作者简介:
宗玉芬,Zilliz 测试开发工程师,华中科技大学计算机技术工程硕士。目前专注于 Milvus 数据库的质量保障工作,包括但不限于接口测试、SDK 测试、Benchmark 测试等。一个喜欢定位问题、热爱探究混沌工程理论与故障演练实践的测试开发小朋友。
如何修改 Milvus Advanced Configuration
背景
在使用 Milvus 数据库时,我们可能希望修改默认参数以满足不同场景的需求。前不久,已有 Milvus 用户分享了如何在使用 docker-compose 部署时修改配置文件(点击阅读:技术分享|如何对 Milvus 2.0 进行参数配置),本文将简单介绍如何在使用 Kubernetes 部署 Milvus 时修改配置参数。
不同的参数配置可以选择不同的修改方案。Milvus 所有的配置文件都位于 /milvus/configs/ 路径下。当使用 Kubernetes 安装 Milvus 应用时我们会添加 Milvus Chart 仓库,添加后通过命令查看 Chart 能配置的参数项。如果这些参数项中包含我们想要修改的参数,则可以通过或两种方式传递配置数据,具体使用细节请参考:
Milvus Helm Chart :
https://artifacthub.io/packages/helm/milvus/milvus
或是Helm :https://helm.sh/zh/docs/
如果不包含我们想修改的参数,则可以考虑下文介绍的小方法:
Milvus 数据库在 Kubernetes 中的配置文件管理是通过 ConfigMap 资源对象实现的。如果我们需要修改 Milvus Chart 可配置选项以外的参数,则需要先更新对应 Chart Release 的 ConfigMap 对象,然后修改相应 Pod 的 Deployment 资源文件。接下来,以修改 /milvus/configs/advanced/root_coord.yaml 文件中的参数为例进行说明,按照先修改 ConfigMap 对象属性再修改 Deployment 对象属性两个步骤进行,将其值从修改为。
需要注意的是,该方法只针对已经部署的 Milvus 应用进行配置修改。如果需要在部署时或部署前修改 /milvus/configs/advanced/*.yaml 中的配置,我们需要对 Milvus Helm Chart 进行再开发。
修改 ConfigMap 清单文件
Kubernetes 中运行的 Release 对应着名为的 ConfigMap 对象,其属性只包含了 milvus.yaml 文件的配置。同理,我们需要将参数所在的 root_coord.yaml 配置到属性中,同时将修改为 128 即可。
修改 Deployment 清单文件
ConfigMap 对象中存储的数据可以被类型的卷引用,然后向 Pod 注入配置数据,从而被 Pod 中运行的容器化应用使用。如果我们想让 Pod 访问新的配置文件,则需修改那些会加载 root_coord.yaml配置的 Pod 模板,具体是在 Deployment 资源清单文件中的下添加一个挂载声明。以 rootcoord pod 的 Deployment 资源清单为例,从关键字可以看到 Pod 顶层声明了一个名为 milvus-config,类型是的,并且 Pod 中的 rootcoord 容器声明将卷的 milvus.yaml 文件挂载到路径 /milvus/configs/milvus.yaml 下。同理,我们只需要将 root_coord.yaml 文件挂载到 /milvus/configs/advanced/root_coord.yaml 路径下,以便容器能访问即可。
验证结果
完成上述两步修改后,Pod 重新挂载了 ConfigMap 卷,且 ConfigMap 属性的修改被检测到后,Pod 会滚动更新。当新的 Pod 重新进入 Running 状态后,我们可以进入 Pod 验证是否修改成功,具体命令如下所示。可以看到 /milvus/configs/advanced/root_coord.yaml 文件中的的值已经更新为 128 了。
至此,该修改 Milvus 配置的方法已经介绍完毕。在 Milvus 之后的版本中,我们会将用户所关心的配置参数统一放置到一个文件中,且支持通过 Helm Chart 配置更新。在新版本诞生前,希望这篇文档介绍的临时修改方案能对大家有所帮助。
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Zilliz 以重新定义数据科学为愿景,致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司,并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。
Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库,以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目,能够管理大量非结构化数据集,在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
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