Attu 3.0 Beta: управление несколькими кластерами, ИИ-агент и обновленная консоль Milvus

Вышла бета-версия Attu 3.0.

Attu — это консоль управления с открытым исходным кодом для Milvus. Если вы использовали Milvus локально или в производственной среде, вы, вероятно, пользовались Attu для просмотра коллекций, данных, управления схемами или проверки того, что происходит внутри кластера.

Attu 2.x хорошо справлялась с базовым управлением одним кластером. Однако по мере расширения развертываний Milvus её ограничения стали более заметными. Она могла подключаться только к одному экземпляру Milvus за раз. Состояние подключения терялось после перезапуска контейнера. Просмотр данных в основном был сосредоточен на коллекциях. Для диагностики, мониторинга, отладки API, резервного копирования и восстановления, а также управления правами доступа часто требовались отдельные инструменты или ручные действия.

Attu 3.0 Beta — это полностью переработанный интерфейс управления Milvus.

В этом выпуске добавлены управление несколькими кластерами, сохранение локального состояния, встроенный AI-агент с более чем 50 инструментами Milvus, экспертные диагностические возможности, переработанный браузер данных, встроенные метрики Prometheus, API Playground, резервное копирование и восстановление через графический интерфейс, а также упрощённые рабочие процессы RBAC.

Одним словом, Attu больше не является просто лёгким средством просмотра данных для одного экземпляра Milvus. Он превращается в практичную консоль управления для разработчиков и команд, управляющих Milvus в локальных, тестовых и производственных средах.

Что изменилось в Attu 3.0 Beta

Ниже приведено общее сравнение Attu 2.x и Attu 3.0 Beta.

Функция	Attu 2.x	Attu 3.0 Beta
Подключения к кластеру	Только один экземпляр	Несколько кластеров с переключением одним щелчком мыши
Сохранение состояния	Без сохранения состояния; теряется при перезапуске контейнера	Локальная база данных; сохраняется при перезапуске
Помощь ИИ	Отсутствует	Встроенный агент с более чем 50 инструментами Milvus
Диагностика	Ручное исследование	4 встроенных диагностических навыка экспертного уровня
Управление RBAC	Отдельные страницы, многоэтапный процесс	Создание пользователей в контексте одним щелчком мыши
Навигация по данным	Плоский список коллекций	Иерархическое дерево: база данных → коллекция → раздел
Мониторинг	Требуется внешний Grafana	Встроенная панель показателей Prometheus
Отладка API	Внешние инструменты, такие как curl или Postman	Встроенная тестовая среда REST API
Резервное копирование и восстановление	Только CLI	Графический интерфейс с поддержкой S3, MinIO, GCS и Azure
Интеграция с LLM	Нет	BYOL: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini и другие

Управление несколькими кластерами Milvus из одной боковой панели

Самым значительным изменением в повседневной работе стало управление несколькими кластерами. Attu 3.0 может подключаться ко всем запущенным вами экземплярам Milvus и отображать их в единой боковой панели.

Изображение: Боковая панель Attu 3.0, отображающая несколько подключений к Milvus с индикаторами работоспособности

В Attu 2.x переключение с одного кластера Milvus на другой означало отключение, повторное подключение и ожидание. Если у вас были отдельные кластеры для разработки, тестирования, производства или различных направлений бизнеса, вам часто приходилось открывать по одной вкладке браузера на каждый кластер.

Attu 3.0 заменяет этот процесс постоянной левой боковой панелью. Все подключения к Milvus отображаются в одном месте, а рядом с каждым из них находится индикатор работоспособности в режиме реального времени. Зеленая точка означает, что кластер доступен. Красная точка означает, что кластер не работает или недоступен.

Переключение между кластерами занимает один клик. Attu сохраняет контекст для каждого подключения, поэтому вам не нужно повторно подключаться каждый раз при переходе между средами.

Настройка подключений стала менее уязвимой

Новые подключения поддерживают шифрование TLS/SSL, аутентификацию по токенам и аутентификацию по имени пользователя и паролю. Вы можете протестировать подключение перед его сохранением, хранить данные о подключениях локально и массово очищать неактивные подключения, когда старые среды больше не нужны.

Каждый кластер получает собственное рабочее пространство. Обзор, браузер данных, управление пользователями, метрики и операции относятся исключительно к текущему выбранному кластеру. Это значительно снижает вероятность перепутать тестовую и производственную среды или выполнить операцию не в том месте.

Для тех, кто управляет более чем одним экземпляром Milvus, это одно из самых важных изменений в Attu 3.0. Это может показаться простым, но избавляет от необходимости постоянно переключаться между вкладками и повторно устанавливать соединения в повседневной работе с Milvus.

Локальное состояние теперь сохраняется при перезапуске

В версии Attu 2.x не сохранялось состояние. При перезапуске контейнера сохраненная информация о подключении терялась, и приходилось заново создавать рабочее пространство.

В Attu 3.0 добавлена локальная база данных, в которой сохраняются конфигурации кластера, история диалогов с агентами, пользовательские навыки, настройки LLM и пользовательские предпочтения.

При запуске Attu с помощью Docker подключите том, чтобы сохранить это состояние:

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

При смонтированном томе перезапуск контейнера больше не означает начало с нуля.

Это также важно для нового ИИ-агента. История диалогов, пользовательские навыки и настройки LLM могут сохраняться локально, благодаря чему Attu становится консолью, которой можно пользоваться в течение длительного времени, а не временным интерфейсом, который сбрасывается после каждого перезапуска.

Используйте встроенный AI-агент для управления Milvus с помощью естественного языка

Attu 3.0 включает встроенный AI-агент для управления Milvus. Это не просто чат-бот для справки. Агент подключен к более чем 50 инструментам Milvus, поэтому он может проверять состояние кластера и выполнять реальные операции через Attu.

Изображение: ИИ-агент Attu 3.0 может запускать инструменты Milvus по запросам на естественном языке

Более 50 встроенных инструментов для типичных рабочих процессов Milvus

Агент охватывает повседневные операции, диагностику, управление правами доступа и управление кластером. Вы можете задавать вопросы или давать такие инструкции, как:

Сценарий	Примеры запросов
Повседневные операции	«Перечислите все мои коллекции». «Создайте коллекцию с полями id, title и embedding. Для поля embedding используйте измерение 768». «Вставьте тестовые данные в my_collection». «Найдите в my_collection 10 записей, наиболее похожих на «искусственный интеллект».
Эксплуатация и диагностика	«Мой кластер исправен?» «Почему поиск работает так медленно?» «Какие коллекции используют больше всего памяти?» «Были ли в последнее время медленные запросы?»
Права доступа	«Создайте пользователя с правами только на чтение под именем analyst». «Предоставьте все привилегии роли admin». «Проверьте, какими привилегиями обладает пользователь zhangsan».
Управление кластером	«Показать текущую версию и конфигурацию Milvus». «Вывести список использования групп ресурсов». «Скомпилируйте my_collection за меня».

Действия, приводящие к потере данных, требуют подтверждения

Изображение: перед выполнением операций, приводящих к потере данных или требующих особого внимания, отображается диалоговое окно подтверждения

Агент разработан так, чтобы быть прозрачным и поддающимся контролю. Неразрушающие операции, такие как вывод списка коллекций или чтение метрик, возвращают результаты напрямую.

Операции, приводящие к потере данных или требующие особого внимания, такие как удаление коллекции, очистка данных или изменение привилегий, вызывают диалоговое окно подтверждения. В этом диалоговом окне перечисляются точные параметры, и перед выполнением операции ожидается подтверждение.

Вы также можете увидеть, какие инструменты вызывал агент, сколько токенов он использовал и не завершился ли какой-либо вызов инструмента с ошибкой. Это важно для агента управления базой данных. Пользователи должны иметь возможность понять, что именно сделал агент, а не просто увидеть конечный результат.

Запуск экспертных диагностических навыков из консоли

AI Agent поставляется с четырьмя встроенными диагностическими навыками. Это пошаговые рабочие процессы для типичных сценариев устранения неполадок в Milvus, а не общие подсказки.

Диагностический навык	Что проверяется
Диагностика работоспособности кластера	Версия, состояние узлов, работоспособность отдельных компонентов и ключевые показатели.
Диагностика производительности поиска	Целостность индекса, фрагментация сегментов, баланс реплик и связанные с ними показатели производительности поиска.
Диагностика записи данных	Медленная вставка, проверка на потерю данных, аномалии сброса и симптомы, связанные с путем записи.
Аудит конфигурации	Рискованные или некорректные настройки, которые могут повлиять на стабильность, производительность или ожидаемое поведение.

Изображение: Attu 3.0 включает встроенные диагностические навыки и поддерживает пользовательские навыки

Вы также можете создавать пользовательские навыки на естественном языке. Навык может кодировать контрольный список перед запуском, проверку качества данных для конкретного набора или диагностический поток, который ваша команда запускает для известной рабочей нагрузки.

Пользовательский навык — это, по сути, знания в конкретной области в сочетании с процедурой. После сохранения агент может повторно использовать его, вместо того чтобы каждый раз полагаться на разовый запрос.

Используйте собственного поставщика LLM

Attu не включает в комплект и не использует прокси для службы LLM. Вы настраиваете собственного поставщика и сохраняете контроль над путем доступа к модели.

Среди поддерживаемых провайдеров: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Google Gemini, OpenRouter и пользовательские конечные точки, совместимые с OpenAI.

Провайдер	Примеры моделей
OpenAI	GPT-5.5
Anthropic	Claude Opus 4.8
DeepSeek	DeepSeek-V4
Google Gemini	Gemini 3.5
OpenRouter	Любая маршрутизируемая модель
Пользовательский конечный пункт	Любой API, совместимый с OpenAI

Ваш ключ API шифруется локально и не загружается в сервис, управляемый Attu. Такая архитектура важна для команд, которым требуется помощь ИИ, но при этом необходимо сохранить контроль над учетными данными, потоком данных и выбором поставщика.

На практике подход «BYOL» (Bring Your Own Model) позволяет использовать агент в различных средах. Одна команда может использовать OpenAI. Другая — модель Anthropic. Третья — маршрутизировать запросы через конечную точку, совместимую с OpenAI. Attu не навязывает ни одного конкретного поставщика моделей.

Просмотр данных Milvus с помощью дерева «База данных → Коллекция → Раздел»

В Attu 3.0 также переработан браузер данных. В Attu 2.x в основном отображался плоский список коллекций. Это становится неудобным, когда кластер содержит несколько баз данных, десятки коллекций и данные, разбитые на партиции.

Новый браузер использует иерархию, соответствующую тому, как Milvus организует данные: база данных → коллекция → раздел.

Изображение: Переработанный браузер данных использует иерархическую навигацию по базам данных, коллекциям и разделам

Операции с данными стали ближе к месту просмотра

Браузер данных сохраняет привычные для пользователей операции и добавляет новые действия непосредственно в пользовательский интерфейс:

• Перетаскивание коллекции в другую базу данных.
• Запуск векторного поиска путем непосредственного ввода текста, если настроена модель вложения.
• Просматривайте показатели схожести и сужайте результаты с помощью фильтров.
• Импорт и экспорт данных в форматах CSV, JSON и Parquet.
• Визуальный просмотр и редактирование схемы коллекции, включая поддержку динамических полей.
• Создавайте, удаляйте и просматривайте разделы и статистику разделов.
• Управляйте полным жизненным циклом коллекции: создавайте, загружайте, освобождайте, копируйте, переименовывайте, перемещайте между базами данных и удаляйте.

Изображение: браузер данных Attu 3.0 с векторным поиском и просмотром результатов

Большинство этих действий доступно через контекстные меню или панели операций. Для выполнения типовых задач с коллекциями больше не нужно переключаться между просмотром в пользовательском интерфейсе и операциями из командной строки.

Attu 3.0 — это также линейка продуктов, в которой поддержка новых возможностей Milvus 3.0 (таких как моментальные снимки и векторы с допустимыми нулевыми значениями) в пользовательском интерфейсе будет по-прежнему появляться по мере доработки этих функций.

Проверка операций, метрик, медленных запросов, топологии и резервных копий в одном месте

Attu 3.0 предоставляет больше оперативной информации в консоли. Раздел «Эксплуатация и мониторинг» включает обзор кластера, метрики в реальном времени, анализ медленных запросов, топологию, а также резервное копирование и восстановление.

Изображение: Страница «Операции и мониторинг» в Attu 3.0

Цель не заключается в том, чтобы заменить все системы мониторинга, которые уже использует производственная команда. Команды по-прежнему могут использовать Prometheus, Grafana, журналы, оповещения и свой существующий стек мониторинга. Цель состоит в том, чтобы на типичные вопросы по Milvus можно было отвечать прямо из Attu.

Область	Что можно сделать
Визуальный обзор кластера	Просматривайте версию Milvus, режим развертывания, количество узлов, количество баз данных, количество источников сбора данных, состояние нагрузки и квоты одним взглядом.
Метрики в реальном времени	Просматривайте QPS, скорость вставки/удаления, задержку запросов, коэффициент попадания в кэш и связанные метрики, поддерживаемые Prometheus.
Анализ медленных запросов	Анализируйте медленные запросы по типу, продолжительности, коллекции, временной метке, источнику и связанному контексту устранения неполадок.
Просмотр топологии	Получите представление о топологии узлов и связях между такими компонентами, как RootCoord, DataCoord, IndexCoord, QueryCoord и Proxy.
Резервное копирование и восстановление	Создавайте полные или инкрементные резервные копии в S3, MinIO, GCS или Azure, а также загружайте метаданные резервных копий в формате ZIP или загружайте их для восстановления.

Резервное копирование и восстановление особенно важны, поскольку они переносят рабочий процесс, который ранее зависел от использования CLI, в графический интерфейс. Это полезно для локального тестирования, проверки на промежуточном сервере и для команд, которым нужен более наглядный путь восстановления.

Отладка REST-API Milvus с помощью встроенной среды API Playground

В Attu 3.0 добавлена среда тестирования REST API для разработки и отладки API Milvus.

Изображение: API Playground в Attu 3.0

Playground систематизирует конечные точки REST Milvus по категориям. Выберите базу данных и коллекцию, и Attu автоматически заполнит контекст выполнения. Оттуда вы можете отправить запрос одним щелчком мыши и проанализировать ответ в режиме реального времени.

Это удобно, когда нужно протестировать вызов API без настройки команд curl или коллекции Postman. Также это полезно для изучения соответствия функций Milvus REST-API, поскольку можно напрямую переключаться между контекстом пользовательского интерфейса и телом запроса.

Для разработчиков приложений API Playground — это среда отладки. Для новых пользователей Milvus — это среда обучения. Для команд, работающих с платформой, — это быстрый способ проверки операций перед их преобразованием в скрипты или код приложения.

Управление RBAC рядом с базой данных или коллекцией

Attu 3.0 меняет восприятие рабочих процессов управления разрешениями в пользовательском интерфейсе. Вместо того чтобы рассматривать RBAC как отдельную административную задачу, он приближает контроль доступа к вкладкам баз данных и коллекций, с которыми пользователи уже работают.

В основе по-прежнему лежит модель RBAC Milvus: пользователи, роли, привилегии, предоставление и отзыв прав. Attu 3.0 упрощает рабочий процесс, связанный с этой моделью.

Изображение: Управление пользователями и правами в контексте в Attu 3.0

Создание пользователя одним щелчком мыши для типичных областей доступа

В Attu 2.x предоставление доступа только для чтения к коллекции обычно включало несколько шагов: создание пользователя, создание роли, настройка привилегий, назначение роли пользователю и проверка правильности области доступа.

В Attu 3.0 вы можете открыть коллекцию, перейти на вкладку «Пользователи», нажать «Создать пользователя», выбрать «Только чтение» или «Чтение-запись» и позволить Attu завершить рабочий процесс. Система создаст пользователя, сгенерирует безопасный пароль, создаст соответствующую роль с ограниченной областью действия и применит разрешение.

Такой же подход работает и на уровне базы данных. Вы также можете одним щелчком мыши предоставить существующему пользователю доступ к текущей коллекции или отозвать его.

Благодаря этому управление разрешениями осуществляется непосредственно на уровне защищаемого ресурса. Вам не нужно переходить по нескольким страницам админ-панели или запоминать правила именования ролей, чтобы предоставить коллеге доступ с ограниченной областью действия.

Что эта бета-версия означает для пользователей Attu

Бета-версия Attu 3.0 — это самое крупное обновление консоли управления Milvus с момента первого выпуска Attu. Это не просто визуальное обновление. Оно расширяет сферу возможностей Attu.

Главное нововведение заключается в том, что теперь Attu соответствует тому, как на самом деле работают многие пользователи Milvus: несколько кластеров, постоянные локальные настройки, более интенсивная передача данных, более строгий контроль доступа, более частое устранение неполадок и более острая необходимость понимать поведение кластера без переключения между инструментами.

Основные особенности:

• Управление несколькими кластерами с индикаторами работоспособности и переключением в один клик.
• Сохранение локального состояния конфигураций кластеров, настроек, конфигурации LLM, истории агентов и пользовательских навыков.
• Встроенный ИИ-агент с более чем 50 инструментами Milvus и механизмами подтверждения для действий, способных привести к сбоям.
• Четыре встроенных экспертных диагностических навыка для оценки работоспособности кластера, производительности поиска, записи данных и проверки конфигурации.
• Переработанный браузер данных с навигацией по схеме «база данных → коллекция → партиция» и расширенными операциями с коллекциями.
• Встроенные метрики Prometheus, анализ медленных запросов, топология, а также резервное копирование и восстановление.
• Платформа REST API Playground для отладки и изучения API Milvus.
• Рабочие процессы RBAC, которые происходят непосредственно в базе данных или коллекции, а не только в отдельном административном потоке.

Если вы используете Attu только для локальной разработки Milvus, версия 3.0 предоставит вам более функциональную консоль. Если вы управляете несколькими средами Milvus, уже одни только изменения, связанные с поддержкой нескольких кластеров и сохранением состояния, стоят того, чтобы их попробовать. Если вам часто приходится устранять проблемы с производительностью или правами доступа, агент, средства диагностики, метрики и контекстные рабочие процессы RBAC должны сразу же сэкономить ваше время.

Начните работу

Попробуйте Attu 3.0 Beta с Docker:

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

Затем откройте:

http://localhost:3000

Добавьте своё подключение к Milvus в боковой панели и начните знакомиться с новой консолью.

Предпочитаете настольное приложение? Загрузите сборку для вашей платформы из GitHub Releases. Attu 3.0 Beta предоставляет пакеты для macOS, Linux и Windows. Последние выпуски также включают автономный пакет сервера для Linux, позволяющий запускать Attu без Docker или Electron.

Есть вопросы? Поделитесь своей многокластерной конфигурацией, навыками настройки пользовательских агентов или диагностическими сценариями в Discord-сообществе Milvus или запишитесь на «Часы работы Milvus», чтобы проработать их вместе с сообществом.

Не хотите самостоятельно управлять инфраструктурой Milvus? Zilliz Cloud — это полностью управляемая платформа от создателей Milvus. Она поддерживает API Milvus и добавляет управляемую инфраструктуру для векторного поиска в реальном времени, крупномасштабного обнаружения и операций с данными с использованием ИИ. Для команд, которым важен суверенитет данных, Zilliz Cloud BYOC работает внутри вашей собственной облачной учетной записи, так что данные остаются в вашей VPC, а Zilliz занимается операционной частью.