Zilliz Cloud, 멀티 클라우드 지원으로 확장
소개
예측, 생성, 분석, 비교를 수행하는 AI 기반 애플리케이션이 앞으로도 계속 자리 잡을 것임은 분명합니다. 생산성 향상을 돕기 위해 작업 스케줄러에 통합된 머신 러닝부터, 이메일 및 콘텐츠 도구에 내장된 예측 텍스트, 새로운 ChatGPT plugins로 인해 생겨난 수많은 지식 베이스 애플리케이션에 이르기까지, 우리는 머신 러닝이 모든 곳에 통합되는 것을 보고 있습니다.
혁신이 엄청난 속도로 계속 발전함에 따라, 시장은 빠른 개발과 배포에 보상을 주고 있습니다. 개발자들이 이 초고속 성장 시장을 따라잡기 위해 분투하는 가운데 시간을 절약하는 것은 매우 중요합니다. 그렇다면 왜 AI 앱을 구동하는 임베딩을 저장하기 위해 자체 인프라를 프로비저닝하고 관리해야 할까요? 좋은 소식은 그럴 필요가 없다는 것입니다.
Zilliz Cloud는 초고속의 목적 특화형 vector database-as-a-service로, ML 분야의 다음 대작 개발에 집중할 수 있게 해줍니다. 멀티 클라우드 및 멀티 리전 가용성을 통해 데이터가 저장되는 위치를 직접 결정할 수 있으므로, 애플리케이션 스택의 나머지 부분과 함께 편리한 위치에 둘 수 있습니다. 현재 Zilliz Cloud는 AWS와 Google Cloud에서 사용할 수 있으며, 향후 릴리스에서는 더 많은 클라우드 옵션과 리전이 계획되어 있습니다.
Zilliz Cloud Service Provider Regions
AWS의 Zilliz Cloud
Zilliz Cloud on AWS를 사용하면 사용자는 하드웨어를 다시 프로비저닝할 필요 없이 vector search 저장 용량을 빠르게 확장할 수 있습니다. AWS에서 Zilliz Cloud를 실행하면 애플리케이션을 다른 AWS AI 및 ML 기술과 통합하는 작업이 간소화됩니다. Zilliz Cloud는 현재 us-west-2 및 us-east-2 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
AWS Marketplace의 Zilliz Cloud
Zilliz Cloud는 이제 AWS Marketplace에서 사용 가능하여 사용자가 간소화된 조달, 통합 청구, 사전 약정된 AWS 지출 차감 기능을 포함한 추가 혜택을 활용할 수 있습니다.
- 간소화된 조달 - AWS Marketplace를 통해 구매하면 Zilliz를 새로운 공급업체로 온보딩하는 절차를 피하고, 대신 기존 AWS 조건을 통해 구매할 수 있습니다.
- 통합 청구 - Zilliz Cloud 지출이 월별 AWS 청구서에 합산되어 재무팀의 청구 처리가 간소화됩니다.
- 약정 지출 - Zilliz Cloud 구매에 사전 약정된 AWS 크레딧과 할인을 사용할 수 있습니다.
AWS Marketplace 계정을 계속 활용하면서 할인된 연간 요금을 확정하고자 하는 고객을 위해, Zilliz는 마켓플레이스를 통해 비공개 오퍼를 생성할 수 있습니다.
Zilliz Cloud, Google Cloud로 확장
애플리케이션 개발 스택을 관리할 때 선택권이 중요하다는 것을 우리는 알고 있습니다. 그래서 Zilliz Cloud는 AWS뿐만 아니라 Google Cloud에서도 실행됩니다. Zilliz Cloud on Google Cloud는 현재 gcp-us-west1 리전에서 사용할 수 있습니다.
공식 Google Cloud partner인 Zilliz는 개발자가 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 Google AI 및 ML 기술과 더 잘 통합하는 방법을 계속 모색하고 있습니다. 우리는 멀티 클라우드 약속을 지속적으로 이행하기 위해 향후 릴리스에서 더 많은 리전과 클라우드 제공업체를 지원할 계획입니다.
시작할 준비가 되셨나요?
오늘 Zilliz Cloud를 사용해 보세요. AWS 또는 Google Cloud에서 무료 30일 평가판과 $100 크레딧을 제공합니다.
계속 읽기
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
How to Use Anthropic MCP Server with Milvus
MCP + Milvus: Streamline AI agent development with standardized data access, eliminating integration hassles while enhancing context and flexibility.