Zilliz Cloud

Zilliz Cloud는 오픈소스 Milvus와 같은 엔진을 돌리면서 업그레이드, 확장, 모니터링을 대신 처리한다. 클러스터를 돌볼 전문가를 채용하지 않고도 벡터 검색을 쓰고 싶은 팀에 중요한 부분이다. 자동 배포와 내장 도구가 몇 달치 수동 설정과 튜닝을 대체한다.

플랫폼은 AutoIndex와 그 Cardinal 검색 엔진을 통해 데이터셋마다 색인 전략을 자동으로 고른다. 좋은 재현율을 얻으려고 매개변수를 손으로 맞출 필요가 없다. 벡터 검색에 깊은 전문성이 없는 팀에게 이는 가장 어려운 부분을 없애 준다.

한 번의 요청으로 여러 벡터 필드를 조회할 수 있고, 희소 벡터와 밀집 벡터를 섞거나 밀집 벡터를 텍스트와 결합할 수 있다. 제품 코드나 이름처럼 정확한 용어가 중요할 때 순수 시맨틱 검색보다 결과가 정확해진다. 특정 부품 번호를 검색했는데 흐릿하고 엉뚱한 결과만 돌아온 적이 있는가. 하이브리드 검색이 그 문제를 해결한다.

컴포넌트 기반 아키텍처 덕분에 데이터가 늘어나는 만큼 수평으로 확장할 수 있다. 소규모 시제품이든 트래픽이 오르내리는 운영 부하든 성능은 안정적으로 유지된다. 서버리스 등급에서는 실제로 쓴 컴퓨팅만 지불한다.

상위 등급은 SAML 2.0 기반 SSO, 세분화된 역할 기반 접근 제어, 감사 로그, VPC 피어링을 갖춘 프라이빗 엔드포인트를 추가한다. 새 데이터 저장소를 승인하기 전에 보안 팀이 기대하는 통제를 갖추는 셈이다. Business Critical 플랜은 고객 관리 암호화 키와 HIPAA 대응 통제로 한 걸음 더 나아간다. 의료와 금융 팀에 중요한 부분이다.

Zilliz 클라우드에서 완전 관리형으로 돌리거나, BYOC로 자체 인프라 안에 두거나, 컴퓨팅을 예약한 전용 클러스터를 쓸 수 있다. 어느 방식이든 핵심 기능은 같으므로, 고르는 것은 '무엇을 하느냐'가 아니라 '어디에 두느냐'다.

여러 일관성 수준으로 검색 결과가 얼마나 최신이어야 하는지 정하고 정확도와 속도를 맞바꿀 수 있다. 유사도 지표도 고른다. 코사인이나 유클리드 거리처럼 임베딩을 학습한 방식에 맞춰 선택한다.