What is DingoDB?
DingoDB - революционная многомодальная векторная база данных, объединяющая в себе преимущества различных систем хранения данных в единое мощное решение. Разработанная компанией DataCanvas для решения задач современного ландшафта данных, DingoDB превосходит по показателям согласованности данных, совместного анализа и совместимости, одновременно предлагая бесшовную горизонтальную масштабируемость для удовлетворения растущих потребностей предприятий. Идеально подходящая для извлечения неструктурированных данных, оценки больших моделей и принятия решений в режиме реального времени, DingoDB революционизирует управление и анализ данных.
Ключевые особенности:
Надежность хранения данных уровня предприятия - Благодаря многокопийному хранилищу Multi-Raft, DingoDB обеспечивает строгую согласованность данных, отвечая самым высоким стандартам аварийного восстановления, предъявляемым предприятиями.
Совместный поиск по скалярным и векторным данным - Упрощает сложность разработки приложений, поддерживая выполнение SQL-запросов для поиска по скалярным и векторным данным с помощью универсальной векторной индексации, подходящей для различных сценариев.
Многомодальные возможности - В одной развертывании DingoDB предлагает услуги кэширования Key-Value, реляционной базы данных и векторной базы данных, оптимизируя затраты и повышая эффективность системы.
Совместимость с протоколом MySQL - Пользователи могут напрямую взаимодействовать с DingoDB через клиенты MySQL, исключая необходимость изучения нового синтаксиса или инструментов, снижая барьеры и время обучения.
Горизонтальное расширение и эластичность - База данных, разработанная для разделения хранения и вычислений, бесшовно масштабируется горизонтально одним щелчком мыши, позволяя предприятиям быстро адаптироваться.
Сценарии использования:
Построение знаний предприятия: Способствует созданию надежных графов знаний предприятия для точного семантического поиска и анализа данных в государственном секторе и традиционных отраслях.
Поддержка больших моделей: Помогает в эффективном управлении подсказками для генерации больших моделей, обеспечивая высококонкурентный поиск и извлечение ответов для продвинутых моделей ИИ.
Анализ показателей принятия решений в режиме реального времени: Расширяет возможности стандартов XinChuang за счет функций высокочастотного анализа в режиме реального времени, что имеет решающее значение для контроля рисков, маркетинга и принятия решений о рекомендациях в течение долей секунды.
Заключение:
DingoDB с помощью своей авангардной технологии многомодальной векторной базы данных является ориентиром для эффективного управления данными в сегодняшних сложных средах данных. Ее непревзойденный набор функций и масштабируемость делают ее идеальным выбором для предприятий, стремящихся оптимизировать операции с данными и обеспечить их надежность. Присоединяйтесь к революции в обработке данных с помощью DingoDB и раскройте весь потенциал своего предприятия.
Часто задаваемые вопросы:
Что означает наличие многомодальных возможностей у DingoDB?
DingoDB объединяет функции кэширования Key-Value, управления реляционными базами данных и векторных баз данных, сокращая потребность в нескольких системах хранения данных и предлагая непревзойденное удобство и производительность.
Как DingoDB обеспечивает согласованность данных и высокую доступность?
Благодаря своей многокопийной системе хранения Multi-Raft DingoDB гарантирует строгую согласованность данных и отвечает строгим требованиям аварийного восстановления, обеспечивая надежность уровня предприятия.
Может ли DingoDB бесшовно обрабатывать значительные колебания трафика данных?
Да, конструкция DingoDB позволяет легко масштабироваться горизонтально, то есть она может плавно справляться с внезапным увеличением или уменьшением трафика данных без ущерба для производительности или доступности.
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.
Related Searches
