Zilliz Cloud jetzt in AWS Asien-Pazifik (Seoul) verfügbar
Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Zilliz Cloud jetzt in AWS ap-northeast-2 (Seoul) verfügbar ist. Wenn Sie AI-Workloads auf AWS in Korea ausführen — oder koreanische Endnutzer aus dem Ausland bedienen — müssen Sie nicht mehr über Tokio oder Virginia routen. Produktive Vektorsuche läuft jetzt dort, wo Ihre Infrastruktur bereits angesiedelt ist.
Südkorea ist einer der am schnellsten wachsenden AI-Märkte in Asien, mit großen Internetplattformen, Gaming-Studios und Fintech-Unternehmen, die AI-native Produkte in großem Maßstab ausliefern. AWS ap-northeast-2 ist für die meisten von ihnen die Standardregion, und Zilliz Cloud befindet sich jetzt direkt daneben.
Mit diesem Launch erhalten Teams, die in Korea entwickeln:
- Vektorsuche mit geringerer Latenz für koreanische Nutzer. Teams, die bisher über ap-northeast-1 (Tokyo) oder US-Regionen geroutet haben, können Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentische Suche, Empfehlungssysteme und semantische Such-Workloads jetzt aus Seoul bereitstellen — wodurch die Round-Trip-Latenz für koreanische Endnutzer erheblich reduziert wird.
- Datenresidenz innerhalb Südkoreas. Für Organisationen, die dem koreanischen Personal Information Protection Act (PIPA) oder internen Data-Governance-Richtlinien unterliegen, ist es jetzt unkompliziert, Vektordaten im Land zu halten. Stellen Sie in ap-northeast-2 bereit, und Ihre Daten bleiben in Seoul.
- Migration in einem Schritt von überall dort, wo Sie heute sind. Wechseln Sie von Pinecone, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch, PostgreSQL, OpenSearch oder selbst gehostetem Milvus? Unser Migrationsservice übernimmt die schwere Arbeit, sodass der Wechsel zu einer in Seoul gehosteten Bereitstellung nicht bedeutet, Ihre Pipeline neu aufzubauen.
Stärkung unserer APAC-Präsenz
Seoul ergänzt Tokyo, Singapore und Sydney in unserem Asia-Pacific-Portfolio auf AWS — und bietet APAC-Teams damit vier regionale Optionen bei einem einzigen Cloud-Anbieter. In Kombination mit der GCP- und Azure-Abdeckung in der Region bietet Zilliz Cloud jetzt die breiteste APAC-Präsenz aller verwalteten Vektordatenbanken auf dem Markt.
Eine Übersicht unserer APAC-Regionen:
| AWS | Google Cloud | Microsoft Azure |
|---|---|---|
| ap-northeast-1 (Tokyo) | asia-southeast1 (Singapore) | Central India (Pune) |
| ap-northeast-2 (Seoul) — Neu | ||
| ap-southeast-1 (Singapore) | ||
| ap-southeast-2 (Sydney) |
Mit Seoul live ist Zilliz Cloud jetzt in 31 Regionen über AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Alibaba Cloud und Tencent Cloud hinweg verfügbar. Die vollständige Liste finden Sie in unserer Dokumentation zu Cloud Providers & Regions.
Erste Schritte mit Zilliz Cloud in Seoul
Das Hochfahren eines Clusters in der neuen Region Seoul dauert nur wenige Schritte:
- Melden Sie sich bei Zilliz Cloud an — oder erstellen Sie ein kostenloses Konto, wenn Sie neu sind. Sie können bei der Registrierung mit einer geschäftlichen E-Mail-Adresse Guthaben im Wert von 100 USD erhalten.
- Erstellen Sie einen Cluster, wählen Sie AWS als Ihren Cloud-Anbieter aus und wählen Sie ap-northeast-2 (Seoul) als Ihre Region.
- Konfigurieren und bereitstellen — Ihr Cluster ist in wenigen Minuten bereit.
Wenn Sie von einer anderen Vektordatenbank migrieren oder aus einer anderen Region wechseln, stehen Ihnen unsere Migrationsleitfäden und unser Support-Team zur Verfügung.
Was als Nächstes kommt
Unsere regionale Expansion endet hier nicht. Wir evaluieren kontinuierlich neue Regionen und Cloud-Anbieter, um dort präsent zu sein, wo Ihr Unternehmen tätig ist.
Gibt es eine Region, die Sie als Nächstes sehen möchten? Lassen Sie es uns wissen — Ihr Feedback gestaltet unsere Roadmap direkt mit.
Weiterlesen

Vector Lakebase: End the AI Data Silo
Learn how Vector Lakebase unifies vector search, data lakes, and AI data operations so teams can serve RAG and agents without copy-and-sync pipelines.

How Zilliz Ended Up at the Center of NVIDIA’s Unstructured Data Story at GTC 2026
If unstructured data is the context of AI, then the ceiling of AI applications will be set not just by models, but by how mature the infrastructure for unstructured data becomes.

Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.



