编者按：
本文作者是嵇斌。嵇斌，紫光华智系统工程师，毕业于南京邮电学院，目前负责 Unisinsight 云原生和人工智能相关的软件预研工作。在此之前曾在 Nokia 从事 5G 和云相关的软件开发，热衷跟踪参与开源软件。平时兴趣广泛，喜好研究咖啡、饮茶以及做菜。
在过去的一年中，嵇斌为 Milvus 社区积极贡献代码，使 Milvus 1.x 版本支持了 S3 存储，解决了 Milvus1.x 版本在云原生时代下的存储持久性问题。
本文转载自嵇斌的公众号「代码备忘录」。
Milvus 1.x 版本支持 S3 存储的部署
背景
Milvus 1.1.1 版本开始比较完整地支持了 S3 作为存储后端，在此之前，我们在 1.1 及之前版本部署分布式方案的时候，只能采用 NFS 的方案。相比来说 S3 有着更加接地气的云原生表现。
本文简单记录了使用 Milvus 1.x 版本，通过官方的 Helm Chart 在 Kubernetes 环境中部署基于 S3 存储的 Milvus 集群。
测试环境
- Kubernetes: 1.22.0
- S3: Ceph Radosgw (Ceph 16.2.5)
部署准备
我们需要首先搭建好一个可用 S3 集群，这可以是使用 Minio 搭建的 Server 或者 Gateway，也可以是 Ceph Radosgw，目前由于实现的限制，对于 HTTPS 的 S3 在 Milvus 里面是不支持。
这儿我们使用已经搭建好的 Ceph Radosgw 提供的 S3 服务作为测试环境。
测试环境相关的参数如下：
- S3 服务的 IP地址 192.168.18.13，这个参数也支持主机名/域名的方式的
- S3 服务的端口 80
- S3 服务使用的 access_key WQDU43IQ8YEPS2UDRT4S
- S3 服务使用的 secret_key 3tS9vSKY4gGOEeRmVQGzRcxKAWAAHq2zuwMI9d9l
- 预先创建好给 Milvus 使用的 Bucket，这里我们使用 milvus-test：
s3cmd mb s3://milvus-test
如果你正在参考此文搭建，需要注意在示例代码中替换这些替换这些参数。
部署过程
添加 Helm
添加 Milvus 官方的 Helm Repo：
helm repo add milvus https://milvus-io.github.io/milvus-helm/helm repo update- 当然也可以从官方的 Helm Chart 的代码仓库下载 1.1 分支的 Helm Chart，地址：https://github.com/milvus-io/milvus-helm
需要配置的参数
- 开启集群：
cluster.enabled需要设置为true。 S3 相关的参数：
storage: s3: enabled: true address: 192.168.18.13 port: 80 access_key: WQDU43IQ8YEPS2UDRT4S secret_key: 3tS9vSKY4gGOEeRmVQGzRcxKAWAAHq2zuwMI9d9l bucket: milvus-test
MySQL 存储的设置
在我们的测试中，因为 MySQL 还是使用的是非共享持久化存储（通过 PV 提供），并且 Kubernetes 集群预先没有配置默认的 StorageClass，因此也需要指定 mysql.persistence.storageClass。当然如果仅是测试，你也可以关闭 MySQL 的数据持久化，配置 mysql.persistence.enabled 为 false。
安装部署
确认好参数之后，我们就可以直接基于 Helm 进行部署了：
helm install milvus-test milvus/milvus \
--version 1.1.6 \
--set cluster.enabled=true \
--set storage.s3.enabled=true \
--set storage.s3.address=192.168.18.13 \
--set storage.s3.port=80 \
--set storage.s3.access_key=WQDU43IQ8YEPS2UDRT4S \
--set storage.s3.secret_key=3tS9vSKY4gGOEeRmVQGzRcxKAWAAHq2zuwMI9d9l \
--set storage.s3.bucket=milvus-test \
--set mysql.persistence.storageClass=csi-rbd-sc如果是基于官方代码仓库进行部署的，可以在代码仓目录下执行：
helm install milvus-test charts/milvus \
--set cluster.enabled=true \
--set storage.s3.enabled=true \
--set storage.s3.address=192.168.18.13 \
--set storage.s3.port=80 \
--set storage.s3.access_key=WQDU43IQ8YEPS2UDRT4S \
--set storage.s3.secret_key=3tS9vSKY4gGOEeRmVQGzRcxKAWAAHq2zuwMI9d9l \
--set storage.s3.bucket=milvus-test \
--set mysql.persistence.storageClass=csi-rbd-scChart 创建后应该会返回大体如下的输出：
NAME: milvus-test
LAST DEPLOYED: Tue Aug 17 06:17:47 2021
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
......
For more information on running Milvus, visit:
https://milvus.io/观察 POD 的状态，等所有 milvus-test 相关的 POD 都 Ready 之后，那么就说明部署成功了，如果长时间失败，那么可以通过 Describe POD 去定位相关的错误原因，当然这超出本文的范围了。
[root@node01 test_milvus]# kubectl get pod | grep ^milvus-test
milvus-test-mishards-7c44fb887d-98r5r 1/1 Running 0 8h
milvus-test-mysql-7fbd777c9b-6fvdc 1/1 Running 0 8h
milvus-test-readonly-cc46b9f7c-cxqqx 1/1 Running 0 8h
milvus-test-writable-5f67957f94-6sg66 1/1 Running 0 8h
[root@node01 test_milvus]#Hello Milvus
接下来我们用官方 Hello Milvus 来测试一下集群：
pip3 install pymilvus==1.1.2 --user
wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/pymilvus/v1.1.2/examples/example.py并修改 example.py 中的 Milvus 服务的地址：
# Milvus server IP address and port.
# You may need to change _HOST and _PORT accordingly.
_HOST = '10.254.228.63'
_PORT = '19530' # default value
# _PORT = '19121' # default http value10.254.228.63 是 Milvus 服务所在的 IP，默认安装时这个可以通过 kubectl get service 来查询，在正式的生成环境，你应该想法设法通过域名、服务名来访问他。
测试一下，能得到类似的结果应该就是成功了：
[root@node01 test_milvus]# python3 example.py
CollectionSchema(collection_name='example_collection_', dimension=8, index_file_size=32, metric_type=<MetricType: L2>)
[[0.5276305713713695, 0.12260932441933903, 0.3171067816154105, 0.13174567988561292, 0.561218915370599, 0.9768724314879139, 0.24527548957936463, 0.14069703982325565], [0.8693438293577815, 0.12859046522689555, 0.9297356851442876, 0.8802749386768061, 0.17213435969718438, 0.2792529446501495, 0.19399770066059763, 0.33760474662703477], [0.5285542325087451, 0.38652674443502677, 0.14204221506972037, 0.4446153658300557, 0.2147865132793082, 0.9802573685721011, 0.3490536785441605, 0.34690242339603694], [0.7640980395490863, 0.23851191563969232, 0.9974789898983394, 0.722209615974155, 0.5624709350402459, 0.9847888630664351, 0.8612679336524167, 0.41734632322181175], [0.7004859469397275, 0.15074329515642382, 0.5012549694880217, 0.6076530709776871, 0.5767756898619726, 0.8492594735963868, 0.5949238938992756, 0.27046992486561117], [0.4883219211158971, 0.6560899610463157, 0.17088775896262798, 0.3163316053192182, 0.4884560175347151, 0.9763345942373309, 0.3704132095239927, 0.14451999941961524], [0.420306114063945, 0.8691462987382358, 0.7681884205204504, 0.953297827028537, 0.3576528295276099, 0.10474646884992755, 0.611149746544882, 0.2603478699362083], [0.8603200422829845, 0.9761167618027261, 0.41316487821482517, 0.7872035159773235, 0.6945912973115762, 0.12198972896625171, 0.8797358763991232, 0.06431771849999612], [0.9815822851563419, 0.8218869618904384, 0.2972918857560406, 0.8344590620834544, 0.6506061203194943, 0.9055832448140761, 0.06218259919367797, 0.5531204533227327], [0.09243830916736795, 0.36326131399430095, 0.053323967514035564, 0.3587912438051374, 0.9962743116612562, 0.8274464481216758, 0.2328478805255606, 0.49902733854966996]]
{'partitions': [{'row_count': 10, 'segments': [{'data_size': 400, 'index_name': 'IDMAP', 'name': '1629250329513627000', 'row_count': 10}], 'tag': '_default'}], 'row_count': 10}
Creating index: {'nlist': 2048}
(collection_name='example_collection_', index_type=<IndexType: IVF_FLAT>, params={'nlist': 2048})
Searching ...
Query result is correct
[
[ (id:1629250329511543000, distance:0.0) ]
[ (id:1629250329511543001, distance:0.0) ]
[ (id:1629250329511543002, distance:0.0) ]
......
......
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