Развитие инноваций: наш подход к внедрению функций из open-source Milvus в Zilliz Cloud
Автор: Джеймс Луан, вице-президент по инженерии в Zilliz
В Zilliz наша приверженность инновациям и сотрудничеству с сообществом лежит в основе нашей миссии. Milvus, наш проект с открытым исходным кодом, отражает эту приверженность. Как разработчики, мы решили сделать Milvus открытым, потому что крайне важно иметь свободу пробовать программное обеспечение, чтобы понять, делает ли оно то, что нужно для нашей разработки. Даже внутри Milvus мы намеренно решили использовать несколько проектов с открытым исходным кодом (NATS, Kafka, Minio и т. д.) и, где возможно, вносить вклад обратно в эти проекты.
Когда я пишу это, я вспоминаю Ричарда Столлмана, основателя свободной Unix-подобной операционной системы GNU и видного сторонника движения за открытый исходный код, который подчеркивал четыре основные свободы открытого исходного кода:
Свобода запускать программу так, как они хотят, для любой цели.
Свобода изучать, как работает программа, и изменять ее, чтобы она делала то, что вы хотите. Необходимо иметь доступ к исходному коду.
Свобода распространять — чтобы помочь своему ближнему.
Свобода распространять копии измененных версий. Делая это, вы можете дать всему сообществу возможность извлечь пользу из ваших изменений. Доступ к исходному коду является предварительным условием для этого.
Эти свободы важны и являются фундаментальным убеждением, которое позволяет нам стремиться быстро предоставлять функции, обеспечивая сообществу пользу от последних достижений в технологии векторных баз данных.
Однако наша приверженность совершенству выходит за рамки скорости. Перенос функций из Milvus в Zilliz Cloud включает тщательный процесс, основанный на трех фундаментальных принципах:
1. Итерация с точностью:
Мы верим в быстрые итерации, чтобы согласовывать наши разработки с потребностями сообщества. Иногда Milvus служит испытательным полигоном, позволяя нам получать ценную обратную связь и принимать обоснованные решения.
2. Проверка почвы:
Иногда функции, которые еще не считаются готовыми к production, могут попадать в Milvus. Эти функции, хотя и не финализированы, готовы к тестированию и обратной связи. Мы ценим мнения сообщества при доработке этих элементов. Эта практика помогла нам улучшать функции и даже полностью отказаться от некоторых функций.
3. Качество важнее скорости:
Наша приверженность совершенству означает, что мы не идем на компромисс в вопросах качества. Перед переносом функций в Zilliz Cloud мы убеждаемся, что они соответствуют надежным стандартам. Из-за этой приверженности мы иногда оказываемся в ситуации, когда в течение нескольких месяцев функции в Milvus еще не развернуты в Zilliz Cloud, что может разочаровывать наших клиентов. Мы понимаем важность бесшовного опыта и стремимся минимизировать разрывы между релизами Milvus и их развертыванием в Zilliz Cloud.
Мы стремимся эффективно оптимизировать переход от Milvus к Zilliz Cloud, оперативно предоставляя нашим пользователям передовые функции. Однако мы должны подчеркнуть, что достигаем этого без компромиссов в отношении обеспечения качества, необходимого для надежной, устойчивой платформы. Мы обязуемся сообщать о любых различиях между Milvus и Zilliz Cloud через нашу документацию, блоги и каналы Discord. Хотя мы сделаем все возможное, чтобы охватить все аспекты, мы признаем, что могут возникать упущения, и призываем сообщество обращать на них наше внимание, чтобы мы могли оперативно их устранить.
Мы ценим сотрудничество с нашим сообществом, и ваши отзывы играют важную роль в формировании будущего Milvus и Zilliz Cloud. Вместе мы создаем нечто выдающееся.
Спасибо, что являетесь частью нашего пути.
Читать далее
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
Vector Databases vs. Hierarchical Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a hierarchical database for organizing data in parent-child relationships with efficient top-down access patterns.