多租户通过实现跨多个应用程序或租户的高效资源利用，在向量数据库的可扩展性考虑中扮演着关键角色。在多租户架构中，单个数据库实例服务于多个用户或应用程序，从而可以在保持性能的同时分摊基础设施成本。对于向量数据库（处理像嵌入向量这样的高维数据），这种方法避免了为每个应用程序启动独立实例的开销。可扩展性通过汇集计算资源（例如，内存、CPU、GPU）并根据需求动态分配来实现。例如，在查询负载高峰期，多租户系统可以优先为高优先级租户分配资源，或通过向集群添加节点来自动进行水平扩展。这种灵活性确保数据库可以随着工作负载的增长而扩展，而无需为每个新应用程序进行手动重新配置。
资源隔离对于防止一个租户的活动降低其他租户的性能至关重要。常用的技术包括逻辑分区、配额强制执行和工作负载优先级划分。逻辑分区涉及在存储层按租户隔离数据，例如使用单独的索引或分片。配额限制资源消耗，例如限制每个租户的内存使用或查询吞吐量。工作负载优先级划分可以通过具有不同优先级级别的队列路由请求，确保延迟敏感型应用程序不会因后台任务而资源不足。此外，网络级隔离（例如，虚拟私有云）和容器化（例如，Kubernetes 命名空间）有助于隔离计算资源。对于通常依赖 GPU 加速的向量数据库，隔离可能涉及为高优先级租户分配特定的 GPU 节点或使用硬件虚拟化来划分 GPU 资源。
向量数据库中资源隔离的一个实际例子是租户特定的索引。如果两个应用程序共享同一基础设施，它们的向量嵌入可以存储在单独的索引中，确保查询只扫描相关数据。另一种方法是限制每个租户的 API 请求速率，以防止单个应用程序使系统过载。像 Kubernetes ResourceQuotas 这样的工具可以强制执行每个租户的 CPU 和内存限制，而像 Prometheus 这样的监控系统则跟踪使用模式以动态调整分配。安全措施，如基于角色的访问控制 (RBAC) 和静态数据加密，进一步隔离租户数据。通过结合这些策略，多租户向量数据库平衡了可扩展性和可预测的性能，从而实现了经济高效的基础设施共享，同时不牺牲可靠性。