Free
学習、実験、プロトタイピングのための出発点として、簡単に有料プランにシフトできます。
クイックスタート$0/mo.
- 5 GBストレージ百万件の768次元ベクトルに十分な容量
- 2.5M vCUsvCU（仮想コンピュートユニット）は、読み取り操作（検索やクエリなど）および書き込み操作（挿入、アップサート、削除など）によって消費されるリソースを測定するために使用されます。読み取りと書き込みのコストは、vCU使用量により異なります。月額に含まれる
- 最大5つのコレクションまで
Serverless
変動または不定期のトラフィックを持つアプリケーションに向いています。最小限のコンフィグレーションが必要です。
Dedicated
専用クラスターはユースケースに最適化されたCUを提供することで、高い制御と一貫したパフォーマンスを提供し、コスト効率高く開発およびテストを実行できます。
無料で試す開始価格
$99 /mo. (Up to 30-day free trial)
- 複数のクラウドプロバイダーおよびリージョンを支持
- ユースケースに最適化されたCU種類を使用
- 基本的なメトリクスとモニター
- Contact Us
BYOC
Designed for organizations prioritizing custom infrastructure, enhanced data protection, and compliance.
- Deploy on your infra of choice
- Enhanced data control and security
- Flexibility and scalability on demand
専用クラスターは、ユースケースに合わせて多様なCUを提供します
CU（コンピュートユニット）は、データ処理のための計算リソースを測定する単位です。CUの各種類は、CPU、メモリ、ストレージの異なる組み合わせを提供します。
| CU種類 | 検索QPS | 検索レイテンシ | CUあたりの容量 | 1Mベクトルあたりのコスト | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|---|
| Performance-optimized | 500~1500 | sub-10 ms | 1.5 million vectors | from $65/mo. | 即時検索結果と高い同時トラフィック処理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。 |
| Capacity-optimized | 100~300 | tens-ms | 5 million vectors | from $20/mo. | 大規模なベクトルデータセットを扱いながら、堅実な検索速度を維持するアプリケーションに最適です。 |
Extended-capacity新登場！ お問い合わせ | 5~20 | hundreds-ms | 20 million vectors | from $10/mo. | 遅延よりも総コストの最適化を優先する、大規模データセットに最適です。。 |
*この表は、768次元ベクトルに関わる評価に基づいています。
| Deployment | ||||
|---|---|---|---|---|
Environment | Shared | Shared | Dedicated | Dedicated |
CU 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。 | ||||
Extended-capacity新登場！ | ||||
Public cloud provider | Google Cloud | Google Cloud | AWS, Google Cloud, Azure | AWS, Google Cloud, Azure |
Scale ダウンタイムなしでスケールアップおよびスケールダウンが可能。 | Auto-scaling | Manual scaling to 32 CUs | Auto-scaling Manual scaling to 256 CUs or more | |
Uptime SLA 生産環境のワークロードに対する稼働時間を保証します。 | 99.95% | |||
| High Availability | ||||
|---|---|---|---|---|
Availability zone | Single | Single | Multiple | |
Replica クラスター単位のレプリケーションをサポートし、QPSがレプリカ数に比例してスケールします。このレプリケーション機能は、異なるAZ間で自動的にレプリカを分散させ、スループットと可用性を向上させます。 | ||||
| Data Management | ||||
|---|---|---|---|---|
Cross-tier data migration Free、Serverless、Standardプランからの簡単な移行。 | From Free tier | From Free tier and Serverless | From Free tier, Serverless & Dedicated(Standard) | |
Migration from external sources Milvus、Pinecone、Qdrant、Elasticsearch、PostgreSQL、Tencent Cloud VectorDBなどからの簡単な移行。 | ||||
High speed data import S3などのオブジェクトストレージからの高速データインポート。 | ||||
Recycle bin 削除されたコレクションは30日間保持され、簡単に復元できます。 | ||||
| Data Security & Compliance | ||||
|---|---|---|---|---|
OAuth 2.0 ユーザーログイン資格情報を共有または保存することなくアカウントアクセスを許可するOAuth 2.0。 | ||||
Enterprise SSO OktaおよびSAML 2.0プロトコルをサポートするユーザー認証の簡素化。 | Public Preview | |||
MFA | ||||
Auditing UIおよびRESTful API操作、データプレーンのすべてのSDKおよびRESTful API操作を記録する包括的な監査ログ。 | ||||
API key management | ||||
Data encryption in transit and at rest | ||||
Backup and restore クラスターおよびコレクションのレベルでバックアップをサポートし、手動および自動バックアップのオプションを提供。 | ||||
IP address access control | ||||
Private networking ユーザーのVPCとZilliz Cloud VPC間のプライベート接続。 | ||||
SOC 2 Type II and ISO/ICE 27001 compliant, GDPR-ready | ||||
HIPPA-ready | ||||
| Observability | ||||
|---|---|---|---|---|
Fine-grained metrics with real-time monitoring dashboards パフォーマンス、ストレージ、使用状況、データ統計などを監視する指標。 | ||||
Alerts メール、PagerDuty、Slack、Opsgenie、Lark、Webhookなど、さまざまなアラートチャネルとのシームレスな統合。 | ||||
Alerting and monitoring integrations PrometheusおよびDatadogとの統合された監視API。 | ||||
Job Center 移行、データインポート、バックアップと復元、コレクションの複製、サンプルコレクション作成などのタスクの進行状況を追跡するための集中管理ページ。 | ||||
| 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 |
Organization and project RBAC 組織レベルおよびプロジェクトレベルでのロールベースアクセス制御。 | ||||
Data plane RBAC データ層RBACは、コレクション、パーティション、操作に対する精確な権限制御を可能にし、セキュリティと運用の整合性を向上させます。 | ||||
| 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 |
VectorDBBench 主流のベクトルデータベースのためのオープンソースベンチマークツール。また、コストパフォーマンス比率を比較するツールとしても機能できます。 | ||||
| Support | ||||
|---|---|---|---|---|
Community support | ||||
Email support | ||||
Response time SLAs | ||||
Urgent | 4 hours | 4 hours | 1 hour | |
High | 1 business day | 1 business day | 4 hours | |
Normal | 2 business days | 2 business days | 1 business day | |
Technical contacts | Up to 1 | Up to 1 | Up to 4 | |
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
Amazon Web Servicesクラウドリージョン
料金プラン
Standard開発およびテスト環境に最適で、コスト効率が高く、制御がしやすい性能を提供します
CU種類
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。
Number of Entities
ベクトル次元数
Offloading Fields to Disk
Zilliz Cloud uses Mmap to enable direct memory access to large files on disk without reading the entire files into memory. This feature is enabled by default in Zilliz Cloud.
Estimated total cost per month
Total Cost (excl. tax) = CU Cost × Replica Count + Storage Cost
The price estimate is monthly, but the actual cost is billed hourly. You can suspend clusters anytime to save costs.
$
CU Cost
CUCU Usage
CU
Unit Price
$0/CU
A CU is the basic unit of compute resources used for parallel processing of data.
$
Storage Cost
GBStorage Usage
GB
Unit Price
$0/GB
$
ご確認: 料金はあくまで見積もりであり、実際の価格ではありません。実際の料金は、サービスの使用状況やその他の要因によって異なる場合があります。
よくある質問
コンピュートユニット(CU)とは?
仮想コンピュートユニット(vCU)とは?
どのタイプのCUを選ぶべきですか？
特定のコレクションにはどれくらいのCUが必要ですか？
Zilliz Cloudの割引を受ける方法は？
新しいクラウドリージョンをリクエストするには？