Zilliz Cloud 가격
사용량에 따라 확장하고, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하며, 예산에 맞게 비용 효율성을 유지하도록 설계되었습니다. 비용 견적
Standard
중요하지 않은 워크로드를 위한 관리형 필수 요소입니다. 최적 대상: 프로토타입 및 테스트 환경.
월 $99/GB부터(전용)
- 핵심 API가 포함된 완전 관리형 벡터 데이터베이스
- 백업, 복원 및 기본 모니터링
- 전송 중 및 미사용 데이터에 대한 기본 제공 암호화
Enterprise가장 인기 있는
가장 인기 있는
엔터프라이즈급 안정성과 제어 기능. 최상의 대상: 프로덕션 애플리케이션.
- 99.95% 가동 시간 SLA
- 감사 로그, SSO(SAML 2.0 기반), 세분화된 RBAC
- 멀티 복제본 및 탄력적 확장
- 비공개 엔드포인트 및 VPC 피어링
- 포함
Business Critical
최고의 복원력으로 규제를 준수합니다. 최적 대상: 의료, 금융 및 기타 규제가 엄격한 미션 크리티컬 시스템.
- 높은 수준의 가용성 및 재해 복구 기능을 갖춘 글로벌 클러스터
- 고급 보안: CMEK 및 전송 중 전체 경로 암호화(엣지 TLS + 내부)
- 향상된 데이터 개인 정보 보호 기능을 갖춘 HIPAA 준수
- 및 신속한 인시던트 대응
BYOC (Bring Your Own Cloud)
사용자 지정 인프라, 향상된 데이터 보호 및 규정 준수를 우선시하는 조직을 위해 설계되었습니다.
- 원하는 인프라에 배포
- 높은 수준의 제어 및 보안
- SaaS 전용 클러스터와 동일한 기능 및 환경
유연한 배포 옵션
전용
전용은 일관되고 예측 가능한 성능이 요구되는 프로덕션 워크로드를 위한 격리된 예약 환경을 제공합니다. 이 옵션은 지속적으로 높은 처리량과 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 이상적입니다.
예측 가능한 성능
전용 컴퓨트 유닛(CU)을 활용하여 리소스 경합 없이 안정적인 성능을 보장합니다.
고정적이고 투명한 비용
명확한 종량제 요금 모델로 예산을 쉽게 관리하세요.
완벽한 제어 및 사용자 지정
리소스를 세밀하게 제어하고 특정 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 고급 기능에 액세스하세요.
클러스터 유형
전용 클러스터는 사용 사례에 맞는 다양한 유형을 제공합니다. CU(컴퓨트 유닛)는 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 리소스의 척도입니다. 각 클러스터 유형은 CPU, 메모리, 스토리지의 다양한 조합을 제공합니다.
성능 최적화
즉각적인 검색 결과와 높은 동시 트래픽이 필요한 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.
CU 용량당
150만 개의 벡터
QPS 검색
500-1500
검색 지연 시간
10ms
65부터
백만 벡터/월당
용량 최적화
안정적인 검색 속도를 유지하면서 대규모 벡터 데이터 세트를 처리하는 애플리케이션에 적합합니다.
CU 용량당
5백만 개의 벡터
QPS 검색
100-300
검색 지연 시간
50-100ms
20부터
백만 벡터/월당
계층형 스토리지
핫 데이터와 콜드 데이터 패턴이 명확하고 비용에 민감한 초대형 워크로드에 적합합니다. 각 쿼리 CU는 약 2천만 개의 768딤 벡터를 처리할 수 있습니다.
CU 용량당
2,000만 개의 벡터
핫 데이터 액세스
QPS 검색
100-150
검색 지연 시간
20-40ms
콜드 데이터 액세스
QPS 검색
5-20
검색 지연 시간
200-1000ms
7부터
백만 벡터/월당
*이 데이터는 768차원 벡터의 평가를 기반으로 합니다.
플랜 기능 상세 보기
Free
무료로 시작하기Serverless
무료 체험DedicatedStandard
무료 체험DedicatedEnterprise
무료 체험DedicatedBusiness Critical
데모 예약하기
| Deployment | |||||
|---|---|---|---|---|---|
Environment | Shared | Shared | Dedicated | Dedicated | Dedicated |
Cluster Type | |||||
Performance-optimized 낮은 지연 시간과 높은 처리량이 필요한 애플리케이션에 이상적. 각 CU는 약 150만 개의 768차원 벡터를 처리할 수 있습니다. | |||||
Capacity-optimized 중간 정도의 검색 성능 요구사항이 있는 대규모 데이터셋 관리에 적합. 각 CU는 약 500만 개의 768차원 벡터를 처리할 수 있습니다. | |||||
Tiered-storage 핫 데이터와 콜드 데이터 패턴이 명확하고 비용에 민감한 초대형 워크로드에 적합합니다. 각 쿼리 CU는 약 2천만 개의 768딤 벡터를 처리할 수 있습니다. | |||||
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) | |||
비용 예측
이 계산기를 사용하여 Zilliz Cloud 요금 체계를 이해하세요.
엔티티 수
벡터 차원
mmap
mmap(메모리 매핑)을 활성화하면 메모리 사용량을 최적화할 수 있으며 동일한 CU 크기에 저장할 수 있는 데이터의 양이 늘어납니다. 자세히 알아보기
월별 예상 총비용
$
200 무료 크레딧으로 비용 평가하기
가격은 추정치이며 실제 비용과 다를 수 있습니다. 무료 크레딧으로 비용 PoC를 진행하거나 맞춤형 비용 최적화 계획과 더 많은 PoC 리소스를 원하시면 저희에게 문의하시기 바랍니다.
- CU 쿼리
$
{숫자}} GB
스토리지
$
자주 묻는 질문
컴퓨팅 유닛(CU)이란 무엇인가요?
vCU란 무엇인가요?
어떤 유형의 클러스터를 선택해야 하나요?
특정 컬렉션에 몇 개의 쿼리 CU가 필요한가요?
Zilliz Cloud 할인을 받으려면 어떻게 해야 하나요?
새 클라우드 리전을 요청하려면 어떻게 해야 하나요?