Zilliz Cloud Serverless

What is Zilliz Cloud Serverless?

Zilliz Cloud Serverless — это современная масштабируемая векторная база данных, построенная на основе открытой платформы Milvus. Это бессерверное решение специально разработано для приложений генеративного ИИ (GenAI), обеспечивая высокую производительность и значительную экономию средств. С Zilliz Cloud Serverless вы можете создавать и масштабировать приложения GenAI без необходимости управления инфраструктурой благодаря инновационным возможностям многоуровневого хранения и автоматического масштабирования.

Ключевые особенности

Экономия средств?
Достигайте экономии затрат до 50 раз по сравнению с базами данных в оперативной памяти благодаря многоуровневому хранилищу, оптимизирующему размещение данных на DRAM, SSD и в объектных хранилищах.
Высокое качество поиска?
Используйте передовые методы AutoIndex (Flat, IVFFlat, HNSW) для высокопроизводительного поиска векторов с низкой задержкой и высокой точностью.
Масштабируемость⚡
Воспользуйтесь преимуществами архитектуры с автоматическим масштабированием, которая динамически адаптируется к вашей рабочей нагрузке, обеспечивая оптимальную производительность и экономичность.
Переносимость данных?
Беспрепятственно переносите данные между выделенными кластерами Zilliz и открытым исходным кодом Milvus, получая гибкость в развитии вашей инфраструктуры по мере необходимости.
Многопользовательский доступ?
Поддержка множества пользователей с разделением данных на «горячие» и «холодные», оптимизируя производительность и затраты как для активно используемых, так и для редко используемых данных.

Сферы применения

Улучшение приложений GenAI
Повышение эффективности и производительности приложений GenAI, таких как чат-боты, системы рекомендаций и языковые модели.
Оптимизация управления данными
Эффективное управление как потоковыми, так и историческими данными в приложениях реального времени, обеспечивая бесперебойную работу и быстрый доступ к данным.
Сокращение затрат на инфраструктуру
Значительное снижение стоимости обслуживания масштабных векторных баз данных, особенно для компаний с переменной рабочей нагрузкой.

Заключение

Zilliz Cloud Serverless предлагает мощное, экономичное и масштабируемое решение для управления векторными базами данных в приложениях GenAI. Автоматизируя оптимизацию хранения и масштабирование, этот сервис освобождает разработчиков от управления инфраструктурой, позволяя им сосредоточиться на создании инновационных приложений. Начните использовать возможности GenAI без издержек на инфраструктуру и получите экономию затрат до 50 раз.

Часто задаваемые вопросы

Сколько стоит Zilliz Cloud Serverless?
Стоимость Zilliz Cloud Serverless разработана таким образом, чтобы обеспечить значительную экономию средств, благодаря многоуровневой системе хранения, которая снижает расходы до 50 раз по сравнению с базами данных в оперативной памяти. Вы платите только за используемые вычислительные ресурсы.
Можно ли легко перенести мои данные в Zilliz Cloud Serverless?
Да, Zilliz Cloud Serverless предоставляет опции миграции в один клик из выделенных кластеров или открытого исходного кода Milvus, обеспечивая плавную и беспроблемную переносимость данных.
Для каких типов приложений лучше всего подходит Zilliz Cloud Serverless?
Zilliz Cloud Serverless идеально подходит для широкого спектра приложений GenAI, включая чат-боты, рекомендательные системы и сложные мультимодальные системы. Он обрабатывает как потоковые, так и исторические данные, что делает его идеальным для управления данными в реальном времени и в больших масштабах.

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%

United States India China Vietnam Australia

Traffic Sources

2.29%

0.8%

0.09%

9.65%

50.7%

36.46%

social paidReferrals mail referrals search direct

Source: Similarweb (Sep 24, 2025)

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