Revise as opções de implantação

Tipo de implementação

Para testar queries do Atlas Vector Search, você pode implantar clusters compartilhados ou dedicados.

Camadas do cluster

Os clusters compartilhados incluem os níveis M0, M2 e M5 . Esses tipos de cluster de baixo custo estão disponíveis para testar suas queries do Atlas Vector Search. No entanto, você pode enfrentar contenção de recursos e latência de query em clusters compartilhados. Se você iniciar seu projeto com um cluster compartilhado, recomendamos a atualização para um nível superior quando o aplicativo estiver pronto para produção.

Os clusters dedicados incluem M10 e níveis superiores. Os níveis M10 e M20 são adequados para a criação de protótipos do seu aplicativo. Você pode atualizar para níveis superiores para lidar com grandes conjuntos de dados ou implantar nós de pesquisa dedicados para isolamento do volume de trabalho quando o aplicativo estiver pronto para produção.

Provedor de nuvem e região

O provedor de nuvem e a região que você escolher afetam as opções de configuração disponíveis para as camadas do cluster e o custo de execução do cluster.

Todas as camadas do cluster estão disponíveis em todas as regiões do provedor de nuvem suportadas.

Arquitetura de nó

Neste modelo de sistema, o processo de pesquisa do mongot é executado ao lado do mongod em cada nó no Atlas cluster. O processo mongod roteia as consultas para o mongot no mesmo nó e eles compartilham os mesmos recursos. Para saber mais sobre o comportamento dos processos mongod e mongot em execução no mesmo nó, consulte Arquitetura do Atlas Search.

Limitações

Você pode enfrentar contenção de recursos entre o banco de dados mongod e os processos de pesquisa mongot . Isso pode afetar negativamente o desempenho do seu índice e a latência das suas queries. Recomendamos este modelo de implantação apenas para ambientes de teste e protótipos. Para aplicativos prontos para produção e volumes de trabalho de pesquisa associados, recomendamos a migração para nós de pesquisa dedicados.

Tipo de implementação

Para aplicativos prontos para produção, você precisa de um cluster dedicado.

Camadas do cluster

Os clusters dedicados incluem M10 e níveis superiores. Os níveis M10 e M20 são adequados para ambientes de desenvolvimento e produção. No entanto, os níveis superiores podem lidar com grandes conjuntos de dados e cargas de trabalho de produção. Recomendamos que você também implemente nós de pesquisa dedicados para seu volume de trabalho de pesquisa. Isso permite que você dimensione seu sistema de pesquisa de forma independente e adequada.

Provedor de nuvem e região

O provedor de nuvem e a região escolhidos afetam as opções de configuração e os níveis de pesquisa disponíveis para o cluster, e o custo de execução do cluster.

Todas as camadas do cluster estão disponíveis em todas as regiões do provedor de nuvem suportadas. No entanto, os nós de pesquisa estão disponíveis apenas para AWS e Google Cloud em um subconjunto das regiões de provedores de nuvem. Portanto, você deve selecionar um fornecedor de nuvem e uma região onde os nós de pesquisa estejam disponíveis para seu sistema.

Arquitetura de nó

Neste modelo de sistema, o processo mongot é executado em nós de pesquisa, que são separados dos nós do cluster nos quais o processo mongod é executado. Para saber mais sobre o comportamento dos processos mongod e mongot em execução em diferentes nós, consulte Arquitetura de nós de pesquisa.

Benefícios

Esse modelo de implantação oferece os seguintes benefícios:

• Utilize seus recursos com eficiência e, ao mesmo tempo, garantindo alta disponibilidade de seus recursos para volumes de trabalho de pesquisa.

• Dimensione e expanda seu sistema de pesquisa independentemente do sistema de banco de dados.

• Processe automaticamente queries do Atlas Vector Search simultaneamente, melhorando o tempo de resposta, especialmente em grandes conjuntos de dados. Para saber mais, consulte Execução paralela de consultas entre segmentos.

Dimensione e amplie seu cluster

O Atlas Vector Search mantém o índice inteiro na memória, então você precisa garantir que haja memória suficiente para o índice do Atlas Vector Search e JVM. Recomendamos que seu nó tenha RAM pelo menos 10% maior que o tamanho total de seus índices do Atlas Vector Search. Cada índice é uma combinação dos vetores que estão sendo indexados e metadados adicionais. O tamanho do índice é determinado principalmente pelo tamanho dos vetores que você está indexando. Embora o tamanho do índice possa variar de acordo com a quantidade de metadados, a memória necessária para metadados adicionais normalmente é mínima.

Considere os seguintes requisitos para um único vetor:

O espaço necessário é dimensionado linearmente com o número de vetores que você está indexando e com a dimensionalidade vetorial. Você também pode usar a métrica Search Index Size para determinar a quantidade de espaço e memória necessárias nos nós de pesquisa.

Ao distribuir nós de pesquisa dedicados, você pode escolher entre diferentes níveis de pesquisa. Cada nível de pesquisa tem uma capacidade de RAM, uma capacidade de armazenamento e uma CPU padrão. Isso permite que você dimensione e dimensione seu cluster independentemente do sistema de banco de dados. Para dimensionar seu sistema de pesquisa separadamente, você pode fazer as seguintes alterações na configuração do cluster a qualquer momento:

• Ajuste o número de nós de pesquisa no cluster.

• Ajuste a CPU, a RAM e o armazenamento do nó alterando os níveis de pesquisa.

Migrar para nós de pesquisa dedicados

Os nós de pesquisa dedicados permitem dimensionar e escalar sua implantação de pesquisa separadamente do cluster. Ele também elimina qualquer contenção de recursos que você possa enfrentar em um cluster que executa o banco de dados e os processos de pesquisa no mesmo nó.

Para migrar para nós de pesquisa dedicados, faça as seguintes alterações em seu sistema:

1. Se seu sistema estiver atualmente usando uma camada compartilhada, atualize seu cluster para uma camada superior. Os nós de pesquisa dedicados são suportados apenas para M10 e camadas de cluster superiores. Para saber mais sobre como migrar para outra camada do cluster, consulte Modificar o Cluster Tier.

2. Se você estiver executando um cluster de várias regiões ou se seu cluster estiver atualmente implantado no Azure, migre seu cluster para AWS ou Google Cloud. Os nós de pesquisa dedicados estão disponíveis apenas para clusters da AWS e do Google Cloud de região única. Para saber mais, consulte Modificar o Cloud Provider & Region.

   Os nós de pesquisa dedicados estão disponíveis apenas em um subconjunto das regiões da AWS e em todas as regiões do Google Cloud compatíveis. Certifique-se de implementar seu cluster em uma região onde nós de pesquisa também estejam disponíveis. Se o cluster existente estiver em uma região onde os nós de pesquisa não estejam disponíveis, migre-o para uma região onde os nós de pesquisa estejam disponíveis. Para saber mais, consulte Regiões do fornecedor de nuvem.

3. Habilite o Search Nodes for workload isolation e configure os nós de pesquisa. Para saber mais, consulte Adicionar nós de pesquisa.