Сервер для Milvus vector database

Milvus имеет cloud-native архитектуру с разделением storage и compute:

• Query nodes: Обрабатывают поисковые запросы. Масштабируются горизонтально под нагрузку чтения.
• Data nodes: Принимают вставки и обновления, пишут в Object Storage. Масштабируются под write workload.
• Index nodes: Строят индексы (HNSW, IVF, DiskANN) асинхронно. CPU/GPU-intensive.
• Proxy: Точка входа клиентских запросов. Stateless, легко масштабируется.
• Coordinator: Управляет метаданными и координацией. Раздельные роли для root, data, query, index.
• Object Storage: MinIO, S3 или Azure Blob для долгосрочного хранения. Storage отделён от compute.
• Message Queue: Kafka или Pulsar для buffering вставок и обеспечения durability.
• Meta Storage: etcd для consistent метаданных кластера.

Anubiz Host разворачивает Milvus через Helm в Kubernetes на собственной инфраструктуре - полный контроль без зависимости от Zilliz Cloud.

Milvus единственный production vector store с полноценной GPU-поддержкой:

• FAISS-GPU: Встроенная интеграция с FAISS-GPU от Meta для batch search на огромных коллекциях.
• Cagra: NVIDIA Rapids индекс на GPU. 10x ускорение по сравнению с CPU HNSW.
• Производительность: 1 GPU A100 может обслуживать 100M векторов с QPS 10000+.
• Hybrid CPU/GPU: Hot indexes на GPU, cold на CPU. Автоматическое перемещение по access patterns.
• Batch search: Параллельная обработка тысяч запросов одновременно через CUDA streams.
• Index building: GPU ускоряет построение индексов в 50-100 раз для больших коллекций.
• Multi-GPU: Распределение индекса по нескольким GPU через NVLink.

Anubiz Host собирает GPU-узлы для Milvus с RTX 4090, A5000, A100 или H100. Идеально для коллекций 500M+ векторов и high-QPS workloads.

Milvus оптимален для определённых сценариев:

• Используйте Milvus: Коллекции от 100M векторов, distributed deployment, GPU-acceleration, multi-tenancy с тысячами коллекций, integration с Hadoop/Spark пайплайнами.
• Используйте Qdrant: Коллекции до 100M, payload фильтры важнее scale, проще в эксплуатации, нужен production-ready single binary.
• Используйте ChromaDB: Прототипирование, embedded в Python приложение, коллекции до 10M, минимальная инфраструктура.
• Используйте Weaviate: Нужны встроенные модули для embedding generation, GraphQL API, knowledge graph функциональность.
• Используйте pgvector: Уже есть PostgreSQL, нужны ACID транзакции, коллекции до 10M, hybrid SQL+vector queries.
• Операционная сложность: Milvus требует больше DevOps-усилий. Anubiz Host берёт на себя setup и поддержку.

Команда Anubiz Host помогает выбрать оптимальный vector store под ваши требования и бюджет.