Что нового в Milvus 2.2.3
Мы с гордостью объявляем о выпуске Milvus 2.2.3 от имени сообщества Milvus. Релиз 2.2.3 содержит несколько новых функций и множество улучшений. В этой публикации блога будут освещены некоторые из наиболее заметных функций. Полный список изменений см. в примечаниях к выпуску.
- 📦 PyPI: https://pypi.org/project/milvus/
- 📚 Документация: https://milvus.io/docs
- 🛠️ Примечания к выпуску: https://milvus.io/docs/release_notes.md#223
- 🐳 Docker Image: docker pull milvusdb/milvus
- 🚀 Релиз: https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.2.3
Одним из главных нововведений этого релиза является поддержка Rolling Upgrade — важной возможности высокодоступных систем. Поэтапное обновление позволяет обновлять Milvus без заметного нарушения работы сервиса и с минимальным временем простоя. Также, продолжая тему HA, этот релиз включает функцию Coordinator High Availability (HA), позволяющую координаторам Milvus работать в режиме active-standby и обеспечивать короткое время восстановления после сбоя — не более 30 секунд.
Кроме того, были добавлены несколько улучшений для следующих функций:
- Bulk-insert
- Снижение использования памяти
- Оптимизация метрик мониторинга
- Улучшения производительности для Meta storage
Обратите внимание, что Milvus 2.2.3 также включает критическое изменение: максимальное количество полей в коллекции было уменьшено с 256 до 64 (#22030).
Итоги В дополнение ко всем перечисленным выше функциям Milvus 2.2.3 включает несколько исправлений ошибок и улучшений. Чтобы узнать больше:
- См. примечания к выпуску версии 2.2.3 для полного списка изменений
- Скачайте Milvus и начните работу
Читать далее

Introducing Zilliz CLI and Agent Skills for Zilliz Cloud
Manage your vector database from your terminal or AI coding agent. Zilliz CLI and Agent Skills work with Claude Code, Cursor, Codex, and Copilot.

Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.

Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.



