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Deploy MongoDB su Infrastruttura Amazon Web Services

Il documento fornisce una panoramica sul deployment di MongoDB su infrastruttura AWS, descrivendo le caratteristiche principali di MongoDB come database NoSQL e le sue architetture. Viene trattato anche il backup, il design dello schema e l'integrazione con EMR, fornendo informazioni dettagliate su replica set, sharding e le migliori pratiche per l'implementazione. Infine, il documento illustra le fasi di installazione e di gestione di MongoDB, evidenziando come scalare e ottimizzare le risorse in un ambiente cloud.

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@stefanodindo Stefano Dindo Deploy di MongoDB su infrastruttura AWS
Agenda: • Introduzione a MongoDB • MongoDB 3.0 • Deploy MongoDB su AWS • Architetture MongoDB su AWS • Backup • Esempio architettura su AWS • Schema Design • Integrazione MongoDB su EMR
Capitolo 1 Introduzione a MongoDB
MongoDB è un database non relazione, orientato ai documento, classificato come un database NoSQL. MongoDB si allontana dalla struttura tradizionale basata su tabelle dei database relazionali in favore di documenti in stile JSON con schema flessibile. Cos’è MongoDB ?
General Purpose Document Database Open Source MongoDB
Cos’è un documento per MongoDB? { “nome”: “Giorgio”, “cognome”: “Rossi”, “email”: “giorgio.rossi@gmail.com”, “cell”: 3281432896, “sport”: [“nuoto”, “calcio”] } MongoDB salva i documenti su disco in formato BSON (http:// bsonspec.org). La dimensione massima di un documento BSON è 16MB. Un documento è una struttura dati in stile JSON formata da un numero variabile di coppie campo - valore
Agilità & Flessibilità • Evoluzione semplice del modello di dati • Adattamento e cambi rapidi sulla struttura dati Rappresentazione dati intuitiva e naturale • Sviluppatori sono più produttivi • Le applicazioni risultano più semplici da gestire Riduzione di operazioni di join e disk seek • La programmazione è più semplice • Maggiori performance Benefici del modello a documenti
Better data locality Caching In-Place Updates Performance ( solo per MMAPv1 )
SQL - Like Corrispettivo in MongoDB Database Database Tabella Collections Riga Documents Colonna Field Terminologia
{ _id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’, first_name: ‘Paul’, surname: ‘Miller’, city: ‘London’, location: [45.123,47.232], cars: [ { model: ‘Bentley’, year: 1973, value: 100000, … }, { model: ‘Rolls Royce’, year: 1965, value: 330000, … } ] } MongoDB: Modello a Documenti
Document { _id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’, first_name: ‘Paul’, surname: ‘Miller’, city: ‘London’, location: [45.123,47.232], cars: [ { model: ‘Bentley’, year: 1973, value: 100000, … }, { model: ‘Rolls Royce’, year: 1965, value: 330000, … } ] } Esempio Tipi di dati Null Boolean Number String Date Array Embedded documents { x: null } { x: true } { x: 3.14 } { x: 3 } { x: “zero12” } { x: new Date() } { x: [“a”,”b”, “c”] } { x: {y: “a” } }
Object id 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Timestamp Machine PID Increment
Query Language use <nome db> show collections db.<nomeCollection>.insert({…}) db.<nomeCollection>.findOne() db.<nomeCollection>.update(<query>, <update>) db.<nomeCollection>.remove(<query>) db.<nomeCollection>.update(<query>, {$set: <update>})
Capitolo 2 MONGODB 3.0
Riduzione del carico fino a Distribuzione globale fino a nodi Replica Set Fino a occupazione di spazio di storage con la compressione miglioramento generale 
 delle performance 3.0 95% 50 80% 7 - 10x Nuovo storage engine WiredTiger
MongoDB Query Language + Native Drivers MongoDB Document Data Model MMAP v1 WiredTiger Altri Sicurezza Management Repository data IoT Sensori e servizi Servizi di Advertising Analisi dati Archiviazione Storage Engine
Perché WiredTiger è interessante • Concorrenza a livello di documento • Compressione • Consistenza senza journaling • Performance migliori in determinate condizioni • Operazioni di scrittura pesante • Scalabilità verticale • Migliore utilizzo delle risorse hardware • Più possibilità di fare tuning
Notevole ottimizzazione dello spazio di storage • Migliore utilizzazione dello spazio di storage • Alta scalabilità di I/O • Più opzioni di compressione • Snappy ( default ) • zlib • None • Dati e file Journal compressi su disco • Indici compressi su disco e in memoria
SpaziodiStorageinMB 0 650 1300 1950 2600 Enron E-Mail Dataset MMAPv1 WiredTiger ( senza Compressione ) WiredTiger ( Snappy ) WiredTiger ( zlib ) Esempio compressione
Capitolo 3 Deploy MongoDB su AWS
M3 General Purpose C3 Compute Optimized R3 Memory Optimized G2 GPU PurposeStorage Optimized I2 HS1 Offerta Istanze EC2 AWS T2 Micro
M3 General Purpose C3 Compute Optimized R3 Memory Optimized G2 GPU PurposeStorage Optimized I2 HS1 Offerta Istanze EC2 AWS T2 Micro X X
S3# Blob#storage# Sta.c# content# EBS# Magne.c# SSD,#burst# IOPS# OS#root# volume# PIOPS#EBS# SSD;backed,# predictable# performance# Cost#scales# up#with#size# and#IOPS# Instance#Store# SSD;backed# Blazing,# ephemeral# Included#in# instance#cost# Configurazione di Storage
S3# Blob#storage# Sta.c# content# EBS# Magne.c# SSD,#burst# IOPS# OS#root# volume# PIOPS#EBS# SSD;backed,# predictable# performance# Cost#scales# up#with#size# and#IOPS# Instance#Store# SSD;backed# Blazing,# ephemeral# Included#in# instance#cost# Configurazione di Storage X Ideale per ambiente di produzione Ideale fase di test e sviluppo Ottimo Rapporto $/IOPS
Mongod: Mongos: Mongo: E’ il processo server che esegue il database e che rende disponibile tutte i servizi per la creazione di database, collections, l’inserimento di documenti e le relative funzioni di interrogazione E’ il servizio di routing per processare le query provenienti dallo strato applicativo e che determina la locazione dei dati richiesti in una configurazione Sharding. Rappresenta l’eseguibile per avviare la shell Javascript per interagire con database, collezioni e documenti che possono essere interrogati e manipolati da riga di comando. Terminologia
Pacchetti Mongod-org: Pacchetto principale che contiene tutte e quattro le componenti MongoDB necessarie. Mongod-org-Server: Questo pacchetto contiene il demone Mongod ed i relativi servizi e script di inizializzazione Mongod-org-mongos: Contiene il pacchetto del demone Mongos Mongod-org-shell: Contiene la shell mongo per il controllo del database Mongod-org-tools: Questo pacchetto contiene tutti gli strumenti di gestione del database come mongoimport, mongoexport, mongodump etc
Installazione “Manuale” “MMS”
Capitolo 3a Installazione Manuale
Avvia MongoDB 1 2 3 4 Import della public key usata dal gestore di pacchetti sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10 Creare il “List File” per MongoDB echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu "$(lsb_release -sc)"/mongodb- org/3.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-3.0.list Aggiornare il gestore di pacchetti di Ubuntu sudo apt-get update Installare il pacchetto di MongoDB sudo apt-get install mongodb-org sudo apt-get install mongodb-org=2.6.8
Capitolo 3b Installazione tramite MMS
MongoDB Management Service
Automation
Cosa significa automation? Richiedere le risorse in AWS Deploy di qualsiasi versione di mongodb Inserimento di repliche e shard Aggiornamento della configurazione in ogni momento Premere un pulsante per aggiornare MongoDB
Automation
Automation
Monitoring
Capitolo 4 Architetture MongoDB su AWS
Capitolo 4a Replica Set
Nodo 1 Nodo 2 Nodo 3 Creazione Replica-Set
> conf = { _id : "zero12rs”, members : [ {_id : 0, host : "A”}, {_id : 1, host : "B"}, {_id : 2, host : "C”}, ] } > rs.initiate(conf) Configurazione Replica-Set
Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo 3 Primary Heartbeat Replica Replica Replica-Set - 1 di 4
Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo 3 Primary Elezione primary XFAIL ! Replica-Set - 2 di 4
Nodo 1 Primary Nodo 2 Secondary Nodo 3 Primary Heartbeat XFAIL ! Replica Replica-Set - 3 di 4
Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo 3 Primary Heartbeat Sync / Replica Replica Replica-Set - 4 di 4 Nodo 1 Primary Nodo 3 Secondary
Importante Come funziona la replica
Come funziona la replica ? oplog: contiene la lista di tutte le operazioni di scrittura e aggiornamenti fatti nel nodo primario Primary Secondary #1 Secondary #2 query per oplogs {$gt: 10} query per oplogs {$gt: 7} 6 7 8 9 10 11 12 13 6 7 8 9 10 6 7
Alta disponibilità - Cross Zones Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Heartbeat Replica Nodo 1 Primary Nodo 3 Secondary AZ-1 AZ-2
Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Heartbeat Replica Nodo 1 Primary Nodo 3 Secondary Region 1 Region 2 Alta disponibilità - Cross Regions
Capitolo 4b Sharding
Il set di dati supera la capacità di storage di un singolo mongod
First Edition (1771) 3 Volumes Fifteenth Edition (2010) 32 Volumes Sharding permette scalabilità orizzontale
Capitolo 4c L’approccio di MongoDB
Shard Shard key range
Elementi necessari per creare uno sharding Mongod: Mongos: Mongo: E’ il processo server che esegue il database e che rende disponibile tutte i servizi per la creazione di database, collections, l’inserimento di documenti e le relative funzioni di interrogazione E’ il servizio di routing per processare le query provenienti dallo strato applicativo e che determina la locazione dei dati richiesti in una configurazione Sharding. Rappresenta l’eseguibile per avviare la shell Javascript per interagire con database, collezioni e documenti che possono essere interrogati e manipolati da riga di comando. Config Server: Rappresenta i server contenenti i metadati relativi alle chiavi di sharding e alla distribuzione delle informazioni.
Distribuzione dei dati ( Sharding ) Shard Primary Secondary Secondary Shard orMongod • E’ un nodo di un cluster • Può essere un singolo mongod oppure un Replica Set
orNode 1 Secondary Config Server Node 1 Secondary Config Server Node 1 Secondary Config Server Node 1 Secondary Config Server Config Server • Conserva il range di chunck e la loro localizzazione • In un’architettura possono essere da 1 a 3 Nodi di server Config • Non possono essere configurati come Replica-Set
Mongos • Funge da router / balancer • Non ci sono dati presenti localmente (Informazioni utili sono conservati nel configgi server) • Un’architettura può essere composta da 1 o più Mongos App Server App Server App Server App Server Mongos Mongos Mongos Oppure
Esempio architettura Sharding App Server Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Shard 1 Shard 2 Shard 3
Sharding: Alta disponibilità Cross AZ App Server Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod Secondary AZ -1 AZ -2 Shard1 Shard2 Shard3 App Server Mongos
Sharding: Alta disponibilità Cross Region App Server Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod Secondary Region 1 Shard1 Shard2 Shard3 App Server Mongos Region 2
Capitolo 4d Sharding Key
• La chiave di Shard è immutabile • I valori della chiave di Shard sono immutabile • La chiave di Shard deve essere indicizzata • La chiave di Shard è limitata ad una dimensione di 512 bytes • La chiave di Shard è usata per definire il routing delle query - Usare un campo usato nelle query • Solamente la shard key può essere unica tra tutti gli shards - `_id` è unico all’interno del singolo shard Sharding Key
Capitolo 4e Sharding Key - Funzionamento
Partitioning E’ importante ricordare che il partizionamento degli oggetti è basato su un range
I chunk sono una partizione di questo range
Divisione Chunk • Un chunk viene suddiviso quando supera la dimensione massima • Non ci sono punti di divisione se i documenti hanno la stessa shared key • Lo split di un chunk è un’operazione logica (nessun dato viene spostato)
Balancing • Il Balancer è eseguito all’interno di Mongos • Quando la differenza tra lo shard più denso e la densità degli altri shard supera la soglia di migrazione, il processo di bilanciamento viene avviato
Cleanup • Lo shard sorgente cancella i dati
 • Mongos rimuove il lock dal balancer dopo che l’operazione di rimozione dei chunk è stata completata.
Capitolo 5 Backup
MMS Backup MMS & Backup Agent MMS Shard 1 Shard 2 Shard 3 Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary
Snapshot Backup EC2 EBS EBS Snapshot Lo snapshot del volume EBS con journaling attivato è possibile se e solo se il file di journal risiede nello stesso volume EBS dei dati MongoDB db.runCommand({fsync:1,lock:1})
Capitolo 6 Esempio di Architettura su AWS
Config Server AZ-1 Shard1 Shard2 Shard3 AZ-2 Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Config Server Config Server MMS & Backup Agent Autoscaling App Server + Mongos CloudWatch SNS MMS Monitoring Monitoring&Backup Users Tecnici
Capitolo 7 Schema Design
Contacts { “_id”: 2, “name”: “Steven Jobs”, “title”: “VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “phone”: “408-996-1010”, “address_id”: 1 } Addresses { “_id”: 1, “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014”, “country”: “USA” } References
Embedding Contacts { “_id”: 2, “name”: “Steven Jobs”, “title”: “VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “address”: { “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014”, “country”: “USA” }, “phone”: “408-996-1010” }
Relazionale vs Documents Quali sono le differenze e perché? Contact Address Contact • Name • Company • Title • Phone • Street • City • State • Zip_code • Name • Company • Title • Address • Street • City • State • Zip_Code • Phone
Flessibilità { “name”: “Steven Jobs”, “title”: “VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “address”: { “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014” }, “phone”: “408-996-1010” } { “name”: “Larry Page”, “url”: “http://google.com/”, “title”: “CEO”, “company”: “Google!”, “email”: “larry@google.com”, “address”: { “street”: “555 Bryant, #106”, “city”: “Palo Alto”, “state”: “CA”, “zip_code”: “94301” } “phone”: “650-618-1499”, “fax”: “650-330-0100” }
Capitolo 7a 1:1
Contact Groups Twitter • Name • Location • Web • Bio 11 • Name • Company • Title 1:1 Schema Design
1:1 Schema Design Contact Twitter Contact Twitter Twitter_id Contact_id 1 1 1 1 Contact • Name • Company • Title • Twitter Twitter Può ridurre le operazioni di reperimento dell’informazione?
Raccomandazioni: • Tutte le informazioni del contatto reperibili con un’unica operazione • Contatto Twitter Embedded nel documento principale • Relazione padre - figlio ( contenute ) • Non ci sono dati duplicati • Sono possibili query e creazione di indici anche in campi embedded
 Casi eccezionali • Valutare la decisione dell’embedding quando ci sono grandi volumi di informazioni Contact • Name • Company • Title • Twitter Twitter 1:1 Schema Design
Capitolo 7b 1:N
Contact Phones • Type • Number N1• Name • Company • Title 1:N Schema Design
Contact Phones Contact Phones Phones_id: [ ] Contact_id 1 N 1 N Contact • Name • Company • Title • Phones Phones 1:N Schema Design
Raccomandazioni: • Tutte le informazioni del contatto reperibili con un’unica operazione • Il documento “Contact” può contenere multipli numeri di telefono • Relazione padre - figlio ( contenute ) • Sono possibili query e creazione di indici anche in campi embedded ( Esempio {“phone.type”: “Mobile”}
 Casi eccezionali • Valutare la decisione dell’embedding quando ci sono grandi volumi di informazioni ContactContact • Name • Company • Title • Phones Phones 1:N Schema Design
Capitolo 7b N:N
Contact • Name • Company • Title Groups • Name NN N:N Schema Design
Groups • Name GroupsContacts • group_id • contact_id • Name • Company • Title Contact Join Table N:N Schema Design
Groups • Name GroupsContacts • group_id • contact_id • Name • Company • Title Contact Join Table Conviene usare gli Array N:N Schema Design
Group Contact Group Contact contacts_id: [ ] Contact_id N N N N Group • Contact Contact N N Contact • Groups Groups N Informazioni ridondanti in entrambi i casi per mantenere le relazioni Entrambe le referenze richiedono di essere aggiornate per mantenere la consistenza Informazioni ridondanti in entrambi i casi per mantenere le relazioni Entrambe le referenze richiedono di essere aggiornate per mantenere la consistenza N:N Schema Design
Raccomandazioni: • Dipende dai casi: • Semplice Address Book • Contatti referenziano ai gruppi • Corporate e-mail Group • Gruppi embeddano i contatti per performance
 Casi eccezionali • Attenzione al limite di 16MB di un documento • La crescita del volume di dati può avere impatti sulle performance e nell’organizzazione dei dati Group • Contact Contact N Contact • Groups Groups N:N Schema Design
Capitolo 8 MongoDB & EMR
Elastic Map-Reduce Veloce deploy ed esecuzione di 
 Hadoop su AWS Supporta istanze Spot e Reserved per ottimizzazione dei costi Deploy su qualsiasi numero di nodi del cluster Hadoop Provision deployment su un numero qualsiasi di nodi del cluster
Easy to Use Basso costo Sicuro Affidabile Scalabile Flessibile
EMR & MongoDB • Connettore MongoDB - Hadoop • Accesso bidirezionale con MongoDB e Hadoop • Supporta MapReduce, Hive, Pig e Streaming • Read / Write da: • MongoDB • BSON File backup https://github.com/mongodb/mongo-hadoop
EMR & MongoDB BSONBSON
Riferimenti utili • https://aws.amazon.com/it/blogs/aws/mongodb-on-the-aws-cloud-new- quick-start-reference-deployment/
 • https://media.amazonwebservices.com/AWS_NoSQL_MongoDB.pdf
 • http://docs.mongodb.org/manual/
 • http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/ emr-what-is-emr.html
 • http://www.zero12.it/integrare-mms-con-soluzioni-enterprise-di- archiviazione-dati/
Grazie! @stefanodindo Stefano Dindo

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Deploy MongoDB su Infrastruttura Amazon Web Services

  • 1.
    @stefanodindo Stefano Dindo Deploy diMongoDB su infrastruttura AWS
  • 2.
    Agenda: • Introduzione aMongoDB • MongoDB 3.0 • Deploy MongoDB su AWS • Architetture MongoDB su AWS • Backup • Esempio architettura su AWS • Schema Design • Integrazione MongoDB su EMR
  • 3.
  • 4.
    MongoDB è undatabase non relazione, orientato ai documento, classificato come un database NoSQL. MongoDB si allontana dalla struttura tradizionale basata su tabelle dei database relazionali in favore di documenti in stile JSON con schema flessibile. Cos’è MongoDB ?
  • 5.
    General Purpose DocumentDatabase Open Source MongoDB
  • 6.
    Cos’è un documentoper MongoDB? { “nome”: “Giorgio”, “cognome”: “Rossi”, “email”: “giorgio.rossi@gmail.com”, “cell”: 3281432896, “sport”: [“nuoto”, “calcio”] } MongoDB salva i documenti su disco in formato BSON (http:// bsonspec.org). La dimensione massima di un documento BSON è 16MB. Un documento è una struttura dati in stile JSON formata da un numero variabile di coppie campo - valore
  • 7.
    Agilità & Flessibilità •Evoluzione semplice del modello di dati • Adattamento e cambi rapidi sulla struttura dati Rappresentazione dati intuitiva e naturale • Sviluppatori sono più produttivi • Le applicazioni risultano più semplici da gestire Riduzione di operazioni di join e disk seek • La programmazione è più semplice • Maggiori performance Benefici del modello a documenti
  • 8.
    Better data localityCaching In-Place Updates Performance ( solo per MMAPv1 )
  • 9.
    SQL - LikeCorrispettivo in MongoDB Database Database Tabella Collections Riga Documents Colonna Field Terminologia
  • 10.
    { _id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’, first_name: ‘Paul’, surname:‘Miller’, city: ‘London’, location: [45.123,47.232], cars: [ { model: ‘Bentley’, year: 1973, value: 100000, … }, { model: ‘Rolls Royce’, year: 1965, value: 330000, … } ] } MongoDB: Modello a Documenti
  • 11.
    Document { _id: ‘Objectid(“4b2b9…”)’, first_name: ‘Paul’, surname:‘Miller’, city: ‘London’, location: [45.123,47.232], cars: [ { model: ‘Bentley’, year: 1973, value: 100000, … }, { model: ‘Rolls Royce’, year: 1965, value: 330000, … } ] } Esempio Tipi di dati Null Boolean Number String Date Array Embedded documents { x: null } { x: true } { x: 3.14 } { x: 3 } { x: “zero12” } { x: new Date() } { x: [“a”,”b”, “c”] } { x: {y: “a” } }
  • 12.
    Object id 0 12 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Timestamp Machine PID Increment
  • 13.
    Query Language use <nomedb> show collections db.<nomeCollection>.insert({…}) db.<nomeCollection>.findOne() db.<nomeCollection>.update(<query>, <update>) db.<nomeCollection>.remove(<query>) db.<nomeCollection>.update(<query>, {$set: <update>})
  • 14.
  • 15.
    Riduzione del caricofino a Distribuzione globale fino a nodi Replica Set Fino a occupazione di spazio di storage con la compressione miglioramento generale 
 delle performance 3.0 95% 50 80% 7 - 10x Nuovo storage engine WiredTiger
  • 16.
    MongoDB Query Language+ Native Drivers MongoDB Document Data Model MMAP v1 WiredTiger Altri Sicurezza Management Repository data IoT Sensori e servizi Servizi di Advertising Analisi dati Archiviazione Storage Engine
  • 17.
    Perché WiredTiger èinteressante • Concorrenza a livello di documento • Compressione • Consistenza senza journaling • Performance migliori in determinate condizioni • Operazioni di scrittura pesante • Scalabilità verticale • Migliore utilizzo delle risorse hardware • Più possibilità di fare tuning
  • 18.
    Notevole ottimizzazione dellospazio di storage • Migliore utilizzazione dello spazio di storage • Alta scalabilità di I/O • Più opzioni di compressione • Snappy ( default ) • zlib • None • Dati e file Journal compressi su disco • Indici compressi su disco e in memoria
  • 19.
    SpaziodiStorageinMB 0 650 1300 1950 2600 Enron E-Mail Dataset MMAPv1WiredTiger ( senza Compressione ) WiredTiger ( Snappy ) WiredTiger ( zlib ) Esempio compressione
  • 20.
  • 21.
    M3 General Purpose C3 Compute Optimized R3 MemoryOptimized G2 GPU PurposeStorage Optimized I2 HS1 Offerta Istanze EC2 AWS T2 Micro
  • 22.
    M3 General Purpose C3 Compute Optimized R3 MemoryOptimized G2 GPU PurposeStorage Optimized I2 HS1 Offerta Istanze EC2 AWS T2 Micro X X
  • 23.
  • 24.
  • 25.
    Mongod: Mongos: Mongo: E’ il processoserver che esegue il database e che rende disponibile tutte i servizi per la creazione di database, collections, l’inserimento di documenti e le relative funzioni di interrogazione E’ il servizio di routing per processare le query provenienti dallo strato applicativo e che determina la locazione dei dati richiesti in una configurazione Sharding. Rappresenta l’eseguibile per avviare la shell Javascript per interagire con database, collezioni e documenti che possono essere interrogati e manipolati da riga di comando. Terminologia
  • 26.
    Pacchetti Mongod-org: Pacchetto principale checontiene tutte e quattro le componenti MongoDB necessarie. Mongod-org-Server: Questo pacchetto contiene il demone Mongod ed i relativi servizi e script di inizializzazione Mongod-org-mongos: Contiene il pacchetto del demone Mongos Mongod-org-shell: Contiene la shell mongo per il controllo del database Mongod-org-tools: Questo pacchetto contiene tutti gli strumenti di gestione del database come mongoimport, mongoexport, mongodump etc
  • 27.
  • 28.
  • 29.
    Avvia MongoDB 1 2 3 4 Import dellapublic key usata dal gestore di pacchetti sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 7F0CEB10 Creare il “List File” per MongoDB echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu "$(lsb_release -sc)"/mongodb- org/3.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-3.0.list Aggiornare il gestore di pacchetti di Ubuntu sudo apt-get update Installare il pacchetto di MongoDB sudo apt-get install mongodb-org sudo apt-get install mongodb-org=2.6.8
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
    Cosa significa automation? Richiedere lerisorse in AWS Deploy di qualsiasi versione di mongodb Inserimento di repliche e shard Aggiornamento della configurazione in ogni momento Premere un pulsante per aggiornare MongoDB
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
    Nodo 1 Nodo2 Nodo 3 Creazione Replica-Set
  • 40.
    > conf ={ _id : "zero12rs”, members : [ {_id : 0, host : "A”}, {_id : 1, host : "B"}, {_id : 2, host : "C”}, ] } > rs.initiate(conf) Configurazione Replica-Set
  • 41.
    Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo3 Primary Heartbeat Replica Replica Replica-Set - 1 di 4
  • 42.
    Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo3 Primary Elezione primary XFAIL ! Replica-Set - 2 di 4
  • 43.
    Nodo 1 Primary Nodo 2 Secondary Nodo3 Primary Heartbeat XFAIL ! Replica Replica-Set - 3 di 4
  • 44.
    Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Nodo3 Primary Heartbeat Sync / Replica Replica Replica-Set - 4 di 4 Nodo 1 Primary Nodo 3 Secondary
  • 45.
  • 46.
    Come funziona lareplica ? oplog: contiene la lista di tutte le operazioni di scrittura e aggiornamenti fatti nel nodo primario Primary Secondary #1 Secondary #2 query per oplogs {$gt: 10} query per oplogs {$gt: 7} 6 7 8 9 10 11 12 13 6 7 8 9 10 6 7
  • 47.
    Alta disponibilità -Cross Zones Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Heartbeat Replica Nodo 1 Primary Nodo 3 Secondary AZ-1 AZ-2
  • 48.
    Nodo 1 Secondary Nodo 2 Secondary Heartbeat Replica Nodo1 Primary Nodo 3 Secondary Region 1 Region 2 Alta disponibilità - Cross Regions
  • 49.
  • 50.
    Il set didati supera la capacità di storage di un singolo mongod
  • 51.
    First Edition (1771) 3Volumes Fifteenth Edition (2010) 32 Volumes Sharding permette scalabilità orizzontale
  • 52.
  • 53.
  • 54.
    Elementi necessari percreare uno sharding Mongod: Mongos: Mongo: E’ il processo server che esegue il database e che rende disponibile tutte i servizi per la creazione di database, collections, l’inserimento di documenti e le relative funzioni di interrogazione E’ il servizio di routing per processare le query provenienti dallo strato applicativo e che determina la locazione dei dati richiesti in una configurazione Sharding. Rappresenta l’eseguibile per avviare la shell Javascript per interagire con database, collezioni e documenti che possono essere interrogati e manipolati da riga di comando. Config Server: Rappresenta i server contenenti i metadati relativi alle chiavi di sharding e alla distribuzione delle informazioni.
  • 55.
    Distribuzione dei dati (Sharding ) Shard Primary Secondary Secondary Shard orMongod • E’ un nodo di un cluster • Può essere un singolo mongod oppure un Replica Set
  • 56.
    orNode 1 Secondary Config Server Node 1 Secondary Config Server Node1 Secondary Config Server Node 1 Secondary Config Server Config Server • Conserva il range di chunck e la loro localizzazione • In un’architettura possono essere da 1 a 3 Nodi di server Config • Non possono essere configurati come Replica-Set
  • 57.
    Mongos • Funge darouter / balancer • Non ci sono dati presenti localmente (Informazioni utili sono conservati nel configgi server) • Un’architettura può essere composta da 1 o più Mongos App Server App Server App Server App Server Mongos Mongos Mongos Oppure
  • 58.
    Esempio architettura Sharding AppServer Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Shard 1 Shard 2 Shard 3
  • 59.
    Sharding: Alta disponibilitàCross AZ App Server Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod Secondary AZ -1 AZ -2 Shard1 Shard2 Shard3 App Server Mongos
  • 60.
    Sharding: Alta disponibilitàCross Region App Server Mongos App Server Mongos App Server Mongos Config Server Config Server Config Server Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary Mongod Secondary Region 1 Shard1 Shard2 Shard3 App Server Mongos Region 2
  • 61.
  • 62.
    • La chiavedi Shard è immutabile • I valori della chiave di Shard sono immutabile • La chiave di Shard deve essere indicizzata • La chiave di Shard è limitata ad una dimensione di 512 bytes • La chiave di Shard è usata per definire il routing delle query - Usare un campo usato nelle query • Solamente la shard key può essere unica tra tutti gli shards - `_id` è unico all’interno del singolo shard Sharding Key
  • 63.
    Capitolo 4e Sharding Key- Funzionamento
  • 64.
    Partitioning E’ importante ricordareche il partizionamento degli oggetti è basato su un range
  • 65.
    I chunk sonouna partizione di questo range
  • 66.
    Divisione Chunk • Unchunk viene suddiviso quando supera la dimensione massima • Non ci sono punti di divisione se i documenti hanno la stessa shared key • Lo split di un chunk è un’operazione logica (nessun dato viene spostato)
  • 67.
    Balancing • Il Balancerè eseguito all’interno di Mongos • Quando la differenza tra lo shard più denso e la densità degli altri shard supera la soglia di migrazione, il processo di bilanciamento viene avviato
  • 68.
    Cleanup • Lo shardsorgente cancella i dati
 • Mongos rimuove il lock dal balancer dopo che l’operazione di rimozione dei chunk è stata completata.
  • 69.
  • 70.
    MMS Backup MMS &Backup Agent MMS Shard 1 Shard 2 Shard 3 Mongod primary Mongod Secondary Mongod Secondary
  • 71.
    Snapshot Backup EC2 EBSEBS Snapshot Lo snapshot del volume EBS con journaling attivato è possibile se e solo se il file di journal risiede nello stesso volume EBS dei dati MongoDB db.runCommand({fsync:1,lock:1})
  • 72.
    Capitolo 6 Esempio diArchitettura su AWS
  • 73.
  • 74.
  • 76.
    Contacts { “_id”: 2, “name”: “StevenJobs”, “title”: “VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “phone”: “408-996-1010”, “address_id”: 1 } Addresses { “_id”: 1, “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014”, “country”: “USA” } References
  • 77.
    Embedding Contacts { “_id”: 2, “name”: “StevenJobs”, “title”: “VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “address”: { “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014”, “country”: “USA” }, “phone”: “408-996-1010” }
  • 78.
    Relazionale vs Documents Qualisono le differenze e perché? Contact Address Contact • Name • Company • Title • Phone • Street • City • State • Zip_code • Name • Company • Title • Address • Street • City • State • Zip_Code • Phone
  • 79.
    Flessibilità { “name”: “Steven Jobs”, “title”:“VP, New Product Development”, “company”: “Apple Computer”, “address”: { “street”: “10260 Bandley Dr”, “city”: “Cupertino”, “state”: “CA”, “zip_code”: ”95014” }, “phone”: “408-996-1010” } { “name”: “Larry Page”, “url”: “http://google.com/”, “title”: “CEO”, “company”: “Google!”, “email”: “larry@google.com”, “address”: { “street”: “555 Bryant, #106”, “city”: “Palo Alto”, “state”: “CA”, “zip_code”: “94301” } “phone”: “650-618-1499”, “fax”: “650-330-0100” }
  • 80.
  • 81.
    Contact Groups Twitter • Name • Location •Web • Bio 11 • Name • Company • Title 1:1 Schema Design
  • 82.
    1:1 Schema Design ContactTwitter Contact Twitter Twitter_id Contact_id 1 1 1 1 Contact • Name • Company • Title • Twitter Twitter Può ridurre le operazioni di reperimento dell’informazione?
  • 83.
    Raccomandazioni: • Tutte leinformazioni del contatto reperibili con un’unica operazione • Contatto Twitter Embedded nel documento principale • Relazione padre - figlio ( contenute ) • Non ci sono dati duplicati • Sono possibili query e creazione di indici anche in campi embedded
 Casi eccezionali • Valutare la decisione dell’embedding quando ci sono grandi volumi di informazioni Contact • Name • Company • Title • Twitter Twitter 1:1 Schema Design
  • 84.
  • 85.
    Contact Phones • Type •Number N1• Name • Company • Title 1:N Schema Design
  • 86.
    Contact Phones Contact Phones Phones_id:[ ] Contact_id 1 N 1 N Contact • Name • Company • Title • Phones Phones 1:N Schema Design
  • 87.
    Raccomandazioni: • Tutte leinformazioni del contatto reperibili con un’unica operazione • Il documento “Contact” può contenere multipli numeri di telefono • Relazione padre - figlio ( contenute ) • Sono possibili query e creazione di indici anche in campi embedded ( Esempio {“phone.type”: “Mobile”}
 Casi eccezionali • Valutare la decisione dell’embedding quando ci sono grandi volumi di informazioni ContactContact • Name • Company • Title • Phones Phones 1:N Schema Design
  • 88.
  • 89.
    Contact • Name • Company •Title Groups • Name NN N:N Schema Design
  • 90.
    Groups • Name GroupsContacts • group_id •contact_id • Name • Company • Title Contact Join Table N:N Schema Design
  • 91.
    Groups • Name GroupsContacts • group_id •contact_id • Name • Company • Title Contact Join Table Conviene usare gli Array N:N Schema Design
  • 92.
    Group Contact Group Contact contacts_id:[ ] Contact_id N N N N Group • Contact Contact N N Contact • Groups Groups N Informazioni ridondanti in entrambi i casi per mantenere le relazioni Entrambe le referenze richiedono di essere aggiornate per mantenere la consistenza Informazioni ridondanti in entrambi i casi per mantenere le relazioni Entrambe le referenze richiedono di essere aggiornate per mantenere la consistenza N:N Schema Design
  • 93.
    Raccomandazioni: • Dipende daicasi: • Semplice Address Book • Contatti referenziano ai gruppi • Corporate e-mail Group • Gruppi embeddano i contatti per performance
 Casi eccezionali • Attenzione al limite di 16MB di un documento • La crescita del volume di dati può avere impatti sulle performance e nell’organizzazione dei dati Group • Contact Contact N Contact • Groups Groups N:N Schema Design
  • 94.
  • 95.
    Elastic Map-Reduce Veloce deployed esecuzione di 
 Hadoop su AWS Supporta istanze Spot e Reserved per ottimizzazione dei costi Deploy su qualsiasi numero di nodi del cluster Hadoop Provision deployment su un numero qualsiasi di nodi del cluster
  • 96.
    Easy to Use Bassocosto Sicuro Affidabile Scalabile Flessibile
  • 97.
    EMR & MongoDB •Connettore MongoDB - Hadoop • Accesso bidirezionale con MongoDB e Hadoop • Supporta MapReduce, Hive, Pig e Streaming • Read / Write da: • MongoDB • BSON File backup https://github.com/mongodb/mongo-hadoop
  • 98.
  • 99.
    Riferimenti utili • https://aws.amazon.com/it/blogs/aws/mongodb-on-the-aws-cloud-new- quick-start-reference-deployment/
 •https://media.amazonwebservices.com/AWS_NoSQL_MongoDB.pdf
 • http://docs.mongodb.org/manual/
 • http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/ emr-what-is-emr.html
 • http://www.zero12.it/integrare-mms-con-soluzioni-enterprise-di- archiviazione-dati/
  • 100.