作者：Zilliz 首席工程师 焦恩伟
Milvus 2.2.4 来啦！
经过几周的开发，Milvus 2.2.4 版本于近期正式上线。Milvus 2.2.4 是 Milvus 2.2.0 的一次小版本升级，版本虽小，却为社区带来了不少实用的新特性，包括基于命名空间的资源分组、集合级别的物理隔离和集合重命名等，同时新版本原生支持了 GCP，其他云的原生支持也在紧锣密鼓的进行中。
此外，Milvus 2.2.4 还解决了与滚动升级、故障恢复和负载均衡相关的若干问题。这些问题的修复有助于提高系统的稳定性、可靠性以及缩短故障恢复时间。
总结下来一句话——资源隔离、多云、高效！
新特性
资源组
很多用户把 Milvus 作为向量中台 或 AI 中台的重要组成部分，作为中台来说，必不可少的功能就是多租户和资源隔离、故障隔离。在没有资源组功能之前，很多用户为了保障资源、故障隔离，会为每一位业务用户启动一套 Milvus 集群，这无疑是一种浪费资源的表现，因此资源组和多租户的需求在社区中一直呼声很高。作为 Milvus 的用户肯定希望一步到位，如果 Milvus 能直接把资源组功能做好是最理想的状态，但是资源组是更偏平台、管理的功能，而且需求繁多、众口难调。
Milvus 作为一款数据库产品，通过资源组对外提供资源隔离的能力，平台侧基于资源隔离的能力对业务用户提供多租户的能力，是一种很好的集成方式。关于资源的详细介绍，详见文档 https://milvus.io/docs/resource_group.md
Collection Rename
在生产使用数据库的过程中，表 Schema 变更是个常见的运维操作，Milvus 在 2.2.4 版本中先是支持了 collection rename 操作，后续更细粒度的 Schema 变更，如加减 Column、改变 Column 的信息等能力正在设计和开发过程中，会在后续版本中持续迭代。Rename Collection 的使用方式见文档 https://milvus.io/docs/rename_collection.md
Search 和 Query API 的新选项
在 Milvus 的数据架构中，数据分为 Growing 数据和 Sealed 数据，顾名思义，Sealed 数据是已经持久化并且建好索引的数据块，而 Growing 数据则没有索引，在查询时对于 Growing 数据使用暴力搜索的方式查找 TopK，再和 Sealed 数据中的 TopK 结果进行合并。
不难发现如果 Growing 的数据很多或写入频率过高的话，势必会对查询性能有较大的影响。对于追求低延迟、查询结果稳定的用户来讲，Growing 数据的多少直接影响了系统的可用性。在不少用户场景中，他们对于实时数据没有那么高的要求。基于以上需求，我们在查询参数中新增了跳过 Growing 数据的选项，启用此选项将跳过对所有 Growing 数据的搜索，在搜索插入场景下提供更好的搜索性能。
支持 Google Cloud Storage
Milvus 现在支持 Google Cloud Storage 作为对象存储，使用 Google Cloud 的用户可以无缝对接 GCP 的对象存储。
系统优化
性能提升
通过性能剖析，我们发现了众多性能优化点，通过这些优化，Milvus 2.2.4 版本在性能上又有了长足的进展：
- 在查询阶段跳过计算 count all bitsets
- Collection load 过程中减少内存拷贝
- 查询过程中跳过为长度为 0 的数据申请内存
- 升级 Knowhere 至 1.3.9，加速 IVF 查询
- 优化查询结果合并策略
- 优化对象存储访问的 IO，减少与对象存储间的 rpc 调用
内存优化
在内存优化方面，我们也进行了相应的提升：
- 增加了datanode 内存占用过大时，强制 flush 的策略
- 按照 16MB 切割 index 文件，防止内存占用过大
其他优化
此外，我们也对新版本做了其他优化： - 调整 RockMQ page 大小至 256 M，减少 standalone 模式下的磁盘占用
- 调整 etcd 超时时间至 20 s，减少故障恢复时间
问题修复
在升级新版本的过程中，Milvus 2.2.4 也努力修复了一些问题，数量超过 40，在此仅 highlight 一些 critical 的问题（感谢测试团队能在发布前发现如此多的问题）。
- 修复在 DiskANN 索引下，QueryNode 无法重启问题
- 修复 DataCoord 在 watch etcd 事件时的一系列超时问题
- 修复由于负载均衡策略导致的 QueryCoord panic 问题
- 修复空 segmen t情况下，DataCoord 读取 panic 的问题
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