Milvus 的可能性远超你的想象！
近期，Zilliz 在杭州举办了 2023 年首期 Arch Meetup，在现场，Zilliz 客户工程师张翔、Milvus 社区 Committer 嵇斌、知衣科技研发负责人胡海滨进行了干货满满的分享，Zilliz 云平台研发总监谢宇在演讲的同时更是透露了 Zilliz 即将在国内提供 SaaS 服务的最新动向。从他们的分享中，我们看到了 Milvus 在不同维度的更多可能性。
杭州 Arch Meetup 活动现场
01.
Milvus ：更快、更稳、更高
活动伊始，Zilliz 客户工程师张翔形象地借用冰箱存储食物来比喻结构化数据和非结构化数据在计算上的不同，从而引出了在 AI 时代非结构化数据能够转为向量检索计算的话题，在此情况下，数据的价值得以被挖掘，Milvus 作为基础工具可以更好地为 AI 赋能。
张翔表示，2022 年以来，Milvus 2.X 共迭代 3 个大版本 8 个小版本，在保证版本和功能快速迭代过程的同时，着重在性能和稳定性层面进行了大量优化迭代。这种快速、高效、稳定、易用的能力会在后续的版本迭代中一直加码。张翔透露，后续 Milvus 还将加入 GPU 支持、SQL 支持、主备容灾、Schema 更改等功能。
此外，张翔也同步了关于社区发展的情况，据悉，目前 Milvus 社区在 GitHub 的 Star 数量已经超过 15.3k，微信用户数量超 3k，Slack 用户数超 2k。他表示在开源技术的背后，离不开社区伙伴的共同努力，希望彼此可以互帮互助、共同进步，让 Milvus 社区更上一层楼。
02.
需求造就的社区 Committer
Milvus Committer 嵇斌和 Milvus 结缘于 1.1.0 版本，最初嵇斌所在的公司希望在内部做一个改善代码质量的内部项目，需要用一些模式特征对历史的代码做比对，其中需要用到向量比对技术。为此，嵇斌和团队尝试了各种开源方案，机缘巧合下了解到了 Milvus。
当时，嵇斌所在的团队需要用到 S3 做数据存储，处于 1.X 版本的 Milvus 尚未支持 S3，于是嵇斌便为 Milvus 贡献了相关代码，以支持 Milvus 1.X 版本在 S3 运行。随后，Milvus 发展到 2.X 版本，嵇斌团队的需求也发生了变化，需要一个 C++ 接口，为此，他便为 Milvus 贡献了 C++ 的 SDK。后续，基于团队在 Windows 运行环境的需求，嵇斌再次贡献了新的代码。
最后，嵇斌表示，2023 年将重点关注 Milvus 的以下功能并希望参与其中：首先是 Milvus 2.3 版本对 GPU 的支持；其次是期待更多索引在 GPU 上的加速、RAFT 的引入、图索引的 GPU 实现；再者 Milvus / Knowhere 在国产硬件上的加速，以及 Zilliz Cloud 能在国内落地。
值得一提的是，嵇斌所关注的这些功能也是 Milvus 接下来的发力方向，将伴随版本更新逐一展现。
03.
知衣科技 & Milvus：成就更好的 SaaS 服务
知衣科技研发负责人胡海滨是在 4 年前接触到的 Milvus。彼时，服装行业的传统设计难以应对新设计生态，存在设计链路长、涉及多角色，设计全部在“线下”，缺少通用的“设计语言”，资产无法沉淀等问题，这些问题叠加在一起带来效率低下的问题。
而知衣科技是以服装数据 SaaS 软件的方式来作为切入点，服务服装企业和设计师，提升设计效率。其 SaaS 软件产品都提供一项底层的核心能力——搜图能力，用来帮助设计师快速找到想要的款式。
胡海滨表示，相较于其他向量数据服务，最新版本的 Milvus 对标量过滤的支持更佳，同时在标量过滤之后当不满足 Top N 个数的时候，会进一步遍历更多近邻点。此外，更低的成本以及与知衣科技在技术方案的一致性也让 Milvus 变得更加具有吸引力。
用户在现场听取分享
04.
Zilliz Cloud：保障数据安全，关心用户成本
Zilliz 云平台研发总监谢宇从 Zilliz Cloud 如何助力全球企业云上构建全托管 Milvus 服务的角度进行了分享。总体来看，相较 Milvus，Zilliz Cloud 已经能够为上云企业提供数据安全的保障、更低的维护成本、使用门槛以及生态与个性化服务。
从数据安全的角度来看，Zilliz Cloud 从多方面保障数据安全，例如，网络通信加密-TLS，默认提供 TLS 1.2 级别的非对称加密访问方式，避免黑客拦截、篡改；网络白名单认证，用户可自定义白名单，以避免非法来源地址的访问；数据加密保护，Zilliz Cloud 严格遵循 SOC2 及 ISO 认证的要求，针对不同等级的用户数据进行高等级的软件加密处理（如：Bcrypt），同时对数据存储硬件级进行硬件加密处理。
当然，Zilliz Cloud 也为用户考虑到了成本问题。例如，为不同规模的客户制定不同的降成本计划，对于数据规模较小的用户，将提供量身定制更低成本的规格进行使用；对于数据规模庞大的用户，费用将会通过各种优惠方式得到进一步下降，同时也会有专业团队为用户定制节约成本的方案。
最后，谢宇提到，Zilliz Cloud 将于 2023 年登陆阿里云，为国内用户提供开箱即用的向量数据库服务，敬请期待。
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本文分享自微信公众号 - ZILLIZ（Zilliztech）。
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