GenAI를 위한 번거로움 없는 벡터 데이터베이스
데이터베이스 설정, 유지 관리, 확장에 대한 걱정을 덜어줍니다. GenAI 앱에 필요한 강력한 서버리스 데이터베이스를 제공하며, 수요에 맞춰 확장됩니다.
자동 확장으로 최대 50배 비용 절감
소규모로 시작하고, 컴퓨팅 리소스는 앱의 요구에 맞게 동적으로 조정됩니다. 변동이 큰 워크로드에 완벽합니다. 서버리스 서비스는 사용한 만큼만 비용을 지불하며, 유휴 서버에는 비용이 발생하지 않습니다.
진화하는 요구에 맞는 데이터 이동성
필요에 따라 Zilliz 전용 클러스터나 오픈소스 Milvus로 데이터를 전송하세요. 원클릭 마이그레이션 옵션으로 데이터와 인프라 선택에 대한 통제권을 유지하세요.
Zilliz Serverless가 비용 효율적인 이유는?
Zilliz Cloud Serverless는 메모리 기반 벡터 데이터베이스보다 50배 더 비용 효율적입니다. DRAM, SSD, 객체 스토리지를 포함한 계층형 스토리지 시스템을 통해 데이터를 최적의 위치에 자동으로 배치합니다. 이 접근 방식은 자주 사용되는 데이터에 대해 빠른 액세스를 보장하면서, 덜 자주 사용되는 데이터에 대한 비용을 절감합니다. 모두 수동 관리 없이 가능합니다.
계층형 스토리지
자주 액세스되지 않는 데이터를 저비용 하드웨어에 저장하여 비용을 절감하세요.
핫/콜드 데이터 분리
자주 액세스되는 데이터를 고속 로컬 디스크에 저장하여 높은 성능을 유지하세요.
벤치마크
Recall
Dataset / Size
8.8 M
1536 dim
10 M
768 dim
138 M
1536 dim
Recall
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