Annuncio della disponibilità generale di Milvus 2.0
Cari membri e amici della comunità Milvus:
Oggi, sei mesi dopo che la prima Release Candidate (RC) è stata resa pubblica, siamo entusiasti di annunciare che Milvus 2.0 è General Available (GA) e pronto per la produzione! È stato un lungo viaggio e ringraziamo tutti coloro - collaboratori della comunità, utenti e LF AI & Data Foundation - che ci hanno aiutato a realizzarlo.
La capacità di gestire miliardi di dati ad alta dimensionalità è una questione importante per i sistemi di intelligenza artificiale al giorno d'oggi, e per buone ragioni:
- I dati non strutturati occupano volumi dominanti rispetto ai tradizionali dati strutturati.
- La freschezza dei dati non è mai stata così importante. I data scientist sono desiderosi di soluzioni tempestive per i dati, piuttosto che il tradizionale compromesso T+1.
- I costi e le prestazioni sono diventati ancora più critici, eppure esiste ancora un grande divario tra le soluzioni attuali e i casi d'uso reali. Da qui nasce Milvus 2.0. Milvus è un database che aiuta a gestire dati ad alta dimensionalità su scala. È progettato per il cloud e può essere eseguito ovunque. Se avete seguito i nostri rilasci RC, sapete che ci siamo impegnati a fondo per rendere Milvus più stabile e più facile da distribuire e mantenere.
Milvus 2.0 GA offre ora
Eliminazione delle entità
Come database, Milvus supporta ora la cancellazione di entità per chiave primaria e più avanti supporterà la cancellazione di entità per espressione.
Bilanciamento automatico del carico
Milvus supporta ora la politica di bilanciamento del carico tramite plugin per bilanciare il carico di ogni nodo di query e di ogni nodo di dati. Grazie alla disaggregazione del calcolo e dello storage, il bilanciamento avviene in un paio di minuti.
Trasferimento
Una volta che i segmenti in crescita sono stati sigillati attraverso il flush, le attività di handoff sostituiscono i segmenti in crescita con segmenti storici indicizzati per migliorare le prestazioni di ricerca.
Compattazione dei dati
La compattazione dei dati è un'attività in background per unire segmenti piccoli in segmenti grandi e pulire i dati logici eliminati.
Supporto per etcd incorporato e per l'archiviazione locale dei dati
In modalità standalone, Milvus può rimuovere la dipendenza da etcd/MinIO con poche configurazioni. L'archiviazione locale dei dati può anche essere usata come cache locale per evitare di caricare tutti i dati nella memoria principale.
SDK multilingue
Oltre a PyMilvus, sono ora pronti all'uso gli SDK per Node.js, Java e Go.
Operatore Milvus K8s
Milvus Operator fornisce una soluzione semplice per distribuire e gestire un intero stack di servizi Milvus, compresi i componenti Milvus e le relative dipendenze (ad esempio etcd, Pulsar e MinIO), sui cluster Kubernetes di destinazione in modo scalabile e altamente disponibile.
Strumenti che aiutano a gestire Milvus
Dobbiamo ringraziare Zilliz per il fantastico contributo degli strumenti di gestione. Ora abbiamo Attu, che ci permette di interagire con Milvus tramite una GUI intuitiva, e Milvus_CLI, uno strumento a riga di comando per gestire Milvus.
Grazie a tutti i 212 collaboratori, la comunità ha completato 6718 commit negli ultimi 6 mesi e sono stati chiusi molti problemi di stabilità e prestazioni. Apriremo il nostro rapporto di benchmark sulla stabilità e le prestazioni subito dopo il rilascio della versione 2.0 GA.
Cosa ci aspetta?
Funzionalità
Il supporto per i tipi di stringa sarà la prossima caratteristica di Milvus 2.1. Introdurremo anche il meccanismo del time to live (TTL) e la gestione di base delle ACL per soddisfare meglio le esigenze degli utenti.
Disponibilità
Stiamo lavorando per rifattorizzare il meccanismo di schedulazione delle query per supportare repliche multimemoria per ogni segmento. Con più repliche attive, Milvus può supportare un failover più rapido e un'esecuzione speculativa per ridurre i tempi di inattività a un paio di secondi.
Prestazioni
I risultati dei benchmark delle prestazioni saranno presto disponibili sui nostri siti web. Si prevede che le versioni successive vedranno un impressionante miglioramento delle prestazioni. Il nostro obiettivo è quello di dimezzare la latenza di ricerca su insiemi di dati più piccoli e raddoppiare il throughput del sistema.
Facilità d'uso
Milvus è progettato per funzionare ovunque. Nei prossimi rilasci supporteremo Milvus su MacOS (sia M1 che X86) e su server ARM. Offriremo anche PyMilvus incorporato, in modo che possiate semplicemente pip install
Milvus senza dover configurare un ambiente complesso.
Governance della comunità
Raffineremo le regole di adesione e chiariremo i requisiti e le responsabilità dei ruoli di contributore. È in fase di sviluppo anche un programma di mentorship; chiunque sia interessato a database cloud-native, ricerca vettoriale e/o governance della comunità, non esiti a contattarci.
Siamo davvero entusiasti dell'ultimo rilascio di Milvus GA! Come sempre, siamo felici di ascoltare il vostro feedback. Se riscontrate qualche problema, non esitate a contattarci su GitHub o via Slack.
Cordiali saluti,
Xiaofan Luan
Manutentore del progetto Milvus
Modificato da Claire Yu.
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