Развернуть кластер MongoDB в Службе Kubernetes Azure (AKS)

В этой статье рассматриваются необходимые сведения для развертывания кластера MongoDB на Службе Azure Kubernetes (AKS). Он также содержит общие сведения о стратегии развертывания.

Внимание

Программное обеспечение с открытым кодом упоминается во всей документации и примерах AKS. Развертываемое программное обеспечение исключается из соглашений об уровне обслуживания AKS, ограниченной гарантии и поддержки Azure. При использовании технологии с открытым исходным кодом вместе с AKS ознакомьтесь с вариантами поддержки, доступными от соответствующих сообществ и обслуживающих проектов для разработки плана.

Корпорация Майкрософт несет ответственность за создание пакетов с открытым кодом, которые мы развертываем в AKS. Эта ответственность включает полное управление процессом сборки, сканирования, подписи, проверки и исправления, а также контроль над двоичными файлами в образах контейнеров. Дополнительные сведения см. в статье об управлении уязвимостями для поддержки AKS и AKS.

Что такое MongoDB?

MongoDB — это популярная система управления базами данных NoSQL, предназначенная для обработки больших объемов неструктурированных данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, использующих таблицы и строки, MongoDB использует гибкий подход, ориентированный на документ.

Примечание.

MongoDB Community Edition не является программным обеспечением с открытым исходным кодом. Она лицензирована в общедоступной лицензии на стороне сервера с "доступным источником".

Сегментированные кластеры MongoDB

Сегментированные кластеры MongoDB обрабатывают большие наборы данных и высокую пропускную способность путем распределения данных между несколькими серверами или сегментами. Эта архитектура обеспечивает горизонтальное масштабирование, важное для приложений, имеющих растущие потребности в данных и производительности.

Ниже приведены сведения о ключевых компонентах и его работе.

• Сегменты: отдельные экземпляры MongoDB, называемые сегментами, содержат подмножества данных. Каждый сегмент представляет собой набор реплик или группу экземпляров MongoDB, которые реплицируют данные между собой. Наборы реплик помогают обеспечить высокий уровень доступности и отказоустойчивость.
• Серверы конфигурации: серверы, в которых хранятся метаданные и параметры конфигурации для сегментированного кластера, называются серверами конфигурации. Они отслеживают распределение и маршрутизацию данных кластера. Как правило, кластер имеет три сервера конфигурации для обеспечения избыточности.
• Экземпляры Mongos: Mongos — это служба маршрутизации, которая направляет клиентские запросы к соответствующему сегменту. Он выступает в качестве посредника между клиентом и шардами. Экземпляр Mongos управляет маршрутизацией запросов и объединяет результаты из сегментов.
• Ключ сегментов: если данные распределяются по сегментам, он основан на ключе сегментов, который является одним индексированным полем или несколькими полями в документах. Ключ сегментов определяет, как данные секционируются между сегментами. Хорошо выбранный ключ шардирования помогает обеспечить равномерное распределение данных и эффективное выполнение запросов.
• Распределение данных: данные распределяются по сегментам на основе ключа сегментов. Это распределение помогает эффективно распределять нагрузку и управлять большими наборами данных. MongoDB использует стратегию шардинга на основе диапазона или хэша, в зависимости от ключа шардинга.
• Высокий уровень доступности: каждый сегмент является набором реплик, что означает, что он реплицирует свои данные на нескольких узлах. Эта настройка гарантирует, что данные остаются доступными даже в случае сбоя одного или нескольких узлов.

Оператор Percona для MongoDB

Оператор Percona для MongoDB — это инструмент с открытым кодом, разработанный Percona . Он автоматизирует развертывание, управление и масштабирование кластеров MongoDB в средах Kubernetes. Это упрощает операции, обрабатывая такие задачи, как подготовка, масштабирование, резервное копирование и восстановление. Его обработка всех этих задач помогает обеспечить высокий уровень доступности и производительность кластеров MongoDB.

Оператор использует пользовательские определения ресурсов Kubernetes (CRD) для декларативного управления конфигурациями MongoDB и для обработки отказов, мониторинга и оповещений. Результатом является сокращение административных затрат и согласованных методов управления. Оператор Percona повышает эффективность и надежность развертываний MongoDB, особенно в облачных приложениях. Это идеально подходит для сценариев разработки, тестирования и эксплуатации.

Обзор решения MongoDB

Цель предлагаемого решения состоит в том, чтобы:

• Убедитесь, что кластер MongoDB может эффективно обрабатывать большие наборы данных и операции с высокой пропускной способностью.
• Обеспечение высокого уровня доступности и отказоустойчивости.

Решение выполняет эту задачу с помощью наборов реплик, правил защиты от сходства и правильного выделения ресурсов.

Стратегия развертывания

Стратегия развертывания MongoDB состоит из следующих компонентов:

• Сегментированные кластеры, позволяющие распределять данные по нескольким сегментам, повышая масштабируемость и производительность.
• Серверы конфигурации, управляемые тремя серверами реплики, чтобы обеспечить отказоустойчивость и высокую доступность. Правила защиты от сходства распределяют эти серверы между доменами сбоев.
• Три экземпляра Mongos распределены по зонам доступности и доступны изнутри кластера. Они обеспечивают балансировку нагрузки и устойчивость для маршрутизации клиентских запросов.

Соавторы

Корпорация Майкрософт поддерживает эту статью. Следующие участники первоначально написали:

• Кетан Чавда | Старший инженер клиента
• Naveed Харади | Инженер по работе с клиентами
• Nelly Kiboi | Инженер службы
• Saverio Proto | Главный инженер по работе с клиентами
• Don High | Главный инженер клиента
• Лабрина Любя | Инженер основной службы
• Кен Килти | Основной руководитель программы
• Рассел де Пина | Главный TPM
• Колин Миксон | Product Manager
• Эрин Шаффер | Разработчик содержимого 2
• Кэрол Смит | Старший разработчик содержимого

Следующий шаг

Создание ресурсов инфраструктуры для запуска кластера MongoDB в AKS