Implementa una base de datos vectorial de PostgreSQL en GKE.

Autopilot Estándar

En este instructivo, se muestra cómo implementar un clúster de base de datos vectoriales PostgreSQL en Google Kubernetes Engine (GKE).

PostgreSQL viene con una variedad de módulos y extensiones que extienden la funcionalidad de la base de datos. En este instructivo, instalarás la extensión pgvector en un clúster de PostgreSQL existente implementado en GKE. La extensión Pgvector te permite almacenar vectores en las tablas de la base de datos con la adición de tipos de vectores a PostgreSQL. Pgvector también proporciona búsquedas de similitud con la ejecución de consultas en SQL comunes.

Simplificamos la implementación de la extensión PGvector primero con la implementación del operador CloudnativePG, ya que proporciona una versión empaquetada de la extensión.

Este instructivo está dirigido a administradores y arquitectos de Cloud Platform, ingenieros del AA y profesionales de MLOps (DevOps) interesados en implementar clústeres de bases de datos de PostgreSQL en GKE.

Objetivos

En este instructivo, aprenderás a realizar lo siguiente:

Implementar la infraestructura de GKE para PostgreSQL.
Instala la extensión pgvector en el clúster de PostgreSQL implementado en GKE.
Implementa y configura el operador de CloudNativePG PostgreSQL con Helm.
Sube un conjunto de datos de demostración y ejecuta búsquedas con el notebook de Jupyter.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Cuando finalices las tareas que se describen en este documento, puedes borrar los recursos que creaste para evitar que continúe la facturación. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Antes de comenzar

En este instructivo, usarás Cloud Shell para ejecutar comandos. Cloud Shell es un entorno de shell que se usa para administrar recursos alojados en Google Cloud. Viene preinstalado con las herramientas de línea de comando de Google Cloud CLI, kubectl, Helm y Terraform. Si no usas Cloud Shell, debes instalar Google Cloud CLI.

Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Nota: Si ya instalaste la CLI de gcloud, asegúrate de que tienes la versión más reciente mediante la ejecución de

gcloud components
      update

Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.

Crea un proyecto de Google Cloud:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.
Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por el nombre del proyecto de Google Cloud.

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita las APIs de Cloud Resource Manager, Compute Engine, GKE, and IAM Service Account Credentials:

gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com compute.googleapis.com container.googleapis.com iamcredentials.googleapis.com

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Nota: Si ya instalaste la CLI de gcloud, asegúrate de que tienes la versión más reciente mediante la ejecución de

gcloud components
      update

Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.

Crea un proyecto de Google Cloud:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.
Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Reemplaza PROJECT_ID por el nombre del proyecto de Google Cloud.

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita las APIs de Cloud Resource Manager, Compute Engine, GKE, and IAM Service Account Credentials:

gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com compute.googleapis.com container.googleapis.com iamcredentials.googleapis.com

Otorga roles a tu Cuenta de Google. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM: roles/compute.securityAdmin, roles/compute.viewer, roles/container.clusterAdmin, roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE
```
- Reemplaza PROJECT_ID con el ID del proyecto.
- Reemplaza EMAIL_ADDRESS por tu dirección de correo electrónico.
- Reemplaza ROLE por cada rol individual.

Configura tu entorno

Para configurar tu entorno con Cloud Shell, sigue estos pasos:

Configura las variables de entorno del proyecto, la región y el prefijo de recursos del clúster de Kubernetes:
```
export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=postgres
export REGION=us-central1
```
- Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.
En este instructivo, se usa la región us-central1.

Clona el repositorio de código de muestra de GitHub:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples

Navega al directorio postgres-pgvector:

cd kubernetes-engine-samples/databases/postgres-pgvector

Crea la infraestructura del clúster

En esta sección, debes ejecutar una secuencia de comandos de Terraform para crear un clúster de GKE regional privado y con alta disponibilidad y poder implementar tu base de datos de PostgreSQL.

Puedes implementar PostgreSQL con un clúster de Standard o Autopilot. Cada uno tiene sus propias ventajas y diferentes modelos de precios.

Autopilot

Para implementar la infraestructura del clúster de Autopilot, ejecuta los siguientes comandos en Cloud Shell:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=../postgresql-cloudnativepg/terraform/gke-autopilot init
terraform -chdir=../postgresql-cloudnativepg/terraform/gke-autopilot apply \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

GKE reemplaza las siguientes variables en el entorno de ejecución:

GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN usa el comando gcloud auth print-access-token para recuperar un token de acceso que autentica las interacciones con varias APIs de Google Cloud
PROJECT_ID, REGION y KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX son las variables de entorno definidas en la sección Configura tu entorno y asignadas a las nuevas variables relevantes para el clúster de Autopilot que creas.

Cuando se te solicite, escribe yes.

Terraform crea los siguientes recursos:

Una red de VPC personalizada y una subred privada para los nodos de Kubernetes
Un Cloud Router para acceder a Internet a través de la traducción de direcciones de red (NAT).
Un clúster de GKE privado en la región us-central1.
Un ServiceAccount con permisos de registro y supervisión para el clúster.
Configuración de Google Cloud Managed Service para Prometheus para la supervisión y las alertas de clústeres.

El resultado es similar al siguiente:

...
Apply complete! Resources: 11 added, 0 changed, 0 destroyed.
...

Standard

Para implementar la infraestructura del clúster Estándar, ejecuta los siguientes comandos en Cloud Shell:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=../postgresql-cloudnativepg/terraform/gke-standard init
terraform -chdir=../postgresql-cloudnativepg/terraform/gke-standard apply \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

GKE reemplaza las siguientes variables en el entorno de ejecución:

GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN usa el comando gcloud auth print-access-token para recuperar un token de acceso que autentica las interacciones con varias APIs de Google Cloud.
PROJECT_ID, REGION y KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX son las variables de entorno definidas en la sección Configura tu entorno y asignadas a las nuevas variables relevantes para el clúster de Standard que creas.

Cuando se te solicite, escribe yes. Es posible que estos comandos tarden varios minutos en completarse y que el clúster muestre un estado de preparación.

Terraform crea los siguientes recursos:

Una red de VPC personalizada y una subred privada para los nodos de Kubernetes
Un Cloud Router para acceder a Internet a través de la traducción de direcciones de red (NAT).
Un clúster de GKE privado en la región us-central1 con el ajuste de escala automático habilitado (de uno a dos nodos por zona).
Un ServiceAccount con permisos de registro y supervisión para el clúster.
Configuración de Google Cloud Managed Service para Prometheus para la supervisión y las alertas de clústeres.

El resultado es similar al siguiente:

...
Apply complete! Resources: 14 added, 0 changed, 0 destroyed.
...

Conéctate al clúster

Configura kubectl para recuperar credenciales y comunicarte con tu clúster de GKE nuevo:

gcloud container clusters get-credentials \
    ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster --region ${REGION} --project ${PROJECT_ID}

Implementa el operador CloudNativePG

Implementa CloudNativePG en tu clúster de Kubernetes con un gráfico de Helm:

Verifica la versión de Helm:

helm version

Actualiza la versión si es anterior a la 3.13:

curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

Agrega el repositorio de gráficos de Helm para operadores de CloudNativePG:
```
helm repo add cnpg https://cloudnative-pg.github.io/charts
```

Implementa el operador de CloudNativePG con la herramienta de línea de comandos de Helm:

helm upgrade --install cnpg \
    --namespace cnpg-system \
    --create-namespace \
    cnpg/cloudnative-pg

El resultado es similar al siguiente:

Release "cnpg" does not exist. Installing it now.
NAME: cnpg
LAST DEPLOYED: Fri Oct 13 13:52:36 2023
NAMESPACE: cnpg-system
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
...

Implementa la base de datos vectorial de PostgreSQL

En esta sección, implementarás la base de datos vectorial de PostgreSQL.

Crea un espacio de nombres pg-ns para la base de datos:
```
kubectl create ns pg-ns
```

Aplicar el manifiesto para implementar el clúster de PostgreSQL. El manifiesto del clúster habilita la extensión pgvector.

kubectl apply -n pg-ns -f manifests/01-basic-cluster/postgreSQL_cluster.yaml

En el manifiesto postgreSQL_cluster.yaml, se describe el Deployment:

apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1
kind: Cluster
metadata:
  name: gke-pg-cluster
spec:
  description: "Standard GKE PostgreSQL cluster"
  imageName: ghcr.io/cloudnative-pg/postgresql:16.2
  enableSuperuserAccess: true
  instances: 3
  startDelay: 300
  primaryUpdateStrategy: unsupervised
  postgresql:
    pg_hba:
      - host all all 10.48.0.0/20 md5
  bootstrap:
    initdb:
      postInitTemplateSQL:
        - CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
      database: app
  storage:
    storageClass: premium-rwo
    size: 2Gi
  resources:
    requests:
      memory: "1Gi"
      cpu: "1000m"
    limits:
      memory: "1Gi"
      cpu: "1000m"
  affinity:
    enablePodAntiAffinity: true
    tolerations:
    - key: cnpg.io/cluster
      effect: NoSchedule
      value: gke-pg-cluster
      operator: Equal
    additionalPodAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: app.component
              operator: In
              values:
              - "pg-cluster"
          topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
  monitoring:
    enablePodMonitor: true

Verifica el estado del clúster:
```
kubectl get cluster -n pg-ns --watch
```
Espera a que el resultado muestre un estado de Cluster in healthy state antes de continuar con el siguiente paso.

Sube un conjunto de datos de demostración y ejecuta búsquedas con el notebook de Jupyter

En esta sección, subirás vectores a una tabla de PostgreSQL y ejecutarás búsquedas semánticas con la sintaxis de SQL.

En el siguiente ejemplo, se usa un conjunto de datos de un archivo CSV que contiene una lista de libros de diferentes géneros. Pgvector sirve como motor de búsqueda, y el Pod que creas sirve como un cliente que consulta la base de datos de PostgreSQL.

Espera a que se cree y esté listo el Pod líder de PostgreSQL:

while [[ $(kubectl get pod -l cnpg.io/cluster=gke-pg-cluster,role=primary -n pg-ns -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}') != "True" ]]; do
sleep 5
done

Crea el Configmap con el books-dataset y ejecuta el Pod de Jupyter para interactuar con tu clúster de PostgreSQL:

kubectl create -n pg-ns configmap books-dataset --from-file=manifests/02-notebook/dataset.csv
kubectl create -n pg-ns configmap notebook --from-file=manifests/02-notebook/vector-database.ipynb
kubectl apply -n pg-ns -f manifests/02-notebook/jupyter.yaml

El secreto llamado gke-pg-cluster-superuser que crea el operador CloudNativePG se activa en el pod del cliente como variables de entorno llamadas CLIENTUSERNAME y CLIENTPASSWORD.
El ConfigMap books-dataset contiene un archivo csv con datos de libros para la base de datos de PostgreSQL.
El ConfigMap demo-app contiene código de Python para crear la tabla de PostgreSQL a partir de books-dataset.

En el manifiesto de jupyter.yaml, se describe la implementación notebook y su Service:

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels: &labels
    app: jupyter-notebook
  name: notebook
spec:
  ports:
  - port: 8888
  selector: *labels
  type: LoadBalancer
  # type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: notebook
  labels: &labels
    app: jupyter-notebook
spec:
  selector:
    matchLabels: *labels
  template:
    metadata: 
      labels: *labels
    spec:
      containers:
      - name: jupyter
        image: tensorflow/tensorflow:2.15.0-jupyter
        resources:
          requests:
            memory: "4500Mi"
            cpu: "1"
          limits:
            memory: "4500Mi"
            cpu: "1"
        ports:
        - containerPort: 8888
        env:
        - name: CLIENTPASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: gke-pg-cluster-superuser
              key: password
        - name: CLIENTUSERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: gke-pg-cluster-superuser
              key: username
        volumeMounts:
        - name: books-dataset
          mountPath: /usr/local/dataset
        - name: notebook
          mountPath: /tf
      volumes:
      - name: books-dataset
        configMap:
          name: books-dataset
      - name: notebook
        configMap:
          name: notebook

Espera a que GKE inicie el Pod de Jupyter:

kubectl wait pods -l app=jupyter-notebook --for condition=Ready --timeout=300s -n pg-ns

Obtén la URL con el token de acceso para conectarte a Jupyter:

export EXTERNAL_IP=$(kubectl -n pg-ns get svc notebook --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
kubectl logs deploy/notebook -n pg-ns| grep '^ .*http://127'|sed "s|127.0.0.1|${EXTERNAL_IP}|"

El resultado es similar al siguiente:

http://34.123.21.1:8888/tree?token=a1d48d3531c48328695d6901004c94060aa0aa3554ff7463

Abre esta URL y haz clic en el archivo vector-database.ipynb.

Haz clic en Ejecutar > Ejecutar todas las celdas. Jupyter ejecuta el código y hace una consulta de búsqueda para el texto drama about people and unhappy love.

Esta consulta hace una búsqueda semántica en la tabla documents en PostgreSQL y recupera un máximo de dos resultados con la puntuación de coincidencia más alta relevante para tu consulta.

El resultado es similar al siguiente:

Title: Romeo and Juliet, Author: William Shakespeare, Paul Werstine (Editor),
Barbara A. Mowat (Editor), Paavo Emil Cajander (Translator)
In Romeo and Juliet, Shakespeare creates a violent world, in which two young
people fall in love. It is not simply that their families disapprove; the Montagues
and the Capulets are engaged in a blood feud.In this death-filled setting, the
movement from love at first sight to the lovers' final union in death seems
almost inevitable. And yet, this play set in an extraordinary world has become
the quintessential story of young love. In part because of its exquisite language,
it is easy to respond as if it were about all young lovers.
---------
Title: A Midsummer Night's Dream, Author: William Shakespeare, Paul Werstine (Editor),
Barbara A. Mowat (Editor), Catherine Belsey (Contributor)
Shakespeare's intertwined love polygons begin to get complicated from the start--Demetrius
and Lysander both want Hermia but she only has eyes for Lysander. Bad news is,
Hermia's father wants Demetrius for a son-in-law. On the outside is Helena,
whose unreturned love burns hot for Demetrius. Hermia and Lysander plan to flee
from the city under cover of darkness but are pursued by an enraged Demetrius
(who is himself pursued by an enraptured Helena). In the forest, unbeknownst
to the mortals, Oberon and Titania (King and Queen of the faeries) are having
a spat over a servant boy. The plot twists up when Oberon's head mischief-maker,
Puck, runs loose with a flower which causes people to fall in love with the
first thing they see upon waking. Throw in a group of labourers preparing a
play for the Duke's wedding (one of whom is given a donkey's head and Titania
for a lover by Puck) and the complications become fantastically funny.
---------

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra el proyecto

La manera más fácil de evitar la facturación es borrar el proyecto que creaste para el instructivo.

Precaución: Borrar un proyecto tiene estas consecuencias:

Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

Borra un proyecto de Google Cloud:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Si borraste el proyecto, tu limpieza se completó. Si no borraste el proyecto, borra los recursos individuales.

Borra los recursos individuales

Configurar variables de entorno

export PROJECT_ID=${PROJECT_ID}
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=postgres
export REGION=us-central1

Ejecuta el comando terraform destroy:

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform  -chdir=../postgresql-cloudnativepg/terraform/FOLDER destroy \
-var project_id=${PROJECT_ID} \
-var region=${REGION} \
-var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

Reemplaza FOLDER por gke-autopilot o gke-standard, según el tipo de clúster de GKE que hayas creado.

Cuando se te solicite, escribe yes.

¿Qué sigue?

Explora cómo implementar clústeres de PostgreSQL en GKE con el operador CloudNativePG.
Conoce las prácticas recomendadas para implementar bases de datos en GKE.
Descubre soluciones para ejecutar cargas de trabajo con uso intensivo de datos con GKE.