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Compramos el producto Enclave, que era realmente adecuado para nosotros porque nos permitía ejecutar los hosts en nuestra propia cuenta de Google Cloud (a nuestro precio con Google), y por lo tanto no requería que transfiriéramos ningún dato, lo cual estaba bien alineado con nuestra postura de seguridad. Proporcionaba servicios de implementación y observabilidad de bajo impacto que nos faltaban y nos ayudó a arrancar rápidamente y con una inversión mínima.
El backend de búsqueda Vespa en sí mismo proporcionó una buena coincidencia con nuestros requisitos de búsqueda híbrida en tiempo casi real, combinando la búsqueda de incrustaciones de vecinos más cercanos con filtros de atributos, de manera distribuida y altamente escalable. Nuestra instalación objetivo comprendía más de 12 TB de memoria en 24 hosts y contenía O(1B) incrustaciones vectoriales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Vespa, en un despliegue escalable, presenta una arquitectura bastante compleja con muchos ajustes y detalles. Tomó varios meses familiarizarse con ellos. El consultor de Vespa fue muy instrumental en esto. Alimentar a Vespa desde BigQuery fue más difícil de lo esperado. Las extensiones nativas solo se pueden escribir en Java, lo cual, sin una cadena de herramientas Java nativa en nuestra empresa, resultó demasiado desafiante para seguir adelante. La documentación es extensa pero podría estar mejor organizada y tener más ejemplos contextuales en algunos lugares. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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