RagOs-AI è l'innovativa piattaforma di intelligenza artificiale sviluppata da Seacom con l’obiettivo di elaborare, ricercare e generare contenuti, garantendo una gestione sicura dei dati e un'esperienza totalmente flessibile e personalizzabile. Il nome deriva da RAG...
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RagOs-AI è l'innovativa piattaforma di intelligenza artificiale sviluppata da Seacom con l’obiettivo di elaborare, ricercare e generare contenuti, garantendo una gestione sicura dei dati e un'esperienza totalmente flessibile e personalizzabile. Il nome deriva da RAG...
Gestire un cluster OpenSearch in ambienti Kubernetes può essere complesso e richiede competenze specifiche sia sull’orchestrazione dei container sia sulla configurazione dei nodi. OpenSearch Kubernetes Operator nasce proprio per semplificare questo scenario: è uno strumento open source pensato per automatizzare il deployment, la gestione e l’aggiornamento di cluster OpenSearch, sfruttando la potenza di Kubernetes per garantire scalabilità, resilienza e coerenza operativa.
Grazie a questo Operator, è possibile definire in modo dichiarativo ogni aspetto dell’infrastruttura OpenSearch — dalla configurazione della sicurezza alla gestione delle risorse, fino all’installazione dei plugin — lasciando che Kubernetes si occupi dell’orchestrazione tramite meccanismi nativi come StatefulSet e Service. Il risultato è una gestione centralizzata, efficiente e facilmente adattabile alle esigenze di ambienti produttivi dinamici, dove l’affidabilità dei dati e la rapidità nel rispondere ai cambiamenti sono cruciali.
OpenSearch Kubernetes Operator dispone di una serie di funzionalità che facilitano la gestione dei cluster OpenSearch su Kubernetes:
L’installazione dell’ Operator può essere effettuata tramite Helm.
Una volta installato, è possibile deployare un cluster OpenSearch creando una custom resource di tipo OpenSearchCluster.
Di seguito è riportato un esempio di configurazione:
apiVersion: opensearch.opster.io/v1
kind: OpenSearchCluster
metadata:
name: os-cluster
namespace: os-cluster-00
spec:
security:
config:
securityConfigSecret:
name: securityconfig-secret
adminCredentialsSecret:
name: os-credentials
tls:
http:
generate: true
transport:
generate: true
perNode: true
general:
serviceName: os-cluster-00
version: 2.18.0
dashboards:
enable: true
version: 2.18.0
replicas: 1
resources:
requests:
memory: “512Mi”
cpu: “200m”
limits:
memory: “512Mi”
cpu: “200m”
nodePools:
– component: nodes
replicas: 3
diskSize: “5Gi”
nodeSelector:
resources:
requests:
memory: “2Gi”
cpu: “500m”
limits:
memory: “2Gi”
cpu: “500m”
roles:
– “cluster_manager”
– “data”
La custom resource è costituita da diverse sezioni:
I nodi appartenenti al cluster OpenSearch vengono raggruppati in gruppi logici detti nodepool, attraverso i quali è possibile definire il numero di repliche, il ruolo opensearch, particolari property e configurazioni.
Per ogni nodepool l’operator genera uno statefulset ed un service Kubernetes.
Metadata
Nella sezione metadata si va ad indicare il namespace Kubernetes ed il nome del cluster.
Spec.security
In questa sezione si vanno a definire le configurazioni relative alla sicurezza, per esempio i secret da usare per l’inizializzazione della security, o per i keystore di Opensearch.
General
In questa sezione vengono riportate alcune configurazioni generiche come la porta, il nome del service Kubernetes, la lista del plugin e la versione di OpenSearch.
Dashboards
In questa sezione si vanno a specificare tutte le informazioni relative ad OpenSearch Dashboards, come il numero di repliche, le risorse ad esso associate e la versione.
NodePools
All’interno di questa sezione su vanno a definire i nodePools, per ognuno di essi l’operator crea sul cluster Kubernetes uno statefullSet ed un service.
A livello di nodePools e quindi di statefulset è possibile indicare il numero di repliche , le risorse hardware ed il ruolo OpenSearch associato ad un determinato gruppo di pod.
Per quanto riguarda la persistenza, è possibile utilizzare emptydir, hostpath e le persistenVolumeClaim (consigliate per ambienti di produzione).
Per distribuire i pod su nodi Kubernetes diversi è possibile utilizzare regole di antiaffinity, o property come nodeSelector.
Attraverso la voce additionalConfig, è possibile dettagliare e quindi differenziare per nodepools le configurazioni dei singoli nodi OpenSearch.
Segue un esempio pratico:
Possiamo vedere l’elenco delle risorse create tramite l’Operator, notare gli statfulset ed i pod ad essi associati:
Nella figura sotto notare l’associazione dei pod *-rack1-* con il worker-node1 oppure *-rack2-* con il worker-node2, ottenuta grazie a regole definite nella customresource.
Dettaglio del cluster Opensearch:
L’ architettura riportata sopra prevede tre master node, due datanode e altri due nodi di tipo ingest e machine-learning.
I tre master node opensearch sono eseguiti da differenti nodi Kubernetes.
Mentre i nodi OpenSearch denominati *-rack1-* sono in esecuzione sul nodo Kubernetes worker-node1 mentre i nodi *-rack2-* risiedono sul worker-node2.
Opensearch attraverso gli shard di replica fornisce nativamente un certo livello di resilienza, che si va ad aggiungere alle funzionalità intrinseche di Kubernetes.
Per gestire al meglio tali aspetti è possibile a livello di OpenSearch implementare meccanismi di shard allocation awareness o forced awareness, che aumentano ulteriormente la resilienza della piattaforma in caso di guasti hardware.
Si pensi ad esempio il down di un worker-node, o di un intero rack o zona di disponibiltà.
L’ OpenSearch Kubernetes Operator rappresenta una soluzione potente e flessibile per semplificare la gestione dei cluster OpenSearch in ambienti Kubernetes. Automatizzando il deployment, la configurazione e l’aggiornamento dei cluster, l’Operator riduce significativamente la complessità operativa e migliora la scalabilità e la sicurezza. Grazie alla sua capacità di gestire risorse, plugin e configurazioni di sicurezza in modo centralizzato, le aziende possono ottenere una gestione più efficiente e resiliente dei dati. Questo approccio non solo ottimizza i processi, ma consente anche di adattarsi facilmente alle esigenze in continua evoluzione del business.
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