Представляем услуги миграции: эффективный перенос неструктурированных данных между платформами
Как ведущий поставщик услуг векторных баз данных, мы в Zilliz понимаем, что разработка выдающихся AI-приложений зависит от самих данных. Однако для эффективной обработки неструктурированных данных для AI-приложений мы выявили несколько критически важных проблем:
Фрагментация данных: пользовательские данные разбросаны по нескольким платформам, таким как S3, HDFS, Kafka, хранилища данных и озёра данных.
Неоднородность форматов данных: неструктурированные данные существуют в различных форматах, включая JSON, CSV, Parquet, JPEG и другие.
Отсутствие комплексных решений: ни один существующий продукт полностью не решает сложные требования к эффективной передаче неструктурированных и векторных данных между системами.
Среди них эффективный импорт и преобразование неструктурированных данных из различных источников и форматов в векторные базы данных представляет собой уникальные вызовы. Этот процесс значительно сложнее, чем работа с традиционными реляционными данными на основе SQL, — факт, который многие компании изначально недооценивают.
В результате организации, создающие собственные конвейеры данных для неструктурированных данных, часто сталкиваются с проблемами производительности, масштабируемости и сопровождаемости. Эти проблемы могут ухудшать качество и точность данных, потенциально подрывая инсайты, которые они стремятся получить.
Ещё хуже то, что многие компании при выборе векторных баз данных упускают из виду такие важнейшие факторы, как привязка к поставщику и восстановление данных после сбоев. Эта недальновидность, возникающая из-за недостаточной осведомлённости или недооценки, может привести к серьёзным осложнениям. Привязка к поставщику, в частности, заслуживает особого внимания.
Влияние привязки к поставщику
Привязка к поставщику возникает, когда организация становится чрезмерно зависимой от проприетарной технологии одного поставщика, что затрудняет или делает дорогостоящим переход на другое решение. Эта проблема особенно актуальна для векторных баз данных, поскольку природа векторных данных и отсутствие стандартизированных форматов могут сделать миграцию данных между системами чрезвычайно сложной.
Влияние привязки к поставщику может быть далеко идущим. Она ограничивает гибкость организации в адаптации к меняющимся потребностям бизнеса, потенциально увеличивает затраты со временем и может сдерживать инновации, привязывая компанию к экосистеме одного поставщика. Кроме того, это может привести к ограничениям производительности, если выбранное решение плохо масштабируется с растущими потребностями организации.
При выборе решений для векторных баз данных организациям следует отдавать приоритет открытым стандартам и интероперабельности, чтобы снизить эти риски. Разработка чёткой стратегии управления данными, включающей планы по переносимости данных, также имеет решающее значение. Регулярная оценка зависимостей от функций, специфичных для поставщика, может помочь сохранить гибкость.
Проблемы миграции неструктурированных данных
Однако даже при наличии этих мер предосторожности организации должны быть готовы к уникальным вызовам векторных баз данных. Мы обнаружили, что миграция данных между векторными базами данных намного сложнее, чем между традиционными реляционными базами данных. Эта сложность подчёркивает важность выбора правильного решения и показывает, почему избегание привязки к поставщику критически важно. Основные проблемы миграции векторных баз данных включают:
Отсутствие ETL-инструментов, ориентированных на векторы: популярные инструменты, такие как Airbyte и Seatunnel, хотя и эффективны для реляционных баз данных, испытывают трудности с процессами векторных баз данных.
Пробелы в возможностях векторных баз данных:
Многие векторные базы данных не имеют полноценной поддержки экспорта данных
Слабые возможности реального времени для инкрементальных данных
Несоответствия схем данных
Решая эти проблемы, организации могут создавать более устойчивые, гибкие и готовые к будущему AI-приложения, по-настоящему используя силу своих неструктурированных данных и сохраняя гибкость для адаптации к будущим технологическим достижениям.
Представляем Migration Services
Zilliz разработала и открыла исходный код Migration Services для решения вышеупомянутых задач — сервиса для векторных данных на базе Apache Seatunnel. Наше решение создать Migration Services было обусловлено несколькими факторами:
Удовлетворение растущих потребностей в миграции данных: Migration Services развивается из нашего Milvus Migration Service, который успешно помог более чем 100 организациям мигрировать данные между кластерами Milvus. Требования пользователей выросли и теперь включают миграции из различных векторных баз данных, традиционных поисковых систем, таких как Elasticsearch и Solr, реляционных баз данных, хранилищ данных, документных баз данных и даже из S3 и озёр данных в Milvus.
Поддержка потоковой передачи данных в реальном времени и офлайн-импорта: По мере расширения возможностей векторных баз данных пользователям требуются как потоковая передача данных в реальном времени, так и варианты офлайн-пакетного импорта.
Упрощение преобразования неструктурированных данных: В отличие от традиционного ETL, преобразование неструктурированных данных требует возможностей ИИ и моделей. Migration Services совместно с Zilliz Cloud Pipelines обеспечивает создание векторных представлений, тегирование и сложные преобразования, значительно снижая затраты на очистку данных и операционную сложность.
Обеспечение сквозного качества данных: Процессы интеграции и синхронизации данных подвержены потере данных и несогласованности. Migration Services решает эти критически важные проблемы качества данных с помощью надёжных механизмов мониторинга и оповещения.
Основные возможности Migration Services
Созданный на базе Apache Seatunnel, Migration Services предлагает:
Богатые, расширяемые коннекторы
Унифицированную потоковую и пакетную обработку для синхронизации в реальном времени и офлайн-пакетного импорта
Поддержку распределённых снимков для согласованности данных
Высокую производительность, низкую задержку и масштабируемость
Мониторинг в реальном времени и визуальное управление
Рисунок — Как работают Migration Services?
Рисунок 1: Как работают Migration Services?
Кроме того, Migration Services вводит специфичные для векторов возможности, такие как поддержка нескольких источников данных, сопоставление схем и базовая проверка данных. В будущие планы входят инкрементальная синхронизация, полные плюс инкрементальные режимы и более продвинутые возможности преобразования данных.
Почему Migration Services с открытым исходным кодом?
В Zilliz мы верим в силу открытого исходного кода как двигателя инноваций и способа предоставлять разработчикам лучшие решения. Вот почему мы решили открыть исходный код наших Migration Services:
Развитие открытой экосистемы векторных данных: Мы создаём экосистему без привязки к поставщику, позволяя вам выбирать решения и переключаться между ними по мере необходимости.
Привлечение участников: Мы можем сделать наши инструменты более универсальными и надёжными, используя коллективную экспертизу сообщества разработчиков. Мы приглашаем вас добавлять коннекторы, источники и код преобразований.
Возвращение вклада сообществу открытого исходного кода: Как компания, занимающаяся векторными базами данных с открытым исходным кодом, мы стремимся делиться знаниями и ресурсами, чтобы развивать всю область.
Улучшение предложений облачных сервисов: Ваша обратная связь крайне важна для более быстрой итерации и улучшения наших коммерческих продуктов. Открытие исходного кода позволяет нам получать ценный вклад сообщества.
Наша приверженность открытости выходит за рамки простого обмена кодом. В открытой экосистеме мы понимаем, что у разработчиков есть выбор. Это побуждает нас стремиться к совершенству, гарантируя, что выбор Zilliz всегда является лучшим решением для ваших потребностей. Благодаря быстрой итерации, всесторонней поддержке или расширению возможностей наша цель — каждый день заслуживать ваше доверие и сотрудничество, постоянно предоставляя ценность.
Дорожная карта Migration Services
Заглядывая вперед, Migration Services продолжит развиваться. Открывая исходный код этого инструмента, мы не просто решаем текущие проблемы в управлении векторными данными; мы прокладываем путь к более инновационному будущему в разработке AI-приложений.
Рисунок 2- Дорожная карта Migration Services
Рисунок 2: Дорожная карта Migration Services
Наше видение — создавать инструменты, которые служат потребностям разработчиков, а не наоборот. Мы движемся к будущему, в котором данные и AI-технологии более доступны, адаптируемы и согласованы с реальными задачами разработки. Мы приглашаем сообщество присоединиться к нам в этом путешествии, внося вклад в этот мощный инструмент для обработки неструктурированных данных и получая от него пользу. Вместе мы сможем сформировать будущее векторных баз данных и создать более открытую, эффективную и инновационную экосистему для разработки AI.
Читать далее
Top 10 Context Engineering Techniques You Should Know for Production RAG
A practical guide to context engineering for production LLM systems, covering RAG, context processing, memory, agents, and multimodal context.
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.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.