“ 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
Le Vector
Lakebase pour l'IA
Au-delà des bases de données vectorielles : serving en temps réel, découverte itérative et analytique batch sur une source unique de vérité, chacun au bon coût et à l'échelle de centaines de milliards de données.
Construit par les créateurs de Milvus.
Développer avec la CLIcurl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash
S3
Hot Cache
On-demand
Compute
Compute
Découvrez Zilliz CLI et les Agent Skills pour Zilliz Cloud
Dès aujourd'hui, vous pouvez gérer tout votre déploiement Zilliz Cloud sans quitter votre terminal ni votre agent de codage IA. Provisionnez des clusters, lancez des recherches, configurez des sauvegardes et gérez les contrôles d'accès par commandes CLI ou en langage naturel. Pas de console. Pas de changement de contexte.
Construit pour la fiabilité
Construit sur une compréhension approfondie des modes de défaillance des bases de données vectorielles à grande échelle. Testé en production dans plus de 10 000 entreprises depuis 8 ans.
Construit pour l'échelle
Conçu pour gérer plus de 100 milliards d'entités et plus de 10 000 QPS avec une latence constante et des performances prévisibles.
Construit pour un coût moindre
Toutes les données et les index sur S3, avec cache à chaud et calcul à la demande pour réduire les coûts de 90 %.
Recherche sur l'ensemble du spectre
Du vecteur et du texte au JSON et au géospatial - combiné à la recherche hybride, au filtrage et au reclassement pour des requêtes multimodales expressives.
Stockage lacustre
Stockage unifié pour le service et l'analyse, basé sur Vortex, un format ouvert de nouvelle génération. Lecture aléatoire jusqu'à 10 fois plus rapide et moins chère que Lance, avec une flexibilité de format par colonne.
“ 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
Points forts du service en temps réel
Architecture à plusieurs niveaux
Optimisez vos charges de travail grâce à des niveaux flexibles offrant des performances ultra-élevées, une efficacité équilibrée et une mise à l'échelle rentable pour les ensembles de données volumineux.
- Solution optimisée en termes de performances
- Solution à capacité optimisée
- Solution de stockage par paliers
Multi-tenance massive pour les applications d'IA
Espaces de noms illimités avec recherche hybride vectorielle, plein texte et JSON, ainsi que service de données chaudes et froides.
Pôle mondial
Déploiement multirégional avec réplication et basculement - garantissant un accès à faible latence et à haute disponibilité dans le monde entier, prenant en charge l'expansion mondiale rapide des applications d'IA.
Performance
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
Points forts de l'informatique à la demande
Recherche à la demande
Payez par requête, et non par calcul provisionné, ce qui permet de réduire considérablement les coûts par rapport à la technologie sans serveur à grande échelle.
Remplissage transparent et itération des schémas
Remplir et faire évoluer les schémas et les modèles de données en ligne - sans impact sur le service, conçu pour l'itération continue de l'IA.
Les index au bord de votre lac
Un mode d'accès optionnel pour opérer directement sur vos données S3 (Iceberg, Lance, Vortex, Parquet). Conservez vos données dans votre bucket pendant que les index sont construits et servis sur Zilliz - pas de copies, pas d'ETL.
Performance et coût
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
Le CLI pour Vector Lakebase
Votre Vector Lakebase. Votre terminal. Contrôle total.
Le CLI officiel pour la gestion, la recherche et l'analyse.
Terminal