Поддерживается ли DiskANN в инструменте масштабирования Milvus? Проблемы с использованием памяти для скалярных данных.

Вопрос или проблема

import numpy as np
import milvus 

def create_index_and_load_data(index_type, data, scalar_data):
    try:
        if index_type not in ["HNSW", "IVF_FLAT", "DISKANN"]:
            raise ValueError(f"Тип индекса '{index_type}' не поддерживается!")

        if index_type == "DISKANN":
            if scalar_data is not None:
                print("Загрузка скалярных данных в память...")
                if len(scalar_data) > 1e6:
                    raise MemoryError("Размер скалярных данных превышает доступную память!")

        print(f"Создание индекса типа {index_type}...")
        print("Индекс успешно создан!")



data = np.random.random((10000, 128))
scalar_data = ["long_string_" + str(i) for i in range(1000000)]

index_type = "DISKANN"
create_index_and_load_data(index_type, data, scalar_data)

Ответ или решение

Поддержка DiskANN в инструменте оценки размера Milvus: проблемы с памятью для скалярных данных

Вопрос о поддержке индекса DiskANN в инструменте оценки размера Milvus является важным для пользователей, стремящихся оптимизировать свои ресурсы. На данный момент, как вы заметили, текущий список типов индексов не включает DiskANN. Это может вызвать некоторые вопросы относительно его использования и влияния на использование памяти, особенно когда речь идет о скалярных данных.

Поддержка DiskANN

Индекс DiskANN является одним из современных подходов к эффективному поиску ближайших соседей, ориентированным на производительность и использование дискового пространства. Однако, его отсутствие в официальном списке поддерживаемых индексов в Milvus означает, что разработчики и пользователи, возможно, должны рассмотреть альтернативы, такие как HNSW или IVF_FLAT для своих приложений, особенно если они работают с большими объемами данных.

Загрузка скалярных данных в память

В вашем вопросе также поднимается проблема, касающаяся загрузки скалярных данных в память, особенно в случаях, когда данные представляют собой длинные строковые поля. В предоставленном вами коде указано, что при создании индекса типа DiskANN, если скалярные данные не равны None, происходит их загрузка в память:

if scalar_data is not None:
    print("Loading scalar data into memory...")

Это имеет критическое значение, поскольку если объем скалярных данных превышает доступную память, может возникнуть ошибка, что в свою очередь скажется на производительности и надежности системы:

if len(scalar_data) > 1e6:
    raise MemoryError("Scalar data size exceeds available memory!")

Таким образом, если вы работаете с длинными строками, важно заранее оценить размер скалярных данных. Рекомендуется использовать методы компрессии или сокращения данных, что позволит избежать проблем с памятью.

Рекомендации

1. Изучение альтернатив: Если DiskANN не поддерживается и вы зависите от этого типа индекса, возможно, стоит рассмотреть другие доступные индексы, такие как HNSW и IVF_FLAT, которые могут соответствовать вашим потребностям.

2. Оценка размеров данных: Всегда перепроверяйте объем скалярных данных перед загрузкой, особенно если вы имеете дело с большими наборами данных. Используйте методы оптимизации памяти, чтобы избежать MemoryError.

3. Тестирование и мониторинг: Регулярно тестируйте производительность вашего решения и следите за использованием памяти, чтобы при необходимости делать корректировки заранее.

В заключение, отсутствие поддержки DiskANN в Milvus – это важный фактор, который стоит учитывать при планировании архитектуры вашего решения. Эффективное управление памятью особенно актуально для скалярных данных, и разумное подход к их обработке поможет избежать нежелательных рисков в производительности и масштабируемости вашего приложения.