Zilliz Cloud Serverless
Zilliz Cloud Serverless是面向生成式AI应用打造的向量数据库服务，核心定位是为向量数据存储与检索场景提供免运维的弹性算力支持
Zilliz Cloud Serverless是面向生成式AI应用打造的向量数据库服务，核心定位是为向量数据存储与检索场景提供免运维的弹性算力支持。核心功能包括：第一，自动弹性扩缩容，可根据实际请求量与数据量动态调整算力与存储资源，无需用户手动配置集群参数；第二，分层存储优化，通过DRAM、SSD与对象存储的组合架构自动调度数据存储位置，平衡访问速度与存储成本；第三，多维度向量检索支持，兼容多种主流向量索引类型，适配不同精度与延迟的查询需求。目标用户覆盖AI算法工程师、大模型应用开发者、企业AI业务负责人等群体，可应用于检索增强生成(RAG)系统搭建、多模态内容检索、推荐系统向量召回、异常检测等多个AI落地场景。
- 适用对象
- AI算法工程师(向量检索模型落地场景)
- 主要功能
- 自动扩缩容、分层存储调度
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页 / API
- 已收录
- 2026.06.14（138 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#591
分类内排名
#15 / 542
累计站内点击
—
近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Zilliz Cloud Serverless是什么，怎么使用？
约 5 分钟Zilliz Cloud Serverless是面向生成式AI应用打造的向量数据库服务，核心定位是为向量数据存储与检索场景提供免运维的弹性算力支持。核心功能包括：第一，自动弹性扩缩容，可根据实际请求量与数据量动态调整算力与存储资源，无需用户手动配置集群参数；第二，分层存储优化，通过DRAM、SSD与对象存储的组合架构自动调度数据存储位置，平衡访问速度与存储成本；第三，多维度向量检索支持，兼容多种主流向量索引类型，适配不同精度与延迟的查询需求。目标用户覆盖AI算法工程师、大模型应用开发者、企业AI业务负责人等群体，可应用于检索增强生成(RAG)系统搭建、多模态内容检索、推荐系统向量召回、异常检测等多个AI落地场景。
主要功能
- 自动扩缩容：用户无需提前预估业务峰值预先采购资源，系统会实时监测当前的向量查询QPS、数据写入量以及存储占用情况，在请求量上升时自动分配更多算力资源保障查询延迟稳定，在业务低峰期自动释放闲置资源，用户仅需为实际消耗的计算与存储容量付费，无需承担闲置资源的成本支出。
- 分层存储调度：系统会根据向量数据的访问频率自动分配存储介质，近期频繁访问的热数据会存放于DRAM或SSD中，保障查询时的低延迟响应，长时间未被访问的冷数据会自动迁移至成本更低的对象存储，用户无需手动执行数据冷热分级操作，即可在保障活跃数据访问效率的同时降低整体存储成本。
- 向量检索优化：支持FLAT、IVF、HNSW等多种主流向量索引类型，用户可根据自身业务对查询精度、延迟、吞吐量的不同需求选择适配的索引结构，同时内置向量相似度计算、标量过滤、多字段联合查询等能力，可满足RAG系统、多模态检索等场景下的复杂查询需求。
- 数据可移植支持：服务底层兼容开源向量数据库Milvus的API接口与数据格式，用户在本地或其他环境部署的Milvus数据库中的向量数据，可通过标准工具直接导出并导入到Zilliz Cloud Serverless中，后续如果需要迁移至其他Milvus部署环境，也可实现数据无损导出，避免厂商绑定风险。
- 免运维管理：用户无需自行部署服务器、配置集群参数、进行版本升级或故障排查，平台会自动完成集群的日常维护、安全补丁更新、故障节点自动切换等运维操作，用户只需要专注于向量数据的上传与查询接口的调用，降低AI应用开发过程中的运维人力投入。
- 多语言SDK支持：提供Python、Java、Go、Node.js等多种主流开发语言的官方SDK，开发者可通过SDK快速完成向量数据插入、查询、删除等操作的对接，SDK中内置了连接池管理、请求重试、错误处理等能力，可降低开发者的对接工作量，加快应用开发上线速度。
怎么使用
- 第一步，访问Zilliz Cloud Serverless官网，点击注册按钮完成账号注册，根据页面提示完成邮箱验证与基础信息填写，之后进入服务控制台页面。第二步，在控制台中选择创建新的Serverless向量数据库实例，根据页面提示选择实例所在的区域，设置实例的名称与访问密钥，等待实例自动完成初始化。第三步，查看官方提供的对应开发语言SDK文档，使用生成的访问密钥在代码中完成服务连接配置，通过SDK上传已生成的向量数据到实例中。第四步，根据业务需求选择适配的向量索引类型，为向量字段创建对应索引，等待索引构建完成后即可发起向量相似度查询测试，验证查询结果是否符合预期。第五步，将向量数据库查询接口接入到实际的AI应用业务逻辑中，可在控制台查看实时的资源使用监控、查询延迟统计、请求量趋势等数据，根据业务运行情况调整相关配置。
适合什么人群
- AI算法工程师(向量检索模型落地场景)
- 大模型应用开发者(RAG系统搭建场景)
- 企业AI业务负责人(大规模向量数据管理场景)
- 多模态产品开发者(图文音视频内容检索场景)
- 推荐系统工程师(向量召回模块开发场景)
- 安防领域开发者(人脸/行为特征检索场景)
总结
这是一款针对生成式AI落地需求打造的Serverless形态向量数据库服务，针对传统向量数据库需要用户手动运维、资源预估难度大、冷热数据存储成本难平衡的痛点做了针对性优化。不同于需要用户预先采购节点资源的托管式向量数据库，它采用完全按实际使用量计费的模式，对于业务流量波动较大的AI应用来说，可避免峰值资源预购带来的成本浪费。其分层存储架构不需要用户手动配置冷热数据规则，系统自动调度的机制既保障了热数据的访问速度，也降低了冷数据的存储成本。同时兼容开源Milvus的接口与数据格式，对于已经在使用Milvus的团队来说迁移成本较低，不需要大量修改原有业务代码即可完成上云。对于需要快速搭建向量检索能力、不想投入过多运维精力的AI开发团队来说，是一个值得考虑的选择。
价格与免费额度
该服务提供免费试用额度，新用户注册后可获得一定期限内的免费计算资源与存储额度，包含每月固定的向量查询次数与存储容量，可满足小型项目测试与原型开发的需求。付费版采用按实际使用量计费的模式，计算资源按照请求量与查询耗时计费，存储资源按照实际存储的向量数据容量计费，不同区域的单价略有差异，无最低消费限制。针对中大型企业用户，还提供预留资源的包年包月套餐，适合长期稳定运行的业务场景，可对比按需付费的模式进一步降低成本。建议小型测试场景先使用免费额度验证适配性，流量波动大的中小型业务选择按需付费模式，稳定运行的大规模业务选择预留资源套餐。
优点与不足
优点
- 支持完全按需付费，无需预先采购固定资源，业务波动较大的场景下可降低资源闲置成本
- 自动完成冷热数据分层存储调度，无需用户手动配置规则，同时兼顾热数据访问速度与冷数据存储成本
- 兼容开源Milvus的API与数据格式，已有Milvus使用经验的团队学习和迁移成本较低
- 提供全托管免运维服务，平台自动完成集群维护、故障切换、版本升级，降低用户运维投入
- 支持多种主流开发语言SDK，对接过程简单，可加快AI应用的开发上线速度
不足
- 对于长期稳定运行、请求量波动极小的大规模业务，按需付费的成本可能高于固定预留资源的托管集群
- Serverless架构下的资源调度存在一定延迟，突发极高请求量的场景下可能出现短时间的性能波动
- 部分高级功能需要额外付费开通，例如跨区域同步、细粒度权限控制等，增加了功能组合使用的成本
- 数据导出存在一定的流量费用，需要频繁迁移大量向量数据的场景下会产生额外支出
能帮你做的 8 件事
- 01自动扩缩容
- 02分层存储调度
- 03向量检索优化
- 04数据可移植支持
- 05向量数据库场景的常用方案
- 06Serverless场景的常用方案
- 07AI算法工程师(向量检索模型落地场景)的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Zilliz Cloud Serverless 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
Zilliz Cloud Serverless和开源Milvus有什么区别？
开源Milvus是一款可自行部署的开源向量数据库，用户需要自行完成服务器采购、集群部署、运维管理、版本升级等全部工作，适合有足够运维能力、需要完全掌控数据库部署环境的团队。Zilliz Cloud Serverless是基于Milvus内核打造的全托管Serverless服务，用户不需要自行部署和运维集群，平台会自动完成资源调度、运维管理、故障修复等工作，同时支持按实际使用量付费，无需预先规划资源容量，更适合希望减少运维投入、业务流量波动较大的开发团队，且两者的API接口与数据格式完全兼容，基于Milvus开发的业务代码可基本无修改适配到该服务中。
这个服务支持多大规模的向量数据存储？
该服务对单实例的向量数据存储规模没有固定上限，系统会根据用户实际存储的数据量自动扩展存储容量，目前已支持单实例存储数十亿级别向量数据的场景。存储扩容过程完全由平台自动完成，不需要用户手动操作，也不会影响线上业务的正常查询和写入。如果用户有超大规模的向量数据存储需求，也可联系平台团队针对业务场景做专属的架构优化，保障数据存储和查询的稳定性。对于小型业务场景，也不会设置最低存储容量要求，用户仅需为实际存储的数据量付费即可。
如何保障存储的向量数据的安全性？
平台提供多维度的数据安全保障机制，首先，用户数据会自动进行多副本存储，单副本出现故障时可自动切换到其他副本，避免数据丢失。其次，数据传输过程支持TLS加密，存储过程支持静态加密，用户可选择使用平台托管的密钥或者自行上传自定义密钥进行加密，保障数据传输和存储过程的安全性。同时支持细粒度的访问权限控制，用户可在控制台为不同的访问密钥配置不同的实例读写权限，避免未授权的访问。另外平台会定期完成安全补丁更新，防范各类系统漏洞风险，用户不需要手动进行安全维护。
向量索引构建需要用户手动操作吗？
向量索引的类型选择和创建操作需要用户根据自身业务需求手动发起，因为不同的索引类型适配不同的业务场景，比如FLAT索引适合小数据量下的高精度查询，HNSW索引适合高维向量下的低延迟查询，需要用户结合自身对查询精度、延迟、吞吐量的需求选择适配的索引类型。索引创建的过程由平台自动完成，用户不需要手动分配资源或者监控构建进度，索引构建过程不会影响已有数据的查询和写入操作，构建完成后系统会自动切换使用新索引处理查询请求。后续如果需要调整索引类型，也可随时重新发起构建操作。
是否支持跨区域的数据同步？
该服务支持跨区域数据同步功能，属于付费增值功能，用户可在控制台配置跨区域同步规则，将一个区域的实例数据自动同步到另一个区域的实例中，同步延迟通常在秒级，可用于异地容灾或者就近服务不同区域的用户。配置同步规则后，平台会自动完成数据的增量同步，不需要用户手动进行数据导出导入操作。如果用户没有跨区域部署或者容灾的需求，不需要开通该功能，不会产生额外费用。需要注意的是，跨区域同步会产生跨区域流量费用，具体计费标准可参考官方的定价页面。
如果业务突然出现请求量峰值，系统能自动应对吗？
系统会实时监测实例的请求量变化，当检测到请求量上升时会自动扩展计算资源来应对峰值，通常情况下可以支撑数倍于日常流量的突发请求。但如果是短时间内出现数十倍以上的极端突发流量，资源调度可能存在数秒到数十秒的延迟，期间可能出现部分请求延迟升高的情况。如果业务有明确的突发流量预期，比如即将举办营销活动带来流量上涨，可提前联系平台团队预留资源，避免突发流量下的性能波动。日常的正常流量波动不需要提前报备，系统自动调度即可应对。
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