Implementa una base de datos vectorial de Qdrant en GKE.

En esta guía, se muestra cómo implementar un clúster de base de datos vectorial Qdrant en Google Kubernetes Engine (GKE).

Las bases de datos vectoriales son almacenes de datos diseñados específicamente para administrar y buscar en grandes colecciones de vectores de alta dimensión. Estos vectores representan datos como texto, imágenes, audio, video o cualquier dato que se pueda codificar de forma numérica. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que se basan en coincidencias exactas, las bases de datos vectoriales se especializan en encontrar elementos similares o identificar patrones dentro de conjuntos de datos masivos. Estas características hacen que Qdrant sea una opción adecuada para una variedad de aplicaciones, incluidas la red neuronal o la coincidencia basada en la semántica, la búsqueda por facetas y más. Qdrant funciona no solo como una base de datos vectorial sino también como un motor de búsqueda de similitud vectorial.

Este instructivo está dirigido a administradores y arquitectos de plataformas de nube, ingenieros de AA y profesionales de MLOps (DevOps) interesados en implementar clústeres de bases de datos de Qdrant en GKE.

Ventajas

Qdrant ofrece los siguientes beneficios:

  • Amplia gama de bibliotecas para varios lenguajes de programación y API abierta para integrar en otros servicios.
  • Escalamiento horizontal y compatibilidad con la fragmentación y la replicación que simplifica el escalamiento y la alta disponibilidad.
  • Compatibilidad con contenedores y Kubernetes que permite la implementación y la administración en entornos modernos nativos de la nube.
  • Cargas útiles flexibles con filtrado avanzado para adaptar los criterios de búsqueda con precisión.
  • Diferentes opciones de cuantización y otras optimizaciones para reducir los costos de infraestructura y mejorar el rendimiento.

Objetivos

En este instructivo, aprenderás a realizar lo siguiente:

  • Planificar y, además, implementar la infraestructura de GKE para Qdrant
  • Implementar el operador StatefulHA para garantizar la alta disponibilidad de Qdrant.
  • Implementar y configurar el clúster de Qdrant.
  • Subir un conjunto de datos de demostración y ejecuta una búsqueda simple.
  • Recopilar métricas y ejecutar un panel.

Arquitectura de implementación

Esta arquitectura configura un clúster de GKE escalable y tolerante a errores para Qdrant en varias zonas de disponibilidad, lo que garantiza el tiempo de actividad y la disponibilidad con actualizaciones progresivas y también interrupciones mínimas. Incluye el uso del operador StatefulHA para una administración eficiente de la conmutación por error. Para obtener más información, consulta Clústeres regionales.

Diagrama de arquitectura

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de Qdrant que se ejecuta en varios nodos y zonas en un clúster de GKE:

Arquitectura de implementación de Qdrant

En esta arquitectura, el StatefulSet de Qdrant se implementa en tres nodos en tres zonas diferentes.

  • Puedes controlar cómo GKE distribuye los Pods entre los nodos gracias a la configuración de las reglas de afinidad de Pod necesarias y las restricciones de distribución de topología en el archivo de valores del gráfico de Helm.
  • Si una zona falla, GKE reprograma los Pods en nodos nuevos según la configuración recomendada.

Para la persistencia de datos, la arquitectura de este instructivo tiene las siguientes características:

  • Usa discos SSD regionales (StorageClass personalizadosregional-pd) para conservar datos. Recomendamos los discos SSD regionales para las bases de datos debido a su baja latencia y sus altas IOPS.
  • Todos los datos del disco se replican entre las zonas principal y secundaria de la región, lo que aumenta la tolerancia a posibles fallas de zonas.

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.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. Install the Google Cloud CLI.

  3. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  4. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the Resource Manager, Compute Engine, GKE, IAM Service Account Credentials, and Backup for GKE APIs: 

    gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com compute.googleapis.com container.googleapis.com iamcredentials.googleapis.com gkebackup.googleapis.com
  7. Install the Google Cloud CLI.

  8. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  9. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  10. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  11. Enable the Resource Manager, Compute Engine, GKE, IAM Service Account Credentials, and Backup for GKE APIs: 

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

  12. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: role/storage.objectViewer, roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/compute.admin, roles/gkebackup.admin, roles/monitoring.viewer 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.

    • Replace ROLE with each individual role.

Configura tu entorno

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

  1. Configura las variables de entorno del proyecto, la región y el prefijo de recursos del clúster de Kubernetes:

    Para los fines de este instructivo, usa la región us-central1 para crear tus recursos de implementación.

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=qdrant
export REGION=us-central1
    • Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.

  2. 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

  3. Clona el repositorio de código de muestra de GitHub:

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

  4. Navega al directorio qdrant para comenzar a crear recursos de implementación:

    cd kubernetes-engine-samples/databases/qdrant

Crea la infraestructura del clúster

En esta sección, se incluye la ejecución de una secuencia de comandos de Terraform para crear un clúster de GKE regional privado y con alta disponibilidad con el objetivo de implementar tu base de datos de Qdrant.

Puedes elegir implementar Qdrant usando un clúster de Standard o Autopilot. Cada uno tiene sus propias ventajas y diferentes modelos de precios.

Autopilot

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de GKE regional de Autopilot implementado en tres zonas diferentes.

Clúster de GKE Autopilot

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

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

Las siguientes variables se reemplazan en el entorno de ejecución:

  • GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN: Se reemplaza por un token de acceso recuperado por el comando gcloud auth print-access-token para autenticar 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.

El resultado es similar al siguiente:

...
Apply complete! Resources: 9 added, 0 changed, 0 destroyed.

Outputs:

kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials qdrant-cluster --region us-central1"

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.

Estándar

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de GKE regional privado de Standard implementado en tres zonas diferentes.

Clúster de GKE Standard

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

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

Las siguientes variables se reemplazan en el entorno de ejecución:

  • GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN se reemplaza por un token de acceso recuperado por el comando gcloud auth print-access-token para autenticar 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.

El resultado es similar al siguiente:

...
Apply complete! Resources: 10 added, 0 changed, 0 destroyed.

Outputs:

kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials qdrant-cluster --region us-central1"

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.

Conéctate al clúster

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

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

Implementa la base de datos de Qdrant en tu clúster

En este instructivo, implementarás la base de datos Qdrant (en modo distribuido) y el operador de HA con estado en el clúster de GKE usando el gráfico de Helm.

La implementación crea un clúster de GKE con la siguiente configuración:

  • Tres réplicas de los nodos del Qdrant.
  • Las tolerancias, las afinidades de nodos y las restricciones de distribución de topología se configuran para garantizar una distribución adecuada en los nodos de Kubernetes. Esto aprovecha los grupos de nodos y las diferentes zonas de disponibilidad.
  • Se aprovisiona un volumen de RePD con el tipo de disco SSD para el almacenamiento de datos.
  • Se usa un operador de alta disponibilidad con estado para administrar los procesos de conmutación por error y garantizar una alta disponibilidad.
  • Para la autenticación, la base de datos crea un secreto de Kubernetes que contiene la clave de API.

Para usar el gráfico de Helm y así implementar la base de datos de Qdrant, sigue estos pasos:

  1. Habilita el complemento StatefulHA:

    Autopilot

    GKE habilita automáticamente el complemento StatefulHA durante la creación del clúster.

    Estándar

    Ejecuta el siguiente comando:

    gcloud container clusters update ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --region=${REGION} \
    --update-addons=StatefulHA=ENABLED

    Es posible que este comando tarde 15 minutos en completarse y que el clúster muestre un estado de preparación.

  2. Agrega el repositorio de gráficos de Helm de la base de datos de Qdrant para poder implementarlo en tu clúster de GKE:

    helm repo add qdrant https://qdrant.github.io/qdrant-helm

  3. Crea el espacio de nombres qdrant para la base de datos:

    kubectl create ns qdrant

  4. Aplica el manifiesto para crear un disco SSD persistente regional StorageClass:

    kubectl apply -n qdrant -f manifests/01-regional-pd/regional-pd.yaml

    En el manifiesto de regional-pd.yaml, se describe el disco SSD persistente StorageClass:

    apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
allowVolumeExpansion: true
metadata:
  name: ha-regional
parameters:
  replication-type: regional-pd
  type: pd-ssd
  availability-class: regional-hard-failover
provisioner: pd.csi.storage.gke.io
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

  5. Implementa un ConfigMap de Kubernetes con una configuración de archivo adicional metrics y un clúster de Qdrant usando Helm:

    kubectl apply -n qdrant -f manifests/03-prometheus-metrics/metrics-cm.yaml
helm install qdrant-database qdrant/qdrant -n qdrant \
-f manifests/02-values-file/values.yaml

    En el manifiesto de metrics-cm.yaml, se describe el archivo adicional ConfigMap de metrics:

    apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: nginx-conf
data:
  default.conf.template: |
    server {
      listen 80;
      location / {
        proxy_pass http://localhost:6333/metrics;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Host $http_host;
        proxy_set_header api-key ${QDRANT_APIKEY};
        proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
      }
    }

    En el manifiesto values.yaml, se describe la configuración del clúster de Qdrant:

    replicaCount: 3

config:
  cluster:
    enabled: true
  storage:
    optimizers:
      deleted_threshold: 0.5
      vacuum_min_vector_number: 1500
      default_segment_number: 2
      max_segment_size_kb: null
      memmap_threshold_kb: null
      indexing_threshold_kb: 25000
      flush_interval_sec: 5
      max_optimization_threads: 1

livenessProbe:
  enabled: true
  initialDelaySeconds: 60

resources:
  limits:
    cpu: "2"
    memory: 4Gi
  requests:
    cpu: "1"
    memory: 4Gi

tolerations:
  - key: "app.stateful/component"
    operator: "Equal"
    value: "qdrant"
    effect: NoSchedule

affinity:
  nodeAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 1
      preference:
        matchExpressions:
        - key: "app.stateful/component"
          operator: In
          values:
          - "qdrant"

topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
    whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
    labelSelector:
      matchLabels:
        app.kubernetes.io/name: qdrant
        app.kubernetes.io/instance: qdrant

podDisruptionBudget:
  enabled: true
  maxUnavailable: 1

persistence:
  accessModes: ["ReadWriteOnce"]
  size: 10Gi
  storageClassName: ha-regional

apiKey: true

sidecarContainers:
  - name: metrics
    image: nginx:1.26
    resources:
      requests:
        memory: "128Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
    ports:
    - containerPort: 80
    env:
    - name: QDRANT_APIKEY 
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: qdrant-database-apikey          
          key: api-key
    volumeMounts:
        - name: nginx-conf
          mountPath: /etc/nginx/templates/default.conf.template
          subPath: default.conf.template
          readOnly: true
additionalVolumes:
  - name: nginx-conf
    configMap:
      name: nginx-conf
      items:
        - key: default.conf.template
          path: default.conf.template

    Esta configuración habilita el modo de clúster, lo que te permite establecer un clúster de Qdrant con alta disponibilidad y distribuido.

  6. Verifica el estado de la implementación:

    helm ls -n qdrant

    Si la base de datos qdrant se implementó de forma correcta, el resultado es similar al siguiente:

    NAME    NAMESPACE       REVISION        UPDATED                                 STATUS          CHART           APP VERSION
qdrant-database  qdrant          1               2024-02-06 20:21:15.737307567 +0000 UTC deployed        qdrant-0.7.6    v1.7.4

  7. Espera a que GKE inicie las cargas de trabajo requeridas:

    kubectl wait pods -l app.kubernetes.io/instance=qdrant-database --for condition=Ready --timeout=300s -n qdrant

    Este comando puede tardar unos minutos en completarse correctamente.

  8. Una vez que GKE inicie las cargas de trabajo, verifica que GKE haya creado las cargas de trabajo de Qdrant:

    kubectl get pod,svc,statefulset,pdb,secret -n qdrant

  9. Inicia el recurso HighAvailabilityApplication (HAA) para Qdrant:

    kubectl apply -n qdrant -f manifests/01-regional-pd/ha-app.yaml

    El manifiesto ha-app.yaml describe el recurso HighAvailabilityApplication:

    kind: HighAvailabilityApplication
apiVersion: ha.gke.io/v1
metadata:
  name: qdrant-database
  namespace: qdrant
spec:
  resourceSelection:
    resourceKind: StatefulSet
  policy:
    storageSettings:
      requireRegionalStorage: true
    failoverSettings:
      forceDeleteStrategy: AfterNodeUnreachable
      afterNodeUnreachable:
        afterNodeUnreachableSeconds: 20 # 60 seconds total

    Los siguientes recursos de GKE se crean para el clúster de Qdrant:

    • El StatefulSet del Qdrant que controla tres réplicas de Pod.
    • A PodDisruptionBudget, lo que garantiza un máximo de una réplica no disponible.
    • El servicio qdrant-database, que expone el puerto de Qdrant para las conexiones entrantes y la replicación entre nodos.
    • El servicio qdrant-database-headless, que proporciona la lista de pods de Qdrant en ejecución.
    • El secreto qdrant-database-apikey, que facilita una conexión segura de la base de datos.
    • Pod de operador de HA con estado y recurso HighlyAvailableApplication, que supervisa de forma activa la aplicación de Qdrant. El recurso HighlyAvailableApplication define reglas de conmutación por error que se aplicarán en Qdrant.

  10. Para verificar si se aplican las reglas de conmutación por error, describe el recurso y confirma Status: Message: Application is protected.

    kubectl describe highavailabilityapplication qdrant-database -n qdrant

    El resultado es similar al siguiente:

    Status:
Conditions:
    Last Transition Time:  2023-11-30T09:54:52Z
    Message:               Application is protected
    Observed Generation:   1
    Reason:                ApplicationProtected
    Status:                True
    Type:                  Protected

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

Qdrant organiza vectores y cargas útiles en colecciones. La incorporación vectorial es una técnica que representa palabras o entidades como vectores numéricos mientras mantienen sus relaciones semánticas. Esto es importante para las búsquedas de similitud, ya que permite encontrar similitudes basadas en el significado en lugar de en las coincidencias exactas, lo que hace que las tareas como los sistemas de búsqueda y recomendación sean más eficaces y matizadas.

En esta sección, se muestra cómo subir vectores a una colección nueva de Qdrant y ejecutar búsquedas simples.

En este ejemplo, se usa un conjunto de datos de un archivo CSV que contiene una lista de libros de diferentes géneros. Qdrant funcionará como un motor de búsqueda, y el Pod del notebook de Jupyter que crees funcionará como un cliente que consulta la base de datos de Qdrant.

  1. Crea los ConfigMaps books-dataset y demo-app y, luego, implementa el notebook de Jupyter:

    kubectl create -n qdrant configmap books-dataset --from-file=manifests/04-notebook/dataset.csv
kubectl create -n qdrant configmap notebook --from-file=manifests/04-notebook/vector-database.ipynb
kubectl apply -n qdrant -f manifests/04-notebook/jupyter.yaml
    • El Secret con el nombre qdrant-apikey que se creó antes se activa en el Pod del cliente como una variable de entorno llamada APIKEY.
    • El ConfigMap books-dataset contiene un archivo csv con datos de libros de la colección de Qdrant
    • El ConfigMap notebook contiene el notebook de Jupyter para crear la colección de Qdrant a partir de books-dataset.

  2. Espera a que GKE inicie el Pod de Jupyter:

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

  3. Abre esta URL y haz clic en el archivo vector-database.ipynb. Presiona Ejecutar -> Ejecutar todas las celdas. Jupyter ejecutará todo el código y realizará una búsqueda.

    Esta consulta realiza una búsqueda semántica en la colección my_books en Qdrant y recupera un máximo de dos resultados con la puntuación de coincidencia más alta relevante para el texto de tu consulta.

    Imprime cada resultado separado por una línea de guiones, en el siguiente formato:

    • Title: Es el título del libro
    • Author: Es el autor del libro
    • Description: Cómo se almacena en el campo de metadatos description de tu documento
    • Published: Fecha de publicación del libro
    • Score: Puntuación de relevancia de Qdrant

    El resultado es similar al siguiente:

    Title: Romeo and Juliet
Author: William Shakespeare, Paul Werstine (Editor), Barbara A. Mowat (Editor),
Paavo Emil Cajander (Translator)
Description: 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. Published: 01/01/04
Score: 0.8935013
-----
Title: The Unbearable Lightness of Being
Author: Milan Kundera, Michael Henry Heim (Translator)
Description: In The Unbearable Lightness of Being, Milan Kundera tells the story
of a young woman in love with a man torn between his love for her and his incorrigible
womanizing and one of his mistresses and her humbly faithful lover. This magnificent
novel juxtaposes geographically distant places, brilliant and playful reflections,
and a variety of styles, to take its place as perhaps the major achievement of
one of the world's truly great writers. Published: 10/27/09
Score: 0.8931863
-----

Visualiza las métricas de Prometheus de tu clúster

El clúster de GKE se configura con Google Cloud Managed Service para Prometheus, que permite la recopilación de métricas en el formato de Prometheus. Este servicio proporciona una solución completamente administrada para la supervisión y las alertas, lo que permite la recopilación, el almacenamiento y el análisis de métricas del clúster y sus aplicaciones.

En el siguiente diagrama, se muestra cómo Prometheus recopila métricas para tu clúster:

Recopilación de métricas de Prometheus

El clúster privado de GKE en el diagrama contiene los siguientes componentes:

  • Pods del Qdrant que exponen las métricas en la ruta / y el puerto 80. El contenedor de archivo adicional llamado metrics proporciona estas métricas.
  • Recopiladores basados en Prometheus que procesan las métricas de los Pods de Qdrant.
  • Un recurso PodMonitoring que envía las métricas a Cloud Monitoring.

Para exportar y ver las métricas, sigue estos pasos:

  1. Crea el recurso PodMonitoring para extraer métricas por labelSelector:

    kubectl apply -n qdrant -f manifests/03-prometheus-metrics/pod-monitoring.yaml

    El manifiesto pod-monitoring.yaml describe el recurso PodMonitoring:

    apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
kind: PodMonitoring
metadata:
  name: qdrant
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: qdrant
      app.kubernetes.io/instance: qdrant-database
  endpoints:
  - port: 80
    interval: 30s
    path: /

  2. Crea un panel de Cloud Monitoring con la configuración definida en dashboard.json:

    gcloud --project "${PROJECT_ID}" monitoring dashboards create --config-from-file monitoring/dashboard.json

  3. Después de que el comando se ejecute de forma correcta, ve a los Paneles de Cloud Monitoring:

    Ir a Descripción general de los paneles

  4. En la lista de paneles, abre el panel Qdrant Overview. La recopilación y visualización de las métricas puede llevar entre 1 y 2 minutos.

    En el panel, se muestra un recuento de las métricas clave:

    • Colecciones
    • Vectores incorporados
    • Operaciones pendientes
    • Ejecución de nodos

Crea una copia de seguridad de la configuración del clúster

La función Copia de seguridad para GKE te permite programar copias de seguridad regulares de toda la configuración del clúster de GKE, incluidas las cargas de trabajo implementadas y sus datos.

En este instructivo, configurarás un plan de copia de seguridad para tu clúster de GKE a fin de realizar copias de seguridad de todas las cargas de trabajo, incluidos Secrets y volúmenes, todos los días a las 3 a.m. Para garantizar una administración del almacenamiento eficiente, las copias de seguridad que tengan más de tres días serían las siguientes: Se borran automáticamente.

Para configurar los planes de copia de seguridad, sigue estos pasos:

  1. Habilita la función de copia de seguridad para GKE en tu clúster:

    gcloud container clusters update ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster \
--project=${PROJECT_ID} \
--region=${REGION} \
--update-addons=BackupRestore=ENABLED

  2. Crea un plan de copia de seguridad con un programa diario para todos los espacios de nombres dentro del clúster:

    gcloud beta container backup-restore backup-plans create ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster-backup \
--project=${PROJECT_ID} \
--location=${REGION} \
--cluster="projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/clusters/${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" \
--all-namespaces \
--include-secrets \
--include-volume-data \
--cron-schedule="0 3 * * *" \
--backup-retain-days=3

    El comando usa las variables de entorno relevantes en el entorno de ejecución.

    El formato del nombre del clúster se relaciona con tu proyecto y región de la siguiente manera:

    projects/PROJECT_ID/locations/REGION/clusters/CLUSTER_NAME

    Cuando se te solicite, escribe y.. El resultado es similar al siguiente:

    Create request issued for: [qdrant-cluster-backup]
Waiting for operation [projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/operation-1706528750815-610142ffdc9ac-71be4a05-f61c99fc] to complete...⠹

    Esta operación puede tardar unos minutos en completarse correctamente. Una vez que se completa la ejecución, el resultado es similar al siguiente:

    Created backup plan [qdrant-cluster-backup].

  3. Puedes ver el plan de copia de seguridad recién creado qdrant-cluster-backup en la consola de Copia de seguridad para GKE.

    Ir a Copia de seguridad para GKE

Si deseas restablecer las opciones de configuración de copia de seguridad guardadas, consulta Restablece una copia de seguridad.

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.

Delete a Google Cloud project:

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

  1. Configurar variables de entorno

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

  2. Ejecuta el comando terraform destroy:

    export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform  -chdir=terraform/FOLDER destroy \
-var project_id=${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.

  3. Busca todos los discos no conectados:

    export disk_list=$(gcloud compute disks list --filter="-users:* AND labels.name=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" --format "value[separator=|](name,region)")

  4. Borra los discos:

    for i in $disk_list; do
 disk_name=$(echo $i| cut -d'|' -f1)
 disk_region=$(echo $i| cut -d'|' -f2|sed 's|.*/||')
 echo "Deleting $disk_name"
 gcloud compute disks delete $disk_name --region $disk_region --quiet
done

  5. Borra el repositorio de GitHub

    rm -r ~/kubernetes-engine-samples/

¿Qué sigue?