База данных как услуга (DBaaS): упрощение управления данными в облаке
База данных как услуга (DBaaS): упрощение управления данными в облаке
База данных как услуга (DBaaS) означает использование облачного провайдера для хранения и управления вашими данными вместо самостоятельной настройки и обслуживания серверов. Провайдер берет на себя установку, обслуживание и обновления, поэтому вам не нужно беспокоиться об этих технических деталях. С DBaaS вы платите только за используемые ресурсы и можете быстро регулировать объем пространства или мощность, необходимые вашей базе данных. Это позволяет командам легче сосредоточиться на создании приложений, а не на управлении оборудованием или сложным программным обеспечением.
Эволюция DBaaS: от традиционных баз данных к облаку
Традиционно компании управляли базами данных на собственных физических серверах, часто называемых локальными средами. Такая схема требовала высоких первоначальных затрат на покупку оборудования и лицензий на программное обеспечение, а также постоянных расходов на обслуживание, электроэнергию и охлаждение. Если нужно было обрабатывать больше данных или трафика, приходилось покупать и устанавливать новые серверы, что могло занять недели или месяцы. Это не только увеличивало затраты, но и создавало риски недостаточного или чрезмерного выделения ресурсов: либо вы рисковали замедлить работу приложений, либо в итоге платили за неиспользуемое оборудование.
Крупные облачные провайдеры помогли решить эти проблемы, запустив управляемые сервисы баз данных, такие как Amazon RDS, Google Cloud SQL и Azure SQL Database. Эти сервисы автоматизируют рутинные задачи, такие как резервное копирование данных, установка обновлений и масштабирование ресурсов. Компании, которые внедряют эти облачные базы данных, могут быстро регулировать емкость, платить только за то, что используют, и сосредоточиться на создании приложений, а не на обслуживании оборудования.
Эта эволюция продолжается благодаря специализированным сервисам, таким как Zilliz Cloud, который выводит DBaaS на новый уровень, ориентируясь на растущую потребность в возможностях векторных баз данных. В то время как традиционные базы данных отлично подходят для хранения строк и столбцов или гибких документов, Zilliz Cloud создан для работы с векторами эмбеддингов, которые представляют собой высокоразмерные представления неструктурированных данных, обеспечивающие работу современных AI-приложений, таких как рекомендательные системы и распознавание изображений.
Как работает DBaaS?
DBaaS объединяет облачные вычисления с управлением базами данных, чтобы упростить то, как организации хранят, обрабатывают и получают доступ к своим данным. Вместо ручной работы с оборудованием и установкой программного обеспечения пользователи подключаются к полностью управляемой среде, предоставляемой облачным поставщиком. DBaaS предоставляет следующие возможности для управления базами данных.
1. Размещенная инфраструктура
В модели DBaaS физические серверы, сетевое оборудование и хранилища размещаются в крупных дата-центрах, управляемых такими провайдерами, как AWS, Azure, или специализированными платформами, такими как Zilliz Cloud для векторных баз данных. Это избавляет компании от необходимости инвестировать в собственное оборудование и обслуживать его.
Минимальная настройка: Пользователи просто создают учетную запись и выделяют экземпляр базы данных через веб-консоль или API.
Оплата по мере использования: Ценообразование часто основано на емкости хранилища, использовании вычислительных ресурсов или объеме обработанных данных.
2. Автоматизированное обслуживание и обновления
Провайдеры берут на себя основные задачи обслуживания, такие как установка обновлений программного обеспечения, применение исправлений безопасности и резервное копирование данных. Поэтому компании избегают ручных, подверженных ошибкам процессов и поддерживают среду базы данных безопасной и актуальной.
Контроль версий: Операторы выполняют обновления версий, чтобы пользователи могли легко переходить на новые релизы без значительных усилий.
Резервное копирование и восстановление: Автоматизированные резервные копии снижают риск потери данных и упрощают аварийное восстановление.
3. Масштабируемость и высокая доступность
Большинство платформ DBaaS позволяют пользователям масштабироваться вверх или вниз в зависимости от требований рабочей нагрузки. Если база данных испытывает всплеск трафика, система может автоматически выделить больше ресурсов для обработки нагрузки. Функции высокой доступности, такие как репликация, поддерживают доступность базы данных даже в случае отказа сервера.
Динамическое масштабирование: Вычислительные ресурсы и хранилище часто можно настраивать на лету, чтобы предотвратить узкие места.
Географическая избыточность: Репликация данных в нескольких регионах помогает минимизировать время простоя.
4. Безопасность и соответствие требованиям
Поставщики DBaaS уделяют приоритетное внимание мерам безопасности, таким как шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, управление доступом на основе ролей и регулярные аудиты безопасности. Они также могут помочь соответствовать стандартам, таким как HIPAA (для здравоохранения) или GDPR (для защиты данных в Европе).
Шифрование: Защищает конфиденциальные данные как в хранилище, так и при передаче по сети.
Управление доступом: Администраторы могут задавать разрешения, чтобы ограничить круг лиц, которые могут получать доступ к данным или изменять их.
5. Соглашения об уровне обслуживания (SLA) и мониторинг
Поставщики DBaaS обычно предлагают SLA, которые гарантируют определенный уровень доступности и производительности. Встроенные инструменты мониторинга дают в реальном времени представление о таких метриках, как использование CPU, время ответа запросов и дисковый ввод-вывод.
Видимость производительности: Панели мониторинга и оповещения помогают быстро выявлять и устранять проблемы.
Гарантированная доступность: Поставщики часто компенсируют пользователям убытки, если доступность опускается ниже согласованного порога.
Обзор SQL, NoSQL и векторных DBaaS
SQL DBaaS
Сервисы баз данных SQL следуют структурированной табличной модели. Они обеспечивают свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), чтобы транзакции обрабатывались надежно.
Ключевые особенности
Реляционные модели: Данные хранятся в таблицах с предопределенными схемами.
Соответствие ACID: Гарантирует надежные транзакции.
Зрелая экосистема: Хорошо устоявшиеся стандарты с широкой поддержкой инструментов.
Популярные варианты
Amazon RDS: Предлагает несколько движков, таких как MySQL, PostgreSQL и SQL Server.
Azure SQL Database: Бесшовно интегрируется с другими сервисами Azure.
Google Cloud SQL: Ориентирован на простоту настройки и масштабирования для MySQL, PostgreSQL и SQL Server.
Распространенные сценарии использования
Приложения с большим количеством транзакций, которым требуются надежные процессы commit/rollback.
Анализ структурированных данных, особенно там, где связи между точками данных имеют решающее значение.
Отрасли, такие как финансы, розничная торговля и производство, полагаются на стабильную целостность данных.
NoSQL DBaaS
Базы данных NoSQL используют гибкие модели данных и предназначены для высокой масштабируемости и производительности. Они обрабатывают большие объемы быстро изменяющихся данных и часто поддерживают обработку в реальном времени.
Ключевые особенности
Гибкость схемы: Вы можете хранить данные без фиксированной структуры, что упрощает адаптацию по мере изменения требований.
Высокая масштабируемость: Обрабатывает крупномасштабные операции в распределенных кластерах.
Поддержка различных типов данных: Документы, пары ключ-значение, графы и многое другое.
Популярные варианты
MongoDB Atlas: Предоставляет документно-ориентированный подход, который хорошо подходит для структур, похожих на JSON.
Amazon DynamoDB: Предлагает хранилище ключ-значение с бессерверной масштабируемостью.
Azure Cosmos DB: Поддерживает несколько моделей NoSQL (ключ-значение, граф, колоночное семейство).
Распространенные сценарии использования
Приложения, обрабатывающие большие объемы неструктурированных или полуструктурированных данных — например, пользовательский контент или данные IoT.
Аналитика в реальном времени и событийно-ориентированные системы, которые обрабатывают потоки данных с низкой задержкой.
Ситуации, когда разработчикам нужны гибкие схемы, которые могут развиваться со временем.
Векторные DBaaS
Векторные базы данных оптимизированы для хранения и поиска многомерных данных, таких как числовые embeddings, генерируемые моделями машинного обучения.
Ключевые особенности
Векторы эмбеддингов: Хранят сложные представления данных для естественного языка, изображений, аудио и многого другого.
Поиск по сходству: Специализированные методы индексирования (например, IVFc, HNSW) обеспечивают быстрые и точные результаты.
Дизайн, ориентированный на ИИ: Адаптирован для рабочих нагрузок, таких как рекомендательные системы, семантический поиск и компьютерное зрение.
Популярные (и развивающиеся) варианты
Zilliz Cloud: Построен на Milvus, популярной векторной базе данных с открытым исходным кодом, которая предлагает полностью управляемый векторный поиск и аналитику.
Другие сервисы на ранних стадиях сосредоточены на сценариях использования, управляемых ИИ.
Распространенные сценарии использования
Рекомендательные системы, которые опираются на семантическое сходство в описаниях продуктов или поведении пользователей.
Поиск изображений и видео, где эмбеддинги фиксируют визуальные признаки.
Текстовые приложения, которым требуется понимание контекста, такие как чат-боты или семантический поиск документов.
DBaaS vs. Локальная база данных
Ниже приведено краткое сравнение локальных баз данных и DBaaS, показывающее, как каждая модель учитывает такие факторы, как стоимость, обслуживание и масштабируемость.
| Аспект | Локальные базы данных | DBaaS |
| Стоимость и распределение ресурсов | Высокие первоначальные затраты на оборудование и выделенный персонал. | Модель оплаты по мере использования с быстрым масштабированием ресурсов. |
| Обслуживание и обновления | Все исправления, настройка и безопасность управляются пользователем. | Провайдер выполняет плановое обслуживание и исправления безопасности. |
| Масштабируемость и гибкость | Требует нового оборудования и тщательного планирования мощности. | Автомасштабирование корректирует ресурсы по требованию. |
| Безопасность и соответствие требованиям | Полный контроль, но ручная реализация защитных мер. | Встроенные меры безопасности и сертификаты соответствия. |
| Фокус на векторных базах данных | Высокая настраиваемость, но требует ручной тонкой настройки. | Управляемая среда для рабочих нагрузок ИИ с минимальными накладными расходами. |
Таблица: DBaaS vs. Локальная база данных
Сценарии использования DBaaS
Электронная коммерция и транзакционные рабочие нагрузки
Интернет-магазины и маркетплейсы часто сталкиваются с внезапными всплесками трафика, особенно во время распродаж или праздничных сезонов. Используя DBaaS, они могут быстро масштабировать ресурсы для обработки больших объемов транзакций без необходимости в дополнительном оборудовании. Провайдеры также встраивают резервирование, что снижает риск простоя и обеспечивает бесперебойную работу сайта. При этом автоматические задачи обслуживания, такие как резервное копирование и обновления, освобождают команды, позволяя им сосредоточиться на улучшении покупательского опыта, а не на управлении базами данных.
Аналитика в реальном времени
Многим компаниям нужны немедленные сведения о поведении клиентов, вовлеченности пользователей или операционных данных. Платформа DBaaS может непрерывно принимать потоковую информацию, обеспечивая почти мгновенные ответы на запросы для панелей мониторинга и оповещений в реальном времени. Эластичные вычислительные ресурсы позволяют организациям оперативно корректировать вычислительную мощность, чтобы справляться с внезапными изменениями нагрузок данных без снижения производительности.
Приложения Интернета вещей (IoT)
Устройства IoT — от датчиков на заводах до носимых устройств и гаджетов умного дома — генерируют огромные потоки данных. Решения DBaaS могут эффективно обрабатывать этот постоянный приток, обеспечивая высокую пропускную способность записи. По мере подключения новых устройств хранилище может расширяться без сложных обновлений аппаратного обеспечения. Кроме того, провайдер берет на себя регулярные обновления и патчи, что помогает поддерживать стабильную производительность этих критически важных, интенсивно работающих с данными систем.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Проекты на основе AI, такие как рекомендательные системы или инструменты распознавания изображений, зависят от обработки больших объемов данных в векторной форме. Используя управляемые векторные базы данных, такие как Zilliz Cloud, команды могут выполнять поиск сходства по embeddings с минимальной задержкой. Поскольку поставщик услуги управляет инфраструктурой, разработчики могут тратить больше времени на обучение моделей и развертывание функций, а не беспокоиться об обслуживании серверов. Кроме того, готовые интеграции с распространенными ML-фреймворками упрощают рабочие процессы и снижают накладные расходы на разработку.
Среды Dev/Test
Команды разработчиков программного обеспечения часто создают временные базы данных для тестирования новых функций или проведения оценок производительности перед релизами в production. С DBaaS они могут быстро развернуть среду и удалить ее после завершения — оплачивая только те ресурсы, которые фактически используют. Такая настройка по требованию способствует единообразию между командами, поскольку все работают со стандартизированными конфигурациями, снижая вероятность несоответствий тестовых сред.
Глобальные приложения и мультирегиональные развертывания
Компаниям, работающим по всему миру, необходимо, чтобы их данные физически находились близко к пользователям для минимизации задержки. Провайдеры DBaaS упрощают репликацию данных между регионами для быстрого времени отклика и повышенной надежности. Они также предлагают гарантии высокой доступности, подкрепленные соглашениями об уровне обслуживания, что помогает поддерживать бесперебойную работу.
Как выбрать лучшее решение DBaaS?
Выбор подходящего DBaaS критически важен для успеха ваших проектов. Хотя потребности каждой организации различаются, вот ключевые факторы, которые следует учитывать:
Соответствие модели данных
SQL: Идеально подходит, если вам нужны строгая согласованность, структурированные данные и четко определенные схемы. Часто используется для транзакционных систем и аналитических запросов к реляционным данным.
NoSQL: Отлично подходит для гибких схем и обработки больших объемов неструктурированных или полуструктурированных данных. Часто используется для аналитики в реальном времени, конвейеров big data и управления контентом.
Vector: Лучший вариант, когда вам нужен поиск по многомерным данным, например для работы рекомендательных движков, поиска изображений или семантического поиска на основе NLP. Например, Zilliz Cloud упрощает управление и масштабирование векторных данных для приложений на основе AI.
Производительность и масштабируемость
Проверьте способность базы данных справляться с пиковыми нагрузками без простоев или снижения производительности.
Ищите функции вроде автомасштабирования и балансировки нагрузки, чтобы легко управлять всплесками трафика.
Интеграция с существующим стеком
Убедитесь, что DBaaS хорошо интегрируется с вашими языками программирования, фреймворками и другими облачными сервисами.
Векторные решения DBaaS также должны предлагать SDK или API для популярных инструментов AI/ML, таких как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
Безопасность и соответствие требованиям
Оцените встроенное шифрование, сетевую изоляцию и меры контроля доступа.
Проверьте поддержку отраслевых нормативных требований, таких как HIPAA (здравоохранение), PCI DSS (платежи) или GDPR (защита данных в Европе).
Стоимость и модель ценообразования
Сравните модели оплаты по мере использования и планы с зарезервированной мощностью.
Оцените затраты на основе хранилища, вычислений и передачи данных. Для AI или нагрузок с большим объемом данных учитывайте объем запросов и накладные расходы на индексирование.
Надежность и SLA
Проверьте обещанное время безотказной работы (например, 99,9% или выше).
Изучите настройку аварийного восстановления у провайдера, например мультирегиональную репликацию и автоматическое резервное копирование.
Простота использования и поддержка
Оцените консоль управления, документацию и ресурсы сообщества.
Обеспечьте оперативную поддержку клиентов, что особенно критично, когда проблемы затрагивают вашу производственную среду.
Долгосрочная гибкость
Учитывайте будущий рост данных, новые требования проектов и развивающиеся технологии, такие как AI.
Провайдер с надежными дорожными картами и путями обновления (например, от SQL до векторных движков) может защитить ваши инвестиции.
Совет: Для расширенных функций AI рассмотрите специализированную векторную базу данных, такую как Zilliz Cloud, которая обеспечивает высокопроизводительный поиск по сходству и масштабируется для обработки больших наборов эмбеддингов. Сопоставив конкретные потребности вашей модели данных с сильными возможностями поставщика в области безопасности, производительности и поддержки, вы сможете уверенно выбрать решение DBaaS, которое растет вместе с вашим бизнесом.
Zilliz Cloud: популярный выбор для векторной базы данных как услуги
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на Milvus, популярном open-source движке для поиска сходства в высокоразмерных данных. Разработанный с учетом AI-ориентированных рабочих нагрузок, он позволяет командам запускать приложения, которые активно полагаются на векторные эмбеддинги — такие как рекомендательные системы, распознавание изображений и NLP, — без сложностей управления комплексной инфраструктурой.
Архитектура Zilliz Cloud
Zilliz Cloud находится между AI-приложениями и основными облачными провайдерами, выступая в качестве полностью управляемой платформы для хранения и поиска высокоразмерных данных. На верхнем уровне вы можете создавать решения для поиска изображений или видео, поиска документов и аудио, а также даже проверок молекулярного сходства. Эти AI-ориентированные функции подключаются к Zilliz Cloud через различные клиентские библиотеки и фреймворки — такие как Python, Java, Go и Node.js, — или через REST API.
Figure- Zilliz Cloud Architecture
Рисунок: Архитектура Zilliz Cloud
Под капотом Zilliz Cloud предоставляет Database API для взаимодействия с векторными данными, Vector Management для индексирования и поиска эмбеддингов, инструменты Optimization, которые автоматически настраивают производительность, и сервисы Meta Data для организации вашей сохраненной информации. Функции безопасности и управления обеспечивают защиту данных с помощью шифрования, контроля доступа и мер соответствия требованиям.
Наконец, Zilliz Cloud работает на популярных инфраструктурных сервисах от AWS, Azure или Google Cloud. Вместо ручной настройки серверов или обслуживания кластеров вы просто выбираете предпочитаемое облако и позволяете Zilliz выполнять подготовку ресурсов, масштабирование и повседневные задачи обслуживания.
Основные функции
Высокопроизводительный поиск по сходству: Использует оптимизированные методы индексирования (например, IVF или HNSW) для обеспечения быстрого и точного поиска.
Масштабируемость и эластичность: Облачная архитектура позволяет масштабировать хранилище и вычислительные ресурсы по мере роста данных или изменения нагрузки запросов.
Запросы с низкой задержкой: Создан для обеспечения ответов почти в реальном времени даже при обработке больших объемов векторов.
Встроенные инструменты управления данными: Включает автоматические резервные копии, панели мониторинга и надежные меры безопасности для упрощения операций с базой данных.
Интеграция с другими конвейерами данных: Zilliz Cloud легко интегрируется с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, через RESTful API и различные SDK.
Лучшие практики использования DBaaS
Моделирование данных и индексирование
Генерация эмбеддингов: Для векторных баз данных убедитесь, что вы генерируете высококачественные эмбеддинги, которые точно представляют ваши данные — будь то текст, изображения или другие медиа. Этот шаг закладывает основу для эффективного поиска по сходству и аналитики.
Стратегии индексирования: Выбирайте типы индексов (например, HNSW или IVF) на основе объема ваших данных и типичных шаблонов запросов. Например, IVF может быть более эффективным для крупномасштабных наборов данных, тогда как HNSW может обеспечивать более быстрый поиск при сбалансированном использовании ресурсов.
Безопасность и соответствие требованиям
Аутентификация и контроль доступа: Используйте многофакторную аутентификацию и внедряйте разрешения доступа на основе ролей, чтобы только авторизованный персонал мог просматривать или изменять конфиденциальные данные.
Нормативные требования: Если вы работаете в отраслях со строгим регулированием, подтвердите наличие у вашего провайдера DBaaS соответствующих сертификатов (например, HIPAA, GDPR). Это гарантирует, что обработка и хранение данных соответствуют правовым стандартам.
Настройка производительности
Мониторинг: Следите за такими метриками, как задержка запросов, использование CPU и потребление памяти. Zilliz предоставляет инструмент мониторинга, известный как Prometheus, для отслеживания ресурсов, а с помощью Grafana вы даже можете визуализировать их в виде панелей мониторинга и оповещений, чтобы выявлять и устранять узкие места производительности.
Распределение ресурсов: Настраивайте вычислительные ресурсы и ресурсы хранения во время пиковых нагрузок или событий с высоким трафиком. Избыточное выделение ресурсов приводит к перерасходу бюджета, тогда как недостаточное выделение может ухудшить пользовательский опыт.
Масштабирование и управление затратами
Автомасштабирование: Используйте возможности автомасштабирования, чтобы автоматически добавлять или сокращать емкость по мере изменения спроса. Это обеспечивает стабильную производительность без ручного вмешательства.
Производительность vs. бюджет: Найдите правильный баланс между скоростью и расходами. Запуск массивных кластеров может повысить производительность, но оптимизация использования ресурсов и стратегий шардинга помогает держать затраты под контролем.
Заключение
DBaaS делает управление данными проще и гибче, чем когда-либо. Передавая задачи по аппаратному обеспечению и обслуживанию провайдеру, команды могут сосредоточиться на создании функций, анализе данных и развитии инноваций. Хотя решения SQL и NoSQL подходят для многих традиционных потребностей, платформы вроде Zilliz Cloud идут дальше, поддерживая векторный поиск на основе ИИ, который критически важен для таких задач, как рекомендательные системы и распознавание изображений. В конечном счете выбор DBaaS должен соответствовать вашим моделям данных, требованиям комплаенса и планам роста, помогая вам сохранять гибкость в мире, ориентированном на данные.
Часто задаваемые вопросы о DBaaS
1. Что именно означает Database as a Service (DBaaS)?DBaaS — это облачное предложение, в котором провайдер управляет настройкой базы данных, аппаратным обеспечением и текущими задачами, такими как обновления или резервное копирование. Это означает, что команды могут сосредоточиться на использовании своих данных, а не на работе с серверами, установкой программного обеспечения и сложностями масштабирования.
2. Чем отличаются SQL, NoSQL и векторные DBaaS?Базы данных SQL идеально подходят для структурированных реляционных данных и строгой согласованности. Решения NoSQL лучше соответствуют потребностям в гибкости или обработке огромных объемов неструктурированных данных. Векторные базы данных, такие как Zilliz Cloud, специализируются на хранении и поиске высокоразмерных данных, например AI embeddings для рекомендательных систем, семантического поиска и других приложений на основе машинного обучения.
3. Когда следует выбрать локальную установку, например Milvus, вместо управляемого сервиса, такого как Zilliz Cloud?Вы можете выбрать локальную векторную базу данных, если вам нужен полный контроль над инфраструктурой, у вас строгие правила безопасности данных или вы хотите настроить аппаратное обеспечение под конкретные цели производительности. Если вы предпочитаете более простое, масштабируемое решение без необходимости заниматься ежедневным обслуживанием, то Zilliz Cloud — более удобный вариант.
4. Каковы основные преимущества использования DBaaS для аналитики в реальном времени?Платформы DBaaS могут обрабатывать непрерывную загрузку данных и высокоскоростные запросы без необходимости беспокоиться об аппаратном обеспечении или настройке системы. Они часто имеют функции автомасштабирования для обработки всплесков трафика, а также встроенные инструменты мониторинга для отслеживания производительности. Это позволяет вам сосредоточиться на анализе инсайтов из данных в реальном времени и действиях на их основе.
5. Каким лучшим практикам мне следует следовать, чтобы получить максимум от DBaaS?Тщательно планируйте свои модели данных — особенно если вы работаете с векторными эмбеддингами — и выбирайте индексы, соответствующие вашим шаблонам запросов. Уделяйте внимание безопасности, включая доступ на основе ролей и отслеживая требования к соответствию нормативам, таким как HIPAA или GDPR. Следите за производительностью запросов, корректируйте ресурсы по мере изменения спроса и всегда балансируйте производительность с затратами, чтобы избежать ненужных расходов.
Связанные ресурсы
Zilliz Cloud, самая производительная векторная база данных, созданная на базе Milvus®
Ваше облако, ваша безопасность. Наслаждайтесь спокойствием и упрощенными операциями
Руководство для начинающих по подключению Zilliz Cloud к Google Cloud Platform
Руководство для начинающих по Zilliz Cloud на AWS Marketplace
Руководство для начинающих по подключению Zilliz Cloud к Azure Marketplace
Создание RAG с Zilliz Cloud и AWS Bedrock: повествовательное руководство
- Эволюция DBaaS: от традиционных баз данных к облаку
- Как работает DBaaS?
- Обзор SQL, NoSQL и векторных DBaaS
- DBaaS vs. Локальная база данных
- Сценарии использования DBaaS
- Как выбрать лучшее решение DBaaS?
- Zilliz Cloud: популярный выбор для векторной базы данных как услуги
- Лучшие практики использования DBaaS
- Заключение
- Часто задаваемые вопросы о DBaaS
- Связанные ресурсы
Контент
Начните бесплатно, масштабируйтесь легко
Попробуйте полностью управляемую векторную базу данных, созданную для ваших GenAI приложений.
Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно