Zilliz Cloudのコレクション制限は何ですか？

8 CUs以下のクラスターでは、最大32のコレクションを作成できます。8 CUsを超えるクラスターでは、最大256のコレクションを作成できます。

Zilliz Cloudはどのクラウドプラットフォームをサポートしていますか？

Zilliz Cloudは、AWS、GCP、Azureなどの複数の主要なクラウドプラットフォームで利用可能です。

Zilliz Cloudはどのような検索機能を提供していますか？

Zilliz Cloudは、高性能なベクトル検索を提供し、ハイブリッド検索（複数のベクトルフィールドを横断）、複数の類似度メトリック（コサイン、ユークリッド、IP）、および手動調整なしで最適な検索戦略のためのAI駆動のAutoIndexなど、さまざまな機能を備えています。

ElasticsearchからZilliz Cloudにデータを移行できますか？

はい、ElasticsearchからZilliz Cloudにデータを移行することができます。Elasticsearch Scroll APIを使用するか、Zilliz CloudのWebコンソールを通じて行うことができます。

Zilliz Cloudを使用する主な利点は何ですか？

主な利点には、運用コストの削減、検索速度の向上、柔軟なシステムアーキテクチャ、需要に応じたスケーラビリティ、エンタープライズグレードのセキュリティ、専門的な技術サポートが含まれます。ユーザーは、検索時間が8秒から1秒未満に改善されたと報告しています。

Zilliz Cloud

WebsiteAI Data Mining AI SQL Assistant

Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusに基づいて構築された完全管理型のベクターデータベースサービスで、主要なクラウドプラットフォーム（AWS、GCP、Azure）全体で高パフォーマンスの類似性検索、スケーラビリティ、エンタープライズグレードのセキュリティを提供します

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概要
分析
公式投稿
動画
代替案

製品情報

更新日:2025年02月16日

Zilliz Cloud の月間トラフィック傾向

Zilliz Cloudは、直近の月間で8.5%のトラフィック増加を記録し、訪問数が14.3万に達しました。強化されたBYOC機能と高度なセキュリティ機能のリリースにより、企業のデータ管理とコンプライアンスが向上し、この成長に貢献したと考えられます。

過去のトラフィックを表示

Zilliz Cloudとは

Zilliz Cloudは、AIアプリケーションのために数十億の埋め込みベクトルを保存、インデックス作成、検索するために設計されたエンタープライズ対応のクラウドネイティブなベクターデータベースプラットフォームです。人気のオープンソースMilvusデータベースの上に構築されており、深層ニューラルネットワークや機械学習モデルによって生成された高次元ベクトルデータを管理するための包括的なソリューションを提供します。このプラットフォームは、セマンティック検索、レコメンダーシステム、検索強化生成（RAG）、異常検出など、さまざまなユースケースをサポートしており、AI駆動のソリューションをスケールで実装しようとする組織に最適です。

Zilliz Cloudの主な機能

Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusに基づいて構築された完全管理型ベクトルデータベースサービスであり、高性能な類似検索とベクトルデータ管理のために設計されています。自動最適化、エンタープライズグレードのセキュリティ、主要なクラウドプロバイダー（AWS、GCP、Azure）全体でシームレスなスケーラビリティを提供します。このプラットフォームは、他のソリューションと比較して10倍速いベクトル取得を可能にし、ハイブリッド検索、動的スキーマサポート、包括的なチームアクセス管理などの機能を含んでいます。

AI駆動のAutoIndex: 手動調整なしで検索戦略とパフォーマンスを自動的に最適化し、スマートクエリオプティマイザーとCardinal Search Engineを使用します

ハイブリッド検索機能: 複数のベクトルフィールドにわたる同時クエリをサポートし、より正確な結果を得るためにマルチモーダル、スパース-デンス、デンステキストの組み合わせを可能にします

エンタープライズグレードのセキュリティ: プライベートネットワーキング、細かいアクセス制御、チームコラボレーションのための組織と役割の管理など、堅牢なセキュリティ機能を提供します

スケーラブルアーキテクチャ: 水平スケーリングのためのコンポーネントベースのアーキテクチャを提供し、オンデマンドのスケーラビリティとコスト効率の良い成長をサポートしながら、数十億のベクトルを処理します

Zilliz Cloudのユースケース

AI駆動のコミュニケーション: Ivy.aiのような企業が、高速で正確なベクトル検索機能を備えたGenAI駆動のコミュニケーションシステムをスケールアップできるようにします

画像検索と処理: Picdmoのような企業が、画像ベースの検索と類似性マッチングのために検索時間を8秒から1秒未満に短縮するのを助けます

機械学習のためのデータ管理: BOSCHのような組織が、機械学習アプリケーションのために大規模なデータセットを効率的に処理し、検索するのを支援します

メリット

他のソリューションと比較して、ベクトル取得が大幅に速い（10倍）

インフラ管理が不要な完全管理型サービス

自動最適化を備えた包括的な機能セット

テスト用の無料プランを含む柔軟な価格オプション

デメリット

価格計算機は現在、スカラーデータではなくベクトルデータのみをサポートしています

高度な機能を完全に活用するには技術的専門知識が必要な場合があります

Zilliz Cloudの使い方

Zilliz Cloudにサインアップ: cloud.zilliz.com/signupで無料アカウントを作成して、Zilliz Cloudを始めましょう

クラスターを作成: ログイン後、Zilliz Cloudコンソールを通じて新しいクラスターを作成します。接続のために安全に保存する必要があるクラスターの資格情報を受け取ります

SDKをインストール: サポートされているMilvus SDKのいずれか（Python、Java、Node.jsなど）をインストールするか、RESTful APIを使用してクラスターと対話します

クラスターに接続: 選択したSDKを使用して、クラスターの資格情報（エンドポイントURLとトークン/APIキー）を使用してクラスターへの接続を確立します

スキーマを定義: フィールドとそのデータ型を定義するコレクションスキーマを作成します。適切なインデックスパラメータ（メトリックタイプ：COSINE、L2、またはIP）を持つベクトルフィールドを含めます

コレクションを作成: スキーマに基づいてコレクションを作成し、ベクトルデータを保存します

データを挿入: SDKメソッドを使用してコレクションにベクトルデータを挿入します。単一エンティティを挿入するか、複数のエンティティをバッチ挿入できます

インデックスを構築: 検索パフォーマンスを最適化するために、ベクトルフィールドにインデックスを作成します。自動インデックス選択のためにAUTOINDEXを使用できます

検索を実行: さまざまな検索パラメータとフィルターを使用してデータに対してベクトル類似性検索を実行し、関連する結果を取得します

監視とスケール: コンソールを通じてクラスターのパフォーマンスを監視し、ワークロードに基づいてリソースを必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンします

Zilliz Cloudのよくある質問

Zilliz Cloudは、Milvus®に基づいて構築された管理されたベクトルデータベースで、高性能なベクトル検索、AIによる最適化、エンタープライズグレードのセキュリティを提供します。これにより、ユーザーは深層ニューラルネットワークや機械学習モデルによって生成された大規模な埋め込みベクトルを保存、インデックス作成、管理することができます。