Новое в Zilliz Cloud: Migration Service, Fivetran Connector, Multi-replica и многое другое
Мы рады объявить о новых функциях в Zilliz Cloud, разработанных для улучшения поддержки запуска AI-нагрузок в производственных средах. Это обновление предоставляет разработчикам и техническим руководителям расширенные инструменты для эффективного развертывания и масштабирования приложений на основе AI.
Новые функции позволяют техническим командам:
Сохранять полный контроль над своими неструктурированными данными, используя при этом лучшие в своем классе технологии
Поддерживать требования к скорости и масштабу крупномасштабных производственных приложений GenAI
Обеспечивать надежную и безопасную работу нагрузок GenAI в производственных средах
По мере того как организации все чаще развертывают приложения на основе AI, управление большими объемами неструктурированных данных, обеспечение высокой производительности в масштабе и поддержание эксплуатационной надежности становятся критически важными задачами. Наши новые функции решают эти проблемы, позволяя командам разработки сосредоточиться на инновациях, а не на управлении инфраструктурой.
Вот обзор наших новых функций — читайте далее, чтобы узнать больше:
- Migration Service
- Fivetran source connector
- Multi-replica
- Auto-scaling
- Другие обновления Production Readiness
Присоединяйтесь к нашему Launch webinar, чтобы увидеть эти инновации в действии.
Обзор запуска Zilliz в сентябре 2024 года
Рисунок 1: Обзор запуска Zilliz в сентябре 2024 года
Migration Service: безопасная и эффективная миграция векторных данных
Zilliz Cloud представляет Migration Services для векторных данных — новую функцию, которая решает критически важные задачи, с которыми сталкиваются разработчики при работе с векторными базами данных в AI-приложениях. По мере развития проектов необходимость переноса векторных данных между базами данных и другими системами данных становится критически важной по нескольким причинам:
Избежание привязки к поставщику
Реализация надежных стратегий резервного копирования и восстановления данных
Обеспечение взаимодействия между различными системами
Однако этот процесс часто оказывается сложнее, чем ожидалось, и несет риск потери информации или функциональности во время переноса.
Migration Services упрощает решение этих задач, предлагая следующее:
Миграция без потерь между векторными базами данных (например, Milvus, pgvector, Elastic)
Поддержка как массового импорта, так и инкрементальной миграции данных
Встроенная проверка данных для обеспечения согласованности и сохранения функциональности
Высокопроизводительные операции, разработанные для обработки крупномасштабных векторных наборов данных
С Migration Services разработчики могут сохранять полный контроль над своими данными на разных платформах и в различных сценариях. Упрощая процесс миграции, Migration Services позволяет вам сосредоточиться на создании и улучшении ваших AI-моделей и приложений, обеспечивая при этом переносимость, безопасность и целостность данных.
Fivetran Connector: упрощенная интеграция неструктурированных данных из 500+ источников
Zilliz Cloud теперь интегрируется с Fivetran, значительно расширяя возможности приема данных. Этот новый connector обеспечивает эффективное извлечение неструктурированных данных из более чем 500 различных систем, расширяя объем данных, доступных для ваших AI-приложений.
Вот как это работает:
Неструктурированные данные из 500+ источников (таких как Snowflake, MongoDB, Salesforce и т. д.) поступают в Fivetran.
Коннекторы и логика трансформации Fivetran обрабатывают данные.
Milvus source connector (созданный с использованием Fivetran SDK) направляет обработанные данные в Zilliz/Milvus.
Неструктурированные данные могут быть векторизованы с помощью OpenAI Embedding Services через Fivetran connector от OpenAI.
Наконец, векторные данные загружаются в Zilliz Cloud/ Milvus, готовые для векторного поиска и AI-приложений.
Как работает Fivetran Source Connector
Рисунок 2: Как работает исходный коннектор Fivetran
Эта интеграция упрощает весь процесс сбора, преобразования и векторизации неструктурированных данных из различных источников. Она устраняет необходимость в пользовательских ETL-конвейерах, экономя время и усилия разработчиков и обеспечивая при этом бесперебойный поток данных в Milvus/ Zilliz.
Используя этот коннектор Fivetran, вы можете легко создавать свои AI-приложения с огромным массивом неструктурированных данных, открывая новые возможности для семантического поиска и аналитики на основе AI.
Мульти-реплика: повышение производительности и доступности
Недавно ставшая доступной в публичном предварительном просмотре функциональность мульти-реплик усиливает возможности Zilliz Cloud для производственных сред. Эта функция обеспечивает репликацию на уровне кластера, значительно повышая производительность запросов и доступность системы.
Многие потребительские AI-приложения сталкиваются в production с узкими местами по количеству запросов в секунду (QPS) из-за большого числа пользователей. Мульти-реплика решает эту проблему, распределяя рабочие нагрузки запросов между репликами и обеспечивая параллельную обработку, которая может линейно повышать общий QPS по мере добавления реплик. Это приводит к снижению задержки и повышению эффективности, что крайне важно для поддержания быстрого отклика в производственных средах с высоким трафиком.
Кроме того, мульти-реплика повышает надежность системы, распределяя реплики по нескольким зонам доступности (AZ). Такая архитектура обеспечивает непрерывный доступ к данным даже при сбое AZ, предоставляя высокую доступность, необходимую для критически важных приложений. Хотя мульти-реплика не увеличивает общую емкость кластера, она предлагает мощный инструмент для оптимизации производительности запросов и обеспечения отказоустойчивости системы, необходимой в производственных средах, позволяя командам уверенно масштабировать свои AI-приложения.
Автомасштабирование: динамическое управление емкостью
Zilliz Cloud разворачивает функцию автомасштабирования (в закрытом предварительном просмотре), которая решает распространенную проблему в производственных средах: управление емкостью кластера в ответ на колебания спроса. Эта функция динамически корректирует ситуацию, когда емкость кластера сокращается на основе использования в реальном времени, помогая предотвращать ограничения доступа на запись из-за недостатка ресурсов и снижать операционную нагрузку.
Автомасштабирование срабатывает, когда емкость Compute Unit (CU) кластера превышает заданный порог (по умолчанию 70% и настраивается) в течение двух минут подряд. Разработчики могут задать максимальный размер CU для масштабирования, обеспечивая контроль над распределением ресурсов и затратами.
Примечание: автомасштабирование сейчас находится в закрытом предварительном просмотре и доступно только для кластеров Dedicated (Enterprise). Организациям, заинтересованным в тестировании этой функции, следует обратиться в поддержку Zilliz, чтобы получить доступ.
Другие обновления готовности к production
Zilliz Cloud представляет еще несколько важных обновлений для повышения готовности к production:
Надежность: SLA на уровне 99,95% времени безотказной работы для критически важных AI-приложений.
Мониторинг и оповещения:
39 организационных и проектных оповещений для управления затратами и производительностью.
18 ключевых метрик по использованию ресурсов, QPS, результатам запросов и операциям с данными.
Настраиваемые графики для углубленного анализа состояния системы.
- Безопасность: SSO на основе Auth0 (закрытый предварительный просмотр) с вариантами входа через Google, Github, SSO и Email.
- Новый регион Zilliz Cloud онлайн: Zilliz Cloud только что расширился в новый регион — AWS Tokyo (ap-northeast-1)! Это означает меньшую задержку, более высокую производительность и больший суверенитет данных для наших пользователей в Азиатско-Тихоокеанском регионе и соседних регионах.
Эти функции предоставляют разработчикам инструменты для поддержания высокопроизводительных, безопасных и экономически эффективных AI-приложений в production.
Создание готовых к production AI-приложений с Zilliz Cloud
Новейшие функции Zilliz Cloud разработаны, чтобы расширить ваши возможности по созданию и поддержке надежных AI-приложений в производственных средах. От безопасной миграции данных до динамического масштабирования и комплексного мониторинга — эти обновления решают критически важные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики и технические руководители.
Хотите узнать больше? Присоединяйтесь к нашему предстоящему вебинару, чтобы узнать, как эти новые функции могут преобразить управление неструктурированными данными и ваши AI-приложения. Наша продуктовая команда расскажет о последних разработках и лучших практиках использования Zilliz Cloud в production.
Готовы начать? Начните свой путь с Zilliz Cloud бесплатно — без установки и без необходимости указывать кредитную карту. Вы также можете начать 30-дневную бесплатную пробную версию нашего выделенного предложения, которое включает кредиты на сумму $100 при регистрации. Вы получите дополнительные $100 кредитов, если оформите подписку на Zilliz Cloud через любой облачный marketplace!
Если у вас есть вопросы или вам нужна помощь при изучении Zilliz Cloud, наша служба поддержки готова помочь. Обратитесь к нам через наш портал поддержки, и мы будем рады помочь вам использовать эти новые функции для ваших AI-приложений.
Начните создавать готовые к production AI-приложения с Zilliz Cloud уже сегодня!
Читать далее
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
Zilliz Cloud Now Available in Azure North Europe: Bringing AI-Powered Vector Search Closer to European Customers
The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.