鼎甲迪备率先支持向量数据库，构建全面的 AI 平台保护能力

AI 应用正在从技术探索走向规模化生产，而支撑 AI 应用运行的向量数据库，也正在成为企业新的核心数据资产。

从 RAG 企业知识库，到智能搜索、推荐系统，再到图像、音视频等多模态 AI 应用，向量数据库通过对非结构化数据进行向量化处理，实现高效检索与智能关联。随着应用深入业务核心，向量数据的可靠保护与业务连续性保障，成为企业 AI 落地过程中不可忽视的重要挑战。

Milvus 是全球广泛应用的开源向量数据库项目，由 Zilliz 主导开发，并作为其商业向量数据库产品的重要技术基础。

面向 AI 时代数据保护新需求，鼎甲迪备（DBackup）率先实现 Milvus 数据库级保护能力，将企业级备份能力延伸至 AI 基础设施，为企业关键 AI 知识资产提供安全保障。

向量库进生产，数据保护面临新挑战

向量库进入生产环境后，其中的向量与索引已成为业务连续运行的关键数据。集合误删、索引异常或运行环境故障，都会直接打断语义检索链路，造成数据丢失和业务中断的影响。

Milvus 的数据分散在多个组件中：元数据（库、集合、Schema 及索引定义）、向量数据（按 Segment 组织，必须与元数据严格对应）、对象存储（MinIO/S3 存放段文件）、检索入口（Proxy 对外提供 API）。现有保护路径大致有三类，各自都有明显不足：

仅备份原始语料或文件

适合文档留存，AI 业务应用需重做 Embedding、重建索引，无法直接恢复 Milvus 的检索服务能力，恢复窗口长、算力开销大。

依赖原生备份工具或脚本拼装

原生备份工具支持集合级备份与恢复，具有基础的备份能力。但在企业现场，作业调度、备份集管理和异机演练，需要靠人工脚本串起来。使用脚本加文件备份的做法，配置项多、链路长，统一监控和策略管理成本高。

平台与存储层保护

云原生和存储厂商提供的保护方案可从 Kubernetes 或存储侧保护 Milvus 相关数据卷，做不到按数据库、集合粒度做选择性备份与灵活恢复，无法满足面向业务对象的应用级保护需求。

鼎甲 DBackup：深度集成 Milvus 的应用级保护

鼎甲迪备（DBackup）已完成 Milvus 2.x 深度适配，将向量数据库纳入统一数据保护平台。让向量数据库保护从脚本拼装，进入与 Oracle、PostgreSQL 等传统数据库的同一套灾备体系。

DBackup 通过 Milvus 原生备份工具 REST 接口深度集成：备份服务端统一下发作业，Agent 按需启动原生备份工具服务，备份前自动校验目标库/集合是否存在，完成备份/恢复调用与状态可视化。相比只调用原生工具，DBackup 方案具有以下优势：

非侵入式部署

采用无代理模式，无需在 Milvus 生产集群节点安装插件，规避因备份任务占用计算节点资源而导致的向量检索延迟，确保生产环境的稳定性。

应用级保护

支持数据库级、集合（Collection）级完全备份；支持按备份集选择恢复对象；恢复时可选择是否重建向量索引，在数据应用完整性与恢复速度之间按需选择。

异机恢复

支持跨环境恢复，适用于灾难恢复、环境迁移及开发测试隔离。例如将生产集合恢复到测试集群做算法验证与恢复演练，或从备份集快速恢复误删的 RAG 知识库 Collection，避免重跑 Embedding。

存储优化

对接鼎甲重删存储池（EOBS）与对象存储池，降低大体量向量备份的长期留存成本；支持集合级多通道并行，提升大规模备份吞吐；支持池复制，便于异地留存与灾备部署。

从关系型数据库到 AI 数据保护，鼎甲持续拓展产品覆盖

向量数据库正在进入企业核心数据保护清单。鼎甲迪备以 Milvus 应用级适配为切入点，将向量库纳入与关系型数据库同一标准的备份、恢复与演练体系，为 RAG 与语义检索类应用提供切实可用的数据保护方案。

面向更完整的 AI 基础设施，鼎甲在大模型一体机场景中覆盖模型权重、语料与向量库的协同保护，在 Kubernetes 场景中兼顾平台层与应用层数据安全。从向量库保护到 AI 全链路数据安全，帮助企业构建覆盖模型、语料、向量库与运行平台的完整保护能力。