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1 . ⻉壳找房，Milvus实践 — 向量搜索平台介绍
⻉壳找房 - 孙要⻜
2020 年10⽉17⽇
1 WE ARE BEIKE, 2018 BEIKE ALL RIGHTS RESERVED
2 . 内容
✓ 1 ⼀个典型场景
✓ 2 技术选型
✓ 3 我们做了什么
✓ 4 ⽀持哪些场景
✓ 5 规划
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3 . 1 ⼀个典型场景
获取原始数据 提取特征 相似特征搜索
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4 . 2.1 技术选型 - 对⽐传统搜索
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5 . 2.2 技术选型 - why milvus ？
对faiss、annoy开源库进
⾏了定制
开箱即⽤，读写分离，⽀
持⾼可⽤部署
⽀持多属性、多索引类型
⽀持多种处理器
⽀持百亿级数据搜索
活跃的社区，专业的团队
⽀持
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6 . 3.1 我们做了什么 - 向量搜索架构
引擎组件全部打
包，⽀持⼀键部署
抽象向量读、写操
作，通⽤的API屏蔽
引擎细节
⼀种⽀持垂直搜索
领域低时延、⾼吞
吐需求的解决⽅案
⼀种⾼可⽤的全量
数据同步⽅案
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7 . 3.2 我们做了什么 - 引擎打包ALL-IN-ONE
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8 . 3.3 我们做了什么 - 数据存储
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9 . 3.4 我们做了什么 - 低时延、⾼吐吞⽅案(原有)
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10 . 3.5 我们做了什么 - 低时延、⾼吐吞⽅案(新)
利⽤⽤envoy替换Mishards实现读写分离，
规避Mishards性能瓶颈
利⽤envoy的Strict DNS服务发现策略，以及
kubernetes的headless service特性，⽀持
milvus读实例横向扩展，以提⾼整体吞吐量
在垂直搜索的使⽤场景下，保证所有数据在
⼀个segment中，实现单个请求的低时延
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11 . 3.6 我们做了什么 - 资源伸缩
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12 . 3.7 我们做了什么 - 存活检测
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13 . 3.8 我们做了什么 - 数据T+1同步⽅案
同⼀个业务两个独⽴集群，读写分离
独⽴集群⽀持同机房、跨机房部署
集群资源⾃动伸缩
严格+灵活数据⼀致性校验策略
集群故障⽀持⼀键切换
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14 . 3.9 我们做了什么 - ⼀致性、可靠性保障
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15 . 4.1 ⽀持哪些场景
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16 . 4.2 ⽀持哪些场景 - 户型
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17 . 4.3 ⽀持哪些场景 - 智能客服
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18 . 4.4 推荐
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19 . 5 规划
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20 .20 WE ARE BEIKE, 2018 BEIKE ALL RIGHTS RESERVED
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