2026 年 1 月リリースノート
2026-01-29
その他の Milvus v2.6.x 新機能
- プライマリーキーを使用した検索: 生ベクトルの代わりにプライマリーキーを使用して ANN 検索を実行できるようになりました。これにより、検索前にターゲットコレクションからベクトルを手動で取得する必要がなくなります。詳細については、プライマリーキー検索 を参照してください。
CMEK
Zilliz は、AWS KMS との統合により、セキュリティ態勢を強化できるようになりました。厳格なコンプライアンス（GDPR、HIPAA）に不可欠なこの機能は、お客様が専有し管理するキーを使用して、機密資産を保護します。
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包括的なデータ保護: ストレージ階層と処理状態のすべてにわたって資産を厳密に暗号化し、データライフサイクル全体におけるセキュリティのギャップを排除します。
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セキュアな分離とアーキテクチャ: 暗号化ゾーンによるきめ細かいセキュリティ境界の分離を実現し、3 階層のエンベロープ階層（ルートキー → 暗号化ゾーンキー → データキー）によって支えられています。これにより、クロステナントアクセスを防ぎながらデータベースを厳密に分離し、パフォーマンスを最適化します。
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ライフサイクルガバナンス: ゼロダウンタイムの自動ローテーション、キー失効による即時のデータロックダウン、セキュリティドリフトを防ぐための不変の設定をサポートします。
詳細については、カスタマー管理型暗号化キー および AWS KMS を参照してください。
BYOC が Azure で利用可能に
Zilliz Cloud は、Bring Your Own Cloud (BYOC) を Microsoft Azure に拡張し、マネージドサービスの簡便性と絶対的なデータ主権を組み合わせました。
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最大限の制御を実現する BYOC-I デプロイメント: データプレーンをお客様の Azure サブスクリプション内で完全にホストします。データ主権とセキュリティポリシーに対する絶対的な制御権を維持できます。
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Terraform による自動化: 公式の Terraform Provider を介してデプロイを加速し、複雑なネットワーク構成と認証を完全に自動化して、再現可能な Infrastructure-as-Code (IaC) を実現します。
詳細については、Microsoft Azure への BYOC-I のデプロイ を参照してください。
2026-01-23
Milvus v2.6.x 新機能
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セマンティックハイライター: 正確なキーワードマッチングではなくクエリの意図に基づいて、検索結果で最も関連性の高いテキストセグメントを特定し強調表示することで、結果の説明可能性を向上させます。
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この機能は、Zilliz が最近オープンソース化したセマンティックハイライトモデル (zilliz/semantic-highlight-bilingual-v1) によって駆動され、Zilliz ホスト型モデルサービスを通じてすぐに使える推論サポートを提供します（詳細は ホスト型モデル を参照）。
詳細については、セマンティックハイライター を参照してください。
2026-01-14
Milvus v2.6.x 新機能
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タイムゾーンを考慮したタイムスタンプのサポート — グローバルに一貫性のあるタイムスタンプの保存、比較、フィルタリングのために
TIMESTAMPTZデータ型をサポートします。手動でのタイムゾーン処理は不要です。詳細については、TIMESTAMPTZ フィールド を参照してください。 -
ハイライター — 一致した用語にカスタマイズ可能なタグとフラグメントレベルのコンテキストを注釈付けし、全文検索の結果を解釈およびデバッグしやすくします。詳細については、語彙ハイライター を参照してください。
関数とモデル推論
Zilliz Cloud において、モデルベースの埋め込みおよび再ランキング関数のパブリックプレビューと、Zilliz ホスト型モデルのプライベートプレビューを発表できることを嬉しく思います。この更新により、ユーザーは生のテキストを直接 Zilliz Cloud に挿入できるようになり、システムが自動的に埋め込みと再ランキングを処理して、最も関連性の高い検索結果を保証するため、AI 開発プロセスが合理化されます。
OpenAI、Cohere、VoyageAI などの一流サードパーティプロバイダーからモデルを選択するか、モデルを Zilliz Cloud で直接ホストできるようになりました。
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モデルベースの埋め込み: コレクション作成時にテキスト埋め込み関数を定義します。設定後、Insert、Upsert、または Import を介して生のテキストを取り込むだけで、Zilliz が自動的に埋め込みの生成と保存を処理します。検索時、システムはテキストを高密度ベクトルに変換し、効率的な ANN 検索を実行します。詳細については、モデルベース関数 を参照してください。
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モデルベースの再ランキング: 特定のユースケースに合わせて最も関連性の高い検索結果が優先されるよう、ニーズに最適な再ランキングモデルを選択できます。詳細については、モデルベースのランカー を参照してください。
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Zilliz ホスト型モデル（プライベートプレビュー）: Zilliz インフラストラクチャ上で完全に管理されたモデルインスタンスを直接デプロイし、安定した高性能な推論をゼロのデータ転送料金で実現します。モデルが Zilliz Cloud 環境内で実行されるため、データはプライベートネットワーク内に留まり、プライバシーの強化と超低遅延が保証されます。詳細については、ホスト型モデル を参照してください。
さらに、サードパーティモデルとの統合を合理化するために、サードパーティモデルプロバイダーとの統合を導入しました。この機能により、Zilliz Cloud 内で AI モデルの資格情報を管理し、アプリケーションコードを変更せずにいつでも API キーをローテーションできるため、柔軟かつ安全な統合が可能になります。詳細については、モデルプロバイダーとの統合 を参照してください。
ダイナミックレプリカ自動スケーリング
変動する需要を持つ高 QPS 環境向けに設計された主要機能であるインテリジェントなレプリカの自動スケーリングを導入します。これは、リアルタイムのトラフィックパターンに基づいてクラスターのレプリカ数を自動的に調整します。
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負荷適応型スケーリング: トラフィックが多い時期にはレプリカを自動的にスケールアップし、需要が少ない時期にはスケールダウンして、パフォーマンスとコストの両方を最適化します。
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ゼロタッチの信頼性: 単純なリソースガードレールにより、システムが予測不能なトラフィックスパイクを自動的に処理し、手動介入なしで一貫したパフォーマンスを確保します。
詳細については、レプリカのスケーリング を参照してください。
Cron を使用した高度なスケジュールスケーリング
スケジューリングエンジンをアップグレードし、複雑で予測可能なビジネスサイクルをオーケストレーションできるようにしました。業界標準の Cron 式を使用して、CU とレプリカの両方に対して精密なスケーリング戦略を自動化できるようになりました。
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柔軟なスケジューリング戦略: 基本的な日次スケジュールを超えて、標準の Cron 構文（例：
0 9 * * * 1-5）を利用して、「月末のみスケールアップ」などの複雑なルールを定義できます。 -
マルチスケジュールロジック: 同じクラスターに対して独立した階層化されたスケジュールを構成でき、平日のピーク時と週末のオフピーク時に向けてリソースプロファイルを調整し、ビジネスの実情に沿って効率を最適化できます。
詳細については、クエリ CU のスケーリング および レプリカのスケーリング を参照してください。
グローバルクラスター
Zilliz Cloud ビジネスクリティカル プラン向けにグローバルクラスターを発表できることを嬉しく思います。
グローバルクラスターは、プライマリークラスターとクロスリージョンのセカンダリークラスターをリンクして自動レプリケーションを行うことで、複数の地理的リージョンにわたる統一されたデータベースアーキテクチャを作成します。このソリューションは堅牢なディザスターリカバリー (DR) を提供し、リージョンレベルの障害が発生した場合でも、ミッションクリティカルなアプリケーションの回復力を確保し、データの耐久性を保ちます。
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自動化されたグローバルデプロイメント: システムがワンクリックでプライマリー - セカンダリートポロジーのシームレスなオーケストレーションを処理し、自動データレプリケーションチャネルとともにグローバルクラスターを単一のステップでプロビジョニングできます。
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シームレスな DR 拡張: アクティブな本番インスタンスへのセカンダリークラスターの動的追加をサポートします。実行中の専用クラスターを、サービス中断やダウンタイムなしでスムーズにマルチリージョンのグローバルアーキテクチャにアップグレードできるようになりました。
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強化された可観測性: 新しいグローバルトポロジーダッシュボードにより、クラスター階層の統一されたビューを提供します。1 つのインターフェースから、リージョン間のリアルタイムのレプリケーションレイテンシーと同期ステータスを監視できるようになりました。
近日公開予定: レジリエンスツールキットを拡充します。次のフェーズでは、リージョンレベルの障害発生時の自動切り替えのためのフェイルオーバーと、SDK トラフィックをリダイレクトして回復目標時間 (RTO) を大幅に短縮するグローバルエンドポイントを導入します。
詳細については、グローバルクラスターの解説、グローバルクラスターの作成、および グローバルクラスターの管理 を参照してください。
BYOC - SaaS と整合するフルオートスケーリングスイート
Bring Your Own Cloud (BYOC) デプロイメントが、Zilliz Cloud の完全なオートスケーリングエコシステムをサポートするようになりました。この更新により、BYOC が SaaS オファリングと整合し、以前リリースされたすべての最適化（自動スケールダウンなど）および最新機能へのアクセスが可能になります。
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ダイナミックスケーリング: CU とレプリカの両方で利用可能で、システムがリアルタイムの負荷に基づいてリソースをインテリジェントに調整し、シンプルな最小値/最大値の設定でパフォーマンスとコストを最適化します。
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スケジュールスケーリング: 新しいアドバンストモードを完全にサポートします。ユーザーは標準の Cron 式とマルチスケジュールロジックを活用して、複雑で予測可能なビジネスサイクルに向けた精密なリソース調整を自動化できます。
詳細については、クエリ CU のスケーリング および レプリカのスケーリング を参照してください。
BYOC - サポートおよびトラブルシューティングアクセス制御
データプレーンへの運用アクセスに対する権限を取得できます。これにより、Zilliz エンジニアが明示的に許可された場合にのみインフラストラクチャにアクセスできるようになります。
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ジャストインタイム (JIT) 特権: トラブルシューティングウィンドウ中に一時的なアクセスを付与し、解決次第すぐに revoke できます。
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運用分離: アクセスを revoke することで、必須の可観測性パイプライン（メトリクス、ログ、アラート）を妨害することなく、厳格なバリアを作成します。
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ガバナンスとコンプライアンス: すべてのアクセス付与と取り消しは、完全な説明責任とセキュリティレビューのために監査ログに不変として記録されます。
詳細については、AWS への BYOC のデプロイ、AWS への BYOC-I のデプロイ、および GCP への BYOC のデプロイ を参照してください。
機能強化
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コレクション TTL および AutoID 設定: コレクション概要 GUI から、コレクション TTL および「AutoID の挿入を許可」設定を監視および変更できるようになりました。詳細については、コレクション TTL の設定 および コレクションの変更 を参照してください。
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データインポート: JSON ライン形式（.JSONL および .NDJSON 拡張子）のサポートが利用可能になりました。詳細については、JSON/JSON ラインファイルからのインポート を参照してください。
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Milvus エンドポイントの移行: ジオメトリおよび構造体データタイプをサポートするようになり、空間形状や深くネストされた属性を持つコレクションのシームレスな移行が可能になりました。
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ジョブ詳細ビュー: ナビゲーションの改善とユーザーエクスペリエンスの向上のため、サイドドロワー UI が刷新されました。
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BYOC - カスタム S3 バケットサポート: きめ細かいデータ分離と独立したライフサイクル管理を提供する、カスタムの専用 S3 バケットを使用して BYOC クラスターをデプロイできるようになりました。
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BYOC - AWS KMS 統合: S3 バケット暗号化のための AWS KMS (CMEK) 統合が追加され、厳格なセキュリティコンプライアンス基準を満たします。
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強化されたメトリクスダッシュボード: CU とレプリカのスケーリングにおける最適な利用率レベルをユーザーが識別できるよう、視覚的な閾値ガイドラインが追加されました。
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RESTful API および Terraform の機能強化: 自動スケーリング、クロスリージョンバックアップ、クラスター作成用のティアードストレージ、および プロジェクト作成用のビジネスクリティカルプラン をサポートするようになり、ディザスターリカバリーとストレージ管理を改善し、より効率的な自動化プログラミングを可能にします。