ज़िलिज़ क्लाउड

Zilliz Cloud एक पूर्ण रूप से प्रबंधित डेटाबेस सेवा है जो Milvus, एक ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस, को क्लाउड ऑफरिंग के रूप में प्रदान करती है। इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग पर निर्मित अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से उनमें जो बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव एआई से संबंधित हैं। यह सेवा वेक्टर डेटाबेस चलाने की परिचालन जटिलता को संभालती है, जिसमें बुनियादी ढांचे की आपूर्ति, स्केलिंग और रखरखाव शामिल है, जिससे डेवलपर्स समानता खोज और पुनर्प्राप्ति सुविधाओं के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

यह प्लेटफ़ॉर्म Zilliz द्वारा विकसित किया गया है, जो Milvus परियोजना का निर्माण और रखरखाव करने वाली कंपनी है। Zilliz Cloud सिमेंटिक खोज, अनुशंसा प्रणाली और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पाइपलाइनों जैसे उपयोग मामलों को लक्षित करता है, जहां उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग का कुशल भंडारण और क्वेरी करना महत्वपूर्ण है। यह सर्वरलेस और समर्पित क्लस्टर विकल्प प्रदान करता है, जो प्रमुख सार्वजनिक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध है।

आर्किटेक्चर और मुख्य विशेषताएं

Zilliz Cloud Milvus पर आधारित है, जो एक वितरित आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो भंडारण और कंप्यूटिंग को अलग करता है। मुख्य घटकों में मेटाडेटा प्रबंधन के लिए एक समन्वयक सेवा, डेटा को स्थायी रूप से संग्रहीत करने के लिए डेटा नोड्स, खोज अनुरोधों को संभालने के लिए क्वेरी नोड्स और स्थायित्व के लिए एक ऑब्जेक्ट स्टोरेज परत शामिल है। यह डिज़ाइन डेटा अंतर्ग्रहण और क्वेरी थ्रूपुट दोनों के क्षैतिज स्केलिंग को सक्षम बनाता है।

सेवा की प्रमुख विशेषताओं में कई अनुक्रमण एल्गोरिदम के लिए समर्थन शामिल है, जैसे HNSW और IVF, जो अनुमानित निकटतम पड़ोसी (ANN) खोजों को तेज करते हैं। यह वेक्टर समानता के साथ स्केलर फ़ील्ड पर फ़िल्टरिंग के लिए मूल समर्थन भी प्रदान करता है, जिससे हाइब्रिड क्वेरी की अनुमति मिलती है। सेवा में क्लस्टर स्वास्थ्य, प्रदर्शन मेट्रिक्स और क्वेरी विलंबता की निगरानी के लिए एक अंतर्निहित डैशबोर्ड, साथ ही डेटा आयात और निर्यात के लिए उपकरण शामिल हैं।

परिनियोजन विकल्प और एकीकरण

Zilliz Cloud अमेज़न वेब सर्विसेज, गूगल क्लाउड और एज़्योर पर उपलब्ध है, जिसमें कई क्षेत्रों में परिनियोजन की क्षमता है। उपयोगकर्ता एक सर्वरलेस टियर के बीच चयन कर सकते हैं, जो निष्क्रिय होने पर शून्य पर स्केल होता है और वास्तविक उपयोग के आधार पर शुल्क लेता है, और एक समर्पित टियर, जो पूर्वानुमानित प्रदर्शन के लिए आरक्षित कंप्यूट संसाधन प्रदान करता है। सेवा CPU और GPU-आधारित क्लस्टर दोनों का समर्थन करती है, जिसमें GPU विकल्प उच्च-थ्रूपुट कार्यभार के लिए होते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म लोकप्रिय AI और डेटा टूल्स के साथ एकीकृत होता है। यह Python, Java, Go और Node.js में SDK प्रदान करता है, और एक RESTful API प्रदान करता है। इसमें LangChain और LlamaIndex जैसे फ्रेमवर्क के लिए कनेक्टर भी हैं, जो आमतौर पर ट्रांसफॉर्मर-आधारित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह एकीकरण RAG सिस्टम के निर्माण को सरल बनाता है जो तंत्रिका नेटवर्क एम्बेडिंग को वेक्टर स्टोर के साथ जोड़ते हैं।

प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी

Zilliz Cloud वेक्टर खोज कार्यों में उच्च प्रदर्शन के लिए इंजीनियर किया गया है। यह अरबों वैक्टर संभाल सकता है और अनुमानित खोजों के लिए कम मिलीसेकंड रेंज में क्वेरी विलंबता का समर्थन करता है। सेवा स्वचालित रूप से डेटा शार्डिंग और प्रतिकृति का प्रबंधन करती है, और बढ़े हुए लोड को संभालने के लिए अधिक क्वेरी नोड्स जोड़कर स्केल आउट कर सकती है। यह रोलिंग अपग्रेड का भी समर्थन करती है और उपलब्धता के लिए एक सेवा स्तर समझौता (SLA) प्रदान करती है।

अंतर्ग्रहण के लिए, प्लेटफ़ॉर्म बैच और स्ट्रीमिंग डेटा लोड दोनों का समर्थन करता है, जिसमें बड़े क्लस्टर पर प्रति सेकंड लाखों वैक्टर तक पहुंचने वाला थ्रूपुट होता है। इसमें डायनामिक स्कीमा जैसी सुविधाएं शामिल हैं, जो डाउनटाइम के बिना नए फ़ील्ड जोड़ने की अनुमति देती हैं, और टाइम ट्रैवल, जो एक विशिष्ट समय बिंदु के अनुसार डेटा क्वेरी करने में सक्षम बनाती है। ये क्षमताएं इसे उत्पादन कार्यभार के लिए उपयुक्त बनाती हैं जिन्हें निरंतर अपडेट और उच्च समवर्तीता की आवश्यकता होती है।

उपयोग मामले और पारिस्थितिकी तंत्र

Zilliz Cloud विभिन्न AI-संचालित अनुप्रयोगों के लिए उद्योगों में उपयोग किया जाता है। ई-कॉमर्स में, यह दृश्य और पाठ-आधारित उत्पाद खोज को शक्ति प्रदान करता है। स्वास्थ्य सेवा में, यह चिकित्सा छवियों और रोगी रिकॉर्ड के विश्लेषण में सहायता करता है। वित्तीय सेवाओं में, यह लेनदेन पैटर्न मिलान करके धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम विश्लेषण का समर्थन करता है। सेवा का उपयोग अनुशंसाकर्ता प्रणालियों और बड़े डेटासेट के डीडुप्लिकेशन के लिए भी किया जाता है।

सेवा के पीछे की कंपनी, Zilliz, की स्थापना 2017 में चार्ल्स ज़ी और अन्य लोगों द्वारा की गई थी। इसे सेक्विया कैपिटल चाइना और युनकी कैपिटल सहित निवेशकों से धन प्राप्त हुआ है। ओपन-सोर्स Milvus परियोजना ने महत्वपूर्ण अपनाने की दर हासिल की है, और Zilliz Cloud उन संगठनों के लिए वाणिज्यिक, प्रबंधित ऑफरिंग के रूप में कार्य करता है जो अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे को संचालित नहीं करना पसंद करते हैं।

सुरक्षा और प्रबंधन

Zilliz Cloud एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा सुविधाएं प्रदान करता है, जिसमें आराम और पारगमन में एन्क्रिप्शन, भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण (RBAC), और सिंगल साइन-ऑन के लिए SAML और OIDC के माध्यम से पहचान प्रदाताओं के साथ एकीकरण शामिल है। सेवा AWS PrivateLink और Azure Private Link जैसे निजी नेटवर्किंग विकल्प प्रदान करती है, ताकि ट्रैफ़िक को ग्राहक के वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड के भीतर रखा जा सके।

परिचालन प्रबंधन एक वेब कंसोल और API के माध्यम से किया जाता है। उपयोगकर्ता क्लस्टर बना और हटा सकते हैं, संसाधनों को स्केल कर सकते हैं और अलर्ट कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। सेवा में स्वचालित बैकअप और पॉइंट-इन-टाइम रिकवरी भी शामिल है। Zilliz दस्तावेज़ीकरण, ट्यूटोरियल और एक सामुदायिक फ़ोरम प्रदान करता है, साथ ही एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए समर्थन योजनाएं भी।

विकल्पों के साथ तुलना

Zilliz Cloud अन्य प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस सेवाओं, जैसे Pinecone और Weaviate Cloud के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। इसका अंतर अंतर्निहित Milvus ओपन-सोर्स परियोजना है, जो एक व्यापक सुविधा सेट और एक बड़ा समुदाय प्रदान करता है। वेक्टर एक्सटेंशन वाले पारंपरिक डेटाबेस का उपयोग करने की तुलना में, Zilliz Cloud विशेष अनुक्रमण और क्वेरी अनुकूलन प्रदान करता है। यह स्टार्टअप्स के लिए अपने सर्वरलेस टियर के माध्यम से अधिक लागत प्रभावी विकल्प भी प्रदान करता है, जबकि एंटरप्राइज़ मांगों को पूरा करने के लिए स्केल करता है।

भविष्य की दिशाएं

Zilliz Cloud का विकास Milvus के विकास से निकटता से जुड़ा हुआ है, जो नए इंडेक्स प्रकारों के समर्थन और बेहतर GPU त्वरण जैसी सुविधाओं को जोड़ना जारी रखता है। गहन शिक्षण और बड़े भाषा मॉडल के विकास के साथ, कुशल वेक्टर खोज की मांग बढ़ने की उम्मीद है। Zilliz का लक्ष्य सेवा को उभरते AI कार्यभार के साथ संरेखित रखना है, जिसमें मल्टीमॉडल डेटा और वास्तविक समय अनुमान शामिल हैं।

इन्फोबॉक्स

• स्थापना: 2017
• संस्थापक: चार्ल्स ज़ी, केन ली, ज़ियाओफ़ान लुआन
• मुख्यालय: सैन फ्रांसिस्को, कैलिफोर्निया, संयुक्त राज्य अमेरिका
• फोकस: AI अनुप्रयोगों के लिए प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस
• मुख्य उत्पाद: Zilliz Cloud (सर्वरलेस और समर्पित), Milvus (ओपन-सोर्स)

श्रेणियां

• vector-database
• managed-service
• artificial-intelligence
• cloud-computing