Zilliz Cloud Serverless

What is Zilliz Cloud Serverless?

Zilliz Cloud Serverless es una base de datos vectorial de vanguardia, con escalado automático, construida sobre el framework de código abierto Milvus. Esta solución serverless está diseñada específicamente para aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa), garantizando un alto rendimiento y un ahorro de costes significativo. Con Zilliz Cloud Serverless, puede construir y escalar aplicaciones de IA Generativa sin la molestia de gestionar la infraestructura, gracias a su innovador almacenamiento por niveles y capacidades de escalado automático.

Características Clave

Ahorro de Costes?
Disfrute de un ahorro de costes de hasta 50 veces en comparación con las bases de datos en memoria, con un almacenamiento por niveles que optimiza la ubicación de los datos entre DRAM, SSD y almacenamiento de objetos.
Calidad de Búsqueda Avanzada?
Utilice métodos AutoIndex avanzados (Flat, IVFFlat, HNSW) para una búsqueda vectorial de alto rendimiento con baja latencia y alta recuperación.
Escalabilidad⚡
Benefíciese de una arquitectura de escalado automático que se ajusta dinámicamente a su carga de trabajo, garantizando un rendimiento óptimo y una eficiencia de costes.
Portabilidad de Datos?
Transfiera datos sin problemas entre clústeres dedicados de Zilliz y Milvus de código abierto, lo que le brinda la flexibilidad de evolucionar su infraestructura según sea necesario.
Multi-inquilinato?
Admite múltiples usuarios con separación de datos activos e inactivos, optimizando el rendimiento y el coste tanto para los datos activos como para los que se acceden con menos frecuencia.

Casos de Uso

Mejore las Aplicaciones de IA Generativa
Mejore la eficiencia y el rendimiento de las aplicaciones de IA Generativa como chatbots, sistemas de recomendación y modelos de lenguaje.
Optimice la Gestión de Datos
Gestione eficientemente datos tanto en streaming como históricos en aplicaciones en tiempo real, garantizando operaciones fluidas y acceso rápido a los datos.
Reduzca los Costes de Infraestructura
Reduzca significativamente el coste de mantener bases de datos vectoriales a gran escala, especialmente para empresas con cargas de trabajo fluctuantes.

Conclusión

Zilliz Cloud Serverless ofrece una solución potente, rentable y escalable para la gestión de bases de datos vectoriales en aplicaciones de IA Generativa. Al automatizar la optimización del almacenamiento y el escalado, este servicio libera a los desarrolladores de la gestión de la infraestructura, permitiéndoles concentrarse en la creación de aplicaciones innovadoras. Comience a aprovechar el poder de la IA Generativa sin la sobrecarga de infraestructura y experimente un ahorro de costes de hasta 50 veces.

Preguntas Frecuentes

¿Cuánto cuesta Zilliz Cloud Serverless?
Zilliz Cloud Serverless tiene un precio diseñado para ofrecer un ahorro de costes significativo, con un sistema de almacenamiento por niveles que reduce los gastos hasta en un 50% en comparación con las bases de datos en memoria. Solo paga por los recursos informáticos que utiliza.
¿Puedo migrar fácilmente mis datos a Zilliz Cloud Serverless?
Sí, Zilliz Cloud Serverless ofrece opciones de migración con un solo clic desde clústeres dedicados o Milvus de código abierto, garantizando una portabilidad de datos fluida y sin problemas.
¿Para qué tipo de aplicaciones es más adecuado Zilliz Cloud Serverless?
Zilliz Cloud Serverless es ideal para una amplia gama de aplicaciones de IA Generativa, incluidos chatbots, motores de recomendación y sistemas multimodales complejos. Gestiona datos tanto en streaming como históricos, lo que lo hace perfecto para la gestión de datos a gran escala y en tiempo real.

More information on Zilliz Cloud Serverless

Launched

2015-02

Pricing Model

Freemium

Starting Price

$4 / Million vCUs

Global Rank

185534

Month Visit

203.8K

Tech used

Google Fonts,Next.js,KaTeX,Gzip,OpenGraph,Webpack,Nginx

Top 5 Countries

14.19%

8.51%

7.42%

5.82%

4.29%

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Traffic Sources

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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)

Zilliz Cloud Serverless was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-11-20.