Новое в Zilliz Cloud: 10-кратное повышение производительности и расширенные корпоративные функции
Векторные базы данных набирают обороты по мере того, как всё больше компаний переводят AI-приложения в production, но этот переход приносит новые вызовы, связанные с производительностью, масштабированием и управлением. Сегодняшний релиз Zilliz Cloud напрямую решает эти задачи с помощью нашего нового векторного поискового движка Cardinal и набора функций, готовых для enterprise-сценариев.
Преодоление барьера производительности с Cardinal
Cardinal, наш новый векторный поисковый движок, обеспечивающий 10-кратный прирост производительности в production-средах, лежит в основе этого релиза. Речь не только о чистой скорости — мы переосмыслили, как должен работать векторный поиск в масштабе.
Cardinal представляет AutoIndex, который автоматически настраивает конфигурацию индекса на основе характеристик данных и аппаратной конфигурации — больше никаких ручных корректировок или компромиссов в производительности. Система непрерывно адаптируется, чтобы обеспечивать оптимальную производительность поиска, позволяя командам разработки сосредоточиться на создании функций, а не на управлении инфраструктурой.
Под капотом Cardinal использует трехуровневый подход к оптимизации. Алгоритмический уровень сочетает продвинутые подходы на основе IVF и графов, сохраняя высокую точность даже при фильтрованных результатах. Инженерный уровень реализует специализированное выделение памяти и многопоточность для реального прироста производительности. На самом низком уровне оптимизации ядра для платформ x86 и ARM обеспечивают ускорение до 3X по сравнению со стандартными реализациями.
Production-ready функции для enterprise-масштаба
По мере того как векторные базы данных становятся критически важной инфраструктурой для AI-приложений, мы расширили enterprise-возможности Zilliz Cloud по всем направлениям.
Multi-replica выходит в GA
Наша функция multi-replica теперь общедоступна и обеспечивает линейное улучшение QPS по мере добавления реплик. Для приложений с высокой нагрузкой запросы автоматически распределяются между репликами, снижая задержку и повышая эффективность. Система также распределяет реплики по зонам доступности, обеспечивая непрерывную работу даже при сбоях в зоне.
Улучшения инфраструктуры
Мы увеличили емкость наших оптимизированных для производительности вычислительных единиц на 50%, теперь поддерживая до 1,5 миллиона векторов на CU (при 768 измерениях). Для крупномасштабных развертываний это означает примерно 30% снижение затрат.
Расширенная наблюдаемость
Интеграция с Prometheus обеспечивает мониторинг системных метрик в реальном времени. Мы реализовали 41 оповещение по 26 метрикам, охватывающим всё — от состояния инфраструктуры до операций с данными. Такой комплексный мониторинг позволяет командам проактивно управлять своей инфраструктурой векторного поиска.
Упрощенная миграция данных
Мы добавили пути миграции из Qdrant и Pinecone Serverless для поддержки растущей экосистемы. Процесс миграции сохраняет целостность ваших данных, одновременно позволяя использовать расширенные возможности Zilliz Cloud.
Аутентификация и глобальное присутствие
Безопасность сочетается с удобством благодаря нашей новой системе аутентификации на базе Auth0, поддерживающей email, аутентификацию через GitHub/Google и enterprise SSO через Okta. Мы также расширили наше глобальное присутствие новым регионом AWS Tokyo, доведя общее количество регионов до 12 по всему миру.
Улучшения developer experience
Помимо технических улучшений, мы полностью переработали developer experience. Новая веб-консоль предоставляет расширенные инструменты визуализации и оптимизированные рабочие процессы. Мы также обновили нашу платежную систему, добавив расширенные биллинговые циклы для enterprise-процессов, автоматические уведомления и подробную прозрачность затрат через детализированные счета.
Начало работы
Эти функции уже доступны во всех развертываниях Zilliz Cloud. Изучите их на нашем бесплатном тарифе (кредитная карта не требуется) или попробуйте наш 30-дневный enterprise trial с кредитами до $200. Оформите подписку через любой cloud marketplace и получите дополнительный кредит $100.
Подробную документацию и руководства по миграции см. в нашей документации.
Читать далее
Will Amazon S3 Vectors Kill Vector Databases—or Save Them?
AWS S3 Vectors aims for 90% cost savings for vector storage. But will it kill vectordbs like Milvus? A deep dive into costs, limits, and the future of tiered storage.
Vector Databases vs. Graph Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a graph database for complex relationship-based queries and network analysis.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.