Seminar Milvus – Hochverfügbarkeit und Skalierung

Das Seminar plant und erprobt eine Milvus-Plattform für wachsende Datenbestände, hohe Parallelität und definierte Verfügbarkeitsziele. Replikation, Shards, Ressourcenverteilung, Fehlerdomänen, Skalierungsverfahren, Lasttests und kontrollierte Degradation werden zu einem belastbaren Zielbild verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Serviceziele und Lastmodell
3. Replikation, Shards und Komponentenrollen
4. Fehlerdomänen und abhängige Dienste
5. Daten- und Ressourcenverteilung
6. Lasttest und Skalierungsentscheidung
7. Ausfalltests und kontrollierte Degradation
8. Praxisprojekt
9. Zielgruppe und Voraussetzungen
10. Arbeitsweise

Zielsetzung

• Verfügbarkeits- und Skalierungsziele aus Geschäftsanforderungen ableiten
• Replikation, Sharding und Komponentenanzahl zielgerichtet dimensionieren
• Fehlerdomänen, Speicher und externe Abhängigkeiten in das HA-Design einbeziehen
• Such- und Schreibkapazität anhand realistischer Lasttests skalieren
• Ausfall, Überlast und Wiederanlauf kontrolliert testen und dokumentieren

Serviceziele und Lastmodell

Hochverfügbarkeit ist nur sinnvoll planbar, wenn Ausfalltoleranz und Lastprofil quantifiziert sind.

1. Schritt 1: SLOs festlegen: Verfügbarkeit, P95/P99-Latenz, Aufnahmerate, Datenfrische, RPO und RTO werden priorisiert.
2. Schritt 2: Workload zerlegen: Lesen, Schreiben, Indexierung, Filter, Top-K, Datenwachstum und Spitzenlast werden getrennt modelliert.
3. Schritt 3: Kapazitätsreserve bestimmen: Wachstum, Wartung, Komponentenverlust und saisonale Spitzen werden als Reserve eingerechnet.

Praxisübung: Erstellung eines Last- und Verfügbarkeitsprofils mit messbaren Abnahmekriterien.

Replikation, Shards und Komponentenrollen

Skalierungsmechanismen werden nach ihrem tatsächlichen Effekt auf Datenaufnahme, Suchdurchsatz und Fehlertoleranz eingesetzt.

1. Schritt 1: Replikation dimensionieren: Query-Replikate, Datenverteilung und Speicherbedarf werden gegen Ausfalltoleranz und Kosten abgewogen.
2. Schritt 2: Shards planen: Schreibparallelität, Kanalverteilung, spätere Änderbarkeit und Overhead werden berücksichtigt.
3. Schritt 3: Komponenten skalieren: Zugriff, Koordination, Query-, Data- und Indexaufgaben werden nach Metriken und Engpässen angepasst.

Praxisübung: Dimensionierung zweier Zielvarianten für leselastige und schreiblastige Workloads.

Fehlerdomänen und abhängige Dienste

Die Verfügbarkeit der Milvus-Dienste darf nicht durch gemeinsame Speicher-, Netzwerk- oder Orchestrierungsrisiken aufgehoben werden.

1. Schritt 1: Abhängigkeiten analysieren: Metadaten, Objektablage, Write-ahead-Pfad, DNS, Load Balancer und Clustersteuerung werden bewertet.
2. Schritt 2: Topologie verteilen: Nodes, Zonen, Racks und Storage-Endpunkte werden so kombiniert, dass ein Einzelfehler nicht mehrere Replikate trifft.
3. Schritt 3: Quorum und Wiederanlauf prüfen: Verlustszenarien, verbleibende Kapazität und Wiederherstellungsreihenfolge werden dokumentiert.

Praxisübung: Failure-Domain-Review einer Beispielarchitektur mit Korrekturvorschlägen.

Daten- und Ressourcenverteilung

Ungleichmäßige Segmente, heiße Mandanten und unpassende Platzierung können trotz ausreichender Gesamtressourcen zu Engpässen führen.

1. Schritt 1: Verteilung messen: Segmentgrößen, Replica-Zustand, Query-Last, Speicherverbrauch und Mandantenlast werden sichtbar gemacht.
2. Schritt 2: Isolation einsetzen: Resource Groups, Replica-Zuordnung und dedizierte Kapazität werden für kritische Workloads geplant.
3. Schritt 3: Ausgleich steuern: Laden, Freigeben, Neuverteilung und schrittweise Kapazitätserweiterung werden kontrolliert ausgeführt.

Praxisübung: Behebung einer simulierten Hotspot-Situation durch Ressourcen- und Replica-Neuverteilung.

Lasttest und Skalierungsentscheidung

Skalierung wird nicht nach Gefühl, sondern anhand reproduzierbarer Messungen ausgelöst.

1. Schritt 1: Testprofil erstellen: Datensatz, Querymix, Parallelität, Warm-up, Laufzeit und Erfolgskriterien werden definiert.
2. Schritt 2: Baseline messen: Latenzverteilung, Durchsatz, Fehler, Ressourcen und Recall werden gemeinsam erfasst.
3. Schritt 3: Skalierungshebel testen: Replikate, Komponentenzahl, Ressourcen, Indexparameter und Datenverteilung werden einzeln verändert.

Praxisübung: Durchführung eines Lasttests mit dokumentierter Skalierungsempfehlung.

Ausfalltests und kontrollierte Degradation

Ein HA-Design wird erst durch gezielte Ausfälle belastbar. Erwartetes Verhalten, Alarmierung und Wiederanlauf werden überprüft.

1. Schritt 1: Ausfallszenarien planen: Pod, Node, Zone, Speicherdienst, Netzwerk und Überlast werden mit Sicherheitsgrenzen ausgewählt.
2. Schritt 2: Verhalten beobachten: Fehlerquote, Latenz, Replica-Zustand, Datenfrische, Alarmierung und verbleibende Kapazität werden gemessen.
3. Schritt 3: Wiederherstellung abnehmen: Rückkehr, Neuverteilung, Backlog-Abbau und Datenkonsistenz werden geprüft.

Praxisübung: Durchführung eines kontrollierten Komponentenausfalls mit vollständigem Testprotokoll.

Praxisprojekt

Alle Übungen werden in einer zusammenhängenden Laborumgebung durchgeführt. Ausgangsdaten, Konfiguration, Messwerte und Änderungen werden versioniert dokumentiert. Die technische Abnahme umfasst Funktionsfälle, definierte Fehlerfälle, Qualitätskontrollen und einen reproduzierbaren Wiederanlauf.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Plattformarchitektur, Site Reliability Engineering, DevOps, Kubernetes-Administration, Systemadministration und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Solide Milvus-Architekturkenntnisse sowie Erfahrung mit Container- oder Kubernetes-Betrieb, Monitoring, Speichersystemen und Lasttests.

Arbeitsweise

Fachliche Einordnung, technische Demonstrationen und schrittweise Übungen wechseln sich ab. Jede Konfiguration wird begründet, praktisch geprüft und anhand klarer Erfolgskriterien dokumentiert. Dadurch entsteht eine direkt übertragbare Arbeitsgrundlage für Entwicklung, Architektur oder Betrieb.