Zilliz Cloud vs Vald: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Zilliz Cloud y Vald, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensión, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Zilliz Cloud y Vald son bases de datos vectoriales diseñadas específicamente. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Zilliz Cloud: descripción general y tecnología principal
Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial totalmente gestionado construido sobre el motor de código abierto Milvus. Ayuda a los desarrolladores y organizaciones a gestionar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, administrando y buscando embeddings vectoriales de manera eficiente. Se encarga de la infraestructura por ti, para que puedas centrarte en crear funciones de IA en lugar de gestionar bases de datos.
Una de las principales ventajas de Zilliz Cloud es la optimización automática del rendimiento. El sistema cuenta con tecnología AutoIndex, que elegirá el mejor método de indexación para tus datos y caso de uso. Así no tienes que dedicar tiempo a ajustar parámetros ni a comparar diferentes tipos de índices. La plataforma también utiliza IVF (Inverted File) y técnicas basadas en grafos para acelerar la búsqueda de similitud en grandes conjuntos de datos.
La plataforma cuenta con funciones empresariales. Puedes desplegar tus bases de datos vectoriales en AWS, Azure o Google Cloud, con opciones para usar el servicio totalmente gestionado de Zilliz o traer tu propia cuenta en la nube (BYOC). Para las organizaciones que manejan datos sensibles, Zilliz Cloud cuenta con controles de seguridad como cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento. El sistema también admite diferentes niveles de consistencia para que puedas equilibrar entre actualizaciones rápidas y una sólida consistencia de datos según tus necesidades.
La gestión de costes es otro aspecto importante de Zilliz Cloud. La plataforma utiliza almacenamiento por niveles para mover automáticamente los datos a los que se accede con menos frecuencia a opciones de almacenamiento más económicas, de modo que puedes reducir costes sin afectar al rendimiento. También puedes elegir recursos de cómputo que se ajusten a tu carga de trabajo; por ejemplo, usar instancias más potentes para tareas de procesamiento intensivo y otras más ligeras para consultas simples. Esta flexibilidad te ayuda a optimizar tu gasto mientras mantienes un buen rendimiento.
Para aplicaciones de IA que necesitan buscar distintos tipos de datos juntos, Zilliz Cloud admite búsqueda híbrida. Puedes buscar en embeddings de texto, vectores de imagen y otros tipos de datos en una sola consulta. La plataforma también admite varias métricas de similitud como Coseno, Euclidiana y Producto Interno, por lo que es adecuada para distintos modelos de machine learning y casos de uso. A medida que tus datos crecen, el sistema puede escalar horizontalmente añadiendo más recursos automáticamente para que puedas mantener un buen rendimiento incluso bajo una carga de trabajo intensa.
Vald: Descripción general y tecnología principal
Vald es una herramienta potente para buscar en enormes cantidades de datos vectoriales muy rápido. Está diseñada para manejar miles de millones de vectores y puede crecer fácilmente a medida que tus necesidades aumentan. Lo interesante de Vald es que utiliza un algoritmo súper rápido llamado NGT para encontrar vectores similares.
Una de las mejores características de Vald es cómo maneja la indexación. Normalmente, cuando estás construyendo un índice, todo tiene que detenerse. Pero Vald es inteligente: distribuye el índice entre diferentes máquinas, por lo que las búsquedas pueden seguir ocurriendo incluso mientras el índice se actualiza. Además, Vald realiza automáticamente copias de seguridad de los datos de tu índice, así que no tienes que preocuparte por perderlo todo si algo sale mal.
Vald es excelente para adaptarse a diferentes configuraciones. Puedes personalizar cómo entran y salen los datos, haciendo que funcione bien con gRPC. También está diseñado para ejecutarse sin problemas en la nube, por lo que puedes añadir fácilmente más potencia de cómputo o memoria cuando lo necesites. Vald distribuye tus datos entre varias máquinas, lo que le ayuda a manejar enormes cantidades de información.
Otro truco interesante que tiene Vald es la replicación de índices. Almacena copias de cada índice en diferentes máquinas. Esto significa que si una máquina tiene un problema, tus búsquedas aún pueden funcionar bien. Vald equilibra automáticamente estas copias, por lo que no tienes que preocuparte por ello. Todo esto convierte a Vald en una opción sólida para desarrolladores que necesitan buscar en enormes cantidades de datos vectoriales de forma rápida y fiable.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Zilliz Cloud: Basado en el motor Milvus, Zilliz Cloud utiliza IVF y algoritmos basados en grafos para buscar en grandes conjuntos de datos. AutoIndex selecciona la mejor estrategia de indexación para tus datos y caso de uso, por lo que no tienes que ajustar parámetros manualmente. Esto es útil para aplicaciones diversas, ya que no necesitas hacer ajustes finos.
Vald: Vald utiliza el algoritmo NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), conocido por su búsqueda de vecinos más cercanos rápida y precisa. Puede seguir atendiendo consultas de búsqueda mientras actualiza índices, por lo que hay un tiempo de inactividad mínimo y un rendimiento constante. Esta indexación dinámica es una gran ventaja para aplicaciones en tiempo real.
Manejo de datos
Zilliz Cloud: Admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados; Zilliz Cloud realiza búsqueda híbrida, puedes consultar varios tipos de datos como embeddings de texto, imagen y video. Esto es perfecto para aplicaciones de IA que requieren búsqueda multimodal.
Vald: También maneja grandes conjuntos de datos no estructurados, pero se centra más en la búsqueda vectorial que en integrar múltiples tipos de datos en una sola consulta. Su personalización de entrada y salida de datos lo hace versátil, pero menos híbrido que Zilliz Cloud.
Escalabilidad y rendimiento
Zilliz Cloud: Escalado horizontal añadiendo recursos a medida que los datos crecen. El diseño cloud-native garantiza un escalado fluido en AWS, Azure o Google Cloud. La optimización automática del rendimiento y el almacenamiento por niveles para la eficiencia de costes son perfectos para conjuntos de datos en crecimiento.
Vald: Vald también escala distribuyendo datos e índices entre múltiples máquinas. Cuenta con mecanismos de replicación y balanceo de carga para alto tráfico. Pero en algunos casos puede requerirse intervención manual para ajustar el escalado.
Flexibilidad y personalización
Zilliz Cloud: Múltiples opciones de despliegue, servicio totalmente gestionado o BYOC (Bring Your Own Cloud). La búsqueda híbrida y el soporte para múltiples métricas de similitud (p. ej., Coseno, Euclidiana, Producto interno) lo hacen flexible para varios modelos de ML.
Vald: Diseñado para una alta configurabilidad, Vald se puede integrar con gRPC y tiene pipelines personalizados para el procesamiento de datos. Aunque es flexible en arquitectura, está más enfocado en la personalización a nivel de infraestructura que en el soporte de funciones de extremo a extremo.
Integración y ecosistema
Zilliz Cloud: Como plataforma basada en Milvus, se integra con frameworks de machine learning como LangChain, LlamaIndex y DsPy. También admite APIs RESTful para una compatibilidad más amplia con aplicaciones.
Vald: Enfocado en cloud-native, Vald está centrado en Kubernetes y encaja en flujos de trabajo DevOps modernos. Compatible con entornos en contenedores y plataformas en la nube, lo que lo hace una buena opción para sistemas distribuidos.
Facilidad de uso
Zilliz Cloud: Interfaz amigable para desarrolladores con buena documentación, fácil de configurar y mantener. Totalmente gestionado, por lo que puedes concentrarte en crear funciones.
Vald: Potente, pero tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, ya que se centra en la personalización y el control a nivel de infraestructura. Bueno para desarrolladores que se sienten cómodos con Kubernetes y la gestión de sistemas distribuidos.
Costo
Zilliz Cloud: Modelo de almacenamiento por niveles que mueve los datos a los que se accede con poca frecuencia a almacenamiento de menor costo, optimizando el costo general. Opciones de cómputo flexibles para que puedas alinear el gasto con la carga de trabajo.
Vald: Open source, por lo que puede reducir el costo inicial, pero puede requerir una inversión significativa en configuración y mantenimiento de infraestructura. La contrapartida es la sobrecarga operativa frente a la flexibilidad a largo plazo.
Seguridad
Zilliz Cloud: Seguridad de nivel empresarial, cifrado, control de acceso basado en roles, herramientas de cumplimiento. Admite niveles de consistencia para equilibrar la velocidad de actualización y la fiabilidad de los datos.
Vald: Replicación de índices para tolerancia a fallos, pero sin funciones de seguridad de nivel empresarial integradas. Los desarrolladores deben implementar medidas de seguridad adicionales para proteger los datos.
Cuándo usar Zilliz Cloud
Zilliz Cloud es para organizaciones y desarrolladores que necesitan gestionar grandes aplicaciones de IA con operaciones mínimas. El servicio totalmente gestionado significa que no hay infraestructura que gestionar, por lo que puedes concentrarte en crear y escalar funciones impulsadas por búsqueda vectorial. Casos de uso como la búsqueda híbrida entre diferentes tipos de datos (texto, imágenes, video), aplicaciones que necesitan funciones de seguridad sólidas y escenarios que requieren soluciones de almacenamiento por niveles rentables encajan bien con Zilliz Cloud. Es bueno para proyectos en los que la configuración rápida, la escalabilidad y la optimización del rendimiento son importantes.
Cuándo usar Vald
Vald es para desarrolladores que desean una solución de búsqueda vectorial altamente personalizable y nativa de Kubernetes. La indexación dinámica lo hace una buena opción para aplicaciones en tiempo real que necesitan actualizaciones continuas de datos sin tiempo de inactividad. Los proyectos con necesidades de infraestructura complejas, como sistemas distribuidos que requieren control granular sobre los pipelines de datos, pueden aprovechar la flexibilidad de Vald y sus muchas opciones de integración. Si quieres crear un sistema de búsqueda vectorial personalizado que se integre profundamente en tu flujo de trabajo DevOps, Vald tiene las herramientas y la flexibilidad.
Resumen
Zilliz Cloud es bueno por su facilidad de uso, búsqueda híbrida y seguridad de nivel empresarial para grandes aplicaciones de IA. Vald es bueno para indexación en tiempo real y personalización nativa de Kubernetes, especialmente para desarrolladores que se sienten cómodos gestionando sistemas distribuidos. En última instancia, depende de tu caso de uso, diversidad de datos, necesidades operativas y nivel de control. Evalúa estos aspectos y sabrás cuál es para ti.
Lee esto para obtener una visión general de Zilliz Cloud y Vald, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes para la búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
VectorDBBench está escrito en Python y licenciado bajo la licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento con tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las principales bases de datos vectoriales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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