近日，Zilliz技術(shù)團隊最新數(shù)據(jù)庫研究成果再獲國際認可。面向向量數(shù)據(jù)管理而設(shè)計的云原生數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)Milvus2.0論文《Manu:ACloudNativeVectorDatabaseManagementSystem》入選數(shù)據(jù)庫頂級會議VLDB'22。作為初創(chuàng)公司，Zilliz始終堅持引領(lǐng)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究與創(chuàng)新。此前，Milvus論文《Milvus:APurpose-BuiltVectorDataManagementSystem》被數(shù)據(jù)庫頂會SIGMOD'21收錄。在人工智能領(lǐng)域全球頂級學(xué)術(shù)會議NeurIPS'21的向量檢索挑戰(zhàn)賽BigANN中，Zilliz憑借自研的磁盤存儲優(yōu)化算法奪冠，進一步擴展了向量搜索算法的邊界。

　　VLDB(InternationalConferenceonVeryLargeDatabases)是數(shù)據(jù)庫研究人員、廠商、應(yīng)用開發(fā)者，以及用戶廣泛參與的年度國際會議，它與SIGMOD、ICDE被公認為數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的三大國際頂尖學(xué)術(shù)會議。收錄論文代表了數(shù)據(jù)庫技術(shù)領(lǐng)域的最高水平，也是未來技術(shù)發(fā)展的重要風(fēng)向標。

　　Manu:ACloudNativeVectorDatabaseManagementSystem

　　《Manu:ACloudNativeVectorDatabaseManagementSystem》詳細介紹了用戶對向量數(shù)據(jù)管理的實際需求及新一代分布式云原生向量數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)設(shè)計。Milvus2.0創(chuàng)造性地將日志作為系統(tǒng)主干連接系統(tǒng)中各個組件，為各組件的獨立彈性、功能演進以及資源和故障的隔離提供了較大的便利，并基于日志和時間語義實現(xiàn)了動態(tài)可調(diào)的一致性方案，使得用戶可以更加自由地在一致性、成本和性能之間進行選擇。

　　VLDB評委對Milvus2.0的前沿性和創(chuàng)新性給予了高度評價：“分布式云原生向量數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中的一個新亮點。Milvus2.0相關(guān)論文闡述了云原生向量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計理念及實際應(yīng)用案例，并探討了向量數(shù)據(jù)庫的未來發(fā)展方向，對業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)庫發(fā)展和演進有極大的啟發(fā)和參考意義。”

　　Zilliz創(chuàng)始人兼CEO星爵表示:“Zilliz從創(chuàng)業(yè)的第一天起就十分重視在前沿技術(shù)研究上的投入，并成立了專門的研究部門。我們將最新的研究成果應(yīng)用于Milvus產(chǎn)品的研發(fā)和迭代中，持續(xù)為用戶創(chuàng)造價值。此次入選VLDB'22代表了業(yè)界對Zilliz技術(shù)水平領(lǐng)先性的再次認可，未來我們將不斷尋求技術(shù)創(chuàng)新突破，與研究機構(gòu)、社區(qū)用戶和生態(tài)合作伙伴一起推動最新向量數(shù)據(jù)庫研究成果在AI場景中的實踐。”

　　在前沿技術(shù)研究領(lǐng)域的探索保證了Zilliz技術(shù)上的領(lǐng)先性。經(jīng)過技術(shù)社區(qū)與業(yè)界用戶的持續(xù)打磨，Zilliz逐漸形成了一套大規(guī)模分布式向量數(shù)據(jù)庫的最佳實踐。Milvus現(xiàn)已成為全球最活躍、最受歡迎的開源向量數(shù)據(jù)庫項目，得到全球1000多家企業(yè)用戶的信賴，被廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、視頻分析、圖片檢索、文本檢索、跨模態(tài)檢索、定向廣告、個性化搜索、智能客服、欺詐檢測、網(wǎng)絡(luò)安全和新藥發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。

　　參考鏈接

　　Manu:ACloudNativeVectorDatabaseManagementSystem,VLDB2022：

　　https://www.vldb.org/pvldb/vol15/p3548-yan.pdf

　　Milvus:APurpose-BuiltVectorDataManagementSystem,SIGMOD2021：

　　https://dl.acm.org/doi/10.1145/3448016.3457550

　　Billion-ScaleApproximateNearestNeighborSearchChallenge:NeurIPS'21competitiontrack]：https://big-ann-benchmarks.com/index.html

　　GitHub：https://github.com/milvus-io/milvus

　　Docs：https://milvus.io/docs

　　官網(wǎng)：https://milvus.io/
 

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