2026年1月 リリースノート
2026-01-29
Milvus v2.6.x のその他の新機能
- プライマリーキーを使用した検索: 生の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、検索前に対象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 統合によるセキュリティ態勢の強化をサポートす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、お客様が独占的に管理・統制するキーを使用して機密アセットを保護します。
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包括的なデータ保護: すべてのストレージ階層と処理状態にわたるアセットを厳密に暗号化し、データライフサイクル全体でセキュリティギャップを排除します。
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安全な分離とアーキテクチャ: 暗号化ゾーンによるきめ細かなセキュリティ境界の分離を実現し、3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）でバックアップします。これにより、データベースを厳密に分離してクロステナントアクセスを防止しながら、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: 自動化されたゼロダウンタイムのローテーション、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止する不変の設定をサポートします。
詳細については、カスタマーマネージド暗号化キー と 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シンプルさと 絶対的なデータ主権 を組み合わせます。
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最大限のコントロールを実現する BYOC-I デプロイメント: データプレーン全体をお客様の Azure サブスクリプション内にホストします。データ主権とセキュリティポリシーの絶対的なコントロールを維持できることを保証します。
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Terraform 自動化: 公式 Terraform プロバイダーによるデプロイメントを加速し、複雑なネットワークと認証を完全に自動化して、再現性のある 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 の新機能
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セマンティックハイライター: 完全一致キーワードではなくクエリ意図に基づいて、検索結果内の最も関連性の高いテキストセグメントを特定してハイライト表示し、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) を搭載しており、Zilliz ホスト型モデルサービスを通じてすぐに利用できる推論サポートを提供します（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 の新機能
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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 — 手動でのタイムゾーン処理なしに、グローバルに一貫性のあるタイムスタンプを保存、比較、フィルタリングするための
TIMESTAMPTZデータ型をサポートします。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付与し、全文検索結果の解釈とデバッグを容易にします。詳細については、レキシカルハイライター を参照してください。
関数とモデル推論
Zilliz Cloud での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、および Zilliz ホスト型モデルのプライベートプレビューを発表いたします。このアップデートにより、ユーザーは生のテキストを Zilliz Cloud に直接挿入でき、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確保することで、AI 開発プロセスを効率化します。
OpenAI、Cohere、VoyageAI などのトップティアの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 上に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。検索時には、システムがテキストを密ベクトルに変換して効率的な ANN 検索を実行します。詳細については、モデルベースの関数 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: ニーズに最も適した再ランキングモデルを選択し、特定のユースケースに最も関連性の高い検索結果が優先されるようにします。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に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、ゼロのデータ転送料金で安定した高性能な推論を確保します。モデルが Zilliz Cloud 環境で実行されるため、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レイテンシーを確保します。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効率化するため、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 モデルの認証情報を管理し、アプリケーションコードを変更することなく API キーをいつでもローテーションできるため、柔軟で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。
動的レプリカの自動スケーリング
変動する需要を持つ高 QPS 環境向けに設計された重要な機能である 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。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: 高トラフィック時にレプリカを自動的にスケールアップし、低需要時に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: シンプルなリソースガードレールにより、システムが予測不可能なトラフィックスパイクを自動的に処理し、手動介入なしに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 による高度なスケジュールスケーリング
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するため、スケジューリングエンジンをアップグレードしました。業界標準の Cron 式を使用して、CU とレプリカの両方の正確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: 基本的な毎日のスケジュールを超えて、標準的な 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型スケジュールを設定し、ピーク時の平日とオフピークの週末にリソースプロファイルを調整して、ビジネスの実態に沿った効率性を最適化できます。
詳細については、クエリCUのスケーリング と 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いたします。
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構築します。このソリューションは堅牢なディザスタリカバリー（DR）を提供し、リージョン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とデータの耐久性を確保します。
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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で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。現在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に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ます。
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強化されたオブザーバビリティ: 新しいグローバルトポロジーダッシュボードがクラスター階層の統一ビューを提供します。リアルタイムのレプリケーションレイテンシーとリージョン間の同期状態を、1つのインターフェースから監視できるようになりました。
近日公開: 回復力ツールキットを拡張しています。次のフェーズでは、リージョンレベルの障害時に自動切り替えを行うフェイルオーバー、および SDK トラフィックを再ルーティングするグローバルエンドポイントを導入し、回復時間目標（RTO）を大幅に短縮します。
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 - フル自動スケーリングスイートが SaaS と統合
Bring Your Own Cloud (BYOC) デプロイメントが、Zilliz Cloud の完全な自動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。このアップデートにより、BYOC は SaaS オファリングと統合され、これまでに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 にアクセスできるようになります。
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動的スケーリング: 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/最大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: 新しいアドバンスドモードを完全サポート。ユーザーは標準的な 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対する正確なリソース調整を自動化できるようになりました。
詳細については、クエリCUのスケーリング と レプリカのスケーリング を参照してください。
BYOC - サポートとトラブルシューティングのアクセス制御
データプレーンへの運用アクセスに対する権限を取得します。Zilliz エンジニアが明示的に許可された場合にのみ、お客様のインフラストラクチャにアクセスできることを保証します。
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ジャストインタイム（JIT）権限: トラブルシューティング期間中に一時的なアクセスを付与し、解決後に即座に取り消します。
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運用分離: アクセスの取り消しにより、不可欠なオブザーバビリティパイプライン（メトリクス、ログ、アラート）を中断することなく、厳格な障壁を作成します。
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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が、監査ログに不変に記録され、完全な説明責任とセキュリティレビューを実現します。
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 と AutoID 設定: コレクション概要 GUI から、コレクション TTL と Allow insert AutoID 設定を直接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 と 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 lines 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 Lines 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 データ型をサポートし、空間形状と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を可能にします。
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ジョブ詳細ビュー: サイドドロワー UI がリフレッシュされ、ナビゲーションとユーザーエクスペリエンスが向上しました。
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BYOC - カスタム S3 バケットのサポート: 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、きめ細かなデータ分離と独立したライフサイクル管理を実現します。
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BYOC - AWS KMS 統合: S3 バケット暗号化用の 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最適な利用率レベルを特定するのに役立つ視覚的なしきい値ガイドラインが追加されました。
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RESTful API と 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、クラスター作成時の階層型ストレージ、および プロジェクト作成時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、ディザスタリカバリーとストレージ管理が改善され、より効率的な自動化プログラミングが可能になります。