Helm部署Milvus集群

使用Helm在Kubernetes上部署Milvus向量检索集群 云原生时代,向量检索已成为人工智能应用的核心基础设施。Milvus作为一款开源向量数据库,以分布式架构支撑海量非结构化数据的相似性搜索。然而在生产环境落地Milvus集群并非易事,涉及多组件协同与资源调度。借助Helm这一Kubernetes包管理工具,可以将Milvus集群标准化部署到K8s平台,并结合外部MinIO与Kafka的集成,解决存储与消息队列的依赖难题。围绕架构原理、资源规划、部署配置、故障排查与扩缩容等关键环节,形成一套可复制的工程路径。合理的依赖选型与配置模板化,能大幅降低分布式系统运维复 阅读详情
AI摘要

本文介绍如何在Kubernetes环境中部署Milvus集群,并详细说明了从版本1.1.1到2.0x的部署步骤,包括解决K8S版本bug、配置共享存储、使用Helm进行安装及配置等。

修改K8S版本bug

Kubernetes v1.20 (opens new window)开始,默认删除了 metadata.selfLink 字段,
然而,部分应用仍然依赖于这个字段,例如 nfs-client-provisioner
通过配置 apiserver 启动参数中的 –feature-gates 中的 RemoveSelfLink=false,
可以重新启用 metadata.selfLink 字段

1.19版本之上需要修改api
修改/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 文件
添加添加- --feature-gates=RemoveSelfLink=false

意思是:运行nfs的接口进行认证自动调度

Milvus集群1.1.1版本

共享存储storageclass

git clone https://github.com/helm/charts.git
这里是国外的源,下载要很久,我已经下载好打包放在当前目录:charts.tar.gz


[root@master001 opt]# cd charts/stable/nfs-client-provisioner
[root@master001 opt]# vim values.yaml

 13 nfs:
 14   server: 20.0.0.25
 15   path: /data/nfs
 16   mountOptions:
 17     - rw
 
server 参数改为共享存储服务器的 IP 地址,将 path 参数改为共享存储目录。
此外,由 StorageClass 动态创建的 PersistentVolume 将使用 mountOptions 字段指定的挂载选项

[root@master001 nfs-client-provisioner]# helm install nfs-client .
WARNING: This chart is deprecated
NAME: nfs-client
LAST DEPLOYED: Thu Mar 10 16:27:16 2022
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None

[root@master001 ~]# kubectl get storageclass
NAME         PROVISIONER   RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
nfs-client   cluster.local/nfs-client-nfs-client-provisioner   Delete          Immediate           true                   <invalid>
[root@master001 ~]# kubectl get pods
NAME                                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nfs-client-nfs-client-provisioner-6d4cdd4b69-2vnpp   1/1     Running   0          4m21s

helm部署Milvus集群

helm repo add stable https://charts.helm.sh/stable
helm repo update

随后将milvus-helm-1.1.zip 拖进来解压
[root@master001 milvus]# cd milvus-helm-1.1/charts/milvus/

##将所有的storageClass与accessModes变成下面的:
[root@k8s-master01 milvus]# vim values.yaml
    storageClass: nfs-client
    accessModes: ReadWriteMany

[root@master001 milvus]# helm dep update
Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...
...Successfully got an update from the "stable" chart repository
Update Complete. ⎈Happy Helming!⎈
Saving 1 charts
Downloading mysql from repo https://charts.helm.sh/stable
Deleting outdated charts
#以下配置酌情使用
helm install
   --set cluster.enabled=true       ##开启集群模式
   --set persistence.enabled=true                                        

   --set mishards.replicas=2        #2个分片中间件、2个读节点、1个写节点
   --set readonly.replicas=2       

   --set mysql.enabled=false           #关闭集群内部mysql,使用外部的
   --set externalMysql.enabled=true       
   --set externalMysql.ip=193.168.57.111    
   --set externalMysql.port=3306          
   --set externalMysql.user=milvus          
   --set externalMysql.password=Milvus      
   --set externalMysql.database=milvus    

   --set cache.cpuCacheCapacity=8          #16GB内存的读节点和8GB内存的写节点
   --set readonly.cache.cpuCacheCapacity=16   

   --set gpu.enabled=true                 #允许写节点使用GPU资源
   --set readonly.gpu.enabled=false       # 禁止读节点使用GPU资源
   milvus-release .
#我这里使用的外部mysql集群,所以不存在mysql的pod
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods
NAME                                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
call-12345-client-648c774d65-49nhb                   1/1     Running   0          2d21h
call-12345-client-648c774d65-zfhh5                   1/1     Running   0          2d21h
call-12345-server-84b7f58c54-2xps6                   1/1     Running   11         5d20h
call-12345-server-84b7f58c54-prfk8                   1/1     Running   1          5d5h
milvus-em-79f7cbbcd7-vmcbh                           1/1     Running   2          5d22h
milvus-release-mishards-767dc476bf-fxz8v             1/1     Running   2          9d
milvus-release-mishards-767dc476bf-xpgf4             1/1     Running   2          9d
milvus-release-readonly-6cb6c5bcd9-9m4c5             1/1     Running   2          9d
milvus-release-readonly-6cb6c5bcd9-mzrh6             1/1     Running   2          9d
milvus-release-writable-7776777fcc-dsdmv             1/1     Running   2          9d
nfs-client-nfs-client-provisioner-6554ff4498-6blmv   1/1     Running   2          9d

Milvus分布式2.0x版本

创建共享存储

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get sc
NAME            PROVISIONER   RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE   ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
nfs (default)   nfs-nfs       Delete          Immediate           false                  82m

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n kube-system
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
eip-nfs-nfs-6f96c578d9-qbqc5           1/1     Running   0          85m

安装Milvus分布式2.0x

官网

使用 Kubernetes 包管理工具 Helm 添加 Milvus chart 仓库:
$ helm repo add milvus https://milvus-io.github.io/milvus-helm/

将 Milvus chart 更新至最新版本:
$ helm repo update

安装 Milvus Helm chart:
设置发布命名(release name)以标记或追踪该 chart 部署。

本教程使用 my-release 作为 release name。如需使用不同的 release name, 请在以下命令中修改相应的 release name。
Release name 中只能包含字母、数字以及下划线,不能包含点。
安装 Milvus 分布式版:
$ helm install my-release milvus/milvus
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods
NAME                                           READY   STATUS      RESTARTS   AGE
my-release-etcd-0                              1/1     Running     0          84m
my-release-etcd-1                              1/1     Running     0          84m
my-release-etcd-2                              1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-datacoord-7cdb774fc4-htkxp   1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-datanode-5bc7c5847-hcbpt     1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-indexcoord-5496c99f-l448h    1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-indexnode-554b87cbb6-6bl2x   1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-proxy-598bb877c-rfvz2        1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-querycoord-78f8f7ffb-xzmkw   1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-querynode-855cddd5cb-mfh64   1/1     Running     0          84m
my-release-milvus-rootcoord-858f89bf54-4fhk6   1/1     Running     0          84m
my-release-minio-0                             1/1     Running     0          84m
my-release-minio-1                             1/1     Running     0          84m
my-release-minio-2                             1/1     Running     0          84m
my-release-minio-3                             1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-bookie-0                     1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-bookie-1                     1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-bookie-2                     1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-bookie-init-d86jg            0/1     Completed   0          84m
my-release-pulsar-broker-0                     1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-proxy-0                      1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-pulsar-init-99l6j            0/1     Completed   0          84m
my-release-pulsar-recovery-0                   1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-zookeeper-0                  1/1     Running     0          84m
my-release-pulsar-zookeeper-1                  1/1     Running     0          83m
my-release-pulsar-zookeeper-2                  1/1     Running     0          83m

查看一下20.0.0.21下的/data

[root@k8s-master01 data]# ll
total 0
drwxrwxrwx 3 root root  18 May 10 15:05 default-data-my-release-etcd-0-pvc-5b8cccb3-1f3d-4f0f-98ea-6d34f2eeb7b7
drwxrwxrwx 3 root root  18 May 10 15:05 default-data-my-release-etcd-1-pvc-0a65c9db-2381-4455-92de-38f133dec0ec
drwxrwxrwx 3 root root  18 May 10 15:05 default-data-my-release-etcd-2-pvc-22419067-0f52-4618-abbf-a8f55007d372
drwxrwxrwx 4 root root  45 May 10 15:06 default-export-my-release-minio-0-pvc-cecc674b-8522-4969-a333-74764b6e78e5
drwxrwxrwx 4 root root 109 May 10 15:06 default-export-my-release-minio-1-pvc-e739da8a-4601-4e03-8f34-b1af0aa53e6a
drwxrwxrwx 4 root root  45 May 10 15:06 default-export-my-release-minio-2-pvc-5acfcd5a-db35-4ab5-a275-6d9c0fac9017
drwxrwxrwx 4 root root 109 May 10 15:06 default-export-my-release-minio-3-pvc-785d524e-fbc2-45ec-a27c-46eb4b24c02f
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-0-pvc-372e47c1-f2b5-4a5b-8c06-5d7e3899c626
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-1-pvc-919b786b-4ae9-4ac1-9b08-0c87c9b1dedf
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-journal-my-release-pulsar-bookie-2-pvc-05009e56-b712-4395-9fbb-c7c4828264bc
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-0-pvc-9afbcc72-ba70-4b43-a4ed-2f24b70b6417
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-1-pvc-5c9ce2b8-f879-4ab6-8742-1df4a39dff8c
drwxrwxrwx 3 root root  21 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-bookie-ledgers-my-release-pulsar-bookie-2-pvc-c0e0a9f0-41c6-499a-8c41-64fbdc05e921
drwxrwxrwx 3 root root  23 May 10 15:05 default-my-release-pulsar-zookeeper-data-my-release-pulsar-zookeeper-0-pvc-49d11f41-4b48-43d7-a473-6f65730b3ccb
drwxrwxrwx 3 root root  23 May 10 15:05 default-my-release-pulsar-zookeeper-data-my-release-pulsar-zookeeper-1-pvc-564998f2-e69a-4980-aa66-28573658e579
drwxrwxrwx 3 root root  23 May 10 15:06 default-my-release-pulsar-zookeeper-data-my-release-pulsar-zookeeper-2-pvc-2bfc6e3a-3540-41d5-9b93-1b0701cc5cfb

更改my-release-milvus的svc为nodePort模式

[root@k8s-master01 nfs]# kubectl edit svc my-release-milvus

.......                                     在末尾处
  selector:
    app.kubernetes.io/instance: my-release
    app.kubernetes.io/name: milvus
    component: proxy
  sessionAffinity: None
  type: NodePort               #修改为NodePort
status:
  loadBalancer: {}
这样我们就可以通过集群的vip+svc暴露的端口来访问milvus了
[root@k8s-master01 nfs]# kubectl get svc 
NAME                           TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                               AGE
my-release-milvus              NodePort    10.102.61.43     <none>        19530:31063/TCP,9091:30898/TCP        85m

安装attu

官网

#执行后发现日志全部在桌面上,所以这里我们加一个-d
docker run -d -p 8000:3000 -e HOST_URL=http://本机:8000 -e MILVUS_URL=K8S集群的vip:svc暴露的端口31063 zilliz/attu:latest

在这里插入图片描述

指定版本安装

在这里插入图片描述

比如我想安装2.0.2版本,需要指定对应的Chart Version
helm install my-release milvus/milvus --version 3.0.29

下载chart包到本地,指定版本

helm pull milvus/milvus --version 3.0.29

helm milvus更多配置

helm milvus更多配置

升级文档参考

https://milvus.io/docs/v2.1.x/upgrade.md#Upgrade-Milvus-cluster
Milvus 单机 VS 分布式集群架构:如何选择最佳部署方案? Milvus 作为一款高性能向量数据库,被广泛应用于 **AI 语义搜索、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理(NLP)** 等领域。根据不同的业务需求,Milvus 提供了 **单机模式(Standalone)** 和 **分布式集群模式(Cluster)** 两种部署架构。**单机部署和分布式部署有何区别?如何选择合适的架构?** 本文将深入对比 **Milvus 单机与分布式集群架构**,帮助你选择最佳部署方案。 阅读详情

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Helm部署Milvus集群实战:从环境准备到生产配置全解析

容器化与编排技术已成为现代分布式基础设施的核心。Kubernetes作为容器编排的事实标准,为有状态或无状态服务提供了弹性调度与自愈能力。Helm则通过封装Chart包,将复杂的应用拓扑标准化为可重复部署的单元,极大降低了运维负担。在AI与检索场景中,向量数据库Milvus因支持十亿级向量索引与混合查询而广受关注。其生产级集群架构依赖多个组件协同,借助Helm实现Milvus在Kubernetes上的快速部署与版本化升级,成为工程实践的关键路径。文章从基础概念出发,结合实际环境配置,梳理了使用Helm部署M

weixin_30516429的博客 35

华为OD面试八股真题 - 操作系统 - 1

华为OD技术面,操作系统相关八股真题提供详细解答,这篇博客主要涉及于进程和线程相关知识点

qq_45776114的博客 1631

华东理工大学计算机预推免面试

华东理工大学预推免面试经验分享

D1379951481的博客 1402

Docker+K8s 部署 Milvus 集群:高可用向量数据库的生产环境配置

本文详细介绍了在Kubernetes集群上部署高可用Milvus向量数据库的方案。主要内容包括:环境准备(K8s v1.20+、etcd、MinIO/Pulsar集群)、资源规划建议、Milvus微服务架构说明、使用Helm部署的详细步骤(含values.yaml配置示例)、高可用优化策略(副本配置、数据备份)、性能调优建议(资源分配、索引优化)、监控方案(Prometheus/Grafana集成)以及安全配置等。部署过程需注意存储系统配置、组件副本数设置和故障转移机制,生产环境建议先进行测试验证。

码路同行 1261

【ACP】2025-最新-疑难题解析-1

即用户手动释放时,因实例释放保护开启,不会释放该 ECS 实例(不同云厂商具体实现有差异,但题目场景下选 C )。结合题目中标记,答案为。综上,答案选 B。综上,答案选 C。综上,答案选 D。综上,答案选 A。综上,答案选 A。综上,答案选 C。综上,答案选 D。综上,答案选 A。

jundao1997的专栏 362

使用Helm在Kubernetes上部署Milvus集群及外部MinIO与Kafka接入实践

向量数据库作为AI应用的核心组件,其部署方式直接影响到系统的扩展性与运维成本。Kubernetes作为容器编排的事实标准,提供了资源调度与弹性伸缩能力,而Helm则通过Chart机制将复杂的分布式应用封装为可版本化、可复用的部署单元。了解Milvus集群的内部角色分工——协调者、工作节点与依赖服务——是进行生产部署的前提。通过Helm可以快速编排Milvus及其依赖组件,实现一键安装与升级。针对高可用与资源优化场景,将存储与消息队列外接至已有的MinIO和Kafka集群,能有效降低运维复杂度并提升整体稳定性

weixin_42116058的博客 228

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

在 EKS 上部署 Milvus 群集

本文详细介绍了如何在AWS上使用EKS(Elastic Kubernetes Service)部署Milvus集群。首先,确保已在本地或Amazon EC2上安装AWSCLI,并配置了必要的IAM权限。接着,通过AWSCLI创建S3存储桶和IAM策略,用于管理Milvus的存储和访问权限。然后,使用eksctl工具创建EKS集群,并配置kubectl以管理集群。随后,安装AWS Load Balancer控制器,并通过Helm部署Milvus集群。最后,验证Milvus的安装并运行示例代码以确保集群正常运行

Made In SQL 1128

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

18 Milvus-Milvus集群部署

Milvus集群部署与扩展指南 摘要:本文介绍了Milvus向量数据库的集群部署方案,对比了Standalone与Cluster模式的特点,并详细说明了集群架构组件及其职责。主要内容包括: 模式对比:Cluster模式支持水平扩展,适用于超2000万向量规模或高可用场景,而Standalone适合小规模简单部署 集群架构:采用Coordinator-Node分离设计,关键组件包括Proxy、RootCoord、DataNode、QueryNode等,依赖etcd、Pulsar/Kafka和对象存储 部署方案

yuanmomoya的博客 265

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Milvus 实战 | 基于 Kubernetes 的分布式集群部署方案

Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似度搜索引擎,在单台服务器上就可以处理十亿级数据规模。而对于百亿或者千亿级数据,则需要具有水平扩展能力的 Milvus 集群来满足对海量向量数据...

ZILLIZ 4946

向量数据量milvus k8s helm 对接外部安装部署流程

1.如果你想要直接部署,不对接外部组件,直接使用在线部署,当前要注意上面的问题:使用魔法先把需要的镜像下载下来!官方部署网址:https://milvus.io/docs/install_cluster-helm.md。前情概要:历经了太多的坑,从简单的到困难的,该文章主要是为大家尽可能的展现安装部署流程中遇见的坑!k8s可执行文件milvus_manifest.yaml。

IT_Octopus的博客 1467

kubernetes部署milvus

Milvus创建于2019年,其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大量嵌入向量。嵌入向量数据库Milvus是一种专门为处理输入向量查询而设计的数据库,能够在万亿规模上对向量进行索引。与传统的关系数据库不同,Milvus主要按照预定义的模式处理结构化数据。这种数据库的设计理念注重自下而上,适用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。Milvus的出现为处理大规模向量数据提供了一种全新的解决方案。

认知 行动 坚持 4567

回放|利用Kubernetes部署Milvus分布式集群

8/27日晚上我们请到了 Zilliz 的 Mia 老师在线教大家如何利用 Kubernetes 部署 Milvus 分布式集群。如果你错过了此次的直播,现在可以观看回放来学习啦!你将能...

ZILLIZ 1454
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一介书生 `
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