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- 文档更新于 2.1.4 版本公布之际，很快乐和大家分享 Milvus 的新变动和产品的成长。
- Zilliz 合伙人兼技术总监 栾小凡
继年初公布 Milvus 2.0 版本之后，在数百位 Milvus 社区贡献者六个月的共同努力下，咱们在早些时候公布了 Milvus 2.1 版本，通过两个月的数次迭代，版本趋于稳定，被国内外头部厂商信赖和抉择应用。
在此次大版本更新中，最为重要的两个关键词莫过于：易用性 和性能。
为了可能买通算法工程师笔记本到海量向量召回生产场景的“最初一公里”，在这个令人激动的版本中，咱们除了在程序性能、可扩展性、安全性、可观测性方面做出了诸多改良之外，还减少了以下新个性：字符串数据类型、Kafka 音讯队列、Embedded 形式运行 Milvus。
性能晋升：3.2 倍只是开始
相较于传统 KNN 检索，Milvus 此前提供的 ANN 检索形式尽管曾经带来了质的飞跃。然而，当用户面向亿级大规模向量数据的召回场景时，吞吐量和提早仍旧存在很大的挑战。
在 Milvus 2.1 中，咱们次要进行了五个方面的性能改良和性能晋升。
更高效的路由协定：5ms 检索提早
在 Milvus 2.1 中，咱们设计了全新的路由协定，并在检索链路中去除了对音讯队列的依赖，让小数据集场景下的检索提早失去了大幅升高。结果显示，以后版本的 Milvus 在百万数据规模的测试中，提早可能达到 5ms 左右，足以满足搜寻、举荐等在线要害链路对于提早的刻薄要求。
更高性能的并发模型：3.2 倍性能晋升
在 Milvus 2.1 中，咱们对并发模型也进行了调整。在以后版本中，咱们引入了新的代价评估模型和并发调度器。实现了两个要害能力：并发管制和小查问合并。
前者保障了咱们既不会存在大量并发申请争抢 CPU 和缓存资源的状况，也不会因为并发太少而导致 CPU 无奈被齐全利用；后者则是通过在调度器层面智能地合并申请参数统一的小 nq 查问，可能解决在查问 nq 较小、并发又十分高的场景下 Milvus 的性能压力。在这个场景下，业务不须要批改任何一行代码就可能取得 3.2 倍的性能晋升。
残缺的性能测试报告目前曾经在官网公开：《Milvus 2.1 Benchmark Test Report》。
平安高效的内存多正本机制
在 Milvus 2.1 中，咱们引入了内存多正本机制。除了可能晋升零碎在小数据规模下的扩展性和可用性之外，还可能解决读 QPS 较高场景下的性能压力。
这个新机制相似传统数据库中的只读正本性能，可能通过加机器来简略实现零碎的横向扩大。特地适宜泛滥向量检索利用场景中的举荐零碎利用场景，满足惯例举荐零碎在小数据集场景下提供远超单机性能限度的 QPS 的需要。
在接下来的版本演进中，咱们将基于多正本机制进一步实现 Hedged Read 机制，让零碎可能在“故障复原场景”下避开有问题的正本，快速访问数据和性能失常的正本，充分利用内存冗余晋升零碎的可用性。
高性能的数据加载实现
Milvus 2.1 中，最初一个性能晋升的改变来自于对数据加载的优化。在以后版本的 Milvus 中，咱们引入了 Zstandard（zstd），对 Binlog 进行实时数据压缩，大幅缩小了数据加载过程中的网络开销，以及对象存储和音讯队列中数据所占用的空间。
除此之外，通过引入 Golang 协程池技术，Milvus 实现了在管制内存资源最大使用量的状况下，并发加载 Segment，同样大幅升高了故障复原工夫，以及加载数据所须要的工夫。
重磅性能：字符串类型反对与标量索引
向量数据库场景中最常见的用户需要之一是属性过滤，例如“寻找价格在 200～300 元区间与某个用户爱好类似的商品”、“找到带有向量数据库这个关键词并和云原生话题相干的文章”。
在新版本的 Milvus 中，咱们反对了变长字符串的数据类型，用户能够将字符串类型用做主键，并作为后果进行输入。当然，也能够基于字符串类型实现比拟过滤和前缀匹配。
为了解决以往数据过滤慢的问题，新版本中还减少了针对标量数据的倒排索引实现。
咱们基于 Succinct MARISA-trie 实现了字符串类型的倒排索引，可能以极低的内存耗费将全副数据加载进内存，疾速进行字符串的比拟过滤和前缀匹配操作。相比拟 Python 字典的实现，咱们仅须要十分之一的内存耗费，就可能实现全副数据的加载并提供查问能力。
在将来的版本中，Milvus 将会继续投入标量查问相干的性能建设，反对更多标量索引类型以及查问算子，提供基于磁盘存储的标量查问能力，继续升高标量数据的存储和应用老本。
易用性晋升：让零碎更好用
Milvus 反对应用 Kafka 作为音讯队列
让 Milvus 应用 Apache Kafka 作为流式存储组件，始终以来是 Milvus 社区中用户呼声最高的性能之一。
得益于 Milvus 2.x 版本中更好的形象封装，以及来自 Confluent 公司奉献的 Go Kafka SDK，在 Milvus 2.1 版本中，咱们提供了一个新的性能：用户能够自行抉择配置应用 Pulsar 或者 Kafka 作为流式存储组件。
生产级别的 Java SDK 正式公布
通过测试团队的紧密测试，Milvus Java SDK 正式公布。Java SDK 具备了与 Python SDK 完全一致的能力，并且领有更好的并发性能。在接下来的产品布局中，咱们将和社区的同学们一起欠缺 Java SDK 的文档及应用案例。
晚些时候，Go SDK 和 RESTful SDK 也将进入生产级别的版本公布，敬请期待！
可观测性和可维护性晋升
Milvus 2.1 减少了重要的性能监控指标，如：向量插入计数、检索提早记录、检索吞吐量记录、节点内存开销、CPU 资源开销。
此外，在新版本中，咱们对于日志输入也进行了大幅优化，当初用户可能通过调整日志级别，缩小日志打印量，更加不便直观地观测零碎的运行状况。
Embedded Milvus
Milvus 的呈现极大地简化了海量大规模数据检索场景下检索服务的部署。然而，不论是应用 Docker 还是 K8s，对于想要在更小规模数据上实现算法验证的数据科学家来说，零碎部署的过程仍旧比较复杂。
随着 Embedded Milvus 的引入，咱们当初能够应用 pip 来实现 Milvus 的装置，如同应用 PyRocksDB 和 PySQLite 一样。Embedded Milvus 反对单机和集群版 Milvus 的所有性能，让用户可能在无需批改任何代码的状况下，轻松地从笔记本电脑切换到分布式生产环境，大大减少算法工程师应用 Milvus 进行原型验证的老本。
心动不如口头：体验开箱即用的向量检索
除了以上内容之外，咱们在稳定性和可扩展性上也做出了很大的晋升，期待您的应用！
如果您在应用过程中遇到了问题，或者有好的倡议，欢送与咱们分割！
文章补充材料
- Milvus 2.1 版本 Release Notes
- Milvus 装置文档
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