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图像搜索系统对存储有什么要求?

图像搜索系统需要巨大的存储容量来处理原始图像数据、特征向量和索引结构。主要因素包括图像数量、特征的提取和存储方式,以及搜索速度和存储效率之间的权衡。系统必须平衡这些要素,才能在保持性能的同时有效扩展。

首先,原始图像存储取决于分辨率、格式和数量。例如,存储 1 亿张平均每张 1MB 的 JPEG 图像,大约需要 100TB。元数据(如时间戳、标签或地理位置)会增加开销——每张图像 10KB 将消耗 1TB。压缩(例如 WebP)可以减少原始存储,但高质量搜索可能需要无损格式。系统通常使用分布式文件系统(例如 HDFS)或对象存储(例如 Amazon S3)来持久且经济高效地管理这些数据。

其次,特征向量和索引在大型系统中占据了大部分存储空间。当图像通过 CNN 等模型处理时,每张图像会生成一个特征向量(例如,512 维,以 32 位浮点数表示),每张图像大约需要 2KB。对于 1 亿张图像,这总共是 200GB。FAISS 或 Annoy 等索引可以优化向量搜索,但会增加开销——HNSW 索引可能使用向量数据大小的 10-20 倍(例如,对于 200GB 的向量,需要 4TB)。量化(例如,使用 8 位而不是 32 位浮点数)可以将向量存储减少 75%,但会影响准确性。一些系统会存储多个版本的向量(例如,用于不同搜索类型),这会成倍增加存储需求。

最后,必须考虑冗余和备份。生产系统通常会在多个区域复制数据(3 倍存储),并保留快照。如果原始数据和索引总共为 500TB,那么复制和每周备份(保留一个月)可能需要 2PB。分层存储会有所帮助:热数据(索引)使用 SSD 来提高速度,而冷数据(原始图像)使用更便宜的 HDD 或云归档存储。开发者还必须规划增长——每天增加 10,000 张图像,存储量每天会增加约 10GB,这需要分片或云自动扩展等可扩展架构。

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