Zilliz Cloudの価格設定

お客様の使用状況に合わせて拡張でき、セキュリティとコンプライアンスのニーズを満たし、どのような予算でも費用対効果を維持できるように構築されています。コストの見積もり

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学習と個人プロジェクトの出発点。

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5GBストレージ
月間250万
vCUを
含む
5コレクションまで

Standard

非クリティカルなワークロード向けのマネージド・エッセンシャル。プロトタイプやテスト環境に最適です。

月額$0～（サーバーレス）
月額$99/GB～（専用サーバー）

30日間無料トライアル開始

コアAPIで完全に管理されたベクターデータベース
バックアップ、リストア、基本モニタリング
転送中および静止時のデータの暗号化を内蔵

Enterprise
最も人気

エンタープライズグレードの信頼性と制御性。最適：プロダクション・アプリケーション

月額155ドルから（専用線）

30日間無料トライアル開始

99.95%のアップタイムSLA
監査ログ、SSO（SAML 2.0ベース）、きめ細かいRBAC
マルチ・レプリカとエラスティック・スケーリング
プライベートエンドポイントとVPCピアリング
含む

Business Critical

最大限の耐障害性を備えた規制対応型。医療、金融、その他高度に規制されたミッションクリティカルなシステムに最適です。

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高水準の可用性とディザスタリカバリを備えたグローバルクラスタ
高度なセキュリティ：CMEKとフルパス転送中暗号化（エッジTLS＋内部）
HIPAAに準拠し、データプライバシー機能を強化
迅速なインシデント対応

BYOC (Bring Your Own Cloud)

カスタムインフラストラクチャ、データ保護の強化、コンプライアンスを優先する組織向けに設計されています。

お好みのインフラに導入
高度なコントロールとセキュリティ
SaaS 専用クラスタと同じ機能とエクスペリエンス

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プラン比較

柔軟な展開オプション

専用

Dedicatedは、一貫した予測可能なパフォーマンスが要求されるプロダクション・ワークロード向けに、隔離された予約環境を提供します。このオプションは、持続的な高スループットとレイテンシーに敏感なアプリケーションに最適です。

予測可能なパフォーマンス
専用のコンピュート・ユニット（CU）を活用することで、リソースの競合が発生することなく、安定したパフォーマンスを実現します。
固定費と透明なコスト
明確な従量課金モデルで予算を簡単に管理できます。
フルコントロールとカスタマイズ
リソースをきめ細かく制御し、特定のアプリケーション要件を満たす高度な機能にアクセスできます。

クラスターの種類

専用クラスタには、お客様のユースケースに合わせた様々なタイプがあります。CU（コンピュート・ユニット）とは、データ処理に必要な計算リソースの単位です。各クラスタータイプは、CPU、メモリ、ストレージの組み合わせが異なります。

パフォーマンス最適化

瞬時の検索結果と高い同時トラフィックを必要とするリアルタイム・アプリケーションに最適です。

1CUあたりの容量

150万個のベクター

QPSを検索

500-1500

検索遅延

10ミリ秒

65ドルから

100万ベクター当たり/月

容量の最適化

信頼性の高い検索速度を維持しながら、大規模なベクトルデータセットを扱うアプリケーションに最適です。

1CUあたりの容量

500万個のベクター

QPSを検索

100-300

検索遅延

50-100 ms

20ドルから

100万ベクター当たり/月

ティアード・ストレージ

ホットデータとコールドデータのパターンが明確な、超大規模でコスト重視のワークロードに最適。各クエリーCUは、約2,000万個の768次元ベクトルを処理できます。

1CUあたりの容量

2000万ベクター

ホット・データ・アクセス

QPSを検索

100-150

検索遅延

20-40ミリ秒

コールド・データ・アクセス

QPSを検索

5-20

検索遅延

200-1000 ms

7ドルから

100万ベクター当たり/月

*このデータは768次元のベクトルを評価したものです。

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Deployment

Deployment
Environment	Shared	Shared	Dedicated	Dedicated	Dedicated
Cluster Type
Performance-optimized 低レイテンシーと高スループットが求められるアプリケーションに最適です。各CUはおよそ千五百万の768次元ベクトルを対応できます.
Capacity-optimized 大規模なデータセットを管理し、中程度の検索性能要件に適しています。各CUはおよそ五百万の768次元ベクトルを対応できます。
Tiered-storage ホットデータとコールドデータのパターンが明確な、超大規模でコスト重視のワークロードに最適。各クエリーCUは、約2,000万個の768次元ベクトルを処理できます。
Public cloud provider	Google Cloud	AWS, Google Cloud	AWS, Google Cloud, Azure	AWS, Google Cloud, Azure	AWS, Google Cloud, Azure
Compute Scaling		System-managed auto-scaling (No configuration required)	Manual scaling to 32 CUs	Configurable auto-scaling Manual scaling to 256 CUs or more	Configurable auto-scaling Manual scaling to 256 CUs or more
Uptime SLA				99.95%	99.99% (If mutli-replica enabled)

High Availability

Data Service

Data Management

Data Security & Compliance

Data Security & Compliance
OAuth 2.0
Enterprise SSO
Customer managed encryption keys (CMEK)
MFA
Auditing
API key management
Data encryption in transit and at rest
Backup and restore
Cross-region backup
Continuous data protection					Contact Us
Point-in-time recovery (PITR)					Contact Us
Data masking/tokenization					Contact Us
IP address access control
Private networking
SOC 2 Type II and ISO/ICE 27001 compliant, GDPR ready
HIPPA ready

Observability

Role-based Access Control

Role-based Access Control
Organization and project management	1 organization 1 project	1 organization Up to 10 projects	1 organization Up to 10 projects	1 organization Up to 10 projects	1 organization Up to 10 projects
Organization and project RBAC
Data plane RBAC

Integrations and Tools

Integrations and Tools
Intuitive RESTful APIs for control and data plane operations
User-friendly SDKs in multiple programming languages	Python, Java, Go, and Node.js SDKs	Python, Java, Go, and Node.js SDKs	Python, Java, Go, and Node.js SDKs	Python, Java, Go, and Node.js SDKs	Python, Java, Go, and Node.js SDKs
VTS (Vector Transport Service)
VectorDBBench

Support

Support
On-call availability	Business hours	Business hours	24/7/365	24/7/365
First response SLAs
Emergency				30 min on-call
Urgent	4 hours	4 hours	1 hour	1 hour
High priority	1 business day	1 business day	4 hours	4 hours
Medium/Normal	2 business days	2 business days	1 business day	1 business day
Support Options
Community
Support bot
Email/Ticket portal
Slack channel
Zoom/Google Meet/Teams
Assigned support engineers
Architectural Guidance
General
Use-case specific
Code reviews
Live consultations

コストを見積もる

この計算機を使用して、Zilliz Cloudの料金体系への理解を深めましょう。

クラウドプロバイダー

地域

料金プラン

クラスター・タイプ

Number of Entities

An entity is a row of data. For example, an entity can represent an image or a doc chunk.

Million

ベクトル次元数

Vector dimension refers to the length of the vector and can vary depending on the embedding model you use.

ミマップ

mmap（メモリマッピング）を有効にすることで、メモリ使用量を最適化し、同じCUサイズで保存できるデータ量を増やすことができます。さらに詳しく

Estimated total cost per month

200ドルの無料クレジットでコストを評価する

価格は概算であり、実際のコストとは異なる場合があります。無料クレジットを使ってコストPoCを行うことをお勧めします。また、オーダーメイドのコスト最適化プランとその他のPoCリソースについては、弊社までお問い合わせください。

クエリーCU
$
GB
ストレージ
$

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よくある質問

コンピュートユニット(CU)とは?
コンピュートユニット(CU)は、インデックスや検索リクエストを処理するためのハードウェアリソースのグループです。CUは、検索サービスを展開するための完全管理型の物理ノードとして考えられます。
仮想コンピュートユニット(vCU)とは?
仮想コンピュートユニット(vCU)は、読み取り操作（検索やクエリなど）や書き込み操作（挿入、更新、削除など）で消費されるリソースを測定するために使用されます。 vCUの使用状況によって、読み取りおよび書き込みコストが異なります。
どのタイプのクラスターを選ぶべきか？
リアルタイム・アプリケーションで検索結果がすぐに表示され、同時トラフィックが大きい場合は、パフォーマンスに最適化されたクラスタを選択してください。
信頼性の高い検索速度を維持しながら大規模なベクトルデータセットを処理する必要がある場合は、容量最適化クラスタを選択します。
ホットデータとコールドデータのパターンが明確で、超大規模かつコスト重視のワークロードを処理する必要がある場合は、Tiered-Storageクラスタを選択してください。
コレクションに必要なクエリCUはいくつですか？
パフォーマンス最適化：最大150万個の768次元ベクトルをサポート。

容量最適化：最大500万768次元ベクトルをサポート。

Tiered-storage：最大2,000万個の768次元ベクトルをサポートします。

これらの見積もりは、主キーのみを持つベクトルに基づいています。IDやラベルのようなスカラー・フィールドを追加すると、容量が減少する可能性があります。正確な評価を行うには、ご自身でテストを行うことをお勧めします。
Zilliz Cloudの割引を受ける方法は？
年間プランを契約すると、使用量に応じて追加のクレジットを受け取ることができます。
新しいクラウドリージョンをリクエストするには？
Zilliz Cloudの新しいクラウドサービスプロバイダーリージョンをリクエストするには、フォームに記入してください。

High Availability
Availability zone	Single	Single	Multiple	Multiple
Replica
Snapshot
Global Cluster

Data Service
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Query
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Data Management
Cross-cluster migration		From free cluster
Zero downtime migration
Migration from external sources
Stage
High speed data import
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Observability
Fine-grained metrics with real-time monitoring dashboards
Alerts
Alerting and monitoring integrations
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