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Zilliz 제품 정보

Zilliz 란 무엇인가요?

Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 플랫폼을 기반으로 구축된 엔터프라이즈급 벡터 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 이 완전 관리형 서비스는 고성능 벡터 검색 기능에 특화되어 있으며, 검색 증강 생성(RAG) 및 대규모 언어 모델과 같은 AI 기반 애플리케이션을 구동하는 데 이상적입니다. Zilliz 은 모든 인프라 복잡성을 처리함으로써 개발자가 데이터베이스 관리가 아닌 구축에 집중할 수 있도록 해줍니다.

Zilliz 을 어떻게 사용하나요?

Zilliz Cloud를 시작하는 데 몇 분밖에 걸리지 않습니다. 먼저 무료 계정을 만든 다음 포괄적인 SDK를 사용하여 원하는 개발 환경과 통합하세요. 이 플랫폼은 최소한의 설정으로 첫 번째 벡터 컬렉션을 만들고 유사도 검색을 수행하는 과정을 안내합니다. 필요에 따라 종량제 요금제로 원활하게 업그레이드하면 모든 엔터프라이즈 기능에 대한 액세스를 유지하면서 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

Zilliz핵심 기능

완전 관리형 Milvus 서비스

10억 개 규모의 벡터 검색

고성능(Cardinal 검색 엔진으로 10배 빠른 검색)

높은 확장성(최대 500개의 CU, 1,000억 개의 항목)

고가용성(월 가동 시간 99.95%)

보안 및 거버넌스(SOC2 Type II, ISO27001, RBAC)

내장된 임베딩 파이프라인

멀티 클라우드 가용성(AWS, Azure, GCP)

AI 통합

포괄적인 데이터 관리(마이그레이션, 가져오기, 백업/복원)

통합 가시성(메트릭, 알림, 모니터링)

역할 기반 액세스 제어

Zilliz의 사용 사례

  • 검색 증강 생성(RAG)
  • 추천 시스템
  • 텍스트/시맨틱 검색
  • 이미지 유사도 검색
  • 오디오 유사도 검색
  • 비디오 유사도 검색
  • AI 에이전트
  • 분자 유사도 검색
  • 멀티모달 유사도 검색

자주 묻는 질문 Zilliz

컴퓨트 유닛(CU)이란 무엇인가요?
vCU란 무엇인가요?
어떤 유형의 CU를 선택해야 하나요?
주어진 컬렉션에 몇 개의 CU가 필요한가요?
Zilliz 클라우드 할인을 받으려면 어떻게 해야 하나요?
새 클라우드 리전을 요청하려면 어떻게 해야 하나요?

Zilliz 지원 이메일 & 고객 서비스 연락처 & 환불 연락처 등

Zilliz Cloud에 대한 도움이 필요하면 지원 이메일을 통해 지원팀에 문의하세요. 추가 연락처 옵션은 영업팀에 문의 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Zilliz 회사 정보

캘리포니아주 레드우드 시티 94065, 201 Redwood Shores Pkwy, Suite 330에 본사를 두고 있는 Zilliz 는 벡터 데이터베이스 분야에서 혁신을 거듭하고 있습니다. 회사 소개 페이지에서 회사의 사명과 팀에 대해 자세히 알아보세요.

Zilliz 로그인

로그인 포털을 통해 Zilliz 클라우드 계정에 액세스하세요.

Zilliz 가입하기

신규 사용자는 가입 페이지에서 등록할 수 있습니다.

Zilliz 가격

가격 페이지에서 유연한 가격 옵션을 살펴보세요.

Zilliz 유튜브

튜토리얼과 업데이트를 보려면 YouTube 채널을 방문하세요.

Zilliz 링크드인

LinkedIn에서 Zilliz 팀과 연결하세요.

Zilliz Twitter

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Zilliz Github

GitHub에서 오픈 소스 기여를 살펴보세요.

Zilliz 스크린 샷

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의견 (1)
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JamesWilliams
JamesWilliams 2026년 5월 22일 오전 7시 0분 10초 GMT+09:00

Just tried Zilliz Cloud for a prototype, and the vector search speed is seriously impressive! 😮 Makes building semantic search features so much easier than rolling our own. The fully managed part is a huge plus for a small team like ours. Wondering how the pricing scales for massive datasets though. Overall, a solid choice for anyone diving into AI apps.

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