منزل أخبار

أخبار الشركة عن Zilliz lays out vector database and lakebase differences

جميع المنتجات

خادم تخزين الرف
(165)

خادم هواوي فيوجن
(31)

خادم Dell Powerge
(59)

خادم H3C
(31)

مفاتيح داتاكوم
(96)

جهاز WLAN
(21)

راوتر لاسلكي ذكي
(10)

القرص الصلب HDD
(78)

القرص الصلب الداخلي SSD
(16)

بطاقة رسومات Geforce
(27)

معالج INTEL CPU
(20)

ذاكرة الخادم RAM
(6)

خادم تخزين مجدد
(6)

وحدة الإرسال والاستقبال SFP
(4)

تبديل قناة الألياف
(94)

شهادة

الصين Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. الشهادات

زبون مراجعة

موظفو المبيعات في Beijing Qianxing Jietong Technology Co. ، Ltd محترفون وصبورون للغاية. يمكنهم تقديم الاقتباسات بسرعة. كما أن جودة المنتجات وتعبئتها جيدة جدًا. تعاوننا سلس للغاية.

—— 《Festfing DV LLC

عندما كنت أبحث عن وحدة المعالجة المركزية Intel CPU و Toshiba SSD بشكل عاجل ، أعطتني Sandy من Beijing Qianxing Jietong Technology Co.، Ltd الكثير من المساعدة وحصلت على المنتجات التي أحتاجها بسرعة. أنا حقا أقدرها.

—— كيتي ين

ساندي من بكين Qianxing Jietong Technology Co. ، Ltd هو بائع دقيق للغاية ، يمكنه تذكيرني بأخطاء التكوين في الوقت المناسب عندما أشتري خادمًا. المهندسون محترفون للغاية ويمكنهم إكمال عملية الاختبار بسرعة.

—— ستريلكين ميخائيل فلاديميروفيتش

نحن سعداء جدًا بتجربتنا في العمل مع شركة بكين تشيانشينغ جيتونغ. جودة المنتج ممتازة، والتسليم دائمًا في الموعد المحدد. فريق المبيعات لديهم محترف، صبور، ومفيد جدًا في الإجابة على جميع أسئلتنا. نحن نقدر حقًا دعمهم ونتطلع إلى شراكة طويلة الأمد. موصى به بشدة!

—— أحمد نافيد

الجودة: تجربة رائعة مع موردي. كانت ميكروتيك RB3011 مستخدمة بالفعل، لكنها كانت في حالة جيدة جدا وكل شيء يعمل بشكل مثالي. التواصل كان سريعا وسلاسة،وكل مخاوفي تمت معالجتها بسرعةمُزود موثوق به جداً

—— جيران كوليسيو

ابن دردش الآن

الشركة أخبار

Zilliz lays out vector database and lakebase differences

Zilliz released a Milvus Vector Lakebase FAQ to clarify its vector database and vector lakebase product lineup, reproduced below.

Is Zilliz abandoning vector databases?

No. Real-time vector search remains its core serving engine, embedded within a broader system much like OLTP databases inside lakehouses. Milvus stays an open-source vector database, and production vector search on Zilliz Cloud continues to gain speed and cost efficiency. Further details available via the linked page.

What differentiates “lake-native” from “cloud-native”?

Cloud-native software runs elastically on cloud infrastructure. Lake-native means data’s primary store is open-format files on cloud object storage (a data lake), rather than a standalone database as the single source of truth. Data persists in the lake, with compute attached on demand. Vector Lakebase combines both architectures.

What is unified lake-native storage?

A single object storage layer supporting low-latency online search and large-scale analytics on identical source files, eliminating duplicate data copies for serving and processing. Zilliz built this atop its Loon storage engine and open Vortex format; full details are linked.

Can self-hosted Milvus access Vector Lakebase features?

Open-source Milvus supports self-hosted real-time vector search. Advanced Vector Lakebase capabilities—on-demand compute, external data lake search, tiered serving—are exclusive to managed Zilliz Cloud. More information can be found on the dedicated page.

Will discovery and batch workloads hinder real-time serving performance?

No. Independent elastic compute pools operate against shared data: dedicated preloaded clusters handle production serving, while separate on-demand/offline resources run discovery and batch jobs. All updates apply atomically via snapshots, so serving clusters never read incomplete datasets.

Does External Data Lake Search duplicate user data?

No. External Collection creates zero-copy logical mappings to existing Lance, Iceberg, Parquet or Vortex tables and builds search indexes atop them. Original data remains governed within your lake; incremental refreshes pull updates instead of persistent change data streams.

Who generates vectors, and where are embeddings stored?

Source data resides in your lake and gets converted to vector embeddings via embedding models. Zilliz constructs and manages search index layers (vector, full-text, JSON) without creating secondary full data copies.

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strategy Director
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Business Focus:
ICT Product Distribution/System Integration & Services/Infrastructure Solutions
With 20+ years of IT distribution experience, we partner with leading global brands to deliver reliable products and professional services.
“Using Technology to Build an Intelligent World”Your Trusted ICT Product Service Provider!

حانة وقت : 2026-06-22 10:04:56 >> أخبار قائمة ميلان إلى جانب

تفاصيل الاتصال

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

اتصل شخص: Ms. Sandy Yang

الهاتف :: 13426366826

أخبار الشركة عن Zilliz lays out vector database and lakebase differences

خادم تخزين الرف

خادم هواوي فيوجن

خادم Dell Powerge

خادم H3C

مفاتيح داتاكوم

جهاز WLAN

راوتر لاسلكي ذكي

القرص الصلب HDD

القرص الصلب الداخلي SSD

بطاقة رسومات Geforce

معالج INTEL CPU

ذاكرة الخادم RAM

خادم تخزين مجدد

وحدة الإرسال والاستقبال SFP

تبديل قناة الألياف

Is Zilliz abandoning vector databases?

What differentiates “lake-native” from “cloud-native”?

What is unified lake-native storage?

Can self-hosted Milvus access Vector Lakebase features?

Will discovery and batch workloads hinder real-time serving performance?

Does External Data Lake Search duplicate user data?

Who generates vectors, and where are embeddings stored?

خادم تخزين الرف

12 فتحة 1U Rackmount Server Lenovo ThinkSystem SR630 Rack Server

ThinkSystem SR250 V2 4SFF Rack Storage Server معالج Intel Xeon E-2378G

خادم التخزين على حامل Intel C621A Inspur NF5180M6 1U Rack Mount Server

خادم هواوي فيوجن

FusionServer 5288 V6 4U Rack Server 32 DDR4 DIMMs 44 3.5 بوصة الأقراص الصلبة

خادم هواوي فيوجن سيرفر 1U عالي الكثافة للغاية 1288H V5

الجيل الجديد من OceanStor 5310 Huawei Rack Server Hybrid Flash Storage