ベクトルレイクベース：すべてのAIワークロードに必要なもの

Zillizは本日、Zilliz Vector Lakebaseのパブリックプレビューを発表しました。これはベクトルデータベースの次の進化形です。Vector Lakebaseは、オープンストレージと弾性コンピュートを統合したセマンティック中心のデータプラットフォームで、AIワークロード向けに設計されています。リアルタイム検索（レイテンシクリティカルな本番サービス向け）、反復的発見（インタラクティブな多段階探索向け）、バッチ分析（オフラインマイニングとデータセット最適化向け）の3つのワークロードモードをサポートします。プラットフォームはS3ベースの統合データ基盤上に構築され、ペタバイト規模に拡張可能です。

主な機能には、階層型サービングソリューション（パフォーマンス最適化、容量最適化、階層型ストレージ）、オンデマンド検索（サーバーレスと比較して約15分の1のコスト）、外部データレイク検索（Lance、Iceberg、Parquet、Vortex形式をサポート）、フルスペクトラム検索（ベクトル、テキスト、JSON、地理空間など）、および統一レイクネイティブストレージ（オープン形式Vortexベース）が含まれます。さらに、Zillizはグローバルクラスタによるクロスリージョン高可用性と99.99%のSLAを提供します。

コスト比較では、10億の768次元ベクトル、月10時間のアクティブ計算というシナリオにおいて、オンデマンド検索の総コストはサーバーレスの約15分の1（318ドル対4,937ドル）でした。これにより、Vector LakebaseはAIおよびエージェントアプリケーションのデータ基盤として理想的な選択肢となります。

さらに、Vector Lakebaseの設計思想は、AIシステムのワークフローに対する深い理解に基づいています。現代のAIシステムは単一のクエリ検索問題ではなく、継続的なサービス、学習、改善のループです。このプラットフォームはゼロコピーのセマンティックデータプレーンを提供することで、リアルタイム検索、反復的発見、バッチ分析の3つのモードが同じデータに効率的にアクセスできるようにし、データサイロを排除してAIシステムのイテレーションサイクルを加速します。