Zilliz Cloud Serverless
Hochleistungs-Vektordatenbank
vollständig serverless.Gleiche Funktionen, aber zu einem Bruchteil der Kosten.
Entwickeln Sie GenAI-Apps ohne Infrastruktursorgen. Zilliz Cloud Serverless bietet eine automatisch skalierende Vektordatenbank, deren Kosten nur mit Ihrem Geschäftswachstum steigen.
Eine sorgenfreie Vektordatenbank für GenAI
Befreien Sie sich von Datenbankeinrichtung, -wartung und Skalierungsproblemen. Geben Sie Ihren GenAI-Apps eine leistungsstarke, serverlose Datenbank, die mit Ihren Anforderungen wächst.
Bis zu 50-fache Kosteneinsparungen durch automatische Skalierung
Starten Sie klein - Rechenressourcen passen sich dynamisch an Ihren Bedarf an. Ideal für schwankende Workloads. Unser Serverless-Service stellt sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen - nie für inaktive Server.
Datenportabilität für sich entwickelnde Anforderungen
Übertragen Sie Ihre Daten bei Bedarf auf Zilliz-Dedicated-Cluster oder Open-Source-Milvus. Behalten Sie die Kontrolle über Ihre Daten und Infrastrukturentscheidungen mit Migrationsoptionen per Knopfdruck.
Warum ist unser Serverless so kosteneffizient?
Zilliz Cloud Serverless ist 50-mal kosteneffizienter als In-Memory-Vektordatenbanken. Es verwendet ein mehrstufiges Speichersystem mit DRAM, SSD und Objektspeicher zur automatischen Datenoptimierung. Dieser Ansatz gewährleistet schnellen Zugriff auf aktive Daten bei reduzierten Kosten für weniger genutzte Informationen - ganz ohne manuelles Management.
Mehrstufiger Speicher
Reduziert Kosten durch Speicherung wenig genutzter Daten auf günstigerer Hardware.
Trennung von Hot- und Cold-Daten
Erhält hohe Performance durch Speicherung häufig genutzter Daten auf Hochgeschwindigkeits-Lokalspeichern.
Benchmarks
Recall
Dataset / Size
8.8 M
1536 dim
10 M
768 dim
138 M
1536 dim
Recall
Bauen Sie schneller mit einem umfassenden Set an Vektordatenbankfunktionen
Hohe Leistung bei der Vektorsuche
Speichern, indizieren und verwalten Sie massive Embedding-Vektoren, die von Deep-Neural-Networks und anderen maschinellen Lernmodellen (ML) generiert wurden.
Niedrige Latenz mit hoher Recall-Rate
Sichern Sie sich Vertrauen in Ihre Daten mit niedriger Latenz und hoher Recall-Rate, um zuverlässige und genaue Echtzeitentscheidungen zu ermöglichen.
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Hybride Suche
Ermöglicht Abfragen über mehrere Vektorfelder hinweg und unterstützt multimodale, sparse-dense und dense-text Kombinationen für genauere Ergebnisse.
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Vielfältige Ähnlichkeitsmetriken
Wählen Sie die richtige Ähnlichkeitsmetrik (Cosine, Euclidean, IP, etc.), um die Klassifizierungs- und Clusteringleistung zu verbessern.
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Anpassbare Konsistenz
Erhalten Sie Flexibilität mit mehreren Konsistenzstufen, um die Datengenauigkeit und Leistung an Ihre einzigartigen Anwendungsanforderungen anzupassen.
Skalieren Sie bei Bedarf
Skalieren Sie nahtlos horizontal mit einer komponentenbasierten Architektur, um Spitzenleistung und Effizienz zu gewährleisten – unabhängig von Lastschwankungen.