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qdrant-scaling

qdrant
Mis à jour 5 days ago
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Designdesigndata

À propos

Cette compétence aide les développeurs à prendre des décisions de mise à l'échelle de Qdrant en fonction des besoins en volume de données, débit des requêtes, latence ou volume de requêtes. Elle fournit des conseils pour choisir entre une mise à l'échelle verticale/horizontale, des stratégies de partitionnement et la planification de la capacité. Utilisez-la pour résoudre des problèmes de performance de cluster, des contraintes de capacité ou pour des architectures multi-locataires.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add qdrant/skills -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/qdrant/skills
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-scaling

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

Qdrant Scaling

First determine what you're scaling for:

  • data volume
  • query throughput (QPS)
  • query latency
  • query volume

After determining the scaling goal, we can choose scaling strategy based on tradeoffs and assumptions. Each pulls toward different strategies. Scaling for throughput and latency are opposite tuning directions.

Scaling Data Volume

This becomes relevant when volume of the dataset exceeds the capacity of a single node. Read more about scaling for data volume in Scaling Data Volume

Scaling for Query Throughput

If your system needs to handle more parallel queries than a single node can handle, then you need to scale for query throughput.

Read more about scaling for query throughput in Scaling for Query Throughput

Scaling for Query Latency

Latency of a single query is determined by the slowest component in the query execution path. It is in sometimes correlated with throughput, but not always. It might require different strategies for scaling.

Read more about scaling for query latency in Scaling for Query Latency

Scaling for Query Volume

By query volume we understand the amount of results that a single query returns. If the query volume is too high, it can cause performance issues and increase latency.

Tuning for query volume is opposite might require special strategies.

Read more about scaling for query volume in Scaling for Query Volume

Dépôt GitHub

qdrant/skills
Chemin: skills/qdrant-scaling
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agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcursorembeddings

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