Una perspectiva de ingeniería: ¿Por qué Milvus es una opción convincente para tus aplicaciones?
Las bases de datos vectoriales son esenciales para la gestión moderna de datos y son frecuentes en la creación de aplicaciones que van desde sistemas de recomendación y chatbots hasta inteligencia general artificial (AGI) y generación aumentada por recuperación (RAG). En este panorama dinámico, Milvus es el pionero, y su lanzamiento reciente, Milvus 2.3, introduce numerosas funciones y mejoras nuevas y emocionantes.
En este blog, exploraremos Milvus 2.3 desde una perspectiva de ingeniería y compartiremos ideas sobre por qué Milvus 2.3 es una excelente opción para usuarios nuevos y existentes desde tres ángulos cruciales: selección de bases de datos, experiencia de desarrollo y fiabilidad del sistema.
Equilibrar rendimiento, coste y escalabilidad
Al seleccionar una base de datos vectorial, la mayoría de los usuarios consideran tres factores principales: rendimiento, coste y escalabilidad. La serie anterior Milvus 2.x priorizaba la escalabilidad, lo que la hacía adaptable a diversos entornos y capaz de almacenar y buscar miles de millones de vectores. Milvus 2.3 da un paso más en la optimización de su escalado al permitir transiciones fluidas de millones a miles de millones de vectores, utilizando su separación de almacenamiento y cómputo nativa de la nube.
Milvus 2.3 también ofrece a los usuarios múltiples opciones de despliegue para rendimiento y coste, incluidas opciones docker de GPU, CPU (ARM64 y x86), y opciones de Kubernetes (Milvus Operator y Helm).
Los usuarios que priorizan el rendimiento pueden seleccionar Milvus 2.3 con el docker de GPU, que ofrece un rendimiento de 3 a 10 veces más rápido que la opción de CPU.
Los usuarios sensibles al coste pueden elegir la opción ARM64 de Milvus, que es más económica y mantiene al mismo tiempo un rendimiento razonable.
Milvus 2.3 también admite MMap, una llamada al sistema UNIX que asigna archivos y otros objetos a la memoria, aumentando así significativamente la capacidad de datos de una sola máquina con costes reducidos. Según los resultados de nuestras pruebas, con el soporte de MMap, Milvus puede duplicar su capacidad de datos mientras limita la degradación del rendimiento a menos del 20%. Continuaremos optimizando esta función en el próximo Milvus 2.3.1, con el objetivo de expandir la capacidad de datos hasta 20 veces más de lo que es actualmente.
Potenciar a los desarrolladores con simplicidad
Las aplicaciones modernas exigen más que funcionalidades primarias de búsqueda vectorial como inserción, eliminación y recuperación. Por ejemplo, diferentes aplicaciones requieren diferentes consultas, como consultas vectoriales top-k, consultas basadas en distancia y consultas filtradas por atributos. Además, estas apps pueden exigir otros métodos para calcular la distancia vectorial, incluida la distancia euclidiana (L2), el producto interno (IP) y la similitud coseno (COSINE).
Milvus 2.3 ha mejorado su API para satisfacer todos estos requisitos diversificados, haciendo que el desarrollo sea más sencillo. Por ejemplo, la nueva función upsert simplifica la gestión de datos al combinar la inserción de datos y las actualizaciones en una sola línea de código. El índice ScaNN proporciona indexación de alto rendimiento, ofreciendo una velocidad de consulta más rápida que las versiones anteriores.
Milvus también admite la integración de datos con otros productos al proporcionar herramientas de migración y capacidades de captura incremental de datos para agilizar la gestión de datos.
Garantizar estabilidad y disponibilidad de segundo nivel
Milvus ha demostrado ser fiable y estar disponible para entornos de producción gracias a su optimización continua.
La serie 2.1.x introdujo la replicación de memoria, mejorando significativamente la estabilidad de su sistema. La serie 2.2.x añadió capacidades de aislamiento de fallos para grupos de recursos, mejorando la resiliencia de su sistema. Basándose en los éxitos de versiones anteriores, Milvus 2.3 introduce Look Aside Load Balancer, que proporciona una detección aún más rápida de eventos de nodos y garantiza la conmutación por error y la expansión de recursos a nivel de segundos.
Milvus 2.3 también incluye una mejor gestión de memoria, actualizaciones progresivas mejoradas y soporte para un número más significativo de tablas en un solo clúster, lo que resulta en mejoras adicionales en la estabilidad general del sistema.
Conclusión
En un panorama de bases de datos vectoriales que evoluciona rápidamente, Milvus 2.3 se destaca como un referente de excelencia. Ofrece todo lo que los usuarios necesitan en una base de datos vectorial moderna: alto rendimiento, escalabilidad, disponibilidad, estabilidad y rentabilidad.
A medida que la tecnología continúa avanzando, también lo hace Milvus. Seguiremos optimizando Milvus incansablemente e introduciremos funciones de vanguardia en próximas versiones, como la eliminación de expresiones, el despliegue fluido en la nube de Azure, el soporte mejorado para arrays, la optimización de valores predeterminados/nulos y la adición dinámica de columnas. Mantente atento.
Este viaje no es uno que emprendamos solos. Invitamos a toda la comunidad a explorar activamente Milvus, compartir sus perspectivas y contribuir a la evolución continua de esta notable tecnología.
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