宣布 Milvus 2.0 全面上市

親愛的Milvus社群成員和朋友們：

今天，在第一個Release Candidate (RC)公開六個月之後，我們很高興地宣布Milvus 2.0已經可以通用(GA)並準備生產！這是一段漫長的旅程，我們感謝社區貢獻者、使用者以及 LF AI & Data 基金會等所有人，是他們一路協助我們實現這個目標。

處理數十億高維數據的能力對現今的 AI 系統來說是一件大事，而且是有充分理由的：

1. 相較於傳統的結構化資料，非結構化資料在數量上佔有主導地位。
2. 資料的新鮮度從未如此重要。資料科學家渴望及時的資料解決方案，而不是傳統的 T+1 折衷方案。
3. 因此，Milvus 2.0 出現了。Milvus 是一種資料庫，可協助大規模處理高維資料。它專為雲端設計，能夠在任何地方執行。如果您有追蹤我們的 RC 版本，您就會知道我們花了很大的心力讓 Milvus 更穩定、更容易部署和維護。

Milvus 2.0 GA 現在提供

實體刪除

作為一個資料庫，Milvus 現在支援按主鍵刪除實體，稍後也會支援按表達式刪除實體。

自動負載平衡

Milvus 現在支援外掛式負載平衡政策，以平衡每個查詢節點和資料節點的負載。由於計算與儲存的分離，平衡只需幾分鐘即可完成。

移交

一旦成長中的片段透過 flush 封存，交接任務會以索引的歷史片段取代成長中的片段，以改善搜尋效能。

資料壓縮

資料壓縮是一項背景工作，可將小區段合併為大區段，並清理邏輯刪除的資料。

支援嵌入式 etcd 與本機資料儲存

在 Milvus 獨立模式下，我們只需要幾個配置就可以移除 etcd/MinIO 的依賴。本機資料儲存也可當作本機快取，避免將所有資料載入主記憶體。

多語言 SDK

除了PyMilvus 之外，Node.js、Java和GoSDK 現在也可立即使用。

Milvus K8s Operator

Milvus Operator提供簡易的解決方案，以可擴充和高可用性的方式，部署和管理完整的 Milvus 服務堆疊，包括 Milvus 元件和其相關的相依性 (例如 etcd、Pulsar 和 MinIO)，到目標Kubernetes集群。

協助管理 Milvus 的工具

我們要感謝Zilliz對管理工具的卓越貢獻。我們現在有了Attu，它允許我們透過直觀的 GUI 與 Milvus 互動，還有Milvus_CLI，一個管理 Milvus 的命令列工具。

感謝所有 212 位貢獻者，社群在過去 6 個月內完成了 6718 次提交，並關閉了大量的穩定性和效能問題。在 2.0 GA 發佈後，我們將馬上開放我們的穩定性和效能基準報告。

下一步是什麼？

功能性

字串類型支援將是 Milvus 2.1 的下一個殺手功能。我們也將引入生存時間（TTL）機制和基本的 ACL 管理，以更好地滿足用戶的需求。

可用性

我們正在重構查詢協調排程機制，以支援每個區段的多重記憶體副本。有了多個活躍的副本，Milvus 可以支援更快的故障移轉和推測執行，以縮短停機時間至幾秒之內。

效能

效能基準結果即將在我們的網站上提供。在接下來的版本中，我們預期會看到令人印象深刻的效能改善。我們的目標是將小型資料集的搜尋延遲時間減半，並將系統吞吐量提高一倍。

易於使用

Milvus 的設計可在任何地方執行。在接下來的幾個小版本中，我們將在 MacOS (M1 和 X86) 和 ARM 伺服器上支援 Milvus。我們也會提供嵌入式 PyMilvus，讓您可以簡單地pip install Milvus，而不需要複雜的環境設定。

社群管理

我們將精簡會員規則，釐清貢獻者角色的要求與責任。此外，我們也正在開發一個導師計畫；對雲原生資料庫、向量搜尋和/或社群治理有興趣的人，歡迎與我們聯絡。

對於最新的 Milvus GA 版本，我們感到非常興奮！一如往常，我們很樂意聽取您的意見。如果您遇到任何問題，請隨時透過GitHub或Slack 聯絡我們。

最誠摯的問候

栾小凡

Milvus 專案維護員

由Claire Yu 編輯