La recherche vectorielle d’entreprise Zilliz Cloud alimente une IA haute performance sur AWS
Cet article a été initialement publié sur AWS et est republié ici avec autorisation.
Alors que les organisations mettent en œuvre des architectures de génération augmentée par récupération (RAG) et des applications d’intelligence artificielle (IA) multimodales, la demande de recherche vectorielle hautes performances est devenue importante. Les entreprises qui exploitent Amazon Bedrock et d’autres modèles fondamentaux ont besoin d’une infrastructure de recherche vectorielle évolutive et robuste pour s’aligner sur leurs ambitions en matière d’IA. Zilliz Cloud sur Amazon Web Services (AWS) fournit un service de base de données vectorielle entièrement géré, offrant une recherche sécurisée, conforme et rapide alimentée par l’IA à l’échelle de l’entreprise. Si de nombreuses solutions fonctionnent en développement, les environnements de production exigent des performances constantes sous de lourdes charges de travail tout en maintenant des exigences de sécurité strictes.
Cet article explore comment Zilliz Cloud sur AWS répond à ces exigences, en offrant performance, sécurité et évolutivité pour les initiatives d’IA d’entreprise.
Faire évoluer la recherche vectorielle jusqu’à des milliards avec Zilliz Cloud
Conçu spécialement pour les charges de travail d’IA critiques sur AWS, Zilliz Cloud élimine la complexité opérationnelle tout en offrant les performances, la sécurité et l’évolutivité exigées par les clients d’entreprise.
Cardinal, notre moteur de recherche vectorielle propriétaire, alimente le service et établit de nouvelles références de performance dans le secteur. Cardinal offre une efficacité sans précédent avec un débit de requêtes jusqu’à 10 fois supérieur et une création d’index 3 fois plus rapide par rapport aux alternatives open source. Cette performance révolutionnaire permet aux clients AWS de faire évoluer leurs opérations de recherche vectorielle jusqu’à des milliards d’embeddings tout en optimisant à la fois les coûts et la latence. Que vous mettiez en œuvre des systèmes RAG à l’échelle de l’entreprise ou une recherche de similarité en temps réel, Zilliz Cloud fournit l’infrastructure prête pour la production nécessaire pour alimenter vos initiatives d’IA les plus exigeantes.
Optimisation en 3 couches
Cardinal atteint ses performances et son efficacité exceptionnelles grâce à une pile verticalement intégrée avec trois couches clés d’optimisation :
Algorithmes d’index avancés : En combinant l’indexation Inverted File (IVF) avec des approches basées sur des graphes comme Hierarchical Navigable Small World (HNSW), Cardinal offre un rappel élevé et une faible latence, même dans des scénarios complexes tels que la recherche filtrée et la recherche pendant l’ingestion.
Ingénierie méticuleuse : Cardinal met en œuvre des allocateurs de mémoire personnalisés, une planification compatible NUMA et des pipelines d’exécution multithread finement optimisés pour des performances à haut débit et faible latence dans les environnements de production.
Améliorations du noyau tenant compte du matériel : Optimisé pour les processeurs AWS Graviton basés sur ARM, Cardinal utilise l’accélération Single Instruction, Multiple Data (SIMD), l’épinglage CPU et une planification intelligente des E/S pour réduire considérablement les cycles CPU et améliorer le débit.
Intelligence intégrée pour le Zero-DevOps
Zilliz Cloud offre à la fois des performances élevées et des fonctionnalités d’automatisation intelligente :
AutoIndex : En tirant parti du machine learning, AutoIndex sélectionne automatiquement le type et la configuration d’index optimaux en fonction des caractéristiques des données et de l’état du système. Cela garantit le meilleur équilibre entre la précision de la recherche et la latence sans intervention humaine.
Auto-Scaling : Le calcul et le stockage s’adaptent élastiquement en fonction des demandes de charge de travail en temps réel, assurant une gestion fluide des pics de trafic et des ingestions massives de données.
Fonctionnalités prêtes pour l’entreprise
Haute disponibilité : Notre conception de système à haute disponibilité répartit automatiquement les requêtes entre les réplicas, réduisant la latence tout en garantissant un fonctionnement continu lors des pannes de zone. Les réplicas sont synchronisés intelligemment entre les zones de disponibilité AWS pour une résilience maximale.
Observabilité complète : Une intégration approfondie avec Prometheus permet une surveillance en temps réel grâce à 41 alertes couvrant 26 métriques, englobant tout, de la santé de l’infrastructure aux opérations de données. Les équipes peuvent gérer de manière proactive leur infrastructure de recherche vectorielle avec une visibilité complète sur les schémas de performance.
Migration de données fluide : Des parcours de migration bien balisés permettent aux utilisateurs de Zilliz Cloud de migrer des données depuis d’autres sources comme Pinecone et Elasticsearch en un clic. La fonctionnalité de migration prend également en charge la transformation automatique des schémas afin de préserver l’intégrité des données tout en exploitant les capacités améliorées de Zilliz Cloud.
Infrastructure mondiale et sécurité : Disponible dans 7 régions AWS aux États-Unis, en Europe et en APAC, Zilliz Cloud offre des performances à faible latence à l’échelle mondiale. La sécurité est intégrée avec une authentification basée sur Auth0 prenant en charge le SSO d’entreprise via Okta, GitHub et Google OAuth.
Avec son architecture cloud-native et son moteur d’index propriétaire Cardinal, Zilliz Cloud offre une vitesse, une élasticité et une simplicité inégalées pour la recherche vectorielle à l’échelle du milliard de vecteurs.
Profondément intégré à la technologie AWS
Les infrastructures fiables et les services cloud fournis par AWS sont essentiels au succès de Zilliz Cloud pour servir la recherche vectorielle à l’échelle du milliard en production, sans se soucier des détails matériels de bas niveau. Zilliz Cloud est profondément intégré à la technologie AWS afin d’améliorer les performances, la fiabilité et la sécurité :
Amazon EKS : Milvus est natif Kubernetes. Milvus entièrement géré sur Zilliz Cloud déploie les microservices utilisés pour la recherche vectorielle, l’indexation et la gestion des métadonnées sur EKS, l’environnement Kubernetes géré d’AWS, pour un déploiement simplifié et une haute disponibilité.
Processeurs AWS Graviton : Offrent un rapport performance-coût supérieur grâce à une architecture ARM optimisée pour les charges de travail intensives en calcul, telles que la construction d’index.
AWS PrivateLink : Fournit une connectivité sécurisée et privée entre le VPC du client et les serveurs de base de données vectorielle dans le VPC de Zilliz Cloud — sans passer par l’internet public.
Infrastructure mondiale AWS : Exploite le réseau mondial de régions et de zones de disponibilité d’AWS pour offrir des expériences de recherche à faible latence dans le monde entier.
Déploiement flexible pour chaque exigence de sécurité
L’offre SaaS entièrement gérée de Zilliz Cloud prend en charge la plupart des charges de travail d’entreprise. Cependant, les organisations opérant dans des secteurs fortement réglementés exigent souvent un contrôle plus strict de la résidence des données et de l’accès à l’infrastructure. Avec son offre bring your own cloud (BYOC), la recherche vectorielle haute performance est déployée directement dans votre compte AWS et votre VPC, garantissant ainsi une souveraineté complète des données et évitant toute exposition à une infrastructure partagée ou à des points de terminaison publics.
Pourquoi Zilliz Cloud BYOC ?
Si l’IA générative a apporté des gains majeurs en matière de productivité et de personnalisation, les contraintes réglementaires peuvent rendre les déploiements SaaS traditionnels intenables. Les alternatives sur site, quant à elles, s’accompagnent souvent d’une complexité opérationnelle prohibitive.
Zilliz Cloud BYOC comble cette lacune — donnant aux entreprises la possibilité d’exécuter la recherche vectorielle au plus près de leurs données, au sein de leur propre environnement cloud sécurisé. Il élimine les frictions liées à la conformité sans sacrifier les performances ni l’évolutivité. Les principaux avantages de BYOC incluent :
Les données restent dans votre environnement AWS : Répondant même aux exigences les plus strictes en matière de souveraineté et de résidence des données
Les opérations sont gérées en toute sécurité via des services natifs AWS : Notamment PrivateLink, IAM et le peering VPC
Aucune sortie de données publique : Les charges de travail d’IA s’exécutent là où résident les données, éliminant les préoccupations de sécurité liées au transit des données sur des réseaux publics.
Fonctionnement de Zilliz Cloud BYOC sur AWS
La figure 1 montre comment Zilliz Cloud BYOC dispose d’une architecture soigneusement conçue pour atteindre l’équilibre entre contrôle et souveraineté des données.
Architecture de Zilliz Cloud BYOC sur AWS
Le plan de contrôle, géré par Zilliz et hébergé dans leur compte AWS, orchestre les tâches opérationnelles telles que les mises à niveau logicielles et la mise à l’échelle au sein du VPC Zilliz. Parallèlement, le plan de données, déployé dans le compte AWS du client, exécute tous les services de recherche vectorielle, garantissant une isolation complète et offrant au client une visibilité totale.
Cette conception est rendue possible par les capacités de sécurité d’AWS :
AWS PrivateLink garantit que la communication entre le plan de contrôle de Zilliz et votre plan de données reste privée et sécurisée, sans passer par l’internet public.
Les rôles IAM inter-comptes permettent un accès sécurisé selon le principe du moindre privilège pour le provisionnement et la mise à l’échelle.
Amazon S3 est utilisé pour stocker les journaux d’audit et les métadonnées opérationnelles au sein de votre environnement, garantissant la conformité avec les politiques internes de gouvernance des données.
Impact réel en entreprise
Les capacités de recherche vectorielle haute performance de Zilliz Cloud offrent un impact commercial significatif aux clients entreprises d’AWS. Avec des recherches à une latence inférieure à 10 ms sur des milliards de vecteurs et une conformité stricte, les organisations peuvent mettre en œuvre des applications d’IA à des échelles sans précédent.
Filevine, une entreprise SaaS d’IA juridique de premier plan basée aux États-Unis, utilise Zilliz Cloud pour rendre d’énormes volumes de documents juridiques rapidement consultables, réduisant par exemple le temps de recherche de plusieurs heures à quelques minutes. Cette amélioration est rendue possible par le gain de performance de 10x de Cardinal et par des fonctionnalités comme l’optimisation AutoIndex.
En choisissant Zilliz Cloud sur AWS, les organisations peuvent faire évoluer leurs opérations de recherche vectorielle en toute confiance et se concentrer sur l’innovation, plutôt que sur la gestion de l’infrastructure.
Bien démarrer avec la base de données vectorielle Zilliz Cloud sur AWS
Que vous construisiez votre première application d’IA ou que vous mettiez à l’échelle des systèmes existants pour gérer des milliards de vecteurs, Zilliz Cloud fournit les performances, la fiabilité et la sécurité qu’exige l’IA d’entreprise. Commencez à utiliser Zilliz Cloud dès aujourd’hui via AWS Marketplace, ou si vous souhaitez commencer un essai gratuit , explorer les options BYOC ou contacter Zilliz via AWS. Transformez vos applications d’IA grâce à une recherche vectorielle conçue pour l’échelle de l’entreprise, offrant les performances attendues par vos utilisateurs avec la sécurité requise par votre activité.
Zilliz est ravi de faire partie des premiers partenaires de lancement des nouveaux agents et outils d’IA d’AWS Marketplace, apportant de puissantes capacités de base de données vectorielle aux clients AWS.
Jiang ChenJiang is currently Director of Technical GTM at Zilliz. He has years of experience in data infrastructures and cloud security. Before joining Zilliz, he had previously served as a tech lead and product manager at Google, where he led the development of web-scale semantic understanding and search indexing that powers innovative search products such as short video search. He has extensive industry experience handling massive unstructured data and multimedia content retrieval. He has also worked on cloud authorization systems and research on data privacy technologies. Jiang holds a Master's degree in Computer Science from the University of Michigan.
Yuantao ZhangYuantao Zhang is Senior Partner Solution Architect at AWS.
Fei LangFei Lang is Principal Partner Solution Architect at AWS.
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