Объявление о всеобщей доступности Milvus 2.0
Уважаемые участники и друзья сообщества Milvus:
Сегодня, спустя шесть месяцев после обнародования первого Release Candidate (RC), мы с радостью сообщаем, что Milvus 2.0 стал общедоступным (GA) и готов к производству! Это был долгий путь, и мы благодарим всех - участников сообщества, пользователей и LF AI & Data Foundation, - кто помог нам добиться этого.
Способность обрабатывать миллиарды высокоразмерных данных - важная задача для систем ИИ в наши дни, и на то есть веские причины:
- Неструктурированные данные занимают доминирующие объемы по сравнению с традиционными структурированными данными.
- Свежесть данных никогда не была так важна. Ученые, занимающиеся изучением данных, стремятся к своевременному получению данных, а не к традиционному компромиссу T+1.
- Стоимость и производительность стали еще более важными, но все еще существует большой разрыв между существующими решениями и реальными ситуациями в мире. Отсюда - Milvus 2.0. Milvus - это база данных, которая помогает обрабатывать данные высокой размерности в масштабе. Она разработана для облака и может работать везде. Если вы следите за нашими RC-релизами, то знаете, что мы потратили много усилий на то, чтобы сделать Milvus более стабильным и простым в развертывании и поддержке.
Milvus 2.0 GA теперь предлагает
Удаление сущностей
Как база данных, Milvus теперь поддерживает удаление сущностей по первичному ключу, а позже будет поддерживать удаление сущностей по выражению.
Автоматическая балансировка нагрузки
Milvus теперь поддерживает подключаемую политику баланса нагрузки для балансировки нагрузки каждого узла запросов и узла данных. Благодаря дезагрегации вычислений и хранения данных, баланс будет выполнен всего за пару минут.
Handoff
После уплотнения растущих сегментов с помощью flush задачи handoff заменяют растущие сегменты проиндексированными историческими сегментами для повышения производительности поиска.
Уплотнение данных
Уплотнение данных - это фоновая задача по объединению мелких сегментов в крупные и очистке логически удаленных данных.
Поддержка встроенного etcd и локального хранения данных
В автономном режиме Milvus мы можем устранить зависимость от etcd/MinIO с помощью всего нескольких настроек. Локальное хранилище данных также может использоваться в качестве локального кэша, чтобы не загружать все данные в основную память.
Многоязычные SDK
В дополнение к PyMilvus, теперь готовы к использованию SDK для Node.js, Java и Go.
Milvus K8s Operator
Milvus Operator предоставляет простое решение для развертывания и управления полным стеком сервисов Milvus, включая компоненты Milvus и соответствующие зависимости (например, etcd, Pulsar и MinIO), на целевых кластерах Kubernetes в масштабируемой и высокодоступной манере.
Инструменты, помогающие управлять Milvus
Мы должны поблагодарить Zilliz за фантастический вклад в создание инструментов управления. Теперь у нас есть Attu, который позволяет нам взаимодействовать с Milvus через интуитивно понятный графический интерфейс, и Milvus_CLI, инструмент командной строки для управления Milvus.
Благодаря всем 212 контрибьюторам, сообщество завершило 6718 коммитов за последние 6 месяцев, и были закрыты тонны проблем со стабильностью и производительностью. Мы откроем наш отчет о стабильности и производительности вскоре после выхода 2.0 GA.
Что дальше?
Функциональность
Поддержка типов строк станет следующей главной особенностью Milvus 2.1. Мы также добавим механизм времени жизни (TTL) и базовое управление ACL, чтобы лучше удовлетворить потребности пользователей.
Доступность
Мы работаем над рефакторингом механизма планирования коорд запросов для поддержки нескольких реплик памяти для каждого сегмента. С несколькими активными репликами Milvus сможет поддерживать более быстрый отказ и спекулятивное выполнение, чтобы сократить время простоя до пары секунд.
Производительность
Результаты бенчмарков производительности скоро появятся на наших сайтах. В следующих релизах ожидается впечатляющее повышение производительности. Наша цель - вдвое уменьшить задержку поиска при работе с небольшими наборами данных и вдвое увеличить пропускную способность системы.
Простота использования
Milvus разработан для работы в любом месте. В ближайших небольших релизах мы будем поддерживать Milvus на MacOS (как M1, так и X86) и на серверах ARM. Мы также предложим встроенный PyMilvus, чтобы вы могли просто pip install
Milvus без сложной настройки окружения.
Управление сообществом
Мы уточним правила членства и проясним требования и обязанности для ролей контрибьюторов. Также разрабатывается программа наставничества; все, кто интересуется облачными нативными базами данных, векторным поиском и/или управлением сообществом, могут смело обращаться к нам.
Мы очень рады последнему релизу Milvus GA! Как всегда, мы рады услышать ваши отзывы. Если у вас возникнут какие-либо проблемы, не стесняйтесь обращаться к нам на GitHub или в Slack.
С наилучшими пожеланиями,
Сяофань Луань
Мейнтейнер проекта Milvus
Отредактировано Клэр Ю.
- Milvus 2.0 GA теперь предлагает
- Что дальше?
On This Page
Try Managed Milvus for Free
Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.
Get StartedLike the article? Spread the word