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基于 Amazon EKS 采用 KubeBlocks 轻松拉起向量数据库 Qdrant
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原文中文，约10800字，阅读约需26分钟。
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内容提要
生成式人工智能（Generative AI）的热潮推动了向量数据库市场的发展。KubeBlocks是一个基于k8s的向量数据库管理工具，支持在Amazon EKS上部署。本文介绍了KubeBlocks的架构和使用方法，并以Qdrant向量数据库为例进行了演示。
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关键要点
- 生成式人工智能推动了向量数据库市场的发展。
- KubeBlocks是基于k8s的向量数据库管理工具，支持在Amazon EKS上部署。
- 到2025年，超过80%的业务数据将呈现非结构化形式，处理这些数据面临挑战。
- 向量数据库的核心功能是快速存储、索引和搜索嵌入向量。
- 嵌入向量是由浮点数构成的向量表征，表示数据的相关性。
- 向量数据库管理复杂，面临数据安全、高可用等问题。
- KubeBlocks通过统一抽象和声明式API简化了有状态服务的管理。
- EKS是AWS提供的托管式k8s服务，支持高可用和弹性扩展。
- KubeBlocks支持快速部署和管理向量数据库Qdrant，降低了开发者的负担。
- KubeBlocks引入ReplicatedStateMachine，解决有状态应用的管理挑战。
- Qdrant是开源向量数据库，支持快速的向量相似性搜索和高性能的向量索引。
- KubeBlocks通过ClusterDefinition和ClusterVersion简化数据库的生命周期管理。
- 用户可以通过命令行工具kbcli在Amazon EKS上创建和管理Kubernetes集群。
- KubeBlocks支持集群的垂直和水平扩容，满足业务需求。
- 用户可以通过KubeBlocks Cloud在网页上管理数据库。
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