우수한 AI 기반 검색
AI 기반 AutoIndex 및 Cardinal 검색 엔진으로 최적의 검색 전략 제공, 수동 튜닝 불필요
스마트 쿼리 최적화기
자동화된 알고리즘 선택으로 각 데이터셋에 대한 검색 성능과 정확도 최적화
최적화 제품군
알고리즘, 시스템, 하드웨어 전반에 걸친 종단간 최적화

고성능 및 확장성
수요에 따른 확장성과 비용 효율적인 성장을 위한 분산 아키텍처의 클라우드 네이티브 데이터베이스
계층화된 스토리지
자동화된 스토리지 계층화로 성능과 비용 최적화, ROI 향상

완벽한 보안 및 안정성
엔터프라이즈급 플랫폼으로 안정적인 성능과 기업 수준의 보안 제공
멀티 클라우드
AWS, Azure, Google Cloud에 비정형 데이터 배포 전 세계적으로

포괄적인 벡터 데이터베이스 기능 제품군으로 더 빠르게 구축하세요
고성능 벡터 검색
심층 신경망 및 기타 머신러닝(ML) 모델에서 생성된 대규모 임베딩 벡터 저장, 인덱싱 및 관리
낮은 지연 시간과 높은 재현율
낮은 지연 시간과 높은 재현율로 데이터에 대한 신뢰를 심어주며 안정적이고 정확한 실시간 의사 결정 보장
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하이브리드 검색
다중 모드, 희소-밀집 및 밀집-텍스트 조합을 지원하여 여러 벡터 필드에서 쿼리 가능, 더 정확한 결과 제공
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다양한 유사성 메트릭
적절한 유사성 메트릭(코사인, 유클리드, IP 등) 선택으로 분류 및 클러스터링 성능 향상
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조정 가능한 일관성
다양한 일관성 수준으로 유연성 확보, 고유한 애플리케이션 요구 사항에 맞춰 데이터 정확도와 성능 조정
필요에 따른 확장
컴포넌트 기반 아키텍처로 수평적 확장 용이, 워크로드 변동에 관계없이 최고의 성능과 효율성 보장
클라우드 네이티브 벡터 검색으로 TCO 절감
Milvus는 강력한 벡터 검색 기능을 제공하지만, 숙련된 엔지니어, 성능 튜닝 및 지속적인 유지보수에 상당한 투자가 필요합니다.
Zilliz는 혁신적인 Cardinal 검색 엔진과 관리 도구를 통해 이러한 비용을 제거합니다 - 총소유비용(TCO)을 최대 70% 절감하며 추천 시스템, RAG 애플리케이션 또는 이상 감지 시스템과 같은 사용 사례에 최적화되었습니다.
고성능 추천 시스템을 위해 구축
우리 플랫폼은 추천 시스템에 필요한 높은 재현율과 빠른 응답 시간을 제공하면서도 다음을 통해 비용을 절감합니다:
데이터 인식 인덱싱 및 하드웨어 최적화로 검색 성능을 희생하지 않으면서 스토리지 및 컴퓨팅 비용 절감
간소화된 API, 자동화된 배포 및 내장 기능으로 벡터 검색 구현에 일반적으로 필요한 수개월의 수동 개발 및 튜닝 제거
자동화된 업그레이드, 확장 및 모니터링으로 시스템 안정성 보장하면서 운영 유지보수 제거
추천 시스템
2년간 TCO: Milvus 대 Zilliz Cloud
Zilliz 구독
운영
개발
인프라











