zilliz/vector-transport-service Docker 镜像 - 轩辕镜像

vector-transport-service 镜像文档

镜像概述

vector-transport-service 是一款开源工具，主要功能为移动向量数据和非结构化数据。作为 Docker 镜像提供，它支持便捷部署与跨环境运行，适用于需要在不同系统或存储间迁移、同步向量数据（如嵌入向量）和非结构化数据（如文档、图像、音频等）的场景。

核心功能与特性

核心功能

• 移动向量数据：支持向量数据的传输、迁移与同步
• 处理非结构化数据：支持各类非结构化数据的移动操作

主要特性

• 开源免费：基于开源协议分发，支持自定义扩展与二次开发
• 轻量级部署：通过 Docker 容器化封装，依赖管理简单，部署便捷
• 跨平台兼容：可在任何支持 Docker 的环境中运行，不受底层操作系统限制
• 多数据类型支持：原生支持向量数据及常见非结构化数据类型

使用场景与适用范围

典型使用场景

• 向量数据迁移：在不同向量数据库（如 Pinecone、Milvus、Weaviate 等）间转移数据
• 非结构化数据同步：跨存储系统（如本地文件系统、对象存储、云存储）同步文档、图像等非结构化数据
• 数据备份与归档：定期将向量数据和非结构化数据备份至目标存储系统
• 数据管道集成：作为数据处理管道的中间组件，实现数据流转

适用范围

• 需处理向量数据的 AI/ML 开发者
• 管理非结构化数据的数据工程师
• 构建数据迁移或同步工具的技术团队
• 需要跨系统数据整合的企业或研究机构

使用方法与配置说明

基本使用（Docker Run）

通过 docker run 命令快速启动容器，基本格式如下：

bash
docker run -d \
  --name vector-transport-service \
  -e SOURCE_URI="<源数据地址>" \
  -e TARGET_URI="<目标数据地址>" \
  -e DATA_TYPE="<数据类型>" \
  vector-transport-service:latest

参数说明

• SOURCE_URI：源数据地址（必填），格式根据数据源类型确定（如 milvus://host:port/collection、s3://bucket/path 等）
• TARGET_URI：目标数据地址（必填），格式与源地址类似
• DATA_TYPE：数据类型（可选，默认同时处理向量和非结构化数据），可选值：vector（仅向量数据）、unstructured（仅非结构化数据）、all（全部数据）

Docker Compose 配置示例

创建 docker-compose.yml 文件，定义服务配置：

yaml
version: '3.8'
services:
  vector-transport:
    image: vector-transport-service:latest
    container_name: vector-transport-service
    environment:
      - SOURCE_URI="milvus://source-milvus:***/my_collection"
      - TARGET_URI="s3://my-bucket/vector-backup"
      - DATA_TYPE="vector"
    restart: unless-stopped

启动服务：

bash
docker-compose up -d

配置参数说明

注意：具体支持的 SOURCE_URI 和 TARGET_URI 协议格式需参考官方文档，不同版本可能支持不同的存储系统适配。

查看日志与监控

通过 Docker 日志命令查看服务运行状态：

bash
docker logs -f vector-transport-service

注意事项

• 确保源地址和目标地址的访问权限配置正确（如 API 密钥、访问凭证等需通过环境变量或挂载配置文件传入）
• 对于大规模数据迁移，建议调整 BATCH_SIZE 参数优化性能
• 生产环境使用时，建议配合数据校验机制，确保数据完整性
• 具体功能细节和高级配置请参考官方文档或项目源码仓库