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バージョン: User Guides (Cloud)

リリースノート（2024年12月26日）

このリリースにより、Zilliz CloudはBYOCソリューション全体でセキュリティ、パフォーマンス、使いやすさを向上させるための重要な強化を導入しています。グローバルmmap戦略が実装され、フィールドレベルとインデックスレベルの両方でカスタマイズ可能な構成が提供され、検索パフォーマンスを維持しながら収集容量を増やすことができます。MilvusをベースにしたZilliz Cloudは、クラスタ内でのデータベース作成をサポートし、コレクションレベルのロールベースアクセス制御(RBAC)を提供して、より良いデータ管理とマルチテナントを実現しています。さらに、検索精度設定が改良され、これらはリコール率推定機能と組み合わせて、検索精度とパフォーマンスを効果的に最適化するのに役立ちます。

Milvusの互換性​

このリリースはMilvus 2.4. xと互換性があります。

BYOC–セキュリティと許可管理をさらに改善​

企業がZilliz CloudのBYOC（Bring Your Own Cloud）ソリューションを採用し続ける中、ベクトルデータベースサービスのデータセキュリティとサービス品質に関する厳しい要件を満たすために、常にアップグレードを導入してきました。最新の改善点は以下の通りです:

  • 安全な通信:コントロールプレーンとデータプレーン間の通信は、アウトバウンドポート443を介してのみ行われ、堅牢で安全な接続が確保されます。

  • 最適化された権限:デプロイメントおよび運用タスクでは、最小限のきめ細かい権限管理が必要になり、セキュリティと管理の容易さが向上しました。こちらの完全な権限リストをご覧ください。

新しいリージョンが利用可能になりました: GCP us-central 1(lowa)​

Zilliz Cloudは現在、GCP us-central 1リージョン（アイオワ州）でアクセス可能であり、中部アメリカのユーザーに対してレイテンシーとパフォーマンスが向上しています。

利用可能なすべての地域の詳細な価格情報については、価格ページをご覧ください。

データベースレイヤーのサポート​

Zilliz Cloudには、クラスターとコレクションの間に配置されたデータベースレイヤーが含まれており、マルチテナントを可能にしながらデータを効率的に管理および整理する方法を提供しています。この構造では、データベースはデータを整理および管理するための論理ユニットです。ユーザーは複数のデータベースを作成して、異なるアプリケーションまたはテナント間でデータを論理的に分離し、データセキュリティを強化し、マルチテナントを有効にすることができます。データベースについて詳しく学ぶ。

拡張データ容量に対するmmapサポート​

このリリースにより、Zilliz Cloudにmmapサポートが追加され、最大3倍のデータを最適に提供できるようになりました。mmapにより、ディスクに保存された大きなファイルに直接メモリアクセスできるため、Zilliz Cloudはインデックスとデータをメモリとディスクの両方に保存できます。このセットアップにより、アクセス頻度に基づいてデータ配置が最適化され、検索パフォーマンスを維持しながらコレクションのストレージ容量が大幅に拡大されます。

専用クラスターユーザーの場合、mmap設定はワークロード要件に基づいて完全にカスタマイズできます。ユーザーは、各コレクション内のベクトルデータ、スカラーデータ、およびスカラーインデックスのmmap戦略を柔軟に制御できます。グローバルmmap戦略の詳細については、「mmapを使う」を参照してください。

コレクションレベルのRBACサポート​

このリリースでは、コレクションレベルのロールベースのアクセス制御(RBAC)のサポートが導入され、ユーザーはコレクションレベルでアクセス許可を管理し、マルチテナントの分離を強制できるようになりました。

3つの組み込みのコレクションレベルの特権グループが利用可能になりました。

  • CollectionReadOnly(COLL_RO):コレクションデータへの読み取り専用アクセスを許可します。

  • CollectionReadWrite(COLL_RW):コレクションデータへの読み取りと書き込みの両方のアクセスを許可します。

  • CollectionAdmin(COLL_ADMIN):コレクションデータへの読み取りおよび書き込みアクセス権と、コレクションを管理する権限を付与します。

詳細については、コレクションレベル特権グループを参照してください。

Zilliz Cloudは、検索精度を制御してベクトル検索を最適化するためのlevelという検索パラメータを導入しています。このパラメータの範囲は1から10で、デフォルトは1です。パラメータを調整することで、ユーザーは検索の再現性とパフォーマンスのバランスを取ることができます

  • デフォルト値(leve=1):最適な検索パフォーマンスを維持しながら、典型的なケースでは90%以上のリコールを提供します。

  • High Recall Search(level=6~10):高いリコール率(99%以上)を必要とするシナリオでは、ユーザーはパラメータを6~10の間で設定するか、パフォーマンスがそれほど重要でない場合は10を選択できます。

この柔軟性により、ユーザーは特定の要件に合わせて検索動作を調整し、精度と速度の望ましいバランスを実現できます。詳細については、「level」パラメータを使用してください。

リコール率の推定​

今回、検索中のリコール率を推定する機能を導入しました。enable_recol_計算パラメータをsearch_paramsで有効にし、trueに設定することで、システムが推定したリコール率を検索結果の一部として受け取ることができます。

リコール率の推定とレベルパラメータを組み合わせることで、ユーザーはアプリケーションに適したレベル設定を簡単に特定して、望ましいリコール率を達成できます。詳細については、「リコール率取得」を参照してください。