Blog
Was ist neu in Milvus Version 2.2.5

Was ist neu in Milvus Version 2.2.5

Mar 31, 20231 min read

Was ist neu in Milvus Version 2.2.5

Wir freuen uns, im Namen der Milvus-Community die Veröffentlichung von Milvus 2.2.5 bekannt zu geben. Die Version 2.2.5 enthält einige neue Funktionen und viele Verbesserungen. Dieser Blogbeitrag hebt einige der wichtigsten Funktionen hervor. Eine vollständige Liste der Änderungen finden Sie in den Release Notes.

📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
📚 Docs: https://milvus.io/docs
🛠️ Release Notes: https://milvus.io/docs/release_notes.md#225
🐳 Docker Image: docker pull
🚀 Release: https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.5

Eines der Highlights dieser Version ist die Anwendung eines Sicherheitsfixes für MinIO (MinIO CVE-2023-28432) durch die Aktualisierung auf die neueste MinIO-Version (RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z). Darüber hinaus wurden mehrere Verbesserungen hinzugefügt, darunter die folgende Funktion:

First/Random-Replika-Auswahlrichtlinie — Diese First/Random-Replika-Auswahlrichtlinie wählt Replikate im Round-Robin-Verfahren aus. Wenn das zuerst ausgewählte Replikat fehlschlägt, wählt die Richtlinie nach dem Zufallsprinzip ein anderes Replikat für den Vorgang aus, wodurch der Durchsatz verbessert wird, indem die für den Abschluss benötigte Zeit reduziert wird.

Bitte beachten Sie, dass die Version Milvus 2.2.5 mehrere Fehlerbehebungen und Leistungsverbesserungen enthält. Weitere Details finden Sie daher in den Release Notes.

Zusammenfassung

Zusätzlich zu allen oben aufgeführten Funktionen enthält Milvus 2.2.5 mehrere Fehlerbehebungen und Verbesserungen. Um mehr zu erfahren:

Die vollständige Liste der Änderungen finden Sie in den Release Notes für Version 2.2.5 Download Milvus und erste Schritte

Aktualisiert am Aug 02, 2026

Chris Churilo
Chris Churilo is the VP of Marketing & Community at Zilliz where she leads all community, developer relations, and marketing efforts. Prior to Zilliz, Chris was a founding member of the InfluxData’s go to market efforts and helped propel the time series database platform to dominance in the market. In earlier roles she defined and designed a SaaS monitoring solution at Centroid, and prior to that she was the VP of product management at iPass and was the LOB for several cloud services that required her to track the business and operational metrics and analytics to help identify and resolve issues.

Weiterlesen

Why We Built Vector Lakebase: Rethinking Unstructured Data Architecture for AI

Vector Lakebase: a unified, lake-native data foundation for AI workloads — and an answer to what happens after vector databases succeed.

Smarter Autoscaling in Zilliz Cloud: Always Optimized for Every Workload

With the latest upgrade, Zilliz Cloud introduces smarter autoscaling—a fully automated, more streamlined, elastic resource management system.

Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care

Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.