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用好向量数据库,才能更好地拥抱AI时代机遇

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在数字化转型如火如荼的今天,向量数据库作为连接传统数据与AI应用的关键桥梁,正在逐渐成为推动企业数字化转型的重要力量。

初创企业成为向量数据库领跑者

近日,亚马逊云科技出海大会在深圳召开。作为全球领先的向量数据库公司,Zilliz也出席了这场行业盛宴,与众多与会嘉宾共同探讨了向量数据库的最新进展与未来趋势。

在媒体沟通会上,Zilliz合伙人与产品负责人郭人通详细介绍了Zilliz在向量数据库领域的深厚底蕴与卓越成就。自2019年发布全球首个开源向量数据库系统以来,Zilliz便一直保持着在该领域的领先地位。截至目前为止,Zilliz在GitHub上已获得超过3万个星标,吸引了数百位全球开发者共同参与,构建了一个全球最大的向量数据库社区。

2023年下半年,Zilliz正式开启商业化进程,凭借其强大的技术实力和广泛的市场认可度,迅速在全球向量数据库市场中脱颖而出。据行业分析团队Forrester的评估,Zilliz在全球向量数据库领导者象限中排名第一,成为该领域的领军企业。

郭人通强调,向量数据库作为连接传统业务数据与AI应用的关键环节,正随着AI技术的蓬勃发展而迎来前所未有的机遇。他指出,随着智能体(Agent)在各个行业的深入应用,AI能力正逐渐从单纯的数据消费者转变为数据生产者,这也进一步凸显了向量数据库在支撑AI应用中的核心价值。

亚马逊云科技助力全球业务拓展

作为一家初创企业,Zilliz能够在极短的时间内迅速开拓全球业务市场,与合作伙伴亚马逊云科技的帮助密不可分。

郭人通透露,在快速拓展全球业务的过程中,亚马逊云科技提供的诸多资源和服务都让Zilliz获益匪浅:

1、亚马逊云科技覆盖全球的基础设施,助力Zilliz实现全球业务快速扩张:亚马逊云科技拥有全球覆盖的基础设施,基础设施遍及36个地理区域的114个可用区,有助力于Zilliz为全球用户提供全球一致的高质量服务,且无需操心基础架构的运维管理,为业务拓展提供更好的运营支撑。依托亚马逊云科技遍布全球的云基础设施,Zilliz目前已经完成了全球8个区域部署,横跨北美、欧洲和亚洲,满足全球用户就近接入需求。除此以外,Zilliz技术团队仅用三周的时间,就完成了美国西部地区业务的部署上线,此后,每开设一个新区的平均时间更是缩减为三天,为Zilliz实现全球业务的快速上线打下了坚实基础。

2、上架亚马逊云科技Marketplace,帮助Zilliz提高销售转化:Zilliz Cloud上架到亚马逊云科技Marketplace(海外区)之后,企业可以直接在上面为使用的向量数据库服务付费,大幅简化了企业采购流程,为Zilliz提供了更多的销售机会。而Zilliz也因此能够快速有效地拓展业务渠道,接触数百家全球行业头部客户,同时还提高了自身品牌的曝光度。

“作为一家生而全球化的企业,Zilliz从创立之初就着眼于全球市场,亚马逊云科技凭借其全球覆盖的基础设施、稳定可靠的云和生成式AI服务、专业的安全合规理念与实践,以及全球营销和商业资源,为Zilliz全球业务拓展提供了有力支持,助力Zilliz触达全球头部企业级客户,并实现销量快速增长。”郭人通表示。

数据基础设施的四大演进方向

在谈到数据基础设施的未来趋势时,郭人通提出了四个关键演进方向:

1、围绕对象存储构建数据基础设施:随着大模型厂商、自动驾驶厂商等生成的海量数据需要检索分析,传统的数据库方案已经越来越难以满足企业的应用需求。因此围绕Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)等对象存储服务构建数据基础设施,已经成为了不少业界人士的共识。这不仅提高了存储效率和吞吐能力,而且也为海量数据的在线业务和服务提供了有力支撑。

2、加强合规与数据安全:随着人工智能技术的飞速发展,AI对于合规和数据安全的要求也水涨船高。特别是在金融、自动驾驶、医疗等强监管行业,如何在加速AI应用的同时确保安全合规,已经成为企业普遍面临的严峻挑战。为此,Zilliz正联手亚马逊云科技积极构建面向全球化服务的合规体系,以满足不同地区和行业的合规需求。

3、提升高可扩展性与高稳定性:高可扩展性与高稳定性是数据基础设施不可或缺的一部分。随着AI应用的爆发式增长,数据基础设施必须具备强大的可扩展性和稳定性,才能支撑业务的快速发展。

4、实现运维全托管与智能化数据自治:对于企业来说,运维全托管与智能化数据自治可以进一步降低运维成本和时间成本,使企业能够更好地专注于自身核心业务的发展。

“如果把人工智能的发展分为上、下半场,上半场主要是利用大规模数据去训练 AI 能力,支撑大模型或AI 能力的演进。而下半场,我们看到越来越多的智能体(Agent)深入到各个行业,反向产生海量的关键数据。因此,进入人工智能发展的下半场,企业更需要关注如何充分挖掘数据价值,实现AI应用的快速落地。”郭人通表示。

助力企业拥抱AI时代机遇

在谈到Zilliz如何赢得众多客户的青睐时,郭人通表示,Zilliz提供了面向AI应用的新一代向量数据库技术,并为不同类型的用户构建了多种向量数据库,这使得企业和开发者可以更加快速便捷地开发高质量的AI服务与应用,从而更好地拥抱AI时代机遇。

1、AI集成:Zilliz Cloud向量数据库解决方案通过应用Amazon Bedrock接入从文本到图像的一系列强大的基础模型,为企业提供原生的模型集成能力,支持用户构建Embedding流程与复杂的数据检索流程,轻松将非结构化数据转换为嵌入 ( Embedding) 向量,简化数据处理流程,充分释放非结构化数据潜能。此外,Zilliz还应用完全托管的机器学习平台Amazon SageMaker,赋能开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型,助力客户实现高效的向量索引和检索。

2、多实例类型与大规模部署:Zilliz Cloud基于Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)丰富的实例类型,提供了包括性能型、容量型、存储扩展型等多套深度优化的解决方案,满足用户不同的负载需求。基于Kubernetes容器编排服务Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS),Zilliz还可以在亚马逊云科技上使用Kubernetes轻松部署、管理和扩展容器化应用程序,提升整体资源利用率,并加速产品发布与迭代过程。Zilliz还将大部分应用运行在亚马逊云科技Amazon Graviton3实例之上,帮助应用成本优化提升20%以上。

3、存算分离:Zilliz Cloud基于云中可大规模扩展的对象存储服务Amazon S3构建高可靠的数据存储与存算分离架构模式,大幅提升数据存储效率。

4、安全合规:通过应用Amazon Key Management Service(Amazon KMS)、Web应用程序防火墙Amazon WAF、Amazon ALB、Amazon GuardDuty等一系列网络和安全服务,Zilliz可持续监控恶意活动和未经授权的行为,构建安全可靠的向量数据库服务,实现对数据、应用和基础设施的安全保护,平均每日抵御上千条异常访问。此外,借助亚马逊云科技在数据安全标准与合规性上的众多认证,Zilliz可以满足各国监管机构的合规性要求,可在全球不同区域为客户提供安全合规的高质量服务。

5、运维效率:Zilliz应用Amazon Q帮助技术团队更快熟悉亚马逊云科技的服务,简化信息访问、加强信息检索与优化配置,相比直接阅读产品文档,可为技术人员节省50%以上的检索时间。

“向量数据库是连接传统业务积累的原始数据与AI应用的关键环节,可从传统数据湖中提取关键信息并编码成向量信息,帮助企业全面释放数据潜力,从而便捷开发AI应用。作为全球广受欢迎的开源向量数据库Milvus的创造者,Zilliz致力于简化AI数据管理基础设施,通过向量数据库赋能更多企业。”郭人通表示。

来自企业客户的现身说法

在沟通会上,郭人通还分享了Zilliz与亚马逊云科技通力合作,为企业数字化转型赋能的多个成功案例。

某知识库与智能体平台化服务企业,在构建企业内部知识库和智能体的过程中,遇到了多租户隔离、成本控制和运维成本等诸多痛点。通过采用Zilliz与亚马逊云科技构建的向量数据库解决方案,该公司成功解决了这些问题,并实现了业务的快速增长。Zilliz为其提供了多层多租能力以满足不同客户的隔离需求;通过提供性能型、容量型、存储扩展型等多套深度优化的解决方案有效降低了服务成本;同时采用全托管运维模式消除了客户的运维成本。截至目前,该企业已服务超百家中小公司实现AI应用落地,热数据查询性能提升3倍,冷数据服务成本降至以前的一半以下,向量数据库基础设施运维成本更是降低了98%。

某跨境电商企业在全球化业务扩张中,遇到了合规要求复杂、业务扩张速度快、运维支持需求高等多项挑战。通过采用Zilliz与亚马逊云科技合作提供的向量数据库服务,该企业成功实现了在全球各地的快速开区、满足了全球多个业务区域的数据合规要求。通过Zilliz Cloud覆盖环境、存储、数据传输、流程、访问控制、审计等完整的数据安全措施,实现了向量数据库基础设施的高级别合规与数据安全,并获得了7×24小时的运维支持。这不仅降低了企业的运营成本和时间成本,同时还提升了企业的竞争力和市场份额。

对于双方未来的合作展望,郭人通透露,面向未来更大规模的AI数据应用,Zilliz还将与亚马逊云科技围绕技术合作、商务合作、市场与生态合作三个方面继续深化合作,依托亚马逊云科技领先的云和生成式AI服务,构建更加稳定可靠的向量数据库基础设施,助力企业高效搭建AI应用,实现持续商业变革。

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