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Anúncio da disponibilidade geral do Milvus 2.0

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January 25, 2022
Xiaofan Luan

Caros membros e amigos da comunidade Milvus:

Hoje, seis meses após a primeira Release Candidate (RC) ter sido tornada pública, temos o prazer de anunciar que o Milvus 2.0 está General Available (GA) e pronto para produção! Tem sido uma longa jornada e agradecemos a todos - colaboradores da comunidade, utilizadores e a LF AI & Data Foundation - que nos ajudaram a tornar isto possível.

A capacidade de lidar com biliões de dados de alta dimensão é um grande negócio para os sistemas de IA hoje em dia, e por boas razões:

  1. Os dados não estruturados ocupam volumes dominantes em comparação com os dados estruturados tradicionais.
  2. A atualidade dos dados nunca foi tão importante. Os cientistas de dados estão ansiosos por soluções de dados atempadas em vez do tradicional compromisso T+1.
  3. O custo e o desempenho tornaram-se ainda mais críticos e, no entanto, ainda existe uma grande lacuna entre as soluções actuais e os casos de utilização no mundo real. Daí o Milvus 2.0. O Milvus é um banco de dados que ajuda a lidar com dados de alta dimensão em escala. Ele foi projetado para a nuvem com a capacidade de ser executado em qualquer lugar. Se tem seguido os nossos lançamentos RC, sabe que temos feito um grande esforço para tornar o Milvus mais estável e mais fácil de implementar e manter.

Milvus 2.0 GA agora oferece

Eliminação de entidades

Como base de dados, o Milvus suporta agora a eliminação de entidades por chave primária e irá suportar a eliminação de entidades por expressão mais tarde.

Equilíbrio de carga automático

Milvus agora suporta a política de equilíbrio de carga de plugins para equilibrar a carga de cada nó de consulta e nó de dados. Graças à desagregação da computação e do armazenamento, o equilíbrio será efectuado em apenas alguns minutos.

Transferência

Uma vez que os segmentos em crescimento são selados através de flush, as tarefas de handoff substituem os segmentos em crescimento por segmentos históricos indexados para melhorar o desempenho da pesquisa.

Compactação de dados

A compactação de dados é uma tarefa em segundo plano para mesclar segmentos pequenos em segmentos grandes e limpar dados lógicos excluídos.

Suporte a etcd incorporado e armazenamento de dados local

No modo autónomo do Milvus, podemos remover a dependência do etcd/MinIO com apenas algumas configurações. O armazenamento local de dados também pode ser usado como cache local para evitar carregar todos os dados na memória principal.

SDKs multi-linguagem

Para além do PyMilvus, os SDKs Node.js, Java e Go estão agora prontos a usar.

Milvus K8s Operator

O Milvus Operator fornece uma solução fácil para implantar e gerenciar uma pilha completa de serviços Milvus, incluindo os componentes Milvus e suas dependências relevantes (por exemplo, etcd, Pulsar e MinIO), para os clusters Kubernetes de destino de maneira escalável e altamente disponível.

Ferramentas que ajudam a gerir o Milvus

Temos de agradecer ao Zilliz pela fantástica contribuição das ferramentas de gestão. Agora temos o Attu, que nos permite interagir com o Milvus através de uma GUI intuitiva, e o Milvus_CLI, uma ferramenta de linha de comando para gerir o Milvus.

Graças a todos os 212 contribuidores, a comunidade terminou 6718 commits durante os últimos 6 meses, e toneladas de problemas de estabilidade e desempenho foram fechados. Abriremos o nosso relatório de estabilidade e desempenho logo após o lançamento da versão 2.0 GA.

O que vem a seguir?

Funcionalidade

O suporte a tipos de strings será a próxima funcionalidade do Milvus 2.1. Iremos também introduzir o mecanismo de tempo de vida (TTL) e a gestão básica de ACL para melhor satisfazer as necessidades dos utilizadores.

Disponibilidade

Estamos a trabalhar na refatoração do mecanismo de agendamento de coordenadas de consulta para suportar réplicas de memória múltipla para cada segmento. Com múltiplas réplicas activas, Milvus pode suportar failover mais rápido e execução especulativa para encurtar o tempo de inatividade para um par de segundos.

Desempenho

Os resultados de benchmark de desempenho serão disponibilizados em breve nos nossos sítios Web. Prevê-se que as versões seguintes registem uma melhoria impressionante do desempenho. O nosso objetivo é reduzir para metade a latência da pesquisa em conjuntos de dados mais pequenos e duplicar o rendimento do sistema.

Facilidade de utilização

O Milvus foi concebido para funcionar em qualquer lugar. Iremos suportar o Milvus em MacOS (M1 e X86) e em servidores ARM nas próximas pequenas versões. Também ofereceremos PyMilvus embutido para que possa simplesmente pip install Milvus sem uma configuração complexa do ambiente.

Governação da comunidade

Iremos aperfeiçoar as regras de adesão e clarificar os requisitos e responsabilidades das funções de contribuidor. Um programa de mentoria também está em desenvolvimento; para qualquer pessoa que esteja interessada em banco de dados nativo da nuvem, pesquisa vetorial e / ou governança da comunidade, sinta-se à vontade para nos contactar.

Estamos muito entusiasmados com a última versão do Milvus GA! Como sempre, gostamos de ouvir os vossos comentários. Se encontrar algum problema, não hesite em contactar-nos no GitHub ou via Slack.


Com os melhores cumprimentos,

Xiaofan Luan

Mantenedor do Projeto Milvus


Editado por Claire Yu.

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