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DataStax lanza soporte de datos vectoriales multirregional

Para Astra DB Vector

[15/03/2024] DataStax ha anunciado la compatibilidad con datos vectoriales multirregionales en DataStax Astra DB. Según lo señalado en el comunicado de prensa, con el lanzamiento del soporte multirregional, los usuarios pueden colocar sus datos relevantes en la ubicación correcta para maximizar la capacidad de respuesta y, al mismo tiempo, ofrecer una alta disponibilidad para su aplicación GenAI.

"El vector multirregional para crear aplicaciones GenAI cambia las reglas del juego", sostuvo Rahul Singh, CEO de Anant Corp. "Con las capacidades de búsqueda vectorial de Astra DB replicadas en todas las regiones, hemos entrado en una era de disponibilidad y rendimiento de datos mejorados. Al atender a usuarios de regiones cercanas, mejoramos el rendimiento y elevamos las experiencias de los usuarios. No es solo una característica; Es esencial para garantizar una alta disponibilidad, mejorar el rendimiento y agilizar las operaciones, que son fundamentales para nuestro éxito".

Con capacidades multirregionales, agregó el ejecutivo, las organizaciones pueden colocar sus datos relevantes en el lugar correcto para reducir drásticamente la latencia, aumentar la capacidad de respuesta de las aplicaciones, y garantizar una sólida continuidad de las operaciones. Los desarrolladores que crean aplicaciones GenAI con Astra DB pueden servir datos más cerca de los usuarios finales y minimizar la latencia, lo que conduce a un mayor rendimiento y, en última instancia, a una mayor relevancia.

"La multirregión es otro paso para proporcionar todos los datos, integraciones y herramientas necesarias para poner las aplicaciones de GenAI en un camino rápido hacia la producción", anotó, por su parte, Ed Anuff, director de productos de DataStax. "Sabemos que las organizaciones van a requerir alta relevancia, baja latencia y escala global para sus aplicaciones. Nuestras capacidades vectoriales multirregionales ofrecen una alta disponibilidad de datos, reducen la latencia y facilitan la puesta en escena y la replicación de producción sin problemas para ofrecer respuestas altamente relevantes, lo que permite a nuestros clientes ofrecer las mejores experiencias de usuario posibles impulsadas por RAG".

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