DingoDB

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관계, 벡터, 텍스트와 같은 다중 모드 강력한 일관성 데이터 저장소를 제공하고 SQL 기반 다중 모드 공동 분석 기능을 제공하는 다중 모드 데이터베이스입니다. 0
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What is DingoDB?

DingoDB는 다양한 데이터 저장 시스템의 장점을 하나로 결합한 혁신적인 멀티모달 벡터 데이터베이스로, 현대 데이터 환경의 과제에 맞춰 DataCanvas에서 설계되었습니다. DingoDB는 데이터 일관성, 공동 분석 및 호환성에서 뛰어나며, 진화하는 기업의 요구를 충족하기 위해 원활한 수평 확장성을 자랑합니다. 비정형 데이터 검색, 대규모 모델 평가 및 실시간 의사 결정에 이상적인 DingoDB는 데이터 관리 및 분석 방식을 혁신합니다.

주요 기능:

  1. 기업 저장소 신뢰성 - DingoDB는 Multi-Raft 다중 복사 저장소를 통해 데이터가 강력한 일관성을 유지하므로 기업에서 요구하는 최고 수준의 재해 복구 표준을 충족합니다.

  2. 스칼라-벡터 공동 검색 - 다양한 시나리오에 적합한 다재다능한 벡터 인덱싱을 사용하여 스칼라 및 벡터 공동 검색의 SQL 실행을 지원하여 애플리케이션 개발 복잡성을 단순화합니다.

  3. 멀티모달 기능 - DingoDB는 하나의 배포에서 키-값 캐시 가속, 관계형 데이터베이스 및 벡터 데이터베이스 서비스를 제공하여 비용을 최적화하고 시스템 효율성을 높입니다.

  4. MySQL 프로토콜 호환성 - 사용자는 MySQL 클라이언트를 통해 DingoDB와 직접 인터페이스할 수 있으므로 새로운 구문이나 도구를 배울 필요가 없어 장벽과 학습 곡선을 줄입니다.

  5. 수평 확장 및 탄력성 - 저장소와 컴퓨팅 분리를 위해 설계된 이 데이터베이스는 한 번의 클릭으로 수평적으로 확장되어 기업이 빠르게 적응할 수 있습니다.

사용 사례:

  1. 기업 지식 구축: 정부 및 전통 부문에서 정확한 의미 검색 및 데이터 분석을 위한 강력한 기업 지식 그래프 구축을 용이하게 합니다.

  2. 대규모 모델 지원: 대규모 모델 생성을 위한 효율적인 프롬프트 관리를 지원하여 고급 AI 모델에 대한 고병렬 검색 및 답변 검색을 가능하게 합니다.

  3. 실시간 의사 결정 지표 분석: 1초 미만의 위험 관리, 마케팅 및 추천 결정에 필수적인 고주파 실시간 분석 기능을 통해 XinChuang 표준을 강화합니다.

결론:

DingoDB는 최첨단 멀티모달 벡터 데이터베이스 기술을 통해 오늘날 복잡한 데이터 환경에서 효과적인 데이터 관리를 위한 등대 역할을 합니다. DingoDB의 비교할 수 없는 기능 세트와 확장성은 데이터 운영을 간소화하고 데이터 신뢰성을 보장하려는 기업에게 최고의 선택입니다. DingoDB로 데이터 처리 혁명에 참여하고 기업의 잠재력을 최대한 발휘하세요.

FAQ:

  1. DingoDB의 멀티모달 기능이 의미하는 바는 무엇입니까?

    • DingoDB는 키-값 캐시 가속, 관계형 데이터베이스 관리 및 벡터 데이터베이스 기능을 결합하여 여러 저장 시스템에 대한 필요성을 줄이고 비교할 수 없는 편의성과 성능을 제공합니다.

  2. DingoDB는 어떻게 데이터 일관성과 고가용성을 보장합니까?

    • DingoDB는 Multi-Raft 다중 복사 저장 시스템을 통해 강력한 데이터 일관성을 보장하고 엄격한 재해 복구 요구 사항을 충족하여 기업 수준의 신뢰성을 보장합니다.

  3. DingoDB는 데이터 트래픽의 상당한 변동을 원활하게 처리할 수 있습니까?

    • 예, DingoDB의 설계는 수평 확장을 쉽게 할 수 있으므로 성능이나 가용성을 저해하지 않고 데이터 트래픽의 갑작스러운 증가 또는 감소에 원활하게 대응할 수 있습니다.


More information on DingoDB

Launched
2021-09
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
cdnjs,Three.js,Gzip,Nginx,Ubuntu,Amazon AWS S3
DingoDB was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-08-23.
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