백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Kubernetes에 MongoDB 컬렉션 생성기 배포

Kubernetes에 MongoDB 컬렉션 생성기 배포

Nov 03, 2024 am 03:54 AM

각각 100만 개의 임의 문서로 채워진 100개의 MongoDB 컬렉션을 생성하는 유틸리티를 만들고 이를 Kubernetes에 배포하려면 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이 가이드는 Kubernetes 환경 설정부터 컬렉션 생성, 전용 네임스페이스에 작업 배포까지의 프로세스를 안내합니다.

Deploying a MongoDB Collection Generator on Kubernetes

1. 쿠버네티스 환경 설정

Kubernetes 클러스터(예: GKE, EKS, AKS 또는 Minikube)가 있는지 확인하고 이에 연결하도록 kubectl을 구성합니다.

2. 전용 네임스페이스 생성

이 배포를 격리된 상태로 유지하려면 my-lab이라는 네임스페이스를 생성하세요.

kubectl create namespace my-lab
kubectl get ns my-lab
로그인 후 복사

3. 쿠버네티스에 MongoDB 배포

영구 볼륨(PV) 생성

MongoDB 데이터에 대한 영구 볼륨을 정의하기 위해 mongo-pv.yaml 파일을 생성합니다.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mongo-pv
  namespace: my-lab
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: /data/mongo
로그인 후 복사

PV 적용:

kubectl apply -f mongo-pv.yaml
로그인 후 복사

영구 볼륨 할당(PVC) 생성

mongo-pvc.yaml에서 영구 볼륨 요청을 정의합니다.

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mongo-pvc
  namespace: my-lab
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
로그인 후 복사

PVC 적용:

kubectl apply -f mongo-pvc.yaml
로그인 후 복사

MongoDB 배포 생성

mongo-deployment.yaml에서 MongoDB 배포 및 서비스를 정의합니다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mongo
  namespace: my-lab
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mongo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mongo
    spec:
      containers:
        - name: mongo
          image: mongo:latest
          ports:
            - containerPort: 27017
          env:
            - name: MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME
              value: "root"
            - name: MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD
              value: "password"
          volumeMounts:
            - name: mongo-storage
              mountPath: /data/db
      volumes:
        - name: mongo-storage
          persistentVolumeClaim:
            claimName: mongo-pvc
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mongo
  namespace: my-lab
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 27017
      targetPort: 27017
  selector:
    app: mongo
로그인 후 복사

배포 적용:

kubectl apply -f mongo-deployment.yaml
로그인 후 복사

4. 몽고DB에 연결

MongoDB 배포를 연결하여 확인하세요.

kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
로그인 후 복사
로그인 후 복사

5. 지속성 확인

MongoDB 배포를 축소한 후 백업하여 데이터 지속성을 보장하세요.

kubectl scale deployment mongo --replicas=0 -n my-lab
kubectl scale deployment mongo --replicas=1 -n my-lab
로그인 후 복사

6. 컬렉션 생성을 위한 Python 유틸리티 만들기

Python을 사용하여 컬렉션을 생성하고 컬렉션을 임의의 문서로 채우는 스크립트를 정의합니다.

import random
import string
import pymongo
from pymongo import MongoClient

def random_string(length=10):
    return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))

def create_collections_and_populate(db_name='mydatabase', collections_count=100, documents_per_collection=1_000_000):
    client = MongoClient('mongodb://root:password@mongo:27017/')
    db = client[db_name]

    for i in range(collections_count):
        collection_name = f'collection_{i+1}'
        collection = db[collection_name]
        print(f'Creating collection: {collection_name}')

        bulk_data = [{'name': random_string(), 'value': random.randint(1, 100)} for _ in range(documents_per_collection)]
        collection.insert_many(bulk_data)
        print(f'Inserted {documents_per_collection} documents into {collection_name}')

if __name__ == "__main__":
    create_collections_and_populate()
로그인 후 복사

7. Python 유틸리티 Docker화

Python 스크립트를 컨테이너화하기 위한 Dockerfile 만들기:

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app
COPY mongo_populator.py .
RUN pip install pymongo

CMD ["python", "mongo_populator.py"]
로그인 후 복사

이미지를 빌드하고 컨테이너 레지스트리에 푸시합니다.

docker build -t <your-docker-repo>/mongo-populator:latest .
docker push <your-docker-repo>/mongo-populator:latest
로그인 후 복사

8. Kubernetes 작업 생성

mongo-populator-job.yaml에서 작업을 정의하여 컬렉션 생성 스크립트를 실행합니다.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: mongo-populator
  namespace: my-lab
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: mongo-populator
          image: <your-docker-repo>/mongo-populator:latest
          env:
            - name: MONGO_URI
              value: "mongodb://root:password@mongo:27017/"
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4
로그인 후 복사

작업 적용:

kubectl apply -f mongo-populator-job.yaml
로그인 후 복사

9. 컬렉션 생성 확인

작업이 완료된 후 MongoDB에 연결하여 데이터를 검사합니다.

kubectl exec -it <mongo-pod-name> -n my-lab -- mongosh -u root -p password
로그인 후 복사
로그인 후 복사

MongoDB에서:

use mydatabase
show collections
db.collection_9.find().limit(5).pretty()

db.getCollectionNames().forEach(function(collection) {
     var count = db[collection].countDocuments();
     print(collection + ": " + count + " documents");
 });

로그인 후 복사

각 컬렉션에는 데이터 생성 작업이 성공했음을 확인하는 100만 개의 문서가 포함되어야 합니다.

위 내용은 Kubernetes에 MongoDB 컬렉션 생성기 배포의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 발생하는 권한 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 발생하는 권한 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

중간 독서를 위해 Fiddler를 사용할 때 브라우저에서 감지되는 것을 피하는 방법은 무엇입니까? 중간 독서를 위해 Fiddler를 사용할 때 브라우저에서 감지되는 것을 피하는 방법은 무엇입니까? Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...

한 데이터 프레임의 전체 열을 Python의 다른 구조를 가진 다른 데이터 프레임에 효율적으로 복사하는 방법은 무엇입니까? 한 데이터 프레임의 전체 열을 Python의 다른 구조를 가진 다른 데이터 프레임에 효율적으로 복사하는 방법은 무엇입니까? Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

Uvicorn은 Serving_forever ()없이 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Uvicorn은 Serving_forever ()없이 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Apr 01, 2025 pm 10:51 PM

Uvicorn은 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Uvicorn은 ASGI를 기반으로 한 가벼운 웹 서버입니다. 핵심 기능 중 하나는 HTTP 요청을 듣고 진행하는 것입니다 ...

10 시간 이내에 프로젝트 및 문제 중심 방법에서 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법? 10 시간 이내에 프로젝트 및 문제 중심 방법에서 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법? Apr 02, 2025 am 07:18 AM

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Inversiting.com의 크롤링 메커니즘을 우회하는 방법은 무엇입니까? Inversiting.com의 크롤링 메커니즘을 우회하는 방법은 무엇입니까? Apr 02, 2025 am 07:03 AM

Investing.com의 크롤링 전략 이해 많은 사람들이 종종 Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news)에서 뉴스 데이터를 크롤링하려고합니다.

See all articles