ScyllaDB מביאה חיפוש וקטורי בקנה מידה גדול לבינה מלאכותית בזמן אמת
החיפוש הווקטורי המובנה של ScyllaDB יכול להתמודד עם מערכי נתונים של מיליארד וקטורים עם זמן שיהוי קצר לאחוזון ה-99 ברמה של עד 1.7 אלפיות השנייה ותפוקה של עד 252,000 QPS
סאניווייל, קליפורניה, Jan. 20, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) --
ScyllaDB הכריזה על הזמינות הכללית של החיפוש הווקטורי החדש שלה. חיפוש וקטורי זה, המציג רמת ביצועים גבוהה, תומך במודלים הגדולים ביותר בתעשייה עם עלות בעלות כוללת נמוכה.
מערכת ScyllaDB משמשת בדרך כלל לעומסי עבודה של בינה מלאכותית בזמן אמת, כגון לימוד מכונה רגיש לזמן שיהוי, ניתוח חיזויי וגילוי הונאות. היא זוכה לאימון מצד חברות צומחות במהירות כמו Tripadvisor, ShareChat ו-Freshworks להעצמת מאגרי תכונות בקנה מידה גדול שרגישים לזמן שיהוי. כאשר לקוחות ScyllaDB החלו לאמץ חיפוש וקטורי, רבים מהם מצאו שבסיסי נתונים וקטוריים עצמאיים מורכבים ויקרים מדי בעת שימוש בקנה מידה גדול. בתגובה, ScyllaDB הוסיפה את Vector Search לפתרון ScyllaDB Cloud שלה.
החיפוש הווקטורי של ScyllaDB בנוי על ארכיטקטורת 'שבר-לליבה' (Shard-per-Core) של ScyllaDB עם הרחבה מבוססת Rust הממנפת את USearch, ספריית חיפוש בשיטת חיפוש-שכן-קרוב-מקורב (ANN). הארכיטקטורה מפרידה בין האחריות לאחסון לליצירת האינדקס תוך שמירה על מערכת אחודה מנקודת מבטו של המשתמש.
- צמתי ScyllaDB מאחסנים גם את התכונות המובנות וגם את הטמעת הווקטורים באותה טבלה מבוזרת.
- שירות Vector Store הייעודי צורך עדכונים מ-ScyllaDB באמצעות Change Data Capture (CDC) ובונה אינדקסים של ANN בזיכרון.
-
שאילתות מונפקות לבסיס הנתונים, ולאחר מכן מנותבות באופן פנימי למאגר הווקטורים.
עיצוב זה מאפשר לכל שכבה לבצע התאמות באופן עצמאי, תוך מיטוב למאפייני עומס העבודה שלה, ומבטל הפרעות בין משאבים.
השילוב של ארכיטקטורת 'שבר-לליבה' המותאמת לחומרה של ScyllaDB עבור שאילתות הפעלה/כיבוי בקצב פעולות גבוה, והטמעת ++C של USearch עם שיפורי ביצועים פי 10 לעומת FAISS, מהווה התאמה מושלמת לעומסי עבודה עצומים של בינה מלאכותית בזמן אמת. יחד, זה מאפשר זמן לאסימון ראשון המוביל בתעשייה.
במבחנים אחרונים של מיליארד וקטורים, החיפוש הווקטורי של ScyllaDB השיג זמן שיהוי קצר לאחוזון ה-99 של פחות מ-2 אלפיות-השנייה עם עד כ-250,000 שאילתות לשנייה בעומסי עבודה גדולים של חיפוש זהות בין נתונים. בדיקות אלו בוצעו עם מערך הנתונים yandex-deep 1b הזמין באופן ציבורי, המכיל מיליארד וקטורים, ובהגדרת הצמתים 3 + 3 שמשקפת פריסות ייצור מציאותיות.
"ScyllaDB תומכת בפריסות חיפוש וקטורים הניתנות להרחבה ביותר במהירות אדירה", אמר דור לאור (Dor Laor), מייסד שותף ומנכ"ל ScyllaDB. "בהתבסס על מדדי ביצועים זמינים לציבור, ScyllaDB מדגימה כיום את ביצועי חיפוש הווקטורים המהירים ביותר בקנה מידה של מיליארד וקטורים. היא גם מציעה עלות כוללת מצוינת בכל גדלי המודל. משמעות הדבר היא שצוותים יכולים לתמוך ולהרחיב את עומסי העבודה הגדולים ביותר שלהם בתחום ההסקה של בינה מלאכותית ללא פשרות מסורתיות של ביצועים-עלות."
אודות ScyllaDB
ScyllaDB הוא בסיס נתונים מיוחד לעומסי עבודה הדורשים ביצועים צפויים בקנה מידה גדול. הוא מאומץ על ידי ארגונים הדורשים השהייה נמוכה במיוחד, אפילו במיליוני תכונות או פעולות לשנייה, מיליארדי הטמעות או פטה-בייט של אחסון. ארכיטקטורת ה-shard-per-core של ScyllaDB מנצלת את מלוא העוצמה של תשתית מודרנית, ומתורגמת לפחות צמתים, פחות ניהול ועלויות נמוכות יותר. למעלה מ-400 חברות כמו Disney+, Discord, Tripadvisor, Expedia, Zillow, סטארבקס ו-Comcast משתמשות ב-ScyllaDB עבור אתגרי מסד הנתונים הקשים ביותר שלהן. למידע נוסף: https://www.scylladb.com/.
למידע נוסף – מדיה
Wayne Ariolawayne.ariola@scylladb.com
Legal Disclaimer:
EIN Presswire provides this news content "as is" without warranty of any kind. We do not accept any responsibility or liability for the accuracy, content, images, videos, licenses, completeness, legality, or reliability of the information contained in this article. If you have any complaints or copyright issues related to this article, kindly contact the author above.
