Zilliz Cloud 定价

了解 Zilliz Cloud 定价策略，自助估算价格，挑选适合您的解决方案

对比版本特性

部署
环境	Shared	Shared	Dedicated
CU 类型
性能型 CU专为追求高吞吐量、低延时的场景设计。以 768 维向量为基准估计，可支持 150 万个向量。
容量型 CU专为需要存储大量数据的场景设计。以 768 维向量为基准估计，可支持 500 万个向量。
云服务提供商	阿里云	阿里云	阿里云、腾讯云、亚马逊云科技
灵活可扩展零停机为集群进行扩缩容。		自动扩缩	自助式一键扩缩 256 CU 或以上
服务可用性 SLA 保障生产环境服务可用性。			99.95%

高可用
可用区		单个	多个
跨云、跨地域容灾 Zilliz Cloud 自动将数据分布在多个云服务提供商和地域之间，采用分布式技术确保所有副本数据一致，在面对故障时会快速切换至其他副本。			即将上线

数据安全与合规
OAuth 2.0
SSO 简化用户认证流程。			公测版
MFA
审计系统
API 密钥管理
数据传输加密和静态加密
备份与恢复
IP 地址访问控制
VPC 私网连接（Private Link）在您的 VPC 和 Zilliz Cloud VPC 间建立私网连接。
ISO/ICE 27001、GDPR、HIPPA 合规与安全认证

资源监控及告警
基础监控指标与监控面板包含性能、存储、用量、数据统计等监控指标。
集成第三方监控系统和 API 提供定制化监控集成 API（如 Prometheus、Datadog等）。			即将上线
告警提供针对资源利用率、性能、操作失败率、账单的告警。

组织和成员管理
组织层级管理组织设置与用户管理。
项目层级管理多项目管理，项目成员管理。	支持单个项目和基础的项目用户管理	支持多个项目和项目用户管理	支持多个项目和项目用户管理
组织和项目层级 RBAC 在组织和项目层级提供基于角色的权限访问控制（RBAC）。
数据层 RBAC 数据层面的 RBAC 能够精准控制 Collection、Partition 层面的资源访问权限以及特定操作权限，有效保障数据安全。

数据管理
跨版本数据迁移			支持从 Serverless 集群迁移
从外部数据源迁移轻松将数据从 Milvus、Elastic Search、MongoDB、Redis、Weaviate、Qdrant、Chroma 等外部数据源迁移至 Zilliz Cloud。
高速数据传输支持从阿里云 OSS 等对象储存服务快速导入数据。
回收站删除的 Collection 将被移至回收站并保留 30 天。支持恢复删除数据。

Pipelines
Data source connectors 支持批式和流式导入数据。
Ingestion pipelines Ingestion pipeline 能够将非结构化数据转换为可搜索的 Embedding 向量，一站式完成文档解析、切片、Embedding、加载、索引等任务。
Search pipelines Search pipeline 能够搜索相似文本和图像数据，并支持高级检索功能，如稀疏和稠密向量搜索、多阶段召回及重排（Reranking）。

一站式 API 服务涵盖数据导入、向量化、检索和重排（Rerank）等多种功能，助力构建高效的搜索应用。Pipelines 提供丰富的开源及第三方模型，支持文件、文本、图像等多种数据类型，为您免去维护复杂检索服务的麻烦。灵活的定价方案，可按需付费。

估算成本

使用价格计算器估算您的使用成本。

百万

价格计算器仅考虑向量规模。如需考虑标量字段（如整数、字符串、JSON 等）对价格的影响，请点击“+添加标量”按钮并提供相关信息。

更多 CU 规格梯度详情，请阅读文档。

总价

¥/月

注意：价格计算器显示的价格仅为估算结果，实际价格可能会因多种因素（如：您的服务实际使用情况）而有所变化。

常见问题

什么是计算单元（Compute Unit, CU）?
计算单元（CU）是指用于提供向量检索、分析服务的一组硬件资源。可以将 CU 视为一个物理查询节点。
什么是 vCU？
vCU 是用于衡量读取（如 search、query）和写入操作（如 insert、upsert、delete）所消耗资源的基本单位。读取和写入操作基于 vCU 用量会有所不同。
我应该选择哪种 CU 类型？
如果您的应用需要低延迟和高吞吐量，建议选择性能型 CU。
如果您需要存储大量数据，但对吞吐量和延迟的要求较低，我们建议您选择容量型 CU。
我的数据需要使用多少 CU？
性能型 CU：以 768 维向量为基准估计，可支持 150 万个向量（不包含标量字段）。
容量型 CU：以 768 维向量为基准估计，可支持 500 万个向量（不包含标量字段）。

以上数据针对仅包含主键的向量数据。如果您的数据中含有其他标量字段，如 ID 或 label，可能需要使用更多 CU。我们建议进行测试以准确评估数据实际需要使用的 CU 规格。
如何获取技术支持？
如需获取技术支持，请通过 https://support.zilliz.com.cn/hc/zh-cn 提交工单。