Home
Blog
Attu 3.0 ベータ版：マルチクラスター管理、AIエージェント、そして一新されたMilvusコンソール

Attu 3.0 ベータ版：マルチクラスター管理、AIエージェント、そして一新されたMilvusコンソール

Engineering

June 11, 2026

Ray Jiang

Attu 3.0 ベータ版が公開されました。

Attuは、Milvus用のオープンソース管理コンソールです。ローカル環境や本番環境でMilvusをご利用になったことがある方なら、コレクションの確認、データの閲覧、スキーマの管理、あるいはクラスター内部の状況確認などにAttuをご利用になったことがあるでしょう。

Attu 2.xは、基本的な単一クラスターの管理には十分に機能していました。しかし、Milvusの導入規模が拡大するにつれ、その限界が顕著になってきました。一度に接続できるMilvusインスタンスは1つに限られていました。また、コンテナを再起動すると接続状態が失われていました。データの閲覧は、主にコレクション中心でした。診断、監視、APIのデバッグ、バックアップと復元、権限管理には、多くの場合、別のツールや手動での操作が必要でした。

Attu 3.0 Betaは、Milvusの管理体験を全面的に再構築したものです。

このリリースでは、マルチクラスタ管理、永続的なローカル状態、50以上のMilvusツールを備えた組み込みAIエージェント、高度な診断機能、再設計されたデータブラウザ、組み込みのPrometheusメトリクス、API Playground、GUIベースのバックアップおよび復元、そして簡素化されたRBACワークフローが追加されています。

要するに、Attuはもはや単一のMilvusインスタンス向けの軽量ビューアにとどまりません。ローカル、ステージング、本番環境を横断してMilvusを管理する開発者やチームにとって、実用的な運用コンソールへと進化しつつあります。

Attu 3.0 ベータ版での変更点

以下に、Attu 2.x と Attu 3.0 ベータ版の概要比較を示します。

機能	Attu 2.x	Attu 3.0 ベータ版
クラスタ接続	単一インスタンスのみ	ワンクリックで切り替え可能な複数のクラスター
状態の永続化	ステートレス；コンテナの再起動時に失われる	ローカルデータベース；再起動後も状態が保持される
AIアシスタント	なし	50以上のMilvusツールを備えた組み込みエージェント
診断	手動による調査	4つの組み込みエキスパートレベルの診断スキル
RBAC管理	独立したページ、多段階のフロー	コンテキストに応じたワンクリックでのユーザー作成
データナビゲーション	フラットなコレクション一覧	階層ツリー：データベース → コレクション → パーティション
監視	外部の Grafana が必要	組み込みのPrometheusメトリクスダッシュボード
APIデバッグ	curl や Postman などの外部ツール	組み込みのREST APIプレイグラウンド
バックアップと復元	CLIのみ	S3、MinIO、GCS、Azureに対応したGUI
LLMの統合	なし	BYOL：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Geminiなど

1つのサイドバーから複数のMilvusクラスターを管理

日々の運用における最大の変更点は、マルチクラスター管理機能です。Attu 3.0 では、実行中のすべての Milvus インスタンスに接続し、それらを単一のサイドバーに一覧表示できます。

画像：ヘルス状態インジケーター付きの複数のMilvus接続を表示するAttu 3.0のサイドバー

Attu 2.xでは、あるMilvusクラスターから別のクラスターに切り替えるには、接続を切断し、再接続し、待機する必要がありました。開発、ステージング、本番環境、あるいは異なる事業部門ごとに別々のクラスターを用意している場合、クラスターごとに1つのブラウザタブを開くことになることがよくありました。

Attu 3.0では、この流れが常時表示される左サイドバーに置き換えられました。すべてのMilvus接続が一箇所に一覧表示され、その横にはリアルタイムのヘルスインジケーターが表示されます。緑色のドットはクラスターに接続可能であることを示し、赤色のドットはクラスターがダウンしているか利用できない状態であることを示します。

クラスターの切り替えはワンクリックで完了します。Attuは各接続のコンテキストを保持するため、環境間を移動するたびに再接続する必要はありません。

接続設定の安定性が向上

新しい接続では、TLS/SSL暗号化、トークン認証、およびユーザー名/パスワード認証がサポートされています。接続を保存する前にテストを行ったり、接続詳細をローカルに保存したり、古い環境が不要になった際に切断された接続を一括で削除したりすることができます。

各クラスターには独自のワークスペースが割り当てられます。概要、データブラウザ、ユーザー管理、メトリクス、および操作はすべて、現在選択されているクラスターの範囲内に限定されます。これにより、ステージング環境と本番環境を混同したり、誤った場所で操作を実行したりするリスクが大幅に低減されます。

複数のMilvusインスタンスを管理しているユーザーにとって、これはAttu 3.0における最も重要な変更点の1つです。基本的な機能のように思えるかもしれませんが、これにより、日々のMilvus作業におけるタブの切り替えや再接続に伴う煩わしさが大幅に軽減されます。

ローカル状態が再起動後も保持されるようになりました

Attu 2.xはステートレスでした。コンテナが再起動すると、保存されていた接続情報が失われ、ワークスペースを再構築する必要がありました。

Attu 3.0では、クラスタ設定、エージェントとの会話履歴、カスタムスキル、LLM設定、ユーザー設定を永続化するローカルデータベースが追加されました。

DockerでAttuを実行する際は、ボリュームをマウントしてその状態を保持してください：

docker run -d --name attu -p 3000:3000 -v attu-data:/data zilliz/attu:v3.0.0-beta.6

ボリュームをマウントしておけば、コンテナを再起動しても、ゼロからの再スタートになることはありません。

これは新しいAIエージェントにとっても重要です。会話履歴、カスタムスキル、LLMの設定をローカルに永続化できるため、Attuは再起動のたびにリセットされる一時的なUIではなく、長期にわたって使い続けられるコンソールとなります。

組み込みのAIエージェントを使用して、自然言語でMilvusを操作する

Attu 3.0 には、Milvus 管理用の組み込み AI エージェントが含まれています。これは単なるドキュメント用チャットボットではありません。このエージェントは 50 以上の Milvus ツールと連携しているため、クラスタの状態を確認し、Attu を通じて実際の操作を実行することができます。

画像：Attu 3.0のAIエージェントは、自然言語によるリクエストからMilvusツールを呼び出すことができます

一般的なMilvusワークフローを網羅する50以上の組み込みツール

このエージェントは、日常的な運用、診断、権限管理、クラスタ管理を網羅しています。以下のような質問や指示を出すことができます：

シナリオ	プロンプト例
日常的な運用	「自分のコレクションをすべて一覧表示してください。」「id、title、embeddingというフィールドを持つコレクションを作成してください。embeddingフィールドにはディメンション768を使用してください。」「my_collectionにテストデータをいくつか挿入してください。」「my_collection から、『artificial intelligence』に最も類似したレコードを10件検索してください。」
運用と診断	「クラスタの状態は正常ですか？」「検索がなぜこんなに遅いのですか？」「どのコレクションが最も多くのメモリを使用していますか？」「最近、処理が遅いクエリはありますか？」
権限	「analyst という名前の読み取り専用ユーザーを作成してください。」「adminロールにすべての権限を付与してください。」「ユーザー zhangsan がどの権限を持っているか確認してください。」
クラスタ管理	「現在のMilvusのバージョンと設定を表示してください。」「リソースグループの使用状況を一覧表示してください。」「my_collection を自動的に圧縮してください。」

破壊的な操作には承認が必要

画像：破壊的または機密性の高い操作では、実行前に確認ダイアログが表示されます

エージェントは、透過的で制御しやすいように設計されています。コレクションの一覧表示やメトリクスの読み取りなど、非破壊的な操作では、結果が直接返されます。

コレクションの削除、データの消去、権限の変更など、破壊的または機密性の高い操作を実行すると、確認ダイアログが表示されます。このダイアログには正確なパラメータが一覧表示され、操作の実行前に承認を待ちます。

また、エージェントがどのツールを呼び出したか、いくつのトークンを使用したか、ツール呼び出しに失敗したかどうかを確認することもできます。これはデータベース管理エージェントにとって重要な点です。ユーザーは、最終的な結果を見るだけでなく、エージェントが何を行ったのかを理解できる必要があります。

コンソールからエキスパート診断スキルを実行する

AIエージェントには、4つの組み込み診断スキルが付属しています。これらは、一般的なMilvusのトラブルシューティングシナリオに対応したガイド付きワークフローであり、汎用的なプロンプトではありません。

診断スキル	チェック項目
クラスタの健全性診断	バージョン、ノードの状態、コンポーネントごとの健全性、および主要なメトリクス。
検索パフォーマンスの診断	インデックスの整合性、セグメントの断片化、レプリカのバランス、および関連する検索パフォーマンスのシグナル。
データ書き込みの診断	挿入の遅延、データチェックの欠落、フラッシュの異常、および書き込みパスの症状。
構成監査	安定性、パフォーマンス、または期待される動作に影響を与える可能性のある、リスクのある設定や誤った設定。

画像：Attu 3.0 には組み込みの診断スキルが含まれており、カスタムスキルもサポートしています

また、自然言語でカスタムスキルを作成することも可能です。スキルには、リリース前のチェックリスト、特定のコレクションに対するデータ品質チェック、あるいは既知のワークロードに対してチームが実行する診断フローなどを組み込むことができます。

カスタムスキルとは、本質的にドメイン知識と手順の組み合わせです。一度保存すれば、エージェントは毎回その場限りのプロンプトに頼るのではなく、それを再利用できます。

独自のLLMプロバイダーの活用

AttuはLLMサービスをバンドルしたり、プロキシとして提供したりしません。ユーザー自身がプロバイダーを設定し、モデルのパスを管理します。

サポートされているプロバイダーには、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Google Gemini、OpenRouter、およびOpenAI互換のカスタムエンドポイントが含まれます。

プロバイダー	モデル例
OpenAI	GPT-5.5
Anthropic	ClaudeOpus 4.8
DeepSeek	DeepSeek-V4
Google Gemini	Gemini 3.5
OpenRouter	任意のルーティングモデル
カスタムエンドポイント	OpenAI互換のAPIならどれでも

APIキーはローカルで暗号化され、Attuが管理するサービスにはアップロードされません。この設計は、AIによる支援を望みつつも、認証情報、データフロー、プロバイダーの選択を管理し続けたいチームにとって重要です。

実際には、BYOL（Bring Your Own Model）により、エージェントをさまざまな環境で利用できるようになります。あるチームはOpenAIを使用し、別のチームはAnthropicのモデルを使用し、さらに別のチームはOpenAI互換のエンドポイントを経由してルーティングを行うといったことが可能です。Attuは特定のモデルプロバイダーを強制しません。

データベース → コレクション → パーティションツリーでMilvusデータを閲覧

Attu 3.0では、データブラウザも再設計されています。Attu 2.xでは、主にフラットなコレクションリストが表示されていました。しかし、クラスターに複数のデータベース、数十のコレクション、パーティション化されたデータが存在するようになると、その表示形式では使いにくくなってしまいます。

新しいブラウザでは、Milvusがデータを整理する方法に合わせた階層構造（データベース → コレクション → パーティション）を採用しています。

画像：再設計されたデータブラウザでは、データベース、コレクション、パーティションに対して階層的なナビゲーションを採用しています

データ操作が閲覧場所のすぐ近くで実行可能に

データブラウザは、ユーザーがすでに期待している操作を維持しつつ、UI上で直接実行できるアクションをさらに追加しています：

コレクションを別のデータベースにドラッグ＆ドロップする。
埋め込みモデルが設定されている場合、テキストを直接入力してベクトル検索を実行できます。
類似度スコアを確認し、ファセットを使用して結果を絞り込むことができます。
CSV、JSON、Parquet形式でのデータのインポートおよびエクスポート。
動的フィールドのサポートを含め、コレクションのスキーマを視覚的に表示・編集できます。
パーティションおよびパーティション統計情報の作成、削除、確認を行います。
コレクションのライフサイクル全体（作成、読み込み、リリース、コピー、名前変更、データベース間の移動、削除）を管理します。

画像：ベクトル検索と結果確認機能を備えた Attu 3.0 データブラウザ

これらの操作のほとんどは、右クリックメニューまたは操作パネルから実行できます。一般的なコレクション作業において、UI での閲覧とコマンドライン操作の間を行き来する必要はもうありません。

また、Attu 3.0 は、スナップショットや null 許容ベクトルなど、Milvus 3.0の新機能に対する UI サポートが、それらの機能が成熟するにつれて引き続き追加されていく製品ラインでもあります。

操作、メトリクス、低速クエリ、トポロジー、バックアップを一元的に確認

Attu 3.0 では、コンソールに表示される運用情報がさらに充実しました。「Ops and Monitoring」エリアには、クラスタの概要、リアルタイムメトリクス、低速クエリの分析、トポロジー、バックアップおよび復元が含まれています。

画像：Attu 3.0の「Ops and Monitoring」ページ

その目的は、本番運用チームがすでに使用しているすべての可観測性システムを置き換えることではありません。チームは引き続き、Prometheus、Grafana、ログ、アラート、および既存のモニタリングスタックを使用できます。目的は、Milvusに関する一般的な質問に、Attu内から回答できるようにすることです。

エリア	利用できる機能
クラスタの概要表示	Milvusのバージョン、デプロイモード、ノード数、データベース数、コレクション数、負荷状況、およびクォータエンティティを一目で確認できます。
リアルタイムメトリクス	QPS、挿入/削除レート、クエリのレイテンシ、キャッシュヒット率、およびPrometheusに基づく関連メトリクスを確認できます。
低速クエリの分析	タイプ、実行時間、コレクション、タイムスタンプ、ソース、および関連するトラブルシューティングのコンテキストごとに、遅延クエリを分析します。
トポロジービュー	ノードのトポロジーや、RootCoord、DataCoord、IndexCoord、QueryCoord、Proxy などのコンポーネント間の接続関係を把握できます。
バックアップと復元	S3、MinIO、GCS、またはAzureに対してフルバックアップまたは増分バックアップを作成し、バックアップメタデータをZIP形式でダウンロードしたり、復元用にアップロードしたりできます。

バックアップと復元は、これまで CLI の使用に依存していたワークフローを GUI に移行させるため、特に重要です。これは、ローカルでのテスト、ステージング環境での検証、およびより可視性の高いリカバリパスを求めるチームにとって有用です。

組み込みのAPI Playgroundを使用したMilvus REST APIのデバッグ

Attu 3.0 では、Milvus API の開発およびデバッグのための REST API プレイグラウンドが追加されました。

画像：Attu 3.0 API Playground

このプレイグラウンドでは、MilvusのRESTエンドポイントがカテゴリ別に一覧表示されます。データベースとコレクションを選択すると、Attuが実行コンテキストを自動的に設定します。そこからワンクリックでリクエストを送信し、レスポンスをリアルタイムで確認できます。

これは、curl コマンドや Postman コレクションを設定せずに API 呼び出しをテストしたい場合に便利です。また、UI コンテキストとリクエスト本文の間を直接行き来できるため、Milvus の機能が REST API にどのように対応しているかを学ぶのにも役立ちます。

アプリケーション開発者にとって、API Playgroundはデバッグの場となります。Milvusの新規ユーザーにとっては、学習の場となります。プラットフォームチームにとっては、操作をスクリプトやアプリケーションコード化する前に、その動作を迅速に検証する手段となります。

データベースやコレクションの横でRBACを管理

Attu 3.0 では、UI における権限ワークフローの操作感が一新されました。 RBAC を独立した管理タスクとして扱うのではなく、ユーザーがすでに作業を行っているデータベースやコレクションのタブに、アクセス制御機能をより密接に統合しました。

基盤となるモデルは依然としてMilvus RBAC（ユーザー、ロール、権限、付与、取り消し）です。Attu 3.0では、このモデルを巡る操作手順が簡素化されています。

画像：Attu 3.0におけるコンテキスト内でのユーザーおよび権限管理

一般的なスコープ向けのワンクリックユーザー作成

Attu 2.x では、コレクションへの読み取り専用アクセス権を開放するには、通常、ユーザー作成、ロールの作成、権限の設定、ユーザーへのロールの割り当て、スコープが正しいことの確認など、いくつかの手順が必要でした。

Attu 3.0では、コレクションを開き、「ユーザー」タブに移動して「ユーザーの作成」をクリックし、「ReadOnly」または「ReadWrite」を選択するだけで、Attuがワークフローを完了させます。これにより、ユーザーの作成、安全なパスワードの生成、対応するスコープ付きロールの作成、およびアクセス権の付与が行われます。

データベースレベルでも同様のパターンが機能します。また、ワンクリックで既存のユーザーに現在のコレクションへのアクセス権を付与したり、アクセス権を取り消したりすることも可能です。

これにより、権限管理は保護対象のリソースに密接に結びつけられます。チームメイトにスコープ限定のアクセス権を付与するためだけに、複数の管理ページを行き来したり、ロールの命名規則を覚えたりする必要はありません。

このベータ版がAttuユーザーにもたらすもの

Attu 3.0 ベータ版は、Attuのリリース以来、Milvus管理コンソールにとって最大のアップデートです。これは単なるビジュアルのリニューアルにとどまりません。Attuが対応できる範囲そのものを変えるものです。

主なアップグレード点は、Attuが多くのMilvusユーザーの実際の作業スタイルに適合するようになったことです。具体的には、複数のクラスター、永続的なローカル設定、データ移動の増加、アクセス制御の強化、トラブルシューティングの増加、そしてツールを切り替えることなくクラスターの挙動を理解する必要性の高まりなどに対応しています。

主な特長は以下の通りです：

ヘルスインジケーターとワンクリック切り替え機能を備えたマルチクラスター管理。
クラスタ設定、プリファレンス、LLM設定、エージェント履歴、カスタムスキルに対する永続的なローカル状態。
50以上のMilvusツールと、破壊的な操作に対する確認ゲートを備えた組み込みAIエージェント。
クラスタの健全性、検索パフォーマンス、データ書き込み、および設定レビューのための4つの組み込みエキスパート診断スキル。
データベース → コレクション → パーティションのナビゲーションと、より充実したコレクション操作を備えた、再設計されたデータブラウザ。
Prometheus メトリクス、スロークエリ分析、トポロジー、バックアップおよび復元機能が組み込まれています。
Milvus APIのデバッグおよび学習のためのREST API Playground。
RBACワークフローは、独立した管理フローだけでなく、データベースやコレクションの横で実行されます。

AttuをローカルでのMilvus開発にのみ使用する場合でも、バージョン3.0ではより機能的なコンソールが利用可能です。複数のMilvus環境を管理している場合は、マルチクラスタ機能と永続状態の変更だけでも試す価値があります。パフォーマンスや権限の問題を頻繁にデバッグする場合は、エージェント、診断機能、メトリクス、およびコンテキスト内RBACワークフローによって、すぐに時間の節約につながるはずです。

はじめに

Docker を使って Attu 3.0 ベータ版を試す:

docker run -d --name attu -p 3000:3000 -v attu-data:/data zilliz/attu:v3.0.0-beta.6

次に、以下を開いてください：

http://localhost:3000

サイドバーからMilvus接続を追加し、新しいコンソールを試してみてください。

デスクトップアプリをご希望ですか？GitHub Releases から、お使いのプラットフォーム用のビルドをダウンロードしてください。Attu 3.0 Beta では、macOS、Linux、Windows 用のデスクトップパッケージを提供しています。最近のリリースには、Docker や Electron を使用せずに Attu を実行するためのスタンドアロン Linux サーバーパッケージも含まれています。

ご質問はありますか？マルチクラスター構成、カスタムエージェントスキル、または診断シナリオについて、Milvus Discordで相談するか、Milvus Office Hoursを予約してコミュニティと一緒に解決しましょう。

Milvusのインフラを自分で運用したくないですか？ Zilliz Cloudは、Milvusの開発チームが提供するフルマネージドプラットフォームです。Milvus APIを維持しつつ、リアルタイムベクトル検索、大規模ディスカバリー、AIデータオペレーションのためのマネージドインフラストラクチャを追加しています。データ主権の要件があるチーム向けに、Zilliz CloudBYOCはお客様のクラウドアカウント内で動作するため、Zillizが運用を担当する間もデータはお客様のVPC内に留まります。