Milvusアーキテクチャの概要

Faiss、HNSW、DiskANN、SCANNなどの一般的なベクトル検索ライブラリの上に構築されたMilvusは、数百万、数十億、あるいは数兆のベクトルを含む高密度ベクトルデータセットの類似検索のために設計されました。先に進む前に、埋め込み検索の基本原理をよく理解してください。

Milvusはまた、データのシャーディング、ストリーミングデータの取り込み、動的スキーマ、ベクトルとスカラーデータを組み合わせた検索、マルチベクトルとハイブリッド検索、スパースベクトル、その他多くの高度な機能をサポートしています。このプラットフォームはオンデマンドでパフォーマンスを提供し、あらゆる埋め込み検索シナリオに合わせて最適化することができます。最適な可用性と弾力性のために、Kubernetesを使用してMilvusをデプロイすることをお勧めします。

Milvusは、ストレージとコンピューティングの分離とコンピューティングノードの水平スケーラビリティを特徴とする共有ストレージアーキテクチャを採用しています。データプレーンとコントロールプレーンの分離という原則に従い、Milvusはアクセスレイヤー、コーディネータサービス、ワーカーノード、ストレージという4つのレイヤーで構成されている。これらのレイヤーは、スケーリングやディザスタリカバリに関しては相互に独立している。

アーキテクチャ図

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• Milvusにおけるコンピューティングとストレージの分離について学ぶ
• Milvusの主要コンポーネントについて学ぶ