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向量数据库 Milvus 版

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产品简介
产品规格
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产品规格
本文介绍向量数据库 Milvus 版 Dedicated 版实例的规格信息,以帮助您在创建 Dedicated 版实例时选择合适的实例规格。
实例版本
向量数据库 Milvus 版目前支持 Milvus 2.5 和 2.6 引擎版本。
实例规格
Dedicated 版实例实例由服务节点、索引节点和计算节点组成。
  • 服务节点
  • 服务节点包含元数据服务,Proxy 和 Data Node 三种类型,各类型服务节点支持的规格如下表所示。
  • 节点类型
    vCPU
    Memory
    元数据服务
    2 核
    4 GiB
    2 核
    8 GiB
    2 核
    16 GiB
    4 核
    8 GiB
    4 核
    16 GiB
    4 核
    32 GiB
    8 核
    16 GiB
    8 核
    32 GiB
    8 核
    64 GiB
    Proxy
    2 核
    4 GiB
    2 核
    8 GiB
    2 核
    16 GiB
    4 核
    8 GiB
    4 核
    16 GiB
    4 核
    32 GiB
    8 核
    16 GiB
    8 核
    32 GiB
    8 核
    64 GiB
    16 核
    32 GiB
    16 核
    64 GiB
    16 核
    128 GiB
    Data Node
    2 核
    4 GiB
    2 核
    8 GiB
    2 核
    16 GiB
    4 核
    8 GiB
    4 核
    16 GiB
    4 核
    32 GiB
    8 核
    16 GiB
    8 核
    32 GiB
    8 核
    64 GiB
    16 核
    32 GiB
    16 核
    64 GiB
    16 核
    128 GiB
  • 索引节点和计算节点
  • 目前向量数据库 Milvus 版为索引节点和计算节点提供容量型和性能型规格。
  • 容量型的索引类型为 DiskANN 和 HNSW,用于向量规模超大、以内存为主要瓶颈的场景。适合在保证较高召回率的前提下,以可接受的毫秒级延迟支撑海量向量检索。对于向量数量巨大、更新频率低、以内存成本敏感的应用,可以选择容量型节点,例如搜索引擎底库、广告与推荐召回层、知识库与文档级 RAG、海量图片、视频相似度检索等场景。
  • 性能型采用的索引类型为 HNSW,用于查询 QPS(Query Per Second)高、查询延迟低的场景。对于高并发、大流量及低延迟场景,可以选择性能型节点,例如搜索、推荐系统、生成型 AI 以及对话机器人等应用。
  • CU 类型
    vCPU
    Memory
    容量型
    4 核
    8 GiB
    4 核
    16 GiB
    4 核
    32 GiB
    8 核
    16 GiB
    8 核
    32 GiB
    8 核
    64 GiB
    16 核
    32 GiB
    16 核
    64 GiB
    16 核
    128 GiB
    32 核
    64 GiB
    32 核
    128 GiB
    32 核
    256 GiB
    性能型
    4 核
    8 GiB
    4 核
    16 GiB
    4 核
    32 GiB
    8 核
    16 GiB
    8 核
    32 GiB
    8 核
    64 GiB
    16 核
    32 GiB
    16 核
    64 GiB
    16 核
    128 GiB
    32 核
    64 GiB
    32 核
    128 GiB
    32 核
    256 GiB
存储规格
创建实例时,系统将会自动在对象存储 TOS(Torch Object Storage)为实例创建一个桶用于存储数据,根据实际的存储空间使用量按小时计费。
最近更新时间:2026.04.20 16:23:45
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