Cluster란?

• enVector Cluster는 인프라를 직접 다루지 않고도 암호화된 벡터 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 완전 관리형 환경입니다.
• 모든 클러스터는 전용 엔드포인트와 데이터 공간을 가지며 enVector SDK로 바로 연결해 요청을 처리할 수 있습니다.

참고

• 클러스터 상세 정보와 그 안에 만든 인덱스를 볼 수 있습니다.
• 인덱스는 클러스터가 Running 상태일 때만 볼 수 있습니다.

연결 방법 (enVector SDK)

1. 클러스터 버전에 맞는 enVector SDK를 설치합니다.

   pip install pyenvector=={envector_version}

2. API Key로 클러스터에 연결합니다.

   import pyenvector as ev
   
   ev.init(
       address="<YOUR_CLUSTER_ENDPOINT>",
       access_token="<YOUR_API_KEY>",
       key_path="./path/to/sdk-keys",
       key_id="name-of-sdk-key",
   )

   • address: 클러스터 엔드포인트
   • access_token: API Key 값
   • key_path: 암호화·연산에 쓸 SDK 키를 불러올 경로
   • key_id: SDK 키 이름

화면 구성 - 클러스터 정보

• Cluster ID: 클러스터의 고유 식별자입니다.
• Created At: 클러스터를 만든 시각입니다.
• Last Access: 데이터 플레인에 마지막으로 접근한 시각입니다. 약 1분 정도 지연될 수 있습니다.
• enVector Version: 사용할 수 있는 최신 enVector SDK 버전입니다. 생성한 클러스터는 이 SDK 버전과 호환됩니다.
• Endpoint: 클러스터에 연결할 엔드포인트 주소입니다.
• 클러스터 상태

  Running	클러스터가 활성화되어 사용할 수 있는 상태입니다. 이 상태에서는 클러스터 안에 만든 인덱스를 볼 수 있습니다.
  Provisioning	클러스터를 프로비저닝하고 있습니다.
  Starting	멈춰 있던 클러스터를 다시 시작하고 있습니다.
  Stopping	실행 중이던 클러스터를 멈추고 있습니다.
  Stopped	클러스터가 멈춰 있습니다. 데이터는 보존되지만, 다시 시작하기 전까지는 사용할 수 없습니다.
  Deleting	클러스터를 삭제하고 있습니다.
  Error	(클러스터 생성 에러) 클러스터 생성이 완료되지 못했습니다. 클러스터를 시작하면 다시 시도합니다.
  Error	(클러스터 삭제 에러) 클러스터 삭제가 완료되지 못했습니다. 삭제를 다시 실행하면 다시 시도합니다.

화면 구성 - 인덱스

• Index Name: 인덱스를 만들 때 지정한 이름입니다.
• Created At: 인덱스를 만든 시각입니다.
• Index Type: 벡터 데이터를 저장하고 검색하는 방식입니다.
• Dim: 벡터 차원입니다.
• Row Count: 저장된 벡터 행의 총 개수입니다.