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管理资源组

在 Milvus 中，您可以使用资源组将某些查询节点与其他节点物理隔离。本指南将向您介绍如何创建和管理自定义资源组，以及如何在资源组之间传输节点。

什么是资源组

一个资源组可以容纳 Milvus 集群中的多个或全部查询节点。如何在资源组之间分配查询节点，由您根据最合理的方式来决定。例如，在多集合场景中，可以为每个资源组分配适当数量的查询节点，并将集合加载到不同的资源组中，这样每个集合中的操作与其他集合中的操作在物理上是独立的。

请注意，Milvus 实例在启动时会维护一个默认资源组来容纳所有查询节点，并将其命名为__default_resource_group 。

从 2.4.1 版开始，Milvus 提供了声明式资源组 API，而旧的资源组 API 已被弃用。新的声明式 API 使用户能够实现惰性，从而更轻松地在云原生环境中进行二次开发。

资源组的概念

资源组由资源组 config 描述：

{
    "requests": { "nodeNum": 1 },
    "limits": { "nodeNum": 1 },
    "transfer_from": [{ "resource_group": "rg1" }],
    "transfer_to": [{ "resource_group": "rg2" }]
}
  • requests属性指定了资源组必须满足的条件。
  • limits属性指定资源组的最大限制。
  • transfer_from和transfer_to属性分别描述了资源组应优先从哪些资源组获取资源，以及应向哪些资源组转移资源。

一旦资源组的配置发生变化，Milvus 会根据新的配置尽可能调整当前查询节点的资源，确保所有资源组最终满足以下条件：

.requests.nodeNum < nodeNumOfResourceGroup < .limits.nodeNum.

以下情况除外：

  • 当 Milvus 集群中的 QueryNodes 数量不足时，即NumOfQueryNode < sum(.requests.nodeNum) ，总会有资源组没有足够的 QueryNodes。
  • 当 Milvus 集群中的 QueryNodes 数量过多时，即NumOfQueryNode > sum(.limits.nodeNum) ，多余的 QueryNodes 总是会先被放置在__default_resource_group。

当然，如果集群中的 QueryNodes 数量发生变化，Milvus 会不断尝试调整以满足最终条件。因此，可以先应用资源组配置更改，然后再执行 QueryNode 扩展。

使用声明式 api 管理资源组

本页面上的所有代码示例都在 PyMilvus 2.4.9 中。运行这些示例之前，请升级您的 PyMilvus 安装。

  1. 创建资源组。

    要创建资源组，请在连接 Milvus 实例后运行以下代码。以下代码段假定default 是 Milvus 连接的别名。

    import pymilvus

# A resource group name should be a string of 1 to 255 characters, starting with a letter or an underscore (_) and containing only numbers, letters, and underscores (_).
name = "rg"
node_num = 0

# create a resource group that exactly hold no query node.
try:
    utility.create_resource_group(name, config=utility.ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": node_num},
        limits={"node_num": node_num},
    ), using='default')
    print(f"Succeeded in creating resource group {name}.")
except Exception:
    print("Failed to create the resource group.")

  2. 列出资源组。

    创建资源组后，就可以在资源组列表中看到它。

    要查看 Milvus 实例中的资源组列表，请执行以下操作：

    rgs = utility.list_resource_groups(using='default')
print(f"Resource group list: {rgs}")

# Resource group list: ['__default_resource_group', 'rg']

  3. 描述资源组。

    您可以让 Milvus 以如下方式描述一个资源组：

    info = utility.describe_resource_group(name, using="default")
print(f"Resource group description: {info}")

# Resource group description: 
#        <name:"rg">,           // string, rg name
#        <capacity:1>,            // int, num_node which has been transfer to this rg
#        <num_available_node:0>,  // int, available node_num, some node may shutdown
#        <num_loaded_replica:{}>, // map[string]int, from collection_name to loaded replica of each collecion in this rg
#        <num_outgoing_node:{}>,  // map[string]int, from collection_name to outgoging accessed node num by replica loaded in this rg 
#        <num_incoming_node:{}>.  // map[string]int, from collection_name to incoming accessed node num by replica loaded in other rg

  4. 在资源组之间转移节点。

    您可能会注意到，所描述的资源组还没有任何查询节点。将一些节点从默认资源组转移到你创建的资源组，如下所示： 假设集群的__default_resource_group 中目前有 1 个查询节点，我们想将一个节点转移到创建的rg 中。update_resource_groups ，确保多次配置更改的原子性，因此 Milvus 不会看到中间状态。

    source = '__default_resource_group'
target = 'rg'
expected_num_nodes_in_default = 0
expected_num_nodes_in_rg = 1

try:
    utility.update_resource_groups({
        source: ResourceGroupConfig(
            requests={"node_num": expected_num_nodes_in_default},
            limits={"node_num": expected_num_nodes_in_default},
        ),
        target: ResourceGroupConfig(
            requests={"node_num": expected_num_nodes_in_rg},
            limits={"node_num": expected_num_nodes_in_rg},
        )
    }, using="default")
    print(f"Succeeded in move 1 node(s) from {source} to {target}.")
except Exception:
    print("Something went wrong while moving nodes.")

# After a while, succeeded in moving 1 node(s) from __default_resource_group to rg.

  5. 向资源组加载 Collections 和分区。

    一旦资源组中有了查询节点，就可以向该资源组加载 Collections。下面的代码段假定已经存在名为demo 的 Collections。

    from pymilvus import Collection

collection = Collection('demo')

# Milvus loads the collection to the default resource group.
collection.load(replica_number=2)

# Or, you can ask Milvus load the collection to the desired resource group.
# make sure that query nodes num should be greater or equal to replica_number
resource_groups = ['rg']
collection.load(replica_number=2, _resource_groups=resource_groups)

    此外，您还可以将一个分区加载到一个资源组中，并将其副本分布到多个资源组中。下面假定已经存在名为Books 的 Collections，并且它有一个名为Novels 的分区。

    collection = Collection("Books")

# Use the load method of a collection to load one of its partition
collection.load(["Novels"], replica_number=2, _resource_groups=resource_groups)

# Or, you can use the load method of a partition directly
partition = Partition(collection, "Novels")
partition.load(replica_number=2, _resource_groups=resource_groups)

    请注意，_resource_groups 是一个可选参数，如果不指定，Milvus 将把副本加载到默认资源组中的查询节点上。

    要让 Milus 在单独的资源组中加载 Collections 的每个副本，请确保资源组的数量等于副本的数量。

  6. 在资源组之间传输副本。

    Milvus 使用副本来实现分布在多个查询节点上的网段之间的负载平衡。您可以按以下方式将某个 Collection 的某些副本从一个资源组转移到另一个资源组：

    source = '__default_resource_group'
target = 'rg'
collection_name = 'c'
num_replicas = 1

try:
    utility.transfer_replica(source, target, collection_name, num_replicas, using="default")
    print(f"Succeeded in moving {num_node} replica(s) of {collection_name} from {source} to {target}.")
except Exception:
    print("Something went wrong while moving replicas.")

# Succeeded in moving 1 replica(s) of c from __default_resource_group to rg.

  7. 删除一个资源组。

    您可以随时放弃一个没有查询节点的资源组 (limits.node_num = 0)。在本指南中，资源组rg 现在有一个查询节点。您需要先将资源组limits.node_num 的配置更改为零。

    try:
    utility.update_resource_groups({
        "rg": utility.ResourceGroupConfig(
            requests={"node_num": 0},
            limits={"node_num": 0},
        ),
    }, using="default")
    utility.drop_resource_group("rg", using="default")
    print(f"Succeeded in dropping {source}.")
except Exception:
    print(f"Something went wrong while dropping {source}.")

有关详细信息，请参阅pymilvus 中的相关示例。

管理集群扩展的良好做法

目前，Milvus 无法在云原生环境中独立地伸缩。不过，通过将声明式资源组 API与容器协调结合使用，Milvus 可以轻松实现 QueryNodes 的资源隔离和管理。 以下是在云环境中管理 QueryNodes 的良好实践：

  1. 默认情况下，Milvus 会创建一个__default_resource_group。该资源组不能删除，同时也作为所有 Collections 的默认加载资源组，冗余的 QueryNodes 总是分配给它。因此，我们可以创建一个待定资源组来保存未使用的 QueryNode 资源，防止 QueryNode 资源被__default_resource_group 占用。

    此外，如果我们严格执行sum(.requests.nodeNum) <= queryNodeNum 这一约束，就能精确控制集群中 QueryNode 的分配。下面是一个设置示例：

    from pymilvus import utility
from pymilvus.client.types import ResourceGroupConfig

_PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP="__pending_nodes"

def init_cluster(node_num: int):
    print(f"Init cluster with {node_num} nodes, all nodes will be put in default resource group")
    # create a pending resource group, which can used to hold the pending nodes that do not hold any data.
    utility.create_resource_group(name=_PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP, config=ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 0}, # this resource group can hold 0 nodes, no data will be load on it.
        limits={"node_num": 10000}, # this resource group can hold at most 10000 nodes 
    ))

    # update default resource group, which can used to hold the nodes that all initial node in it.
    utility.update_resource_groups({
        "__default_resource_group": ResourceGroupConfig(
            requests={"node_num": node_num},
            limits={"node_num": node_num},
            transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}], # recover missing node from pending resource group at high priority.
            transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}], # recover redundant node to pending resource group at low priority.
        )})
    utility.create_resource_group(name="rg1", config=ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 0},
        limits={"node_num": 0},
        transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}], 
        transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
    ))
    utility.create_resource_group(name="rg2", config=ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 0},
        limits={"node_num": 0},
        transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}], 
        transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
    ))

init_cluster(1)

    使用上面的示例代码，我们创建了一个名为__pending_nodes的资源组，用于容纳更多的 QueryNodes。我们还创建了名为rg1和rg2 的两个特定于用户的资源组。此外，我们还确保其他资源组优先从__pending_nodes 中恢复丢失或多余的 QueryNodes。

  2. 集群扩展

    假设我们有以下缩放功能：

    
def scale_to(node_num: int):
    # scale the querynode number in Milvus into node_num.
    pass

    我们可以使用 API 将特定资源组的 QueryNodes 扩展到指定数量，而不会影响其他任何资源组。

    # scale rg1 into 3 nodes, rg2 into 1 nodes
utility.update_resource_groups({
    "rg1": ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 3},
        limits={"node_num": 3},
        transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
        transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
    ),
    "rg2": ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 1},
        limits={"node_num": 1},
        transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
        transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
    ),
})
scale_to(5)
# rg1 has 3 nodes, rg2 has 1 node, __default_resource_group has 1 node.

  3. 群集向内扩展

    同样，我们也可以建立缩放规则，优先从__pending_nodes资源组中选择 QueryNodes。这一信息可通过describe_resource_group API 获取。实现扩展到指定资源组的目标。

    # scale rg1 from 3 nodes into 2 nodes
utility.update_resource_groups({
    "rg1": ResourceGroupConfig(
        requests={"node_num": 2},
        limits={"node_num": 2},
        transfer_from=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
        transfer_to=[{"resource_group": _PENDING_NODES_RESOURCE_GROUP}],
    ),
})

# rg1 has 2 nodes, rg2 has 1 node, __default_resource_group has 1 node, __pending_nodes has 1 node.
scale_to(4)
# scale the node in __pending_nodes

资源组如何与多个副本交互

  • 单个 Collections 的副本和资源组之间是 N 对 N 的关系。
  • 当单个 Collections 的多个副本加载到一个资源组时，该资源组的 QueryNodes 会平均分配给各个副本，确保每个副本拥有的 QueryNodes 数量之差不超过 1。

下一步

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翻译自DeepLogo

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