マイグレーションサービスのご紹介：プラットフォーム間で非構造化データを効率的に移動
ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)サービスのリーディングプロバイダーとして、私たちZillizは、優れたAIアプリケーションの開発がデータそのものに依存していることを理解しています。しかし、AIアプリケーションのために非構造化データを効率的に処理するために、私たちはいくつかの重要な課題を特定しました：
1.データの断片化：ユーザーデータは、S3、HDFS、Kafka、データウェアハウス、データレイクなど、複数のプラットフォームに散在しています。
2.データフォーマットの不均一性：非構造化データはJSON、CSV、Parquet、JPEGなど様々なフォーマットで存在する。
3.**完全なソリューションの欠如既存の製品では、システム間での効率的な非構造化データおよびベクトル・データ転送の複雑な要件に完全に対応しているものはありません。
その中でも、様々なソースやフォーマットからベクトル・データベースに非構造化データを効率的にインポートし、変換することはユニークな課題です。このプロセスは、従来のSQLベースのリレーショナル・データを扱うよりもはるかに複雑であり、多くの企業は当初、この事実を過小評価していました。
その結果、非構造化データ用にカスタムデータパイプラインを構築する企業は、パフォーマンス、スケーラビリティ、保守性で苦労することが多い。これらの問題は、データの品質と正確性を損ない、得ようとする洞察を損なう可能性がある。
さらに悪いことに、多くの企業はベクターデータベースを選択する際に、ベンダーロックインやデータ災害復旧といった重要な要素を見落としている。認識不足や過小評価に起因するこの見落としは、重大な合併症を引き起こす可能性がある。特に、ベンダーロックインには注意が必要です。
ベンダーロックインの影響
ベンダーロックインは、組織が単一のベンダーの独自技術に過度に依存するようになり、他のソリューションに切り替えることが難しくなったり、コストが高くついたりする場合に発生します。この問題は、ベクターデータベースにおいて特に顕著である。なぜなら、ベクターデータはその性質上、標準化されたフォーマットがないため、システム間でのデータ移行が非常に困難だからである。
ベンダーロックインの影響は広範囲に及びます。変化するビジネスニーズに適応するための組織の柔軟性が制限され、時間の経過とともにコストが増加する可能性があり、企業を単一のベンダーのエコシステムに縛り付けることでイノベーションが制約される可能性があります。さらに、選択したソリューションが組織のニーズの増大に合わせてうまく拡張できなければ、パフォーマンスの制限につながる可能性もある。
ベクター・データベース・ソリューションを選択する際、組織はこれらのリスクを軽減するために、オープンスタンダードと相互運用性を優先すべきである。データのポータビリティに関する計画を含む、明確なデータガバナンス戦略を策定することも極めて重要である。ベンダー固有の機能への依存度を定期的に評価することで、柔軟性を維持することができる。
非構造化データ移行の課題
しかし、このような予防策を講じたとしても、組織はベクターデータベース特有の課題に備えなければなりません。ベクターデータベース間のデータ移行は、従来のリレーショナルデータベースよりもはるかに複雑であることが分かっています。この複雑さが、適切なソリューションを選択することの重要性を強調し、ベンダーのロックインを避けることが重要である理由を浮き彫りにしています。ベクターデータベースの移行における主な課題は以下の通りです：
ベクトル指向のETLツールの欠如**：AirbyteやSeatunnelのような一般的なツールは、リレーショナルデータベースには効果的ですが、ベクターデータベースのプロセスでは苦労します。
ベクターデータベースの能力差**：
多くのベクターデータベースは、完全なデータエクスポートをサポートしていない。
インクリメンタルデータに対するリアルタイム性に乏しい
データスキーマの不一致
これらの課題に対処することで、企業はより弾力性があり、柔軟性があり、将来を見据えたAIアプリケーションを構築することができ、将来の技術進歩に適応する俊敏性を維持しながら、非構造化データのパワーを真に活用することができる。
マイグレーションサービスのご紹介
Zillizは、上記の課題を解決するために、Apache Seatunnelをベースとしたベクトルデータ向けサービスであるMigration Servicesを開発し、オープンソース化しました。Migration Servicesの構築にはいくつかの要因がありました：
1.**Milvusマイグレーションサービスは、Milvusクラスタ間のデータ移行を100以上の組織で成功させてきたMilvusマイグレーションサービスから発展したものです。ユーザーの要望は、様々なベクトルデータベース、ElasticsearchやSolrのような従来の検索エンジン、リレーショナルデータベース、データウェアハウス、ドキュメントデータベース、さらにはS3やデータレイクからMilvusへの移行を含むまでに成長しています。
2.リアルタイムデータストリーミングとオフラインインポートのサポート: ベクターデータベースの機能が拡大するにつれ、ユーザーはリアルタイムデータストリーミングとオフラインバッチインポートの両方のオプションを必要としています。
3.**従来のETLとは異なり、非構造化データの変換にはAIとモデル機能が必要です。Migration Servicesは、Zilliz Cloud Pipelinesと連携することで、ベクトル埋め込み、タグ付け、複雑な変換を可能にし、データクリーニングコストと運用の複雑さを大幅に削減します。
4.エンド・ツー・エンドのデータ品質の確保：* データの統合や同期プロセスは、データの損失や不整合が発生しやすいものです。マイグレーション・サービスは、堅牢なモニタリングとアラートメカニズムにより、このようなデータ品質に関する重要な懸念に対応します。
マイグレーションサービスのコア機能
Apache Seatunnelの上に構築された移行サービスは以下を提供します：
1.リッチで拡張可能なコネクター
2.リアルタイム同期とオフラインバッチインポートのための統一されたストリームとバッチ処理
3.データ一貫性のための分散スナップショット・サポート
4.高性能、低レイテンシー、スケーラビリティ
5.リアルタイム・モニタリングとビジュアル管理
図- マイグレーションサービスの仕組み](https://assets.zilliz.com/Figure_How_do_Migration_Services_work_508335f0b5.png)
図1：マイグレーション・サービスの仕組み
さらに、マイグレーション・サービスは、複数のデータソースのサポート、スキーママッチング、基本的なデータ検証といったベクトル特有の機能を導入しています。将来のロードマップには、インクリメンタル同期、フル＋インクリメンタルモード、より高度なデータ変換機能が含まれます。
なぜオープンソース移行サービスなのか？
Zillizでは、イノベーションを推進し、開発者に最高のソリューションを提供するオープンソースの力を信じています。私たちがマイグレーションサービスをオープンソースにした理由は以下の通りです：
1.オープンベクターデータエコシステムの育成： 私たちはベンダーロックインのないエコシステムを構築しており、必要に応じてソリューションを選択し、切り替えることができます。
2.**開発者コミュニティの集合的な専門知識を活用することで、私たちのツールをより多機能で堅牢なものにすることができます。コネクター、ソース、変換コードを追加してください。
3.オープンソースコミュニティへの還元: オープンソースのベクトルデータベース企業として、この分野全体を発展させるために、知識とリソースの共有に取り組んでいます。
4.クラウドサービス提供の強化: 皆様からのフィードバックは、当社の商用製品の迅速な反復と改善のために非常に重要です。オープンソースにより、コミュニティからの貴重な意見を得ることができます。
私たちのオープン性へのコミットメントは、単にコードを共有するだけではありません。オープンなエコシステムでは、開発者には選択肢があることを理解しています。そのため、Zillizを選択することがお客様のニーズにとって常に最良の選択となるよう、卓越性を追求する努力を続けています。迅速なイテレーション、包括的なサポート、機能の拡張など、一貫して価値を提供することで、お客様の信頼とビジネスを日々獲得することが私たちの目標です。
マイグレーションサービスロードマップ
今後もマイグレーションサービスは進化し続けます。このツールをオープンソース化することで、私たちはベクターデータ管理における現在の課題に対処するだけでなく、AIアプリケーション開発におけるより革新的な未来への道を切り開こうとしているのです。
図2- マイグレーション・サービスのロードマップ](https://assets.zilliz.com/Figure_2_Migration_Services_Roadmap_c16e379387.png)
図2：マイグレーション・サービスのロードマップ
私たちのビジョンは、開発者のニーズに応えるツールを作ることです。私たちは、データとAIテクノロジーがよりアクセスしやすく、適応性があり、現実世界の開発課題に沿ったものとなる未来に向けて取り組んでいます。私たちは、この旅に参加し、非構造化データ処理のためのこの強力なツールに貢献し、その恩恵を受けることをコミュニティに呼びかけます。一緒にベクトル・データベースの未来を形作り、AI開発のよりオープンで効率的、革新的なエコシステムを作りましょう。
James LuanJames Luan is the VP of Engineering at Zilliz. With a master's degree in computer engineering from Cornell University, he has extensive experience as a Database Engineer at Oracle, Hedvig, and Alibaba Cloud. James played a crucial role in developing HBase, Alibaba Cloud's open-source database, and Lindorm, a self-developed NoSQL database. He is also a respected member of the Technical Advisory Committee of LF AI & Data Foundation, contributing his expertise to shaping the future of AI and data technologies.
読み続けて
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vector database deployments with your favorite monitoring tool.