Zilliz Cloud: полностью управляемая векторная база данных, которая минимизирует затраты пользователей на создание AI-приложений
Переоценка ценности векторных баз данных
Рост Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) привел к развитию технологий векторного поиска, создав новые потребности и расширив пользовательскую базу за пределы инженеров по алгоритмам, включив в нее разработчиков приложений и backend-разработчиков. Улучшение обобщающей способности моделей также упростило создание AI-приложений.
Как инженер векторных баз данных и продуктовый дизайнер, стоящий за Zilliz Cloud, недавние изменения побудили меня переоценить ценность векторных баз данных. В Zilliz мы уделяем первостепенное внимание предоставлению нашим клиентам удобного, эффективного, надежного и доступного продукта. Одна из наших важнейших целей — предложить векторную базу данных, которая минимизирует затраты разработчиков на использование на протяжении всего цикла разработки. Эта цель включает более высокую скорость векторного поиска, более низкие затраты на хранение данных и освобождение пользователей от обслуживания и эксплуатации, чтобы они могли сосредоточиться на своем бизнесе. Последний выпуск Zilliz Cloud — значительный шаг к достижению этой цели.
Zilliz Cloud минимизирует общие затраты на использование для AI-разработчиков
Последняя версия Zilliz Cloud — это революционное обновление для разработчиков, стремящихся создавать генеративные AI-приложения. Она предлагает множество впечатляющих функций, таких как partition key, dynamic schema и поддержка JSON. Кроме того, Zilliz Cloud предлагает более доступные варианты ценообразования, делая его доступным для всех разработчиков независимо от бюджета. Минимизируя общие затраты на использование, Zilliz Cloud позволяет традиционным компаниям и стартапам создавать инновационные AI-приложения.
При использовании векторных баз данных обычно возникают затраты, связанные с разработкой, оборудованием и обслуживанием. Zilliz Cloud выделяется тем, что значительно минимизирует эти затраты. В следующих разделах мы рассмотрим, как Zilliz Cloud делает это возможным.
Минимизированные затраты на разработку
Более низкие затраты на разработку означают оптимизированные процессы разработки, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании своих приложений и избежать ненужных временных затрат на сложные развертывания, сложные для навигации API и усилия по адаптации.
Zilliz Cloud представляет множество новых функций, которые могут минимизировать затраты на разработку и снизить нагрузку на разработчиков. Например, Zilliz Cloud теперь поддерживает следующие функции.
- Dynamic schema позволяет пользователям вставлять сущности с динамически изменяющимися полями в коллекцию вместо ограничения заранее определенной статической схемой.
- Тип данных JSON позволяет более гибко хранить данные.
- RESTful-интерфейс делает использование API более понятным и более оптимизированным.
- Multi-tenant partition keys обеспечивают как эффективные запросы, так и разделение данных для мультитенантных приложений.
- Intelligent Index 2.0 устраняет необходимость разбираться в сложных типах индексов и конфигурациях.
- Доступ через API keys или passwords может лучше соответствовать привычкам разработчиков.
Минимизированные затраты на аппаратные ресурсы
Память и вычисления являются одними из самых дорогих ресурсов в векторных базах данных, поскольку они требуют интенсивных вычислений и большого объема памяти. Поэтому минимизация затрат на память и вычисления имеет решающее значение для того, чтобы сделать векторные базы данных более доступными.
Zilliz Cloud включает множество функций для минимизации затрат на оборудование не только в лабораторных тестовых средах, но и в масштабных production-средах.
- Недавно представленная Cost-Optimized compute unit (CU) имеет ту же емкость хранилища, что и существующая Capacity-Optimized CU, но примерно на 30% дешевле. Cost-Optimized CU лучше всего подходит пользователям с ограниченным бюджетом, которым не требуются строгие показатели задержки или пропускной способности запросов, но которые всё же хотят получать решения высшего уровня.
- Скалярная фильтрация теперь выполняется быстрее благодаря векторизованному выполнению, сокращая время выполнения одной скалярной фильтрации с 2 мс до менее чем 0,5 мс. В то же время стали доступны несколько планов выполнения на основе оценки стоимости для улучшения связности графа при фильтрации больших объемов данных, что в отдельных случаях повышает производительность скалярной фильтрации более чем в 50 раз.
- Больше вариантов тарифов с существенным снижением цен удовлетворяют различным требованиям: Starter, Standard, Enterprise и Self-hosted планы. Каждый план тщательно балансирует стоимость, производительность, качество обслуживания и соответствие требованиям, гарантируя, что каждый пользователь сможет найти индивидуальное решение, отвечающее его потребностям.
- VectorDBBench, инструмент сравнительного тестирования с открытым исходным кодом, был представлен для оценки различных векторных баз данных по QPS, емкости, задержке и другим метрикам. Этот инструмент может помочь пользователям выбрать лучшую векторную базу данных для своих бизнес-потребностей.
Минимизированные затраты на обслуживание
Затраты на обслуживание — это важная, но часто упускаемая из виду статья расходов. Zilliz Cloud снимает с пользователей заботы об обслуживании, позволяя им сосредоточиться на основных бизнес-операциях.
Бесплатный serverless-уровень предлагает до 2 коллекций, каждая из которых обрабатывает до 500 000 векторов размерности 768 или более в меньшем масштабе. Это новое предложение предоставляет значительные возможности обработки данных без необходимости крупных инвестиций в инфраструктуру.
Новая функция Organizations and Roles упрощает управление доступом и разрешениями команд благодаря тонкому контролю доступности ресурсов. Эта функция обеспечивает безопасные и гибкие совместные рабочие процессы, что делает ее особенно полезной для крупных организаций с несколькими проектами и членами команд, которым требуется доступ к сервисам векторной базы данных Zilliz Cloud.
Функция rolling upgrade гарантирует, что системы пользователей остаются доступными и отзывчивыми к запросам, обеспечивая бесшовный и непрерывный опыт.
Для получения дополнительных сведений о новых функциях Zilliz Cloud см. наши заметки о выпуске.
Чего можно ожидать от Zilliz Cloud в будущем?
С момента своего создания Zilliz Cloud стремится повышать продуктивность разработчиков и помогать пользователям раскрывать огромный потенциал неструктурированных данных. Мы приветствуем новые идеи и предложения и рады сотрудничать со всеми для развития векторного поиска. В будущих выпусках мы представим больше функций, включая:
- Конвейеры обработки неструктурированных данных
- Поддержку более сложных агрегатных функций
- Скалярный механизм запросов нового поколения и механизм векторного поиска
- Типы экземпляров с автоматическим масштабированием
- Глобальное расширение наших сервисов
И многое другое! Следите за новостями!
Начало работы с Zilliz Cloud
- Начните бесплатно с новым планом Starter! Отличный план для начала работы без сложностей с установкой и без необходимости указывать кредитную карту!
- Или начните 30-дневную бесплатную пробную версию плана Standard с кредитами на сумму $100 при регистрации и возможностью заработать в общей сложности до $200 кредитов.
- Подробнее изучите документацию Zilliz Cloud.
- Ознакомьтесь с руководством по миграции с Milvus на Zilliz Cloud.
Читать далее
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.
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.
Balancing Precision and Performance: How Zilliz Cloud's New Parameters Help You Optimize Vector Search
Optimize vector search with Zilliz Cloud’s level and recall features to tune accuracy, balance performance, and power AI applications.