🚀 Попробуйте Zilliz Cloud, полностью управляемый Milvus, бесплатно — ощутите 10-кратное увеличение производительности! Попробовать сейчас>

milvus-logo
LFAI
  • Home
  • Blog
  • Объявление о всеобщей доступности Milvus 2.0

Объявление о всеобщей доступности Milvus 2.0

  • News
January 25, 2022
Xiaofan Luan

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:

  1. Неструктурированные данные занимают доминирующие объемы по сравнению с традиционными структурированными данными.
  2. Свежесть данных никогда не была так важна. Ученые, занимающиеся изучением данных, стремятся к своевременному получению данных, а не к традиционному компромиссу T+1.
  3. 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.

Try Managed Milvus for Free

Zilliz Cloud is hassle-free, powered by Milvus and 10x faster.

Get Started

Like the article? Spread the word

Продолжить чтение