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China Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. certificaciones
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Comentarios de cliente
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Zilliz establece la base de datos vectorial y las diferencias de base de lagos

Zilliz publicó las preguntas frecuentes de Milvus Vector Lakebase para aclarar su base de datos de vectores y su línea de productos de base de lagos vectoriales, que se reproducen a continuación.

¿Zilliz está abandonando las bases de datos vectoriales?

No. La búsqueda de vectores en tiempo real sigue siendo su motor de servicio principal, integrado dentro de un sistema más amplio muy parecido a las bases de datos OLTP dentro de las casas del lago. Milvus sigue siendo una base de datos de vectores de código abierto y la búsqueda de vectores de producción en Zilliz Cloud continúa ganando velocidad y rentabilidad. Más detalles disponibles a través de la página vinculada.

¿Qué diferencia a los “nativos del lago” de los “nativos de la nube”?

El software nativo de la nube se ejecuta de manera elástica en la infraestructura de la nube. Nativo del lago significa que el almacén principal de datos son archivos de formato abierto en el almacenamiento de objetos en la nube (un lago de datos), en lugar de una base de datos independiente como única fuente de verdad. Los datos persisten en el lago, con cálculos adjuntos según demanda. Vector Lakebase combina ambas arquitecturas.

¿Qué es el almacenamiento unificado nativo del lago?

Una única capa de almacenamiento de objetos que admite búsquedas en línea de baja latencia y análisis a gran escala en archivos de origen idénticos, eliminando copias de datos duplicados para su entrega y procesamiento. Zilliz construyó esto sobre su motor de almacenamiento Loon y su formato abierto Vortex; Los detalles completos están vinculados.

¿Puede Milvus autohospedado acceder a las funciones de Vector Lakebase?

Milvus de código abierto admite la búsqueda de vectores en tiempo real autohospedada. Las capacidades avanzadas de Vector Lakebase (cómputo bajo demanda, búsqueda en lagos de datos externos, servicio por niveles) son exclusivas de Zilliz Cloud administrado. Puede encontrar más información en la página dedicada.

¿Las cargas de trabajo por lotes y de descubrimiento obstaculizarán el rendimiento del servicio en tiempo real?

No. Los grupos de computación elásticos independientes operan con datos compartidos: los clústeres precargados dedicados manejan el servicio de producción, mientras que recursos separados bajo demanda/fuera de línea ejecutan trabajos de descubrimiento y por lotes. Todas las actualizaciones se aplican de forma atómica a través de instantáneas, por lo que los clústeres de servicio nunca leen conjuntos de datos incompletos.

¿La búsqueda en lago de datos externo duplica los datos del usuario?

No. External Collection crea asignaciones lógicas de copia cero a tablas Lance, Iceberg, Parquet o Vortex existentes y crea índices de búsqueda encima de ellas. Los datos originales siguen regidos dentro de su lago; las actualizaciones incrementales extraen actualizaciones en lugar de flujos de datos de cambios persistentes.

¿Quién genera vectores y dónde se almacenan las incrustaciones?

Los datos de origen residen en su lago y se convierten en incrustaciones de vectores mediante modelos de incrustación. Zilliz construye y administra capas de índice de búsqueda (vectorial, texto completo, JSON) sin crear copias secundarias de datos completos.

Beijing Qianxing Jietong Tecnología Co., Ltd.
Sandy Yang/Director de Estrategia Global
WhatsApp/WeChat: +86 13426366826
Correo electrónico: yangyd@qianxingdata.com
Sitio web: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Enfoque empresarial:
Distribución de productos TIC/Integración de sistemas y servicios/Soluciones de infraestructura
Con más de 20 años de experiencia en distribución de TI, nos asociamos con marcas líderes a nivel mundial para ofrecer productos confiables y servicios profesionales.
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Tiempo del Pub : 2026-06-22 10:04:56 >> Lista de las noticias
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