ブログ
Milvus 2.2.4の新機能

Milvus 2.2.4の新機能

Mar 18, 20230 min read

Milvusコミュニティを代表してMilvus 2.2.4のリリースを発表できることを誇りに思います。2.2.4リリースにはいくつかの新機能と多くの改善が含まれています。このブログポストでは、より顕著な機能のいくつかを紹介します。変更点の完全なリストはリリースノートをご確認ください。

📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
📚 Docs: https://milvus.io/docs
🛠️ リリースノート：https://milvus.io/docs/release_notes.md#224
Docker Image: docker pull milvusdb/milvus
🚀 リリース：https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.4

このリリースのハイライトの一つは、QueryNodesにリソースグループ化を導入したことです。リソース・グループ化とは、特定のクエリ・ノードを他のクエリ・ノードから分離することで、より優れたリソース管理とパフォーマンスの向上を実現します。マルチテナント・シナリオでリソース・グループ化を使用すると、各テナントに適切な数のクエリ・ノードを割り当てることができ、各リソース・グループ内の操作は他のリソース・グループ内の操作から物理的に独立します。

また、以下の機能が強化されました：

コレクション名変更](https://milvus.io/docs/rename_collection.md) - コレクション名変更APIを使用して、コレクションの名前を変更できるようになりました。
Google Cloud Storage のサポート - Milvus が非構造化データのオブジェクトストアとして Google Cloud Storage をサポートしました。
新しいオプション (kwargs: ignore_growing) が検索APIとクエリAPIの両方に追加されました - データの鮮度よりもパフォーマンスを重視する場合、このオプションを有効にすることで、成長しているセグメントの検索をスキップし、挿入を伴う検索シナリオでより良い検索パフォーマンスを提供します。セグメントコンパクションの詳細については、こちらのblogを参照してください。

なお、Milvus 2.2.4ではいくつかのバグフィックスとパフォーマンス向上が行われていますので、詳しくはリリースノートをご覧ください。

要約

上記の機能に加えて、Milvus 2.2.4ではいくつかのバグフィックスと改善が行われています。詳しくは

変更点の全リストはバージョン2.2.4のリリースノートを参照してください。
Milvus](https://hub.docker.com/r/milvusdb/milvus)およびスタートをダウンロードしてください。

article.updateAt

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.

読み続けて

Announcing the General Availability of Zilliz Cloud BYOC on Google Cloud Platform

Zilliz Cloud BYOC on GCP offers enterprise vector search with full data sovereignty and seamless integration.

Build for the Boom: Why AI Agent Startups Should Build Scalable Infrastructure Early

Explore strategies for developing AI agents that can handle rapid growth. Don't let inadequate systems undermine your success during critical breakthrough moments.

Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI

NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.