Представляем Zilliz Cloud : полностью управляемый облачный сервис векторной базы данных в предварительной версии
Сегодня мы рады объявить о запуске Zilliz Cloud в предварительной версии. Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на основе Milvus, который на раннем этапе будет сначала работать на AWS.
Сервис векторной базы данных в облаке
Неструктурированные данные — самый важный тип данных нашего времени. Они составляют около 80 процентов (и эта доля растет) всех цифровых данных, ежедневно генерируемых во всем мире. Примеры неструктурированных данных включают тексты, изображения, структуры белков, геопространственную информацию и потоки данных IoT. Современные алгоритмы ИИ представляют глубинную семантику неструктурированных данных с помощью векторов признаков, но традиционные базы данных не были разработаны для эффективной работы с векторами вложений. Миру нужна специализированная инфраструктура данных для управления и обработки векторов признаков в масштабе и в реальном времени. Zilliz находится на переднем крае этой миссии, создав Milvus в 2019 году, и теперь мы гордимся тем, что представляем вам полностью управляемый облачный сервис векторной базы данных.
Как самая популярная векторная база данных с открытым исходным кодом, Milvus широко признана за свою производительность, масштабируемость и доступность. Milvus, специально созданная для эффективной обработки плотных высокоразмерных векторов вложений, может обрабатывать векторные данные миллиардного масштаба за миллисекунды и легко масштабироваться по мере увеличения объемов данных в производственной среде. Выводя опыт наших клиентов на новый уровень, Zilliz Cloud не только поддерживает столь востребованные функции Milvus, но и одновременно избавляет от всех сложностей управления инфраструктурой данных.
Zilliz Cloud разработан с учетом разработки ИИ корпоративного уровня.
Представление Zilliz Cloud — это огромная веха в наших продолжающихся усилиях по предоставлению полностью управляемого сервиса векторной базы данных в публичном облаке для корпоративных приложений ИИ. Помимо более быстрого и простого процесса подключения, Zilliz Cloud предлагает:
- Полностью управляемый опыт: Zilliz Cloud поставляется с Milvus® «из коробки», полностью избавляя от головной боли, связанной с обслуживанием.
- Высокая производительность: Zilliz Cloud обеспечивает непревзойденный поиск по сходству векторов с извлечением векторных данных с ультранизкой задержкой в массивных наборах данных триллионного масштаба и широкой поддержкой различных типов индексов и алгоритмов ИИ.
- Эластичное развертывание: Zilliz Cloud динамически масштабируется вверх или вниз в соответствии с потребностями вашего бизнеса, а его быстрое настраиваемое автомасштабирование оказывает минимальное влияние на производительность ваших операций.
- Безопасность корпоративного уровня: Zilliz Cloud обеспечивает полное шифрование данных при передаче, соответствует требованиям SOC 2 и предоставляет ролевое управление доступом для вашего кластера.
Долгосрочное видение Zilliz Cloud — стать полностью управляемой базой данных как сервисом (DBaaS), предоставляющей интегрированную платформу для обработки векторных данных, аналитики неструктурированных данных и разработки корпоративных приложений ИИ.
Подайте заявку на ранний доступ
Чтобы сделать Zilliz Cloud таким же замечательным продуктом, каким мы сделали Milvus, мы выпускаем Zilliz Cloud в закрытой предварительной версии, доступной по приглашению для небольшой группы клиентов для тестирования и сбора отзывов перед более широким запуском.
Для получения дополнительной информации посетите zilliz.com/cloud.
Читать далее
Why Teams Are Migrating from Weaviate to Zilliz Cloud — and How to Do It Seamlessly
Explore how Milvus scales for large datasets and complex queries with advanced features, and discover how to migrate from Weaviate to Zilliz Cloud.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
Vector Databases vs. Document Databases
Use a vector database for similarity search and AI-powered applications; use a document database for flexible schema and JSON-like data storage.