“ Zilliz Cloud has been an important part of Exa’s journey to build and scale entity search, giving us the retrieval performance and operational simplicity we need to scale quickly and confidently. ”
Jeffrey WangCo-Founder
Zilliz Cloud named a leader in the Forrester Wave™
Vector Database Providers, Q3 2024
El Vector
Lakebase para IA
Más allá de las bases de datos vectoriales: serving en tiempo real, descubrimiento iterativo y analítica por lotes sobre una única fuente de verdad, cada uno con el coste adecuado y a escala de cientos de miles de millones de datos.
Construido por los creadores de Milvus.
Desarrollar con la CLIcurl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash
S3
Hot Cache
On-demand
Compute
Compute
Presentamos Zilliz CLI y Agent Skills para Zilliz Cloud
A partir de hoy, puede gestionar toda su implementación de Zilliz Cloud sin salir del terminal ni de su agente de codificación con IA. Aprovisione clústeres, ejecute búsquedas, configure copias de seguridad y gestione el control de acceso mediante comandos CLI o lenguaje natural. Sin consola. Sin cambiar de contexto.
Creado para la fiabilidad
Basado en un profundo conocimiento de los modos de fallo de las bases de datos vectoriales a gran escala. Probado en producción en más de 10.000 empresas durante 8 años.
Construido a escala
Diseñado para gestionar más de 100B de entidades y más de 10K QPS con una latencia constante y un rendimiento predecible.
Diseñado para reducir costes
Todos los datos e índices en S3, con caché en caliente y computación bajo demanda para reducir los costes en un 90%.
Búsqueda de espectro completo
De vectores y texto a JSON y geoespacial, combinado con recuperación híbrida, filtrado y reordenación para consultas multimodales expresivas.
Almacenamiento de nativos de lagos
Almacenamiento unificado para servicios y análisis, basado en Vortex, un formato abierto de nueva generación. Lecturas aleatorias hasta 10 veces más rápidas y baratas que Lance, con flexibilidad de formato por columna.
“ With Zilliz Cloud, we have achieved a true consciousness of data, bringing the data together in the way that an individual doing their job needs to see it. ”
Nathan MorrisCo-Founder
“ Zilliz Cloud has helped us create a strong foundation behind the scenes as we continue to grow and serve hundreds of thousands of clinicians. ”
Jagath KumarHead of Performance Engineering
“ Zilliz gave us real-time retrieval for our multilingual RAG system at scale with tight latency targets. It freed up engineering cycles and let us focus on improving reasoning on the model side, not managing infrastructure. ”
Dr. Pratyush KumarCo-Founder
Lo más destacado del servicio en tiempo real
Arquitectura escalonada
Optimización para diversas cargas de trabajo con niveles flexibles, que ofrecen un rendimiento muy elevado, una eficiencia equilibrada y un escalado rentable en conjuntos de datos masivos.
- Solución de rendimiento optimizado
- Solución de capacidad optimizada
- Solución de almacenamiento por niveles
Multi-Tenancy masivo para aplicaciones de IA
Espacios de nombres ilimitados con búsqueda híbrida vectorial, de texto completo y JSON, además de servicio de datos en caliente y en frío.
Grupo mundial
Despliegue multirregional con replicación y conmutación por error, que garantiza un acceso de baja latencia y alta disponibilidad en todo el mundo y permite la rápida expansión global de las aplicaciones de IA.
Rendimiento
Setup: 768-dimensional vectors, top-k = 10, cluster-size = 1 CU
Performance-Optimized SolutionCapacity-Optimized SolutionTiered-Storage Solution
Average Latency
3 ms
21 ms
107 ms
P99 Latency
5 ms
37 ms
253 ms
QPS
1476
236
22
Total Vectors
2M
6M
25M
Lo más destacado de la informática a la carta
Búsqueda a la carta
Pague por consulta, no por cálculo aprovisionado, lo que permite un coste drásticamente inferior al de la tecnología sin servidor a escala.
Relleno continuo e iteración de esquemas
Rellene y evolucione esquemas y modelos de datos en línea, sin que ello afecte a la prestación de servicios, creados para la iteración continua de la IA.
Lleve los índices a su lago
Un modo de acceso opcional para operar directamente sobre tus datos de S3 (Iceberg, Lance, Vortex, Parquet). Mantén los datos en tu bucket mientras los índices se construyen y se sirven en Zilliz, sin copias ni ETL.
Rendimiento y coste
Setup: 1 billion 768-dimensional vectors, top-k = 100k, cluster-size =64 CU
Warm SearchCold-Start Search
Average Latency
0.6 s
16 s
P99 latency
1.1 s
18 s
Total Vectors
1B
1B
Cost per 1K Searches(5% cold-start, 95% warm)$9.9
Write cost$0
Storage Cost / Month(1B vectors + index, 2.1 TB)$53.7
La CLI para Vector Lakebase
Su Vector Lakebase. Su terminal. Control total.
La CLI oficial para gestión, búsqueda y análisis.
Terminal