Milvus Autoscaling di Kubernetes dengan EC2 dan Penyimpanan Persisten yang Didukung S3
Platform AI dengan data vektor yang berkembang pesat (embeddings untuk pencarian, rekomendasi, dan RAG) memerlukan database vektor Milvus mereka untuk melakukan scaling secara otomatis berdasarkan beban kueri dan volume data — dengan penyimpanan yang tahan lama, hemat biaya yang tidak akan hilang jika pod di-restart atau node diganti.
Diskusikan Proyek Anda
Tantangan
Menjalankan Milvus dalam skala produksi menghadirkan beberapa tantangan infrastruktur:
- Kapasitas Tetap — Deployment Milvus statis tidak dapat menangani lonjakan beban kueri 10x selama jam sibuk
- Risiko Kehilangan Data — Restart pod pada penyimpanan ephemeral menyebabkan pembangunan ulang indeks yang memakan waktu berjam-jam pada koleksi besar
- In-efisiensi Biaya — Over-provisioning untuk beban puncak berarti membayar untuk komputasi idle 70% dari waktu
- Biaya Penyimpanan — Volume block storage yang terikat pada instance mahal untuk dataset vektor multi-terabyte
- Pembangunan Ulang Indeks — Mengindeks ulang jutaan vektor setelah penggantian node membutuhkan waktu henti berjam-jam
- Durabilitas Multi-AZ — Penyimpanan Single-AZ tidak dapat bertahan dari kegagalan zona ketersediaan
Solusi Kami
Kami menerapkan Milvus di Kubernetes (EKS) dengan Horizontal Pod Autoscaling untuk node kueri, Cluster Autoscaler untuk komputasi, dan Amazon S3 sebagai backend penyimpanan persisten — menghilangkan risiko kehilangan data dan mengurangi biaya penyimpanan hingga ~80%.
Arsitektur
- Orkestrasi: Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)
- Komputasi: Instance EC2 (tipe instance campuran) yang dikelola oleh Cluster Autoscaler
- Vector DB: Milvus diterapkan melalui Helm chart dalam mode terdistribusi
- Penyimpanan Objek: Amazon S3 untuk file segmen, file indeks, dan persistensi binlog
- Metadata: Cluster etcd untuk koordinasi dan metadata Milvus
- Antrian Pesan: Message streaming untuk pipeline log Milvus
- Pemantauan: Prometheus + Grafana untuk metrik Milvus dan sinyal autoscaling
Arsitektur Terdistribusi Milvus di Kubernetes
Deployment Komponen
Milvus berjalan dalam mode terdistribusi dengan tipe node khusus, masing-masing diterapkan sebagai workload Kubernetes dengan scaling independen:
- Node Proxy — Menangani koneksi klien dan perutean permintaan
- Node Kueri — Mengeksekusi pencarian vektor dan memuat segmen ke dalam memori
- Node Data — Menangani jalur penulisan dan membersihkan segmen ke S3
- Node Indeks — Membangun indeks vektor dan menulis ke S3
- Koordinator — Koordinasi cluster dan alokasi timestamp
- etcd — Penyimpanan metadata dan service discovery
- Antrian Pesan — Log streaming dan write-ahead log
Horizontal Pod Autoscaling (HPA)
Autoscaling Node Kueri
Node kueri adalah target scaling utama — mereka memuat segmen vektor ke dalam memori dan mengeksekusi pencarian. Scaling didorong oleh beberapa metrik termasuk CPU utilization, memory utilization, query queue depth, dan P99 query latency. HPA dikonfigurasi dengan replika min/max yang sesuai, scale-up cepat untuk menangani lonjakan, dan scale-down bertahap untuk menghindari flapping.
Autoscaling Node Indeks
Node indeks melakukan scaling berdasarkan pekerjaan pembangunan indeks yang tertunda — scaling up ketika antrian pembangunan memiliki item yang tertunda dan scaling back down ketika idle.
EC2 Cluster Autoscaler
Strategi Instance
- Grup Node: Beberapa grup node dengan tipe instance berbeda untuk optimasi biaya
- Workload Kueri: Instance yang dioptimalkan memori untuk segmen vektor in-memory
- Workload Indeks: Instance yang dioptimalkan komputasi untuk pembangunan indeks yang intensif CPU
- Spot Instances: Node indeks dan node data non-kritis berjalan pada spot instances untuk penghematan signifikan
- On-Demand: Node kueri dan koordinator pada instance on-demand untuk stabilitas
Perilaku Scaling
Ketika HPA membuat pod baru yang tidak dapat dijadwalkan, Cluster Autoscaler menyediakan instance EC2 baru di grup node yang sesuai. Node kueri baru kemudian memuat segmen yang ditugaskan dari S3 ke dalam memori dan mulai melayani kueri, dengan total proses scale-up selesai dalam hitungan menit.
Penyimpanan Persisten yang Didukung S3
Mengapa S3 daripada Block Storage
- Biaya penyimpanan ~80% lebih rendah untuk dataset besar
- Durabilitas 11-nines dengan replikasi multi-AZ bawaan
- Scaling tanpa batas tanpa pengubahan ukuran volume manual
- Pod-independent — Data selalu tersedia terlepas dari siklus hidup pod atau node
- Tanpa AZ lock-in — Data dapat diakses dari zona ketersediaan mana pun
Alur Data dengan S3
- Jalur Penulisan: Node data menyangga penyisipan dalam memori, lalu membersihkan segmen yang disegel ke S3
- Pembangunan Indeks: Node indeks membaca segmen dari S3, membangun indeks, dan menulis file indeks kembali ke S3
- Jalur Kueri: Node kueri mengunduh segmen dan indeks dari S3, memuatnya ke dalam memori, dan melayani kueri
- Pemulihan: Saat pod di-restart, node kueri mengunduh ulang segmen yang ditugaskan dari S3 (tanpa kehilangan data)
Optimasi Performa S3
- Penyetelan ukuran segmen menyeimbangkan biaya permintaan S3 vs. kesegaran data
- Caching SSD Lokal pada penyimpanan instance NVMe menghindari pembacaan S3 berulang untuk segmen "hot"
- Unduhan Paralel memungkinkan startup node kueri yang cepat
- Kebijakan siklus hidup mengarsipkan data lama ke tingkatan penyimpanan yang lebih murah
Pemantauan & Observabilitas
Deployment ini mencakup pemantauan komprehensif melalui Prometheus dan Grafana:
- Performa Kueri — Distribusi latensi, QPS, cache hit rate
- Gambaran Umum Cluster — Jumlah node, status pod, pemanfaatan sumber daya
- Kesehatan Penyimpanan — Penggunaan S3, jumlah segmen, flush rates
- Event Autoscaling — Event HPA, penskalaan node, latensi penjadwalan pod
- Peringatan — Peringatan otomatis untuk latensi tinggi, risiko OOM, kegagalan flush, dan batas kapasitas
Fitur Utama
- HPA Node Kueri — Scaling otomatis berdasarkan CPU, memori, latensi, dan kedalaman antrian
- EC2 Cluster Autoscaler — Penyediaan node dinamis dengan tipe instance campuran
- S3 Persistence — Durabilitas 11-nines, ~80% lebih murah daripada block storage, bertahan dari kegagalan AZ
- Spot Instances — Node indeks dan data pada spot instance untuk penghematan komputasi yang signifikan
- Cache SSD Lokal — Caching NVMe menghilangkan pembacaan S3 berulang untuk segmen "hot"
- Pemulihan Tanpa Downtime — Restart pod memuat ulang segmen dari S3 tanpa kehilangan data
- Multi-AZ — Penyimpanan S3 + grup node multi-AZ untuk toleransi kegagalan AZ penuh
- Observabilitas — Prometheus + Grafana dengan metrik khusus Milvus dan visibilitas autoscaling
Hasil
Tumpukan Teknologi
caseStudyDetail.more Studi Kasus
Jelajahi lebih banyak implementasi teknis kami
Pemrosesan Faktur Bertenaga AI dengan OCR dan Integrasi QuickBooks
Sebuah bisnis menengah yang memproses ratusan faktur vendor setiap bulan perlu menghilangkan entri data manual dengan mengekstraksi data faktur secara otomatis menggunakan AI/OCR dan menyinkronkannya langsung ke QuickBooks untuk pembukuan dan pelacakan pembayaran.
Penyisipan Iklan Sisi Klien (CSAI) dengan Penguraian Penanda SCTE-35 & Integrasi Pemutar Multi-Platform
Sebuah platform streaming video perlu mengimplementasikan Client-Side Ad Insertion (CSAI) di seluruh aplikasi web, seluler, dan TV terhubung — memungkinkan pengalaman iklan yang dipersonalisasi di tingkat perangkat dengan dukungan interaksi iklan penuh (overlay yang dapat diklik, banner pendamping, tombol lewati) yang tidak dapat disediakan oleh penyisipan sisi server.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
MicrocosmWorks configured horizontal pod autoscaling with custom metrics from Milvus's built-in memory usage exporter, triggering scale-out events when any query node exceeds 75% memory utilization. Collection segments are automatically redistributed across new nodes using Milvus's segment manager, preventing any single node from becoming a bottleneck.
MicrocosmWorks selected S3-backed storage using MinIO as the object storage layer because it decouples storage from compute, allowing query nodes to scale independently without provisioning new EBS volumes. This architecture reduces storage costs by approximately 60% compared to gp3 EBS volumes while maintaining sub-100ms segment load times from S3.
MicrocosmWorks configured the deployment with replica sets for each Milvus component, including query nodes, index nodes, and data nodes, with pod disruption budgets ensuring minimum availability during rolling updates. Since all persistent data resides in S3, a failed node's replacement can immediately access all segments without data migration.
MicrocosmWorks found that r6i.2xlarge instances provide the optimal cost-to-performance ratio for Milvus query workloads, offering 64GB of memory for in-memory segment caching at a competitive spot price. For GPU-accelerated index building, g5.xlarge instances with NVIDIA A10G GPUs reduced index build times by 8x compared to CPU-only builds.
MicrocosmWorks delivers Kubernetes infrastructure projects at rates of $30-$50/hr, with a Milvus autoscaling deployment including Helm chart customization, HPA configuration, S3 integration, and monitoring setup typically requiring 150-250 hours. Ongoing managed support for cluster optimization and upgrades is available at the same hourly rates.
Siap Mentransformasi Bisnis Anda?
Mari diskusikan bagaimana kami dapat menerapkan solusi serupa untuk tantangan Anda.