB e Vector Search.

mongot Implementado no Kubernetes com mongod Em Execução Fora do Kubernetes

Arquitetura de processos mongot implantados em um cluster Kubernetes para usar processos mongod em execução fora do cluster Kubernetes.

O diagrama a seguir mostra a arquitetura de implementação do MongoDB Search e do Vector Search em um cluster Kubernetes usando um conjunto de réplicas externo do MongoDB Enterprise Edition.

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O diagrama a seguir mostra os componentes que o Operador Kubernetes implementa em um cluster Kubernetes para MongoDB Search e Vector Search.

Diagrama mostrando os componentes incluídos na implementação do MongoDB Enterprise Replica Set com MongoDB Search usando o operador.

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Para aproveitar o MongoDB Search e o Vector Search quando tiver seu sistema do MongoDB fora do Kubernetes, você implementa o mongot utilizando o Operador do Kubernetes e você deve executar algumas etapas manualmente. O Operador Kubernetes lida com a configuração dos pods de pesquisa. No entanto, quando o conjunto de réplicas do MongoDB estiver fora do Kubernetes, você deverá reconfigurar os nós do MongoDB e a rede.

Você é responsável pelas seguintes configurações manuais:

Configuração externa do MongoDB

Configure o parâmetro a seguir usando setParameter em cada processo mongod em seu conjunto de réplicas externa. Ao configurar, substitua <search-service-hostname>:27027 pelo nome do host real resolvível e pela porta do seu serviço MongoDBSearch.

setParameter:
  mongotHost: "<search-service-hostname>:27027"
  searchIndexManagementHostAndPort: "<search-service-hostname>:27027"
  skipAuthenticationToSearchIndexManagementServer: false
  searchTLSMode: "disabled"  # or "requireTLS" for TLS deployments

(Somente para a versão do MongoDB inferior a (<) 8.2) Crie a função personalizada searchCoordinator com todas as permissões necessárias.

No MongoDB 8.2+, searchCoordinator é uma função embutida e, portanto, você pode pular esta etapa.
Crie um usuário no conjunto de réplicas externa para o processo de sincronização de pesquisa. Este usuário deve ter a função searchCoordinator.
- userName: "search-sync-source" password: "<your-search-sync-password>" database: "admin" roles: - role: "searchCoordinator" db: "admin"

Configuração do Kubernetes

Configure e aplique o MongoDBSearch CR com spec.source.external apontando para seus hosts MongoDB externos.
Crie um segredo do Kubernetes para a senha do usuário de sincronização de pesquisa.
apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: search-sync-source-password stringData: password: "your-search-sync-password"
Crie um segredo de arquivo de chave contendo as mesmas chaves especificadas no arquivo de chave usado pelo conjunto de réplicas MongoDB externo.
Configure a rede e o DNS para garantir a conectividade bidirecional entre o MongoDB externo e os pods de pesquisa. Seu ambiente MongoDB externo deve ser capaz de resolver seu nome de host do serviço de pesquisa (<search-service-hostname>).

Para saber mais sobre as configurações de CR do processo mongot para se conectar a um processo mongod externo, consulte Configurações de pesquisa e Vector Search do MongoDB.

Segurança

A imagem seguinte ilustra a configuração de segurança para o processo do mongot. Se o servidor MongoDB estiver dentro do cluster do Kubernetes, o operador Kubernetes configurará automaticamente a autenticação de arquivo de chave para MongoDB Search e Vector Search. Se o servidor MongoDB for externo, você deverá criar um Kubernetes Secret contendo a credencial de arquivo de chave do conjunto de réplica e referenciá-lo no MongoDBSearch CR.

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Autenticação

Ao se conectar ao mongod, o mongot se autentica como um usuário de banco de dados. Ao implantar o MongoDB Search e o Vector Search, você deve criar o usuário de banco de dados. Você deve passar as credenciais de usuário armazenadas em um Kubernetes Secret para mongot preenchendo os campos spec.source.username e spec.source.passwordSecretRef no MongoDBSearch CR.

Ao aceitar uma conexão do mongod, o mongot autentica a solicitação remota usando autenticação interna com keyfiles, semelhante à autenticação interna do membro do conjunto de réplicas do MongoDB . Quando configurado para indexar um recurso MongoDB no mesmo cluster Kubernetes, o Operador Kubernetes configura automaticamente a autenticação de arquivo-chave para MongoDBSearch. Se o conjunto de réplicas do MongoDB for implantado fora do Kubernetes, você deverá criar um segredo de Kubernetes contendo a credencial de arquivo de chaves do conjunto de réplicas e referenciá-lo no campo MongoDBSearch.spec.source.external.keyfileSecretRef.

Segurança da camada de transporte

MongoDBSearch pode proteger dados e credenciais em trânsito usando TLS. Para comandos de gerenciamento de índice e consultas de query, especifique (mesmo um objeto vazio, {}) o campo spec.security.tls e forneça um certificado TLS em um Kubernetes Secret no campo spec.security.tls.certificateKeySecretRef. Este certificado TLS deve ser emitido e assinado pela mesma CA que emitiu o certificado CA que o conjunto de réplicas MongoDB utiliza.

Quando MongoDBSearch e MongoDB são implantados pelo Operador Kubernetes, a configuração mongot e mongod subjacente é em grande parte manipulada pelo próprio Operador Kubernetes. Quando o conjunto de réplicas do MongoDB é implantado fora do Kubernetes, o campo .spec.source.external.tls deve ser preenchido com um segredo do Kubernetes contendo o mesmo certificado CA com o qual mongod está configurado, e a própria configuração mongod deve ter o parâmetro searchTLSMode definido como requireTLS.