Visión general de la arquitectura de Milvus

Construido sobre bibliotecas populares de búsqueda vectorial, incluyendo Faiss, HNSW, DiskANN, SCANN y más, Milvus fue diseñado para la búsqueda de similitud en conjuntos de datos vectoriales densos que contienen millones, miles de millones o incluso billones de vectores. Antes de continuar, familiarícese con los principios básicos de la recuperación por incrustación.

Milvus también admite la fragmentación de datos, la ingestión de datos en flujo, el esquema dinámico, la búsqueda combinada de datos vectoriales y escalares, la búsqueda multivectorial e híbrida, el vector disperso y muchas otras funciones avanzadas. La plataforma ofrece rendimiento bajo demanda y puede optimizarse para adaptarse a cualquier escenario de recuperación de incrustación. Recomendamos desplegar Milvus utilizando Kubernetes para una disponibilidad y elasticidad óptimas.

Milvus adopta una arquitectura de almacenamiento compartido que presenta desagregación de almacenamiento y computación y escalabilidad horizontal para sus nodos de computación. Siguiendo el principio de desagregación del plano de datos y el plano de control, Milvus consta de cuatro capas: capa de acceso, servicio coordinador, nodo trabajador y almacenamiento. Estas capas son mutuamente independientes cuando se trata de escalado o recuperación ante desastres.

Diagrama_de_arquitectura

Según la figura, las interfaces pueden clasificarse en las siguientes categorías:

• DDL / DCL: createCollection / createPartition / dropCollection / dropPartition / hasCollection / hasPartition
• DML / Produce: insert / delete / upsert
• DQL: búsqueda / consulta

Más información

• Más información sobre la desagregación de cálculo/almacenamiento en Milvus
• Conozca los componentes principales de Milvus.