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notizie sull'azienda Zilliz definisce le differenze di database vettoriale e di lakebase

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Cina Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. Certificazioni
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Zilliz definisce le differenze di database vettoriale e di lakebase

Zilliz ha pubblicato una FAQ di Milvus Vector Lakebase per chiarire il suo database vettoriale e la linea di prodotti Vector Lakebase, riprodotta di seguito.

Zilliz sta abbandonando i database vettoriali?

No. La ricerca vettoriale in tempo reale rimane il suo motore di servizio principale, integrato in un sistema più ampio, proprio come i database OLTP all'interno delle case sul lago. Milvus rimane un database vettoriale open source e la ricerca dei vettori di produzione su Zilliz Cloud continua a guadagnare velocità ed efficienza in termini di costi. Ulteriori dettagli disponibili tramite la pagina collegata.

Cosa differenzia il “nativo del lago” dal “nativo del cloud”?

Il software cloud-native viene eseguito in modo elastico sull'infrastruttura cloud. Lake-native significa che l'archivio primario dei dati è costituito da file in formato aperto su cloud object storage (un data Lake), anziché da un database autonomo come unica fonte attendibile. I dati persistono nel lago, con il calcolo allegato su richiesta. Vector Lakebase combina entrambe le architetture.

Che cos'è lo storage unificato Lake-Native?

Un livello di storage a oggetto singolo che supporta la ricerca online a bassa latenza e analisi su larga scala su file di origine identici, eliminando copie di dati duplicate per la fornitura e l'elaborazione. Zilliz lo ha costruito sul suo motore di archiviazione Loon e sul formato Vortex aperto; i dettagli completi sono collegati.

Milvus self-hosted può accedere alle funzionalità di Vector Lakebase?

Milvus open source supporta la ricerca vettoriale in tempo reale self-hosted. Le funzionalità avanzate di Vector Lakebase (elaborazione on-demand, ricerca di data Lake esterni, servizio a più livelli) sono esclusive di Zilliz Cloud gestito. Maggiori informazioni le potete trovare nella pagina dedicata.

I carichi di lavoro di rilevamento e batch ostacoleranno le prestazioni di servizio in tempo reale?

No. I pool di calcolo elastici indipendenti operano su dati condivisi: cluster precaricati dedicati gestiscono i servizi di produzione, mentre risorse on-demand/offline separate eseguono processi di rilevamento e batch. Tutti gli aggiornamenti si applicano atomicamente tramite snapshot, quindi i cluster di servizio non leggono mai set di dati incompleti.

La ricerca di Data Lake esterno duplica i dati utente?

No. La raccolta esterna crea mappature logiche a copia zero su tabelle Lance, Iceberg, Parquet o Vortex esistenti e crea indici di ricerca su di esse. I dati originali rimangono governati all'interno del tuo lago; gli aggiornamenti incrementali estraggono aggiornamenti anziché flussi di dati di modifiche persistenti.

Chi genera i vettori e dove vengono archiviati gli incorporamenti?

I dati di origine risiedono nel tuo lago e vengono convertiti in incorporamenti di vettori tramite modelli di incorporamento. Zilliz costruisce e gestisce i livelli dell'indice di ricerca (vettoriale, full-text, JSON) senza creare copie secondarie di dati completi.

Pechino Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Direttore della strategia globale
WhatsApp/WeChat: +86 13426366826
E-mail: yangyd@qianxingdata.com
Sito Web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Obiettivo aziendale:
Distribuzione prodotti ICT/Integrazione di sistemi e servizi/Soluzioni infrastrutturali
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Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

Persona di contatto: Ms. Sandy Yang

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