클러스터링 압축
클러스터링 압축은 대규모 컬렉션에서 검색 성능을 개선하고 비용을 절감하기 위해 고안되었습니다. 이 가이드는 클러스터링 압축을 이해하고 이 기능을 통해 검색 성능을 개선하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
개요
Milvus는 들어오는 엔티티를 컬렉션 내의 세그먼트에 저장하고 세그먼트가 가득 차면 세그먼트를 봉인합니다. 이 경우 추가 엔티티를 수용하기 위해 새 세그먼트가 생성됩니다. 결과적으로 엔티티는 세그먼트 간에 임의로 분산됩니다. 이러한 분포로 인해 Milvus는 주어진 쿼리 벡터에 가장 가까운 이웃을 찾기 위해 여러 세그먼트를 검색해야 합니다.
클러스터링 없이 압축
Milvus가 특정 필드의 값을 기반으로 세그먼트 간에 엔티티를 분산할 수 있다면 검색 범위를 한 세그먼트 내에서 제한할 수 있으므로 검색 성능이 향상됩니다.
클러스터링 압축은 스칼라 필드의 값을 기반으로 컬렉션의 세그먼트 간에 엔티티를 재분배하는 Milvus의 기능입니다. 이 기능을 사용하려면 먼저 클러스터링 키로 스칼라 필드를 선택해야 합니다. 이렇게 하면 클러스터링 키 값이 특정 범위에 속할 때 Milvus가 엔티티를 세그먼트에 재분배할 수 있습니다. 클러스터링 압축을 트리거하면 Milvus는 세그먼트와 클러스터링 키 값 간의 매핑 관계를 기록하는 PartitionStats라는 글로벌 인덱스를 생성/업데이트합니다.
클러스터링 압축 사용
Milvus는 PartitionStats를 참조로 사용하여 클러스터링 키 값을 포함하는 검색/쿼리 요청을 수신하면 관련 없는 데이터를 정리하고 해당 값에 매핑되는 세그먼트 내에서 검색 범위를 제한하여 검색 성능을 개선할 수 있습니다. 성능 향상에 대한 자세한 내용은 벤치마크 테스트를 참조하세요.
클러스터링 압축 사용
Milvus의 클러스터링 압축 기능은 고도로 구성할 수 있습니다. 수동으로 트리거하거나 Milvus에서 일정 간격으로 자동으로 트리거되도록 설정할 수 있습니다. 클러스터링 압축을 활성화하려면 다음과 같이 하세요:
전역 구성
아래와 같이 Milvus 구성 파일을 수정해야 합니다.
dataCoord:
compaction:
clustering:
enable: true
autoEnable: false
triggerInterval: 600
minInterval: 3600
maxInterval: 259200
newDataSizeThreshold: 512m
timeout: 7200
queryNode:
enableSegmentPrune: true
datanode:
clusteringCompaction:
memoryBufferRatio: 0.1
workPoolSize: 8
common:
usePartitionKeyAsClusteringKey: true
dataCoord.compaction.clustering구성 항목 설명 기본값 enable클러스터링 압축을 활성화할지 여부를 지정합니다.
클러스터링 키가 있는 모든 컬렉션에 대해 이 기능을 활성화해야 하는 경우true로 설정합니다.falseautoEnable자동으로 트리거되는 압축을 활성화할지 여부를 지정합니다. true로 설정하면 Milvus가 클러스터링 키가 있는 컬렉션을 지정된 간격으로 압축합니다.falsetriggerIntervalMilvus가 클러스터링 압축을 시작하는 간격(밀리초)을 지정합니다.
이 매개 변수는autoEnable가true로 설정된 경우에만 유효합니다.- minInterval최소 간격을 초 단위로 지정합니다.
이 매개변수는autoEnable이true으로 설정된 경우에만 유효합니다.
이 값을 triggerInterval보다 큰 정수로 설정하면 짧은 기간 내에 반복되는 압축을 방지하는 데 도움이 됩니다.- maxInterval최대 간격을 초 단위로 지정합니다.
이 매개변수는autoEnable가true로 설정된 경우에만 유효합니다.
이 값보다 긴 기간 동안 컬렉션이 클러스터링 압축되지 않은 것을 Milvus가 감지하면 클러스터링 압축을 강제로 수행합니다.- newDataSizeThreshold클러스터링 압축을 트리거할 상한 임계값을 지정합니다.
이 매개변수는autoEnable이true으로 설정된 경우에만 유효합니다.
Milvus는 컬렉션의 데이터 볼륨이 이 값을 초과하는 것을 감지하면 클러스터링 압축 프로세스를 시작합니다.- timeout클러스터링 압축의 시간 초과 기간을 지정합니다.
실행 시간이 이 값을 초과하면 클러스터링 압축이 실패합니다.- queryNode구성 항목 설명 기본값 enableSegmentPruneMilvus가 검색/쿼리 요청을 수신할 때 PartitionStats를 참조하여 데이터를 정리할지 여부를 지정합니다. true로 설정하면 Milvus가 검색/쿼리 요청 중에 세그먼트에서 관련 없는 데이터를 정리할 수 있습니다.falsedataNode.clusteringCompaction구성 항목 설명 기본값 memoryBufferRatio클러스터링 압축 작업의 메모리 버퍼 비율을 지정합니다.
데이터 크기가 이 비율을 사용하여 계산된 할당된 버퍼 크기를 초과하면 Milvus는 데이터를 플러시합니다.- workPoolSize클러스터링 압축 작업의 작업자 풀 크기를 지정합니다. - common구성 항목 설명 기본값 usePartitionKeyAsClusteringKey컬렉션의 파티션 키를 클러스터링 키로 사용할지 여부를 지정합니다. true로 설정하면 파티션 키가 클러스터링 키로 사용됩니다.
컬렉션에서 클러스터링 키를 명시적으로 설정하여 언제든지 이 설정을 재정의할 수 있습니다.false
위의 변경 사항을 Milvus 클러스터에 적용하려면 헬름으로 Milvus 구성하기 및 Milvus 오퍼레이터로 Milvus 구성하기의 단계를 따르세요.
수집 구성
특정 컬렉션에서 클러스터링 압축을 하려면 컬렉션에서 스칼라 필드를 클러스터링 키로 선택해야 합니다.
default_fields = [
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
FieldSchema(name="key", dtype=DataType.INT64, is_clustering_key=True),
FieldSchema(name="var", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=1000, is_primary=False),
FieldSchema(name="embeddings", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
]
default_schema = CollectionSchema(
fields=default_fields,
description="test clustering-key collection"
)
coll1 = Collection(name="clustering_test", schema=default_schema)
다음 데이터 유형의 스칼라 필드를 클러스터링 키로 사용할 수 있습니다: Int8, Int16, Int32, Int64, Float, Double, VarChar.
클러스터링 압축 트리거
자동 클러스터링 압축을 활성화한 경우, Milvus는 지정된 간격으로 압축을 자동으로 트리거합니다. 또는 다음과 같이 수동으로 압축을 트리거할 수 있습니다:
coll1.compact(is_clustering=True)
coll1.get_compaction_state(is_clustering=True)
coll1.wait_for_compaction_completed(is_clustering=True)
벤치마크 테스트
데이터 볼륨과 쿼리 패턴을 결합하여 클러스터링 압축이 가져올 수 있는 성능 향상을 결정합니다. 내부 벤치마크 테스트에 따르면 클러스터링 압축은 초당 쿼리 수(QPS)를 최대 25배까지 향상시키는 것으로 나타났습니다.
벤치마크 테스트는 키 필드가 클러스터링 키로 지정된 2,000만 768차원 LAION 데이터 세트의 엔터티가 포함된 컬렉션에 대한 것입니다. 컬렉션에서 클러스터링 압축이 트리거된 후, CPU 사용량이 최고 수준에 도달할 때까지 동시 검색이 전송됩니다.
| 검색 필터 | 프루닝 비율 | 지연 시간(ms) | QPS(요청/초) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 평균 | Min | 최대 | 중앙값 | TP99 | |||
| 없음 | 0% | 1685 | 672 | 2294 | 1710 | 2291 | 17.75 |
| 키 > 200 및 키 < 800 | 40.2% | 1045 | 47 | 1828 | 1085 | 1617 | 28.38 |
| 키 > 200 및 키 < 600 | 59.8% | 829 | 45 | 1483 | 882 | 1303 | 35.78 |
| 키 > 200 및 키 < 400 | 79.5% | 550 | 100 | 985 | 584 | 898 | 54.00 |
| 키 == 1000 | 99% | 68 | 24 | 1273 | 70 | 246 | 431.41 |
검색 필터에서 검색 범위가 좁아질수록 프룬 비율이 증가합니다. 이는 검색 과정에서 더 많은 엔티티가 생략된다는 의미입니다. 첫 번째 행과 마지막 행의 통계를 비교하면 클러스터링 압축이 없는 검색은 전체 컬렉션을 스캔해야 한다는 것을 알 수 있습니다. 반면에 특정 키를 사용해 클러스터링 압축을 적용한 검색은 최대 25배까지 개선될 수 있습니다.
모범 사례
다음은 클러스터링 압축을 효율적으로 사용할 수 있는 몇 가지 팁입니다:
데이터 볼륨이 큰 컬렉션에 이 기능을 사용 설정합니다. 컬렉션의 데이터 볼륨이 클수록 검색 성능이 향상됩니다. 엔터티가 100만 개가 넘는 컬렉션에 이 기능을 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다.
적절한 클러스터링 키 선택. 필터링 조건으로 일반적으로 사용되는 스칼라 필드를 클러스터링 키로 사용할 수 있습니다. 여러 테넌트의 데이터를 보유하는 컬렉션의 경우, 한 테넌트와 다른 테넌트를 구분하는 필드를 클러스터링 키로 활용할 수 있습니다.
파티션 키를 클러스터링 키로 사용하세요. Milvus 인스턴스의 모든 컬렉션에 이 기능을 사용하도록 설정하거나 파티션 키가 있는 대규모 컬렉션에서 여전히 성능 문제가 발생하는 경우
common.usePartitionKeyAsClusteringKey을 true로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 컬렉션에서 스칼라 필드를 파티션 키로 선택할 때 클러스터링 키와 파티션 키를 갖게 됩니다.이 설정은 다른 스칼라 필드를 클러스터링 키로 선택하는 것을 방해하지 않습니다. 명시적으로 지정된 클러스터링 키가 항상 우선합니다.
