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2021 年的 Milvus - 年度回顧

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January 07, 2022
Xiaofan Luan

2021年對於Milvus這個開源專案來說,是令人驚喜的一年。我想在此感謝所有 Milvus 的貢獻者和使用者,以及合作夥伴,感謝他們為如此傑出的一年所做的貢獻。

今年給我印象最深刻的時刻之一是 Milvus 2.0 的發行。在我們開始這個專案之前,只有少數的社群成員相信我們可以提供世界上最先進的向量資料庫,但現在我可以自豪的說,Milvus 2.0 GA 已經可以投入生產。

我們已經在為 2022 年的一系列令人振奮的新挑戰而努力,但我認為慶祝一下我們去年取得的一些重大進展會很有趣。以下是其中幾項:

社區成長

首先,這是來自 GitHub 和 Slack 的社群統計摘要。截至 2021 年 12 月底

  • 貢獻者從 2020 年 12 月的 121 位增加到 2021 年 12 月的 209 位 (增加了 172%)

  • 星星從 2020 年 12 月的 4828 個增加到 2021 年 12 月的 9090 個 (增加了 188%)

  • 叉子從 2020 年 12 月的 756 個增加到 2021 年 12 月的 1383 個(增加了 182)

  • Slack 會員從 2020 年 12 月的 541 人增加到 2021 年 12 月的 1233 人 (增加 227%)

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社群治理與宣傳

Milvus 於 2019 年 10 月首次開放原始碼時,我們的團隊和社群都比較小,因此專案自然主要由幾位核心團隊成員治理。但自此之後,社群大幅成長,我們意識到需要一個更好的系統來管理專案,這樣才能更有效率地歡迎新的貢獻者。

因此,我們在 2021 年任命了 5 位新的維護員,負責追蹤正在進行的工作和報告的問題,以確保這些問題能及時得到審核和合併。這五位維護者的 GitHub ID 分別是 @蕭凡侶; @叢其霞; @scsven; @czs007; @楊亮567。如果您在 PR 方面需要幫助,請隨時聯繫這些維護者。

我們也推出了Milvus Advocate Program,歡迎更多人加入,分享您的經驗,為社群成員提供幫助,並獲得認同的回報。

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(圖片: Milvus GitHub 貢獻者,使用 dynamicwebpaige 的專案製作 )

Milvus 專案公告與里程碑

  1. 版本發行數:14
  1. Milvus v2.0.0 GA 支援的 SDK
  • PyMilvus (可用)

  • Go SDK (可用)

  • Java SDK (可用)

  • Node.js SDK (可用)

  • C++ SDK (開發中)

  1. 推出新的 Milvus 工具:
  1. Milvus 成為 LF AI & Data Foundation 的畢業專案。

  2. Milvus: A Purpose-Built Vector Data Management System 在 SIGMOD'2021 發表)

  3. Milvus 社區論壇啟動。

社群活動

儘管目前 Covid-19 的情況不佳,我們今年仍主辦和參加了許多活動,讓我們的全球社群成員可以見面(大多是虛擬)。我們總共參加了 21 個會議,並主辦了

  • 6 次技術會議
  • 7 次 Milvus 辦公時間
  • 34 次網路研討會
  • 3 次線下聚會

我們正計劃在 2022 年舉辦更多活動。如果您想參加您附近的活動,請查看我們社群論壇中的Events and Meetup分類,查看即將舉行的活動及其地點。如果您想成為我們未來活動的講者或主持人,請透過community@milvus.io 聯絡我們。

展望 2022- 路線圖與公告

社區:

  1. 改善 Milvus 計畫會員制度,吸引/選出更多維護者和提交者,共同建立社群。
  2. 啟動 Mentorship Program,為想要加入社群並做出貢獻的新人提供更多的幫助。
  3. 改善社群文件管理,包括技術文件、使用者指南和社群文件。在 2022 年,希望我們的社群成員可以一起完成 Milvus 手冊,讓大家可以學習如何更好的使用 Milvus。
  4. 加強與其他開源社群的合作與互動,包括上游人工智能社群,以及 Milvus 所依賴的 Kubernetes、MinIO、etcd 和 Pulsar 等社群。
  5. 透過舉辦更多定期的 SIG 會議,變得更以社群為導向。除了目前正在運作的 sig-pymilvus,我們的計劃是在 2022 年有更多的 SIG。

Milvus 專案:

  1. 效能調整

優異的效能一直是使用者選擇 Milvus 的重要原因。在 2022 年,我們計劃開展性能優化專案,將吞吐量和延遲至少提高兩倍。我們也計劃引入記憶體複製,以提高小資料集下的吞吐量和系統穩定性,並支援 GPU 加速索引建立和線上服務。

  1. 功能性

Milvus 2.0 已經支援向量/標量混合搜尋、實體刪除和時間旅行等功能。我們計劃在未來兩個主要版本中支援下列功能:

  • 支援更豐富的資料類型:字串、Blob、地理空間等。
  • 基於角色的存取控制
  • 主索引鍵重複刪除
  • 支援向量上的範圍搜尋 (距離 < 0.8 的搜尋)
  • 支援 Restful API 及其他語言 SDK
  1. 易於使用

在未來一年,我們計劃開發幾個工具,以幫助更好地部署和管理 Milvus。

  • Milvus up: 一個部署元件,可幫助使用者在沒有 K8s 集群的離線環境中啟動 Milvus。它也可以幫助部署監控、追蹤和其他 Milvus 開發。

  • Attu - 我們將持續改善Attu作為我們的叢集管理系統。我們計劃增加健康診斷和索引優化等功能。

  • Milvus DM:資料遷移工具,可將向量從其他資料庫或檔案遷移至 Milvus。我們會先支援 FAISS、HNSW、Milvus 1.0/2.0,然後再支援其他資料庫,例如 MySQL 和 Elasticsearch。

關於作者

栾小凡,Zilliz 合伙人兼工程总监,LF AI & Data Foundation 技术顾问委员会成员。曾先後在甲骨文美國總部、軟體定義存儲初創公司 Hedvig 工作。他加入阿里巴巴雲資料庫團隊,負責 NoSQL 資料庫 HBase 和 Lindorm 的開發。Luan 在康奈爾大學獲得電子計算機工程碩士學位。

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