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Milvus 代码解析#7: Milvus 2.0 质量保障系统详解

2021年11月16日 19:00 ~ 2021年11月16日 21:00
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    直播信息


    前几期的直播讲解的都是 Milvus 相关的功能实现,那确保这些功能的的正确性呢?质量保障就成为了其中重要的一环。


    Miluvs 2.0 版本基于云原生的架构,追求高可靠、高性能,如何在保证代码质量的前提下,提升测试效率?这给质量保障团队带来不小的挑战。


    本期直播将从 Milvus 一个版本的开始到结束,介绍整体的测试流程。我们采取了SDK测试、数据兼容性与持久化测试、混沌工程、benchmark 等多种手段保障 Milvus 的质量。


    对以上内容感兴趣的社区伙伴们,千万不要错过这次直播分享!🤗



    直播时间:

    11月16日(周四)19:00    


    相关代码:

    https://github.com/milvus-io/milvus/    


    分享大纲:

    1. Miluvs 2.0 版本测试流程介绍

    2. 测试模块详解

    3. Milvus 2.0 测试效率提升技术手段

    4. QA


    讲师介绍


    朱文星

    Zilliz 质量保障工程师

    网络冲浪达人

    上海大学通信与信息系统专业硕士,负责 Milvus 2.0 SDK 和可靠性测试,对混沌工程、深度学习、云原生等领域很感兴趣。热爱开源和分享,是 Paper-with-Code-of-Wireless-communication-Based-on-DL 仓库的创建者和维护者。业余时间主要在网上冲浪,玩游戏刷刷剧。他的 GitHub 账号是:https://github.com/zhuwenxing


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    线上分享结束后,嘉宾还会在直播交流群内实时QA,欢迎大家添加小助手微信:Zilliz-tech 发送 ”直播“ 加入讨论群,与大家共同交流!


    同时,我们热烈欢迎社区志愿者参与到直播中,无论是以讲师、议评人、还是以合作直播的形式。请通过直播交流群联系群管理员与我们取得联系。


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    Zilliz 是向量数据库系统领域的开拓者和全球领先者,研发面向 AI 生产系统的向量数据库系统。Zilliz 以发掘非结构化数据价值为使命,致力于打造面向 AI 应用的新一代数据库技术,帮助企业便捷地开发 AI 应用。Zilliz 的产品能显著降低管理 AI 数据基础设施的成本,帮助 AI 技术赋能更多的企业、组织和个人。

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