AI를 위한 Vector
Lakebase

벡터 데이터베이스를 넘어, 수천억 규모의 데이터에서 단일 신뢰 소스를 기반으로 실시간 서빙, 반복적 탐색, 배치 분석을 각각 적정 비용으로 제공합니다.

Milvus 제작자가 제작했습니다.

데모 예약하기 무료로 시작하기

CLI로 개발하기curl -fsSL https://zilliz.com/cli/install.sh | bash

// Try Asking

Real-time Serving

Iterative Discovery

Batch Analytics

Hot Cache

On-demandCompute

질리즈 벡터 레이크베이스 공개 프리뷰 발표

Zilliz는 Milvus 기반의 완전 관리형 Vector Lakebase를 제공하여 실시간 벡터 검색, 데이터 레이크 규모의 탐색, AI 데이터 운영을 통합합니다.

안정성을 위한 설계

대규모 벡터 데이터베이스 장애 모드에 대한 깊은 이해를 바탕으로 구축되었습니다. 8년 동안 10,000개 이상의 기업에서 프로덕션 테스트를 거쳤습니다.

확장성을 고려한 설계

일관된 지연 시간과 예측 가능한 성능으로 100억 개 이상의 엔티티와 10K 이상의 QPS를 처리하도록 설계되었습니다.

저렴한 비용으로 구축

핫 캐시 및 온디맨드 컴퓨팅을 통해 비용을 90%까지 절감하는 S3의 모든 데이터와 인덱스.

전체 스펙트럼 검색

벡터와 텍스트부터 JSON과 지리공간까지, 하이브리드 검색, 필터링, 재순위를 결합하여 표현력이 풍부한 멀티모달 쿼리를 지원합니다.

레이크 네이티브 스토리지

개방형 차세대 포맷인 Vortex를 기반으로 구축된 서비스 및 분석을 위한 통합 스토리지입니다. Lance보다 최대 10배 빠르고 저렴한 랜덤 읽기와 열별 형식의 유연성을 제공합니다.

“ 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

“ 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. ”