К основному содержанию
скилл CX Codex

qdrant-scaling · qdrant — скилл для Claude Code: решения по масштабированию

Скилл разбирает симптом кластера Qdrant и открывает нужный файл с рекомендациями: шардинг, QPS, хвостовая задержка, арендаторы.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает qdrant-scaling

Скилл работает как маршрутизатор. Вы описываете проблему — «данные не влезают на один узел», «CPU упёрся», «p99 слишком высокий», «слишком много арендаторов» — и он по таблице соответствий выбирает файл с разбором. Дальше читает его и отвечает уже оттуда, а не с главной страницы: в самой инструкции лежит только маршрутизация.

Внутри — набор вложенных файлов под разные ситуации: рост объёма данных, пропускная способность, задержка отдельного запроса, большие limit и пагинация, изоляция арендаторов, скользящее окно по времени, вертикальное и горизонтальное масштабирование. Если под описание подходят две строки, скилл читает оба файла. Инструменты ограничены чтением и поиском по файлам: Read, Grep, Glob.

Есть подводный камень, который стоит держать в голове. Задержка и пропускная способность тянут число сегментов в разные стороны: для низкой задержки сегментов нужно больше, ближе к числу ядер CPU (default_segment_number: 16), для throughput — меньше и крупнее (default_segment_number: 2). Выберете не то направление — станет хуже, чем было. Скилл как раз для того, чтобы не перепутать.

Какие задачи решает

  • понять, сколько узлов нужно под текущий объём данных
  • выбрать между вертикальным и горизонтальным масштабированием
  • поднять QPS, когда CPU загружен под потолок
  • срезать p99 и хвостовую задержку отдельного запроса
  • ускорить пагинацию и scroll при больших limit

Примеры запросов агенту

  • Данные перестали влезать на один узел Qdrant — что делать, шардить или докупать железо?
  • p99 вырос, а QPS в норме. Как срезать хвостовую задержку?
  • У меня много арендаторов, по коллекции на каждого. Как это масштабировать?

Как установить qdrant-scaling

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/qdrant-scaling/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/qdrant-scaling/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о qdrant-scaling

Как установить qdrant-scaling в Claude?

Выполните npx skills add qdrant/skills --skill qdrant-scaling -a claude-code. После этого файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/qdrant-scaling/SKILL.md.

Что делает qdrant-scaling?

Сопоставляет симптом вашего кластера Qdrant со строкой в таблице маршрутизации и читает соответствующий файл с рекомендациями. Ответ строится по этому файлу, а не по общей странице.

Почему скилл предупреждает про число сегментов?

Потому что задержка и пропускная способность требуют противоположных значений. Для низкой задержки сегментов нужно больше, для throughput — меньше и крупнее. Ошибка в направлении ухудшает исходную проблему.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: qdrant-scaling
description: "Guides Qdrant scaling decisions. Use when someone asks 'how many nodes do I need', 'data doesn't fit on one node', 'need more throughput or QPS', 'CPU is pegged / can't keep up with the request rate', 'one query is slow / p99 or tail latency too high', 'cluster is slow', 'too many tenants', 'vertical or horizontal', 'how to shard', 'need to add capacity', 'large limit / pagination / scroll is slow', or 'only recent data matters / expiring old vectors / retention window'."
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
---

# Qdrant Scaling

Route first, then answer. Match the user's symptom in the table, `Read` that file, and answer from it.
Do not answer from this page alone: it contains routing only, not the guidance. If two rows match, read both.

| The user says | Read |
|---|---|
| Data does not fit on a single node, running out of disk or memory as the dataset grows | `scaling-data-volume/SKILL.md` |
| Need to shard the collection across more nodes, data outgrew one node | `scaling-data-volume/SKILL.md` |
| Cannot handle enough parallel queries, need higher QPS or throughput | `scaling-qps/SKILL.md` |
| Can't hold the request rate, CPU is pegged | `scaling-qps/SKILL.md` |
| A single query is too slow, need to cut the tail latency of individual requests | `minimize-latency/SKILL.md` |
| p99 or tail latency too high, but traffic/QPS is fine | `minimize-latency/SKILL.md` |
| Queries return very large result sets and slow down | `scaling-query-volume/SKILL.md` |
| Large `limit`, top-1000 queries, pagination, scroll across shards | `scaling-query-volume/SKILL.md` |
| Many tenants or customers, one collection each, tenant isolation | `scaling-data-volume/tenant-scaling/SKILL.md` |
| Only recent data matters, retention, expiring old vectors, time-based rotation | `scaling-data-volume/sliding-time-window/SKILL.md` |
| Single node no longer fits the workload, before deciding to shard | `scaling-data-volume/vertical-scaling/SKILL.md` |
| Already vertically maxed out, need more nodes, resharding | `scaling-data-volume/horizontal-scaling/SKILL.md` |

Latency and throughput pull opposite ways on segment count.
For latency, increase segments toward the CPU core count (`default_segment_number: 16`).
For throughput, use fewer and larger segments (`default_segment_number: 2`).
Applying the wrong direction makes the reported problem worse.

© qdrant · Apache-2.0 · qdrant/skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Данные и базы» →

Сначала — qdrant-scaling от других авторов.

qdrant-scaling официальный github Помогает выбрать стратегию масштабирования кластера Qdrant под объем данных, задержки или пропускную способность. 61установок qdrant-deployment-options официальный github Помогает выбрать способ развертывания векторной базы Qdrant под конкретные требования к задержке сети, контролю данных и масштабированию. 61установок qdrant giuseppe-trisciuoglio Скилл даёт шаблоны интеграции векторной базы Qdrant в Java и Spring Boot через LangChain4j. Помогает настроить семантический поиск и хранилище эмбеддингов для RAG. CX Codex +1 3 700установок qdrant-version-upgrade официальный github Объясняет правила обновления Qdrant и его SDK без простоя сервиса и потери данных. Пригодится при миграции версий векторной базы и планировании rolling upgrade. 59установок rag-infrastructure devops-skills Скилл для сборки RAG-конвейера: загрузка документов, эмбеддинги, векторное хранилище, гибридный поиск и ответы LLM по найденному контексту. CX Codex +1 325установок vector-database-ops devops-skills Скилл для развёртывания и настройки векторных баз: Qdrant, Weaviate, pgvector, Pinecone. Пригодится, когда RAG или семантический поиск уходят в прод. CX Codex +1 310установок render-scaling Render Помогает настроить автмасштабирование, выбрать план инстанса и разобраться с лимитами Render прямо из чата с агентом. CX Codex +1 354установок

Из того же набора6

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой