云原生解决方案通过结合分布式架构、自动化扩缩容和专用索引策略来管理大型索引。这些系统通常将数据分割成更小、更易管理的块，称为分片，这些分片分布在多个服务器或节点上。这种方法允许查询和更新的并行处理，从而提高了性能和可伸缩性。例如，一个向量数据库可能将十亿个向量数据集分成 10 个分片，每个分片由一个独立的节点处理。负载均衡确保查询均匀分布，而复制增加了冗余以防止数据丢失。层次化可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件 (IVF) 结构等索引技术优化了搜索效率，云服务提供商通常根据工作负载模式自动调整这些参数。
Zilliz Cloud 与许多托管向量数据库服务一样，会随着数据增长自动处理分片。当向量数量超过预设阈值（例如，每个分片数百万条条目）时，系统会在无人干预的情况下动态地将集合分割成新的分片。例如，如果用户摄入 5 亿个向量，Zilliz 可能会创建 50 个分片，每个分片包含 1000 万个向量，并将它们分布在可用的计算节点上。当添加或删除节点时，该服务还会管理分片重新平衡，确保资源利用均匀。在幕后，这依赖于分布式协调层（例如 etcd 或 Kubernetes）来跟踪分片位置，并依赖查询路由器将请求路由到正确的分片。开发者通过统一的 API 进行交互，这些底层实现细节是抽象的。
这种自动化简化了操作，但需要仔细配置。例如，选择正确的分片键（如向量 ID 的哈希值）可以确保数据均匀分布，而错误配置可能导致“热点”分片，从而降低性能。Zilliz Cloud 很可能利用工作负载遥测数据来调整分片大小和索引类型——根据查询延迟要求在平面索引和近似最近邻 (ANN) 索引之间切换。开发者仍然需要监控查询吞吐量和内存使用等指标，但托管服务会处理常规的扩缩容任务。这种方法让团队能够专注于应用程序逻辑，而不是基础设施调优，尽管了解这些机制有助于针对推荐系统或语义搜索等特定用例优化成本和性能。