Сбой AWS стал тревожным сигналом для межрегионального аварийного восстановления векторных баз данных
Облачные регионы выходят из строя. Вопрос не в том, произойдёт ли это — вопрос в том, когда и насколько серьёзно.
На прошлой неделе два региона AWS на Ближнем Востоке ушли в офлайн из-за физического повреждения инфраструктуры дата-центров. Две из трёх зон доступности в регионе AWS UAE (ME-CENTRAL-1) были выведены из строя, а объект в Бахрейне (ME-SOUTH-1) был повреждён. Пострадало более 60 сервисов AWS, включая Lambda, EKS, VPC, S3 и CloudWatch. Careem, крупнейшая в регионе платформа для заказа поездок, потеряла сервис. Alaan, ведущий провайдер платежей, перестал работать. AWS рекомендовала клиентам перенести рабочие нагрузки в другие регионы — но это не был инцидент уровня «перезагрузить и восстановиться». При замене оборудования и ремонте объекта восстановление может занять недели.
И физическое повреждение — лишь один из сценариев отказа. За последние 12 месяцев ошибочное изменение конфигурации вывело из строя регион Azure Central US на 14,5 часа. Ошибка в Google Cloud одновременно отключила Cloud Run, GKE и Firebase на 8 часов. Некорректное обновление ПО CrowdStrike — даже не проблема облачного провайдера — каскадно затронуло инфраструктуру, размещённую в Azure, обойдясь компаниям из Fortune 500, по оценкам, в $5,4 млрд.
В отчёте Uptime Institute за 2025 год медианная стоимость серьёзного сбоя оценивается в $2 млн в час, что примерно вдвое больше показателя трёхлетней давности. При этом отчёт Veeam Data Protection Trends Report за 2024 год показал, что только 13% организаций действительно способны организовать восстановление во время реальной катастрофы.
Эти цифры уже были тревожными. Затем AI поднял ставки.
Когда AI отключается, команды не замедляются — они останавливаются
Пять лет назад отказ облачного региона в основном бил по приложениям для клиентов. Болезненно, но большинство команд всё ещё могли работать внутри компании. Сегодня AI вобрал в себя работу, охватывающую целые отделы, — ревью кода, документацию, сортировку обращений в поддержку и даже рутинный анализ. Поскольку почти 60% сотрудников используют AI в ежедневных рабочих процессах, сбои не вызывают постепенного замедления. Производительность обрывается как с обрыва.
Мы уже видели, как это происходит, — ChatGPT и Claude оба столкнулись с серьёзными сбоями в начале 2026 года, оставив миллионы пользователей и корпоративные команды без AI-инструментов, вокруг которых они выстроили свои рабочие процессы.
Но вот что большинство команд упускает из виду. Сбои моделей нарушают работу, однако модели в значительной степени не имеют состояния: провайдеры часто могут довольно быстро перенаправить инференс-трафик в исправные регионы. Более сложная проблема — нижележащий слой данных — базы данных, объектные хранилища и векторные индексы, которые предоставляют память и контекст. Этот слой имеет состояние, привязан к региону и гораздо сложнее в восстановлении. Когда он выходит из строя, ваш LLM может всё ещё генерировать текст — но без правильного контекста он по умолчанию выдаёт обобщённый, склонный к галлюцинациям результат. AI не просто уходит в офлайн. Он становится ненадёжным.
Векторная база данных — это долговременная память вашего AI, и, вероятно, она находится в одном регионе
Векторные базы данных стали основой корпоративного AI. RAG-пайплайны и AI-агенты извлекают из них контекст. Рекомендательные движки обращаются к ним с запросами. Семантический поиск работает по ним. Когда этот слой недоступен, ломается каждое приложение, построенное поверх него, — не частично, а полностью.
И, в отличие от сервисов без состояния, восстановление здесь не простое:
- Перестроение индексов занимает много времени. Векторный поиск зависит от индексных структур вроде графов HNSW, где время перестроения растёт нелинейно с размером набора данных. Перестроение индекса по более чем 100 млн векторов может занять 18+ часов на стандартных вычислительных ресурсах.
- Строки подключения повсюду. Каждому приложению, подключавшемуся к старому кластеру, нужно обновить endpoint — в конфигах, переменных окружения, CI/CD-пайплайнах, часто управляемых разными командами.
- Дрифт embedding-модели. Если вы не можете найти точную версию embedding-модели, которая сгенерировала ваши текущие векторы, вам может понадобиться заново embedding-овать весь набор данных.
При программном сбое вы ждете перезапуска. Но когда центр обработки данных физически поврежден, восстановление занимает недели. Единственная жизнеспособная стратегия — уже иметь работающую, индексированную, готовую к запросам реплику, обслуживаемую из другого региона — с перенаправлением трафика, не требующим изменений в коде.
Zilliz Cloud: первая в мире векторная база данных с нативным аварийным восстановлением между регионами
Zilliz Cloud — первая в мире векторная база данных, предлагающая нативное аварийное восстановление между регионами — с автоматическим переключением при отказе, репликацией в реальном времени и глобальной конечной точкой, которая не требует изменений в приложении при переходах между регионами.
Мы предоставляем две взаимодополняющие возможности: Global Cluster для переключения при отказе в реальном времени и Cross-Region Backup для экономически эффективного аварийного восстановления.
Global Cluster: оперативная репликация с автоматическим переключением при отказе
Global Cluster использует Change Data Capture (CDC) для непрерывной репликации данных между основным кластером и вторичным кластером в другом регионе. Не периодические снимки — каждая вставка, обновление и удаление передаются в реальном времени.
- Плановое переключение (обслуживание, миграция, соответствие требованиям): система завершает обработку текущих CDC-сообщений, подтверждает полную синхронизацию, затем меняет роли. RPO равен нулю. RTO составляет менее 30 секунд.
- Автоматическое переключение при отказе (неожиданный сбой региона): вторичный кластер автоматически повышает свой статус. RPO равен задержке CDC в момент сбоя — обычно несколько секунд. RTO составляет менее 60 секунд.
Одна уникальная возможность: после переключения при отказе старый основной кластер не просто исчезает. Он попадает в корзину с хранением в течение 7 дней, а потоковый API под названием DumpMessages позволяет извлечь любые записи, которые попали на старый основной кластер, но еще не были реплицированы. Вместо того чтобы смириться с потерей данных, вы получаете окно для их восстановления.
Global Endpoint: одно подключение, каждый регион
Именно здесь архитектура окупается в сценарии физической катастрофы.
Ваше приложение подключается к единой глобальной конечной точке. За ней SRV DNS-записи отслеживают, какой кластер является основным, а какой — вторичным. Когда происходит переключение при отказе, SDK обнаруживает изменение топологии и автоматически перенаправляет трафик. Никаких обновлений строки подключения. Никаких перезапусков приложения. Никаких изменений в коде.
Подумайте, что это означает во время продолжительного регионального сбоя. Без глобальной конечной точки восстановление требует, чтобы кто-то нашел регламент, вручную перенастроил клиенты, обновил строки подключения и скоординировал действия между командами — в 3 часа ночи, под давлением. Ваш RTO измеряется не секундами, а тем, сколько времени потребуется, чтобы вызвать нужного инженера.
С Global Endpoint ваш RAG-пайплайн отправляет запросы к реплике в другом регионе в течение 60 секунд, без изменения единой строки кода.
Cross-Region Backup: устойчивость без стоимости работающей реплики
Не каждая рабочая нагрузка оправдывает запуск вторичного кластера. Cross-Region Backup реплицирует резервные данные в один или несколько целевых регионов, каждый со своей политикой хранения. Когда происходит сбой на уровне региона, вы разворачиваете новый кластер из любой точки резервного копирования в целевом регионе — без необходимости передачи данных между регионами во время кризиса, потому что данные уже там.
Компромисс:
- Global Cluster → RPO в секундах, RTO менее 60 секунд. Для рабочих нагрузок, которые не могут терпеть простоя.
- Cross-Region Backup → RPO и RTO в часах. Для рабочих нагрузок, где сохранность данных важнее мгновенного восстановления.
Многие команды начинают с Cross-Region Backup ради критически важной гарантии — ваши данные переживут региональный сбой — и переходят на Global Cluster по мере того, как их AI-нагрузки становятся критически важными.
Как другие векторные базы данных справляются с аварийным восстановлением между регионами
Большинство векторных баз данных обеспечивают высокую доступность в пределах одного региона с помощью наборов реплик и избыточности узлов. Это помогает при сбоях узлов — но не при сбоях региона. Zilliz Cloud — единственная векторная база данных, предлагающая встроенное автоматизированное межрегиональное переключение при сбое с глобальным кластером и глобальным endpoint — переходы между регионами без простоя и без изменений в коде.
| Возможность | Zilliz Cloud | Pinecone | Weaviate | Qdrant | turbopuffer |
|---|---|---|---|---|---|
| Межрегиональная репликация | ✅ На основе CDC, в реальном времени | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Незапланированное переключение при сбое | ✅ RPO ≈ секунды, RTO<= 30 с | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Плановое переключение | ✅ RPO=0, RTO=0 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Восстановление данных после переключения при сбое | ✅ Автоматическое восстановление несинхронизированных данных. | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Global Endpoint | ✅ Один Global endpoint, автоматическая перемаршрутизация без изменений в коде | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| RPO/RTO при региональном сбое | ✅ RPO ≈ секунды, RTO < 30 с | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Автоматическое межрегиональное резервное копирование | ✅ ЛЮБОЙ регион с хранением по регионам | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
За пределами аварийного восстановления
Команды также используют Global Cluster для операционных сценариев, не связанных со сбоями:
- Оптимизация задержки: Добавьте вторичный регион ближе к вашим пользователям, чтобы время ответа на запросы было менее 100 мс.
- Миграция региона: Переносите рабочие нагрузки между регионами без простоя во время консолидации инфраструктуры.
- Соответствие требованиям резидентности данных: Храните данные в определённых географических границах для соблюдения нормативных требований.
Тот же конвейер CDC, который защищает от сбоев, также предоставляет вам реплику с возможностью чтения ближе к вашим пользователям — возможность DR как побочный эффект оптимизации производительности.
Начало работы
Global Cluster и Cross-Region Backup доступны в Zilliz Cloud для выделенных кластеров.
- Если у вас уже есть аккаунт Zilliz Cloud, просто войдите и сразу начните пользоваться новыми возможностями — без обновлений или миграций.
- Новичок в Zilliz Cloud? Зарегистрируйтесь бесплатно и получите \$100 кредитов, чтобы познакомиться с ведущей в мире управляемой векторной базой данных.
- Есть вопросы по любым обновлениям? Ознакомьтесь с последней документацией или обратитесь в Zilliz Support — мы готовы помочь.
Создавайте без ограничений: подробный обзор готовых для enterprise возможностей Zilliz Cloud
Global Cluster — это одна часть более широкой платформы, созданной для AI в производственном масштабе. Zilliz Cloud также предлагает:
- Эластичное масштабирование и экономическая эффективность – Развёртывание в один клик, serverless-автомасштабирование и оплата по мере использования.
- Продвинутый AI-поиск – Векторный, полнотекстовый и гибридный (разреженный + плотный) поиск с фильтрацией по метаданным, динамической схемой и мультитенантностью.
- Безопасность enterprise-уровня – SLA 99,95%, сертификации SOC 2 Type II и ISO 27001, соответствие GDPR, готовность к HIPAA, RBAC, BYOC и журналы аудита. Подробнее см. в нашем trust center.
- Глобальная доступность – Развёртывания в AWS, GCP и Azure с задержкой менее 100 мс по всему миру.
- Бесшовная миграция – Встроенные инструменты для перехода с Pinecone, Qdrant, Elasticsearch, PostgreSQL, OpenSearch, Weaviate или локального Milvus.
- Запросы на естественном языке – Поддержка MCP server для интуитивных запросов без сложных API.
- И многое другое!
Читать далее
Introducing Business Critical Plan: Enterprise-Grade Security and Compliance for Mission-Critical AI Applications
Discover Zilliz Cloud’s Business Critical Plan—offering advanced security, compliance, and uptime for mission-critical AI and vector database workloads.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.