【ITニュース解説】milvus-io / milvus

Milvusは、高性能かつクラウドネイティブな特性を持つベクトルデータベースであり、大規模なベクトル近似最近傍（ANN）検索のために構築されたシステムである。この説明は、システムエンジニアを目指す初心者にとって、いくつかの新しい概念を含んでいるため、順を追って解説する。

まず「データベース」とは、大量のデータを効率的に保存、管理し、必要な時に高速に検索、取得するためのシステムを指す。私たちが日常的に利用するウェブサイトやアプリケーションのほとんどは、その裏側でデータベースを使って、ユーザー情報、商品情報、投稿されたコンテンツなどを管理している。従来のデータベースは、主に数値やテキスト、日付といった構造化されたデータを扱うことに特化しており、特定の条件に合致するデータを厳密に検索する用途で進化してきた。例えば、「商品IDがP001の商品」を検索したり、「特定の日付以降に公開された記事」を探したりするのに非常に優れている。

しかし、現代のデータはテキストだけでなく、画像、音声、動画といった非構造化データが爆発的に増加している。これらのデータに対して、「似ているもの」を探し出すといった、意味に基づいた検索のニーズが高まっている。例えば、ある写真と「構図が似ている」写真を見つけたり、ある文章と「意味的に近い」文章を推薦したりするような用途である。従来のデータベースでは、このような意味的な類似性を高速に検索することは困難であった。

ここで重要になるのが「ベクトル」という概念である。機械学習、特に深層学習といった技術は、画像やテキスト、音声といった複雑な非構造化データを、高次元の数値の並びである「ベクトル」に変換する能力を持つ。このベクトルのことを「埋め込み（Embedding）」とも呼ぶ。例えば、リンゴの画像とミカンの画像をベクトルに変換すると、これらのベクトルは数学的な空間上で互いに近い位置に配置される。一方、リンゴの画像と自動車の画像をベクトルに変換すると、それらのベクトルは遠い位置に配置されることになる。つまり、意味的に似ているデータはベクトル空間上で近く、意味的に異なるデータは遠くなるように表現されるのである。このベクトル表現を用いることで、非構造化データに対する「意味的な類似性」の計算が可能となる。

Milvusは、このような膨大な数のベクトルデータを専門的に保存、管理し、高速に検索することに特化した「ベクトルデータベース」である。従来のデータベースがIDやキーワードによる厳密なマッチングを得意とするのに対し、ベクトルデータベースはベクトル間の距離を計算し、最も近いベクトル、すなわち最も類似したデータを見つけ出すことを得意としている。

そして、その検索方法が「ベクトルANN検索（Approximate Nearest Neighbor search）」である。ANNは「近似最近傍探索」と訳される。大量のベクトルデータの中から、ある特定のベクトル（検索クエリ）に「最も近い」ベクトルを正確に見つけ出すことを「最近傍探索（Nearest Neighbor search）」と呼ぶ。しかし、データ量が非常に膨大になると、すべてのベクトルとクエリベクトルの距離を一つずつ計算することは、計算コストと時間コストが莫大になり現実的ではない。そこで、「近似」という手法が用いられる。ANN検索は、厳密な最近傍ではないかもしれないが、非常に近いベクトルを「ほぼ正確に、しかし圧倒的に高速に」見つけ出すアルゴリズムである。これにより、検索結果の精度をある程度維持しつつ、大規模データセットにおいても実用的な速度で類似性検索を実現する。

Milvusは、このベクトルANN検索を「高パフォーマンス」で提供するように設計されている。これは、内部的に様々な最適化技術やインデックス構造を用いることで、数億、数十億といった膨大なベクトルデータの中から、ミリ秒単位で類似データを検索できることを意味する。リアルタイムでの推薦システムやコンテンツ検索など、高速な応答が求められるアプリケーションにおいて、この高性能性は不可欠である。

また、Milvusは「クラウドネイティブ」な設計思想に基づいている。クラウドネイティブとは、クラウドコンピューティング環境の特性を最大限に活用するようにアプリケーションやシステムが設計されていることを指す。具体的には、コンテナ技術（Dockerなど）やオーケストレーションツール（Kubernetesなど）との親和性が高く、クラウド上でのデプロイ、管理、スケーリングが容易に行える。これにより、システムのリソースを必要に応じて柔軟に拡張、縮小したり、高い可用性を実現したりすることが可能となる。開発者や運用者にとっては、インフラの管理負担が軽減され、よりアプリケーション開発に集中できるというメリットがある。

さらに、Milvusは「スケーラブル」である。スケーラブルとは、データ量やユーザーからのアクセスが増加しても、システムの性能や処理能力を維持、向上できる能力を指す。Milvusは分散システムとして設計されており、複数のサーバーに処理を分散させることで、単一のサーバーでは扱いきれないような大規模なベクトルデータを効率的に処理できる。これにより、ビジネスの成長に合わせてシステムを容易に拡張でき、将来的なニーズにも対応できる柔軟性を持っている。

まとめると、Milvusは、機械学習によって生成された高次元のベクトルデータを効率的に保存、管理し、非常に高速かつスケーラブルな近似最近傍探索を実行するための専門的なデータベースである。画像認識、自然言語処理、推薦システム、不正検知など、意味的な類似性に基づいて情報を検索、分析する必要がある現代の多くのアプリケーションにおいて、Milvusのようなベクトルデータベースは不可欠な基盤技術となっている。クラウド環境での運用に最適化され、大量のデータと高い要求性能に対応できるMilvusは、これからのAI時代におけるデータ活用の中心的な役割を担う存在である。