Zilliz Cloud: eine vollständig verwaltete Vektordatenbank, die die Kosten der Nutzer für die Entwicklung von KI-Apps minimiert
Neubewertung des Werts von Vektordatenbanken
Das Wachstum von Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) hat zur Weiterentwicklung von Vektorsuchtechnologien geführt, neue Anforderungen geschaffen und die Nutzerbasis über Algorithmus-Ingenieure hinaus auf Anwendungs- und Backend-Entwickler erweitert. Die Verbesserung der Modellgeneralisierung hat es außerdem erleichtert, KI-Anwendungen zu erstellen.
Als Vektordatenbank-Ingenieur und Produktdesigner hinter Zilliz Cloud haben mich jüngste Veränderungen dazu veranlasst, den Wert von Vektordatenbanken neu zu bewerten. Bei Zilliz legen wir Wert darauf, unseren Kunden ein benutzerfreundliches, effizientes, zuverlässiges und erschwingliches Produkt bereitzustellen. Eines unserer wichtigsten Ziele ist es, eine Vektordatenbank anzubieten, die die Nutzungskosten für Entwickler während ihres gesamten Entwicklungszyklus minimiert. Dieses Ziel umfasst eine schnellere Geschwindigkeit bei der Vektorsuche, niedrigere Speicherkosten und die Entlastung der Nutzer von Wartung und Betrieb, damit sie sich auf ihr Geschäft konzentrieren können. Die neueste Version von Zilliz Cloud ist ein bedeutender Schritt zur Erreichung dieses Ziels.
Zilliz Cloud minimiert die gesamten Nutzungskosten für KI-Entwickler
Die neueste Version von Zilliz Cloud ist ein bahnbrechendes Update für Entwickler, die generative KI-Anwendungen erstellen möchten. Sie bringt viele spannende Funktionen mit sich, wie Partition Key, dynamisches Schema und JSON-Unterstützung. Darüber hinaus bietet Zilliz Cloud erschwinglichere Preisoptionen und ist damit für alle Entwickler unabhängig vom Budget zugänglich. Durch die Minimierung der gesamten Nutzungskosten ermöglicht Zilliz Cloud traditionellen Unternehmen und Startups, innovative KI-Anwendungen zu erstellen.
Bei der Nutzung von Vektordatenbanken fallen in der Regel Kosten im Zusammenhang mit Entwicklung, Hardware und Wartung an. Zilliz Cloud zeichnet sich dadurch aus, dass es diese Kosten erheblich minimiert. In den folgenden Abschnitten werden wir untersuchen, wie Zilliz Cloud dies ermöglicht.
Minimierte Entwicklungskosten
Niedrigere Entwicklungskosten bedeuten optimierte Entwicklungsprozesse, die es Entwicklern ermöglichen, sich auf den Aufbau ihrer Anwendungen zu konzentrieren und unnötigen Zeitaufwand für komplexe Bereitstellungen, schwer zu navigierende APIs und Anpassungsaufwand zu vermeiden.
Zilliz Cloud führt viele neue Funktionen ein, die Entwicklungskosten minimieren und Entwickler entlasten können. Zum Beispiel unterstützt Zilliz Cloud jetzt die folgenden Funktionen.
- Dynamisches Schema ermöglicht es Nutzern, Entitäten mit dynamisch variierenden Feldern in eine Collection einzufügen, anstatt auf ein vordefiniertes statisches Schema beschränkt zu sein.
- Der JSON-Datentyp ermöglicht eine flexiblere Datenspeicherung.
- Eine RESTful-Schnittstelle macht die API-Nutzung direkter und optimierter.
- Multi-Tenant-Partition Keys gewährleisten sowohl effiziente Abfragen als auch Datentrennung für Multi-Tenant-Anwendungen.
- Intelligent Index 2.0 macht es überflüssig, komplexe Indextypen und Konfigurationen zu verstehen.
- Der Zugriff entweder über API Keys oder Passwörter kann den Gewohnheiten von Entwicklern besser entsprechen.
Minimierte Kosten für Hardwareressourcen
Arbeitsspeicher und Rechenleistung gehören zu den teuersten Ressourcen in Vektordatenbanken, da sie rechen- und speicherintensiv sind. Daher ist die Minimierung von Speicher- und Rechenkosten entscheidend, um Vektordatenbanken zugänglicher zu machen.
Zilliz Cloud enthält viele Funktionen zur Minimierung der Hardwarekosten, nicht nur in Labortestumgebungen, sondern auch in großen Produktionsumgebungen.
- Die neu eingeführte Cost-Optimized Compute Unit (CU) verfügt über dieselbe Speicherkapazität wie die bestehende Capacity-Optimized CU, ist aber etwa 30 % günstiger. Die Cost-Optimized CU eignet sich am besten für Nutzer mit begrenztem Budget, die keine anspruchsvollen Latenz- oder Abfrage-Durchsatzanforderungen haben, aber dennoch erstklassige Lösungen wünschen.
- Skalare Filterung ist jetzt dank vektorisierter Ausführung schneller und reduziert die Zeit für die Ausführung einer einzelnen skalaren Filterung von 2 ms auf weniger als 0,5 ms. Gleichzeitig stehen mehrere Ausführungspläne auf Basis einer Kostenbewertung zur Verfügung, um die Graph-Konnektivität bei umfangreicher Datenfilterung zu verbessern und die Leistung der skalaren Filterung in bestimmten Fällen um mehr als das 50-Fache zu steigern.
- Mehr Preisoptionen mit drastischen Preissenkungen erfüllen verschiedene Anforderungen: Starter-, Standard-, Enterprise- und Self-hosted-Pläne. Jeder Plan balanciert Kosten, Leistung, Servicequalität und Compliance sorgfältig aus und stellt sicher, dass jeder Nutzer eine maßgeschneiderte Lösung finden kann, die seinen Anforderungen entspricht.
- VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, wurde eingeführt, um verschiedene Vektordatenbanken anhand von QPS, Kapazität, Latenz und anderen Metriken zu bewerten. Dieses Tool kann Nutzern dabei helfen, die beste Vektordatenbank für ihre Geschäftsanforderungen auszuwählen.
Minimierte Wartungskosten
Wartungskosten sind ein entscheidender, aber oft übersehener Kostenfaktor. Zilliz Cloud nimmt Nutzern Wartungssorgen ab und ermöglicht es ihnen, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren.
Der kostenlose serverlose Tarif bietet bis zu 2 Collections, die jeweils bis zu 500.000 Vektoren mit 768 Dimensionen oder mehr in kleinerem Maßstab verarbeiten können. Dieses neue Angebot bietet erhebliche Datenverarbeitungskapazitäten, ohne umfangreiche Infrastrukturinvestitionen zu erfordern.
Die neue Funktion Organizations and Roles vereinfacht den Teamzugriff und die Berechtigungsverwaltung durch fein abgestufte Kontrolle über die Ressourcenzugänglichkeit. Diese Funktion ermöglicht sichere und flexible kollaborative Workflows und ist besonders nützlich für große Organisationen mit mehreren Projekten und Teammitgliedern, die Zugriff auf die Vektordatenbankdienste von Zilliz Cloud benötigen.
Die Rolling-Upgrade-Funktion stellt sicher, dass die Systeme der Nutzer verfügbar bleiben und auf Anfragen reagieren, und bietet so ein nahtloses und unterbrechungsfreies Erlebnis.
Weitere Details zu den neuen Funktionen von Zilliz Cloud finden Sie in unseren Versionshinweisen.
Was können wir in Zukunft von Zilliz Cloud erwarten?
Seit seiner Einführung hat sich Zilliz Cloud der Steigerung der Produktivität von Entwicklern und der Befähigung von Nutzern verschrieben, das enorme Potenzial unstrukturierter Daten zu erschließen. Wir begrüßen neue Ideen und Vorschläge und freuen uns darauf, mit allen zusammenzuarbeiten, um die Vektorsuche voranzubringen. In zukünftigen Versionen werden wir weitere Funktionen einführen, darunter:
- Verarbeitungspipelines für unstrukturierte Daten
- Unterstützung für komplexere Aggregationsfunktionen
- Skalare Abfrage-Engine und Vektor-Retrieval-Engine der nächsten Generation
- Automatisch skalierende Instanztypen
- Globale Erweiterung unserer Dienste
Und mehr! Bleiben Sie dran!
Erste Schritte mit Zilliz Cloud
- Starten Sie kostenlos mit dem neuen Starter Plan! Ein großartiger Plan für den Einstieg ohne Installationsaufwand und ohne Kreditkarte!
- Oder starten Sie Ihre 30-tägige kostenlose Testversion des Standard-Plans mit Guthaben im Wert von $100 bei der Registrierung und der Möglichkeit, insgesamt Guthaben im Wert von bis zu $200 zu verdienen.
- Vertiefen Sie sich in die Dokumentation von Zilliz Cloud.
- Sehen Sie sich den Leitfaden zur Migration von Milvus zu Zilliz Cloud an.
Weiterlesen

A Developer's Guide to Exploring Milvus 2.6 Features on Zilliz Cloud
Milvus 2.6 marks a shift from “vector search + glue code” to a more advanced retrieval engine, and it is now Generally Available (GA) on Zilliz Cloud (a managed Milvus service).

Context Engineering Strategies for AI Agents: A Developer’s Guide
Learn practical context engineering strategies for AI agents. Explore frameworks, tools, and techniques to improve reliability, efficiency, and cost.

Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.



