Visão geral da arquitetura do Milvus

Construído com base em bibliotecas populares de pesquisa vetorial, incluindo Faiss, HNSW, DiskANN, SCANN e outras, o Milvus foi concebido para pesquisa por semelhança em conjuntos de dados vectoriais densos contendo milhões, milhares de milhões ou mesmo triliões de vectores. Antes de prosseguir, familiarize-se com os princípios básicos da recuperação por incorporação.

O Milvus também suporta a fragmentação de dados, a ingestão de dados em fluxo contínuo, o esquema dinâmico, a pesquisa que combina dados vectoriais e escalares, a pesquisa multi-vetorial e híbrida, o vetor esparso e muitas outras funções avançadas. A plataforma oferece desempenho a pedido e pode ser optimizada para se adaptar a qualquer cenário de recuperação de incorporação. Recomendamos a implantação do Milvus usando o Kubernetes para obter disponibilidade e elasticidade ideais.

O Milvus adopta uma arquitetura de armazenamento partilhado com desagregação do armazenamento e da computação e escalabilidade horizontal para os seus nós de computação. Seguindo o princípio da desagregação do plano de dados e do plano de controlo, o Milvus é composto por quatro camadas: camada de acesso, serviço coordenador, nó de trabalho e armazenamento. Estas camadas são mutuamente independentes quando se trata de escalonamento ou de recuperação de desastres.

Diagrama de arquitetura

De acordo com a figura, as interfaces podem ser classificadas nas seguintes categorias:

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

O que se segue

• Saiba mais sobre a desagregação de computação/armazenamento em Milvus
• Saiba mais sobre os principais componentes do Milvus.