在昨天的文章中，我分享了在 Zilliz Cloud 的开发和设计过程中的一些思考及对全托管向量检索服务的将来判断《如何设计一个面向开发者全生命周期老本的全托管向量检索服务产品？》。
明天我想从性能层面聊聊 Zilliz Cloud 为什么是 AIGC 开发者不可或缺的向量检索 & 存储的利器。
对于利用开发而言，老本问题向来是企业和开发者关注的重点，更迭迅速、变化莫测的 AIGC 时代更是如此。这里的老本既指软件开发老本，也包含硬件老本、保护老本。Zilliz Cloud 能够一次性解决这三大问题，帮忙开发者升高开发成本、优化硬件老本、缩小保护老本。
升高开发成本
面对 AIGC 浪潮，易用性和开发速度对利用开发者至关重要，因为许多公司的首要优先级是尽快推出产品以占据市场先机。Zilliz Cloud 反对了动静 Schema、OpenAPI、多租户 Partition key 等能力，并全面更新了 Python，Golang，Java 和 NodeJs 客户端，大大降低了开发的老本。
- 动静 Schema：Zilliz Cloud 反对了新的数据类型 JSON，并基于 JSON 提供了动静 schema 能力。面对简单业务，传统数据库须要频繁的进行 schema 变更，而 JSON 的反对容许用户更加灵便的存储数据。同时，咱们也反对了基于表达式对于 JSON 字段进行过滤以及对表白，使得 JSON 具备了跟传统数据格式雷同的能力。
- Restful 接口：RESTful API 应用规范的 HTTP 办法，如 GET、POST、PUT、DELETE 等，使得接口的应用变得直观和简略。除了反对 Milvus 的 DDL 和 DML 之外，Zilliz Cloud 的 RESTful 接口也反对集群治理性能，满足用户代码化创立 / 删除集群并实现扩缩容。
- 多租户 PartitionKey：AIGC 场景下，构建多租户 SaaS 利用是一类典型场景需要。数据自身须要具备隔离性，查问时往往须要指定租户，而租户自身能够代表一个组织、一个用户或者一个会话。传统数据库要么反对以表为单位的逻辑隔离，要么反对通过数据模型减少非凡字段进行逻辑隔离并在查问时进行过滤。Zilliz Cloud 创造性地反对了逻辑 PartitionKey，每一个 Partition 通过物理 + 逻辑两重模式隔离，既能保障反对千万级别的租户数目，又保障了对某个具体租户进行查问时性能足够高效。
- 智能索引 2.0: 对于用户而言，向量检索的一大挑战是抉择适合的索引和索引参数。在 Zilliz Cloud 中咱们推出了 AutoIndex，帮忙用户躲避了简单的了解和选型老本。降级后的 Zilliz Cloud 更进一步，基于用户的数据分布进行更加智能的调优，大幅优化了大数据量下的查问性能。
- 反对 API Key 拜访：Zilliz Cloud 过来始终应用账户明码拜访，降级后的 Zilliz Cloud 将同时反对 API Key 和账户明码两种拜访形式。API key 相对而言更易用更平安，也更合乎开发者的应用习惯。
优化硬件老本
向量数据库大范畴在生产环境中应用的另一大妨碍就是存储老本和查问老本。在大规模的数据集上，浓密向量（DenseVector）检索须要大量的随机读写访问，这对于传统的磁盘存储引擎来说是十分艰难的。在大多数状况下，为了提高效率，咱们须要将这些数据存储在内存中，这无疑减少了存储的老本。
另一方面，对于浓密向量的间隔计算，计算成本也十分高。因为它须要大量的算力来进行简单的计算，如欧几里得间隔或者余弦类似度等。因而，向量数据库不仅是一个算力密集型利用，也是一个内存密集型利用。
Zilliz Cloud 降级版本也蕴含了大量面向硬件老本的优化，这些优化不仅仅面向实验室跑分，更是帮忙用户在生产环境中真正可能做到“存的起，查得出”。
- 性能优化：标量过滤性能是用户应用最频繁的性能之一，新版本版本引入了标量过滤向量化执行，将单次标量过滤的工夫从 2ms 升高至 0.5ms 以下。同时，通过引入基于代价评估的多种执行打算，解决了大量数据过滤时的图联通性问题，局部场景下过滤性能晋升超过 50 倍。
- 老本优化型实例：降级后的 Zilliz Cloud 针对 AIGC 场景下数据量大而对拜访提早不敏感的用户推出了老本优化型实例。存储 500 万 768 维向量数据仅需 65 美元，且查问性能比竞品高出 10 倍以上。
- 全面提价：为将产品技术红利回馈客户，随着产品规模化和池化能力的一直加强，咱们全面下调了 Zilliz Cloud 企业版价格。此外，咱们还推出了标准版实例，价格仅为企业版的 65%，以进一步升高用户的硬件应用老本。
- Vector DB Bench：为了帮忙用户选型向量数据库并推动行业倒退，咱们将 Zilliz 外部的性能 Benchmark 工具开源。这个工具内置了泛滥数据集以及各种向量数据库的连接器，以便用户能迅速理解并比照不同向量数据库的性能和性能。咱们诚邀大家奉献更多的数据集和测试场景，期待向量检索也能领有像 TPC-C，TPC-H 等权威的测试基准规范。
理解更多对于 Vector DB Bench 的内容可参考《向量数据库的行业标准逐步清晰！Vector DB Bench 正式开源！》。
缩小保护老本
保护老本经常是人们容易漠视的一项重要开销。在向量数据库倒退的晚期阶段，用户次要关注的是性能是否达到预期和开发的速度，却经常漠视了产品上线后的容量布局、如何进行降级、容灾策略以及数据安全保障等关键问题，这些都是在理论利用中不能漠视的重要方面。Zilliz Cloud 作为面向企业级的云服务，咱们心愿可能思考在用户之前，帮忙用户解决保护的后顾之忧，更加专一于业务自身。
- Serverless 实例：Zilliz Cloud 推出了全新的 Serverless 实例 Beta 版本，目前收费提供给用户应用，提供最多 2 个 Collection 以及 100 万 768 维数据的存储能力。Serverless 是我认为向量数据库的最终状态，它不仅升高了使用者进行容量评估的心智老本，同时也升高了向量数据库的应用价格门槛，这对于 AIGC 的宽广集体开发者和小用户无疑是十分敌对的。在后续的版本中，Serverless 还将持续迭代，向用户提供按需计费的能力以及更好的弹性和隔离性。
- Organization: 组织和我的项目的治理能力是咱们收到 Zilliz Cloud 用户反馈最多的需要之一。组织性能的上线意味着大企业多用户的治理，合作能力大幅加强，Zilliz cloud 也同时提供了组织外部面向 Role based 权限治理能力，能够帮忙组织外部的管理员更好地分配资源和权限。
- Rolling Upgrade: 滚动降级能力能够大幅升高 Milvus 降级期间对业务的影响。新版 Zilliz Cloud 反对在用户指定的运维工夫窗口进行滚动降级，对业务影响在秒级，这意味着客户能够在简直无感知的状况下实现零碎的降级，极大地晋升了业务连续性和用户体验。
最初，还是那句话，Zilliz Cloud 自诞生之日起，就动摇地以进步开发者的开发效率为己任，帮忙用户深挖非结构化数据中蕴藏的微小后劲。所以咱们十分期待开发者的应用体验及反馈，心愿在大家的帮忙下一直进行产品优化，致力打造出集高开发效率、低成本、高可用于一体的全托管向量数据库服务产品。
🌟全托管 Milvus SaaS/PaaS 行将上线，由 Zilliz 原厂打造！笼罩阿里云、百度智能云、腾讯云、金山云。目前已反对申请试用，企业用户 PoC 申请或其余商务单干请分割 business@zilliz.com。
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