Présentation des services de migration : déplacez efficacement les données non structurées entre les plateformes
En tant que fournisseur leader de services de base de données vectorielle, chez Zilliz, nous comprenons que le développement d’applications d’IA exceptionnelles repose sur les données elles-mêmes. Cependant, pour traiter efficacement les données non structurées pour les applications d’IA, nous avons identifié plusieurs défis critiques :
Fragmentation des données : Les données des utilisateurs sont dispersées sur plusieurs plateformes, telles que S3, HDFS, Kafka, les entrepôts de données et les lacs de données.
Hétérogénéité des formats de données : Les données non structurées existent dans divers formats, notamment JSON, CSV, Parquet, JPEG, et plus encore.
Absence de solutions complètes : Aucun produit existant ne répond pleinement aux exigences complexes d’un transfert efficace des données non structurées et vectorielles entre les systèmes.
Parmi ceux-ci, l’importation et la transformation efficaces de données non structurées provenant de diverses sources et de différents formats vers des bases de données vectorielles présentent des défis uniques. Ce processus est nettement plus complexe que la gestion des données relationnelles traditionnelles basées sur SQL, un fait que de nombreuses entreprises sous-estiment initialement.
Par conséquent, les organisations qui créent des pipelines de données personnalisés pour les données non structurées rencontrent souvent des difficultés en matière de performances, d’évolutivité et de maintenabilité. Ces problèmes peuvent compromettre la qualité et l’exactitude des données, risquant de saper les insights qu’elles cherchent à obtenir.
Pire encore, de nombreuses entreprises négligent des facteurs cruciaux tels que l’enfermement propriétaire et la reprise après sinistre des données lors du choix de bases de données vectorielles. Cette négligence, due à un manque de sensibilisation ou à une sous-estimation, peut entraîner des complications importantes. L’enfermement propriétaire, en particulier, mérite une attention particulière.
L’impact de l’enfermement propriétaire
L’enfermement propriétaire se produit lorsqu’une organisation devient excessivement dépendante de la technologie propriétaire d’un seul fournisseur, ce qui rend difficile ou coûteux le passage à une autre solution. Ce problème est particulièrement pertinent dans les bases de données vectorielles, car la nature des données vectorielles et l’absence de formats standardisés peuvent rendre la migration des données entre systèmes extrêmement difficile.
L’impact de l’enfermement propriétaire peut être considérable. Il limite la flexibilité d’une organisation à s’adapter à l’évolution des besoins métiers, peut augmenter les coûts au fil du temps et peut freiner l’innovation en liant l’entreprise à l’écosystème d’un seul fournisseur. De plus, il peut entraîner des limitations de performances si la solution choisie ne s’adapte pas correctement à la croissance des besoins de l’organisation.
Lors du choix de solutions de bases de données vectorielles, les organisations doivent privilégier les standards ouverts et l’interopérabilité afin d’atténuer ces risques. Il est également crucial de développer une stratégie claire de gouvernance des données incluant des plans de portabilité des données. Évaluer régulièrement les dépendances aux fonctionnalités spécifiques à un fournisseur peut aider à préserver la flexibilité.
Les défis de la migration des données non structurées
Cependant, même avec ces précautions en place, les organisations doivent être prêtes à relever les défis propres aux bases de données vectorielles. Nous avons constaté que la migration des données entre bases de données vectorielles est bien plus complexe que pour les bases de données relationnelles traditionnelles. Cette complexité souligne l’importance de choisir la bonne solution et montre pourquoi il est essentiel d’éviter l’enfermement propriétaire. Les principaux défis de la migration des bases de données vectorielles comprennent :
Manque d’outils ETL orientés vecteurs : Les outils populaires comme Airbyte et Seatunnel, bien qu’efficaces pour les bases de données relationnelles, rencontrent des difficultés avec les processus des bases de données vectorielles.
Lacunes en matière de capacités des bases de données vectorielles :
De nombreuses bases de données vectorielles ne prennent pas entièrement en charge l’exportation des données
Faible capacité en temps réel pour les données incrémentales
Incompatibilités des schémas de données
En relevant ces défis, les organisations peuvent créer des applications d’IA plus résilientes, flexibles et pérennes, en exploitant véritablement la puissance de leurs données non structurées tout en conservant l’agilité nécessaire pour s’adapter aux futures avancées technologiques.
Présentation des services de migration
Zilliz a développé et publié en open source les Migration Services afin de relever les défis mentionnés ci-dessus, un service basé sur Apache Seatunnel pour les données vectorielles. Plusieurs facteurs ont motivé notre décision de créer Migration Services :
Répondre aux besoins croissants en migration de données : Migration Services est issu de notre Milvus Migration Service, qui a aidé avec succès plus de 100 organisations à migrer des données entre des clusters Milvus. Les demandes des utilisateurs se sont élargies pour inclure des migrations depuis différentes bases de données vectorielles, des moteurs de recherche traditionnels comme Elasticsearch et Solr, des bases de données relationnelles, des entrepôts de données, des bases de données documentaires, et même S3 et des lacs de données vers Milvus.
Prendre en charge le streaming de données en temps réel et l’import hors ligne : À mesure que les capacités des bases de données vectorielles se développent, les utilisateurs ont besoin à la fois d’options de streaming de données en temps réel et d’import par lots hors ligne.
Simplifier la transformation des données non structurées : Contrairement à l’ETL traditionnel, la transformation des données non structurées nécessite des capacités d’IA et de modèles. Migration Services, conjointement avec les Zilliz Cloud Pipelines, permet la vectorisation, le balisage et des transformations complexes, réduisant considérablement les coûts de nettoyage des données et la complexité opérationnelle.
Garantir la qualité des données de bout en bout : Les processus d’intégration et de synchronisation des données sont sujets aux pertes de données et aux incohérences. Migration Services répond à ces préoccupations critiques en matière de qualité des données grâce à des mécanismes robustes de surveillance et d’alerte.
Capacités principales de Migration Services
Construit sur Apache Seatunnel, Migration Services offre :
Des connecteurs riches et extensibles
Un traitement unifié des flux et des lots pour la synchronisation en temps réel et les imports par lots hors ligne
Une prise en charge des instantanés distribués pour la cohérence des données
Des performances élevées, une faible latence et une grande évolutivité
Une surveillance en temps réel et une gestion visuelle
Figure- Comment fonctionnent Migration Services ?
Figure 1 : Comment fonctionnent Migration Services ?
De plus, Migration Services introduit des capacités propres aux vecteurs, telles que la prise en charge de multiples sources de données, la correspondance de schémas et la validation de base des données. Les feuilles de route futures incluent la synchronisation incrémentale, les modes complet plus incrémental, ainsi que des capacités plus avancées de transformation des données.
Pourquoi publier Migration Services en open source ?
Chez Zilliz, nous croyons au pouvoir de l’open source pour stimuler l’innovation et fournir les meilleures solutions aux développeurs. Voici pourquoi nous avons choisi de publier nos Migration Services en open source :
Favoriser un écosystème ouvert de données vectorielles : Nous construisons un écosystème sans dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, vous permettant de choisir et de changer de solutions selon vos besoins.
Attirer des contributeurs : Nous pouvons rendre nos outils plus polyvalents et robustes en tirant parti de l’expertise collective de la communauté des développeurs. Nous vous invitons à ajouter des connecteurs, des sources et du code de transformation.
Redonner à la communauté open source : En tant qu’entreprise de bases de données vectorielles open source, nous nous engageons à partager connaissances et ressources pour faire progresser l’ensemble du domaine.
Améliorer les offres de services cloud : Vos retours sont essentiels pour accélérer l’itération et l’amélioration de nos produits commerciaux. L’ouverture du code source nous permet d’obtenir des contributions précieuses de la communauté.
Notre engagement envers l’ouverture va au-delà du simple partage de code. Dans un écosystème ouvert, nous comprenons que les développeurs ont le choix. Cela nous pousse à viser l’excellence, en veillant à ce que choisir Zilliz soit toujours la meilleure décision pour vos besoins. Que ce soit par une itération rapide, un support complet ou l’expansion des capacités, notre objectif est de gagner votre confiance et votre activité chaque jour en apportant constamment de la valeur.
Feuille de route de Migration Services
À l’avenir, Migration Services continuera d’évoluer. En rendant cet outil open source, nous ne nous contentons pas de répondre aux défis actuels de la gestion des données vectorielles ; nous ouvrons la voie à un avenir plus innovant dans le développement d’applications d’IA.
Figure 2- Feuille de route de Migration Services
Figure 2 : Feuille de route de Migration Services
Notre vision est de créer des outils qui répondent aux besoins des développeurs, et non l’inverse. Nous œuvrons pour un avenir où les technologies des données et de l’IA seront plus accessibles, adaptables et alignées sur les défis de développement du monde réel. Nous invitons la communauté à nous rejoindre dans cette aventure, en contribuant à ce puissant outil de traitement des données non structurées et en en bénéficiant. Ensemble, nous pouvons façonner l’avenir des bases de données vectorielles et créer un écosystème plus ouvert, efficace et innovant pour le développement de l’IA.
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