ベイエリアからの最近の開発として、 Zilliz 、主力のサービスとしてのデータベース (DBaaS) 製品であるZilliz Cloudのアップグレード バージョンでデータベース ポートフォリオを強化しました。ベクトル データベースのパフォーマンスを向上させることを目的とした新しいレンディションは、その優れた効率性とより経済的な総所有コストで知られています。
ZillizオープンソースのMilvusベクター データベース管理システムの堅牢なフレームワークを基盤としており、アップグレードされた製品はオリジナルのMilvusの 10 倍のパフォーマンスを発揮できると主張しています。強化された機能の鍵は、最適化されたフィルター検索メカニズムと組み合わせられた Hierarchical Navigable Small World (HNSW) グラフ インデックスにあります。
人気のある HNSW グラフ インデックスは、現代のベクトル データベースの標準であり、 WeaviateやPineconeなどの競合プラットフォームで共有されているテクノロジーです。 「ベクター データベースの分野では、HNSW の存在は不可欠です。HNSW がなければ、 Zillizのような企業は競争上不利な立場に置かれるでしょう」と、Constellation Research の主席アナリストである Doug Henschen 氏は述べています。
HNSW や Vamana などの他の実装のようなグラフベースのインデックスは、高次元データセット内の最近傍を効率的に近似できるため、パフォーマンスを向上させ、運用コストを削減できることで高く評価されています。
Zilliz Cloudテキスト分析用に調整されたコサイン類似度メトリクス、結果の近さを絞り込むための範囲検索、既存のベクトルを更新または新しいベクトルを追加するためのアップサートなど、他の戦略的機能も導入しました。
技術的な進歩とは別に、このプラットフォームは、開発エクスペリエンスを合理化することを目的とした統合されたMilvusクライアントを誇り、 Apache Spark 、 Apache Kafka 、 Airbyteなどのデータ分析および機械学習プラットフォームとシームレスに統合します。
こうした進歩にも関わらず、同じくConstellation Researchのホルガー・ミュラー氏のような一部の専門家は、ベクトルデータベースプロバイダーは、 Oracle 、 AWS 、 IBM 、 Microsoftなどの主要なデータベースベンダーとの競争力を維持するために、トランザクションデータのシームレスな統合を提供する必要があると警告しています。
Pineconeなどの他の競合企業も同様のクラウドベースのベクトル データベース サービスを提供しているため、市場は引き続き困難です。ただし、専門の AI チームは、独自のユースケースの要求を満たす限り、ベクトル データベース固有の製品を選択するときに、独自のパフォーマンスとコストの利点を見つける可能性があります。
このデータベース テクノロジのダイナミックな状況において、 Zillizのようなプラットフォームによってもたらされる革新は、より洗練されたデータ管理ソリューションに対するトレンドと需要の高まりを反映しています。ベクトル データベースの力を活用したいと考えているユーザーにとって、 AppMasterのようなプラットフォームは、 no-code機能を備えた強力なバックエンド システムを作成するための補完的なサービスを提供し、データ主導の意思決定に常に依存するデジタル アリーナでの開発プロセスを合理化します。
