Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Búsquedas de similitud semántica utilizando vectores se están volviendo cada vez más populares entre los desarrolladores de software que buscan construir búsquedas vectoriales de alto rendimiento para aplicaciones de IA o generación aumentada por recuperación (RAG) en combinación con modelos de lenguaje grandes (LLMs). Es esencial elegir una base de datos vectorial que pueda manejar bien los incrustados vectoriales.

Milvus es una base de datos vectorial de código abierto ampliamente utilizada por su escalabilidad y rendimiento en aplicaciones de nivel empresarial y es una opción popular entre los desarrolladores. Esta página proporciona una comparación exhaustiva de bases de datos vectoriales entre Pinecone, Milvus y Zilliz Cloud, un servicio Milvus completamente gestionado que ofrece características mejoradas y conveniencia.

Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

¿Qué es Milvus?
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto diseñada para búsquedas vectoriales de alto rendimiento y escalables en aplicaciones de GenAI. Está construida sobre una arquitectura distribuida y sobresale en búsquedas de similitud vectorial y manejo de consultas complejas. Desde su lanzamiento inicial en 2019, Milvus ha obtenido más de 43K estrellas en GitHub y ha sido adoptado por grandes empresas para diversos casos de uso en IA, RAG y aprendizaje automático.
¿Qué es la base de datos vectorial Pinecone? ¿Es Pinecone de código abierto?
Pinecone es un servicio de base de datos vectorial gestionada para aplicaciones de búsqueda por similitud. La base de datos vectorial Pinecone no es una base de datos vectorial de código abierto, sino una solución cerrada y completamente gestionada que ofrece una implementación propietaria optimizada para experiencias fáciles de comenzar. Fundada en 2020, Pinecone es de propiedad privada y ofrece una gama de características empresariales a través de sus planes gratuitos y de suscripción.
¿Qué es Zilliz Cloud?
Desarrollado por los creadores originales de Milvus, Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial nativo de la nube que lleva capacidades avanzadas al frente. Zilliz ha rediseñado Milvus para ofrecer una solución completamente gestionada con escalabilidad de vanguardia, rendimiento y un rico conjunto de herramientas para desarrolladores. Incluye características empresariales completas diseñadas para aliviar las complejidades operativas, simplificar los ciclos de desarrollo y proporcionar una integración perfecta con los sistemas existentes. Compatible con todas las principales plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure) y disponible en múltiples regiones (14 regiones globales), Zilliz Cloud garantiza una búsqueda vectorial eficiente y de alto rendimiento. También ofrece un plan gratuito para comenzar y una página de precios transparente para más detalles.

De un vistazo: Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud y Pinecone ofrecen enfoques únicos para la gestión de bases de datos vectoriales y la búsqueda de similitud. Mientras que Milvus es una solución de código abierto diseñada para alta escalabilidad y rendimiento, Zilliz Cloud es un servicio completamente gestionado basado en Milvus, que ofrece características empresariales adicionales y conveniencia operativa. Pinecone se distingue como un servicio gestionado nativo de la nube con una implementación propietaria optimizada para facilidad de uso y inicio rápido. Estas diferencias fundamentales influyen significativamente en sus casos de uso, métricas de rendimiento, escalabilidad, cómo abordan la búsqueda vectorial y su idoneidad para diversas necesidades empresariales. ¿Cuáles son las diferencias críticas entre Milvus, Zilliz Cloud y Pinecone?


License	Open Source Under the Apache 2.0 License	Open Source Enterprise license fully compatible with Milvus	Closed Source Operates under proprietary licensing
Infrastructure Responsibilities	Self-hosted Infrastructure operations and maintenance considerations owned between customer	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to a billion vectors with little performance degradation	Billion+ Scale Scale-out to 10 billion vectors with little performance degradation	Billion Scale with Performance Compromise Capable of scaling up over a billion vectors, albeit with increased latency and reduced QPS
Performance	Highly performant 1.5X better performance than Pinecone on QPS	Further Enhanced Performance 3X better performance on average than Pinecone on QPS and latency	Moderate Performance Sufficient for organizations without high-performance requirements
Pricing	Not Applicable User incurs hardware and hosting costs	Effectively Scaled, Usage-based Pricing Average 3x+ higher QP$ than Pinecone, and cost-effective pricing that adjusts with increased usage	Usage-based Pricing, best for small use cases Lower QP$ and can become significantly expensive, particularly in high-concurrency use cases as usage scales.


License	Open Source Under the Apache 2.0 License
Infrastructure Responsibilities	Self-hosted Infrastructure operations and maintenance considerations owned between customer
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to a billion vectors with little performance degradation
Performance	Highly performant 1.5X better performance than Pinecone on QPS
Pricing	Not Applicable User incurs hardware and hosting costs


License	Open Source Enterprise license fully compatible with Milvus
Infrastructure Responsibilities	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to 10 billion vectors with little performance degradation
Performance	Further Enhanced Performance 3X better performance on average than Pinecone on QPS and latency
Pricing	Effectively Scaled, Usage-based Pricing Average 3x+ higher QP$ than Pinecone, and cost-effective pricing that adjusts with increased usage


License	Closed Source Operates under proprietary licensing
Infrastructure Responsibilities	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion Scale with Performance Compromise Capable of scaling up over a billion vectors, albeit with increased latency and reduced QPS
Performance	Moderate Performance Sufficient for organizations without high-performance requirements
Pricing	Usage-based Pricing, best for small use cases Lower QP$ and can become significantly expensive, particularly in high-concurrency use cases as usage scales.

Gráficos de Comparación de Rendimiento de Bases de Datos Vectoriales Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Conjuntos de datos de gran tamaño probados (≥5M vectores)

Dataset1
10,000,000 vectores con 768 dimensiones
Dataset2
5,000,000 vectores con 1,536 dimensiones

Productos probados (con capacidades similares)

Milvus (16c64g-HNSW)
Milvus con 16 CPUs y 64G de RAM utilizando índice HNSW
Milvus (4c16g-disco)
Milvus con cuatro CPUs y 16G de RAM usando índice DISK_ANN
Zilliz Cloud (8cu-rendimiento)
Zilliz Cloud con ocho unidades de computación optimizadas para rendimiento
Zilliz Cloud (2cu-cap)
Zilliz Cloud con dos unidades de computación optimizadas para capacidad
Pinecone (p2.x1-8nodo)
Pinecone con un pod p2 (optimizado para rendimiento) y ocho nodos
Pinecone (s1x1-2nodo)
Pinecone con un pod s1 (optimizado para almacenamiento) y dos nodos

Las vainas de Pinecone y las unidades de cómputo de Zilliz son unidades de hardware preconfiguradas para ejecutar servicios de almacenamiento, procesamiento y búsqueda de vectores.
Para más información sobre las unidades de cómputo de Zilliz Cloud, consulta el blog de Zilliz que presenta el tipo y tamaño de CU de Zilliz Cloud.

Nota: QP$ no se aplica a Milvus porque es una base de datos vectorial de código abierto.

Conjuntos de datos de tamaño medio probados (< 5M vectores)

Dataset3
1,000,000 vectores con 768 dimensiones
Dataset4
500,000 vectores con 1,536 dimensiones

Productos probados (con capacidades similares)

Milvus (2c8g-hnsw)
Milvus con dos CPUs y 8G de RAM usando índice HNSW
Milvus (2c8g-disco)
Milvus con dos CPUs y 8G de RAM usando índice DISK_ANN
Zilliz Cloud (1cu-rendimiento)
Zilliz Cloud con una unidad de computación optimizada para rendimiento
Zilliz Cloud (1cu-cap)
Zilliz Cloud con una unidad de computación optimizada para capacidad
Piña (p2x1)
Piña con un p2 (pods optimizados para rendimiento) y un nodo
Piña (s1x1)
Piña con un pod s1 (optimizado para almacenamiento) y un nodo

Las vainas de Pinecone y las unidades de cómputo de Zilliz son unidades de hardware preconfiguradas para ejecutar servicios de almacenamiento, procesamiento y búsqueda de vectores.
Para más información sobre las unidades de cómputo de Zilliz Cloud, consulta el blog de Zilliz que introduce el tipo y tamaño de CU de Zilliz Cloud.

Resultados: QPS

1M vectors with 768 dimensions
QPS (más es mejor)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
873.371
Zilliz Cloud (1cu-cap)
392.882
Pinecone (p2.x1-8node)
365.084
Milvus (2c8g-hnsw)
274.541
Pinecone (p2.x1)
261.798
Milvus (2c8g-disk)
100.667
Pinecone (s1.x1-2node)
20.744
Pinecone (s1.x1)
18.763
500K vectors with 1536 dimensions
QPS (más es mejor)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
722.032
Pinecone (p2.x1-8node)
322.7
Zilliz Cloud (1cu-cap)
269.546
Pinecone (p2.x1)
228.4
Milvus (2c8g-hnsw)
180.276
Milvus (2c8g-disk)
37.432
Pinecone (s1.x1-2node)
16.34
Pinecone (s1.x1)
15.33

Resultados: Latency

1M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (menos es mejor)
Milvus (2c8g-hnsw)
4.9 ms
Zilliz Cloud (1cu-perf)
6.7 ms
Zilliz Cloud (1cu-cap)
6.9 ms
Milvus (2c8g-disk)
21.1 ms
Pinecone (p2.x1)
23.1 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
23.6 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
75.8 ms
Pinecone (s1.x1)
153.7 ms
500K vectors with 1536 dimensions
Serial_latency_p99 (menos es mejor)
Milvus (2c8g-hnsw)
6 ms
Zilliz Cloud (1cu-perf)
7.7 ms
Zilliz Cloud (1cu-cap)
9.8 ms
Pinecone (p2.x1)
22.2 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
26.4 ms
Milvus (2c8g-disk)
75 ms
Pinecone (s1.x1)
84.9 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
88.7 ms

Resultados: QP$

1M vectors with 768 dimensions
QP$ (más es mejor)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
19774.4 K
Zilliz Cloud (1cu-cap)
8895.5 K
Pinecone (p2.x1)
6455.3 K
Pinecone (p2.x1-8node)
1125.3 K
Pinecone (s1.x1)
694.2 K
Pinecone (s1.x1-2node)
383 K
500K vectors with 1536 dimensions
QP$ (más es mejor)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
16347.9 K
Zilliz Cloud (1cu-cap)
6102.9 K
Pinecone (p2.x1)
5631.8 K
Pinecone (p2.x1-8node)
994.6 K
Pinecone (s1.x1)
567.2 K
Pinecone (s1.x1-2node)
301.7 K

Nota: QP$ no se aplica a Milvus porque es una base de datos vectorial de código abierto.

Puntuaciones de evaluación comparativa integral por VectorDBBench

Puntuación integral para QPS (más es mejor)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

100

Zilliz Cloud (1cu-perf)

26.7105

Pinecone (p1.x1-8node)

22.8159

Zilliz Cloud (1cu-cap)

17.0989

Pinecone (p2.x1)

14.8221

Milvus (2c8g-hnsw)

14.1377

Milvus (16c64g-hnsw)

9.8874

Pinecone (p2.x1-8node)

9.517

Zilliz Cloud (2cu-cap)

8.7058

7.4264

7.1026

3.9035

3.7685

Pinecone (s1.x1-2node)

0.4037

Puntuación integral para QP$ (más es mejor)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

93.596

Zilliz Cloud (2cu-cap)

32.5932

Zilliz Cloud (1cu-perf)

12.6752

Pinecone (p2.x1-8node)

9.7006

Zilliz Cloud (1cu-cap)

8.1141

Pinecone (p2.x1)

7.3401

Pinecone (p1.x1)

4.3086

Pinecone (s1.x1-2node)

2.4646

Pinecone (s1.x1)

2.3679

Pinecone (p1.x1-8node)

1.644

Nota: Esta es una puntuación de 1-100 por VectorDBBench basada en el rendimiento de cada sistema en diferentes casos según una regla específica. Una puntuación más alta denota un mejor rendimiento.

Puntuación integral para P99 Latencia (menos es mejor)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

1.0916

Zilliz Cloud (2cu-cap)

1.0936

Milvus (16c64g-hnsw)

1.1856

Pinecone (p2.x1-8node)

2.0159

Milvus (4c16g-disk)

2.2161

Milvus (2c8g-hnsw)

3.8847

Zilliz Cloud (1cu-perf)

4.0993

Zilliz Cloud (1cu-cap)

4.2284

Pinecone (p2.x1)

5.6488

Pinecone (s1.x1-2node)

6.814

Pinecone (p1.x1)

6.9502

Milvus (2c8g-disk)

7.0889

Pinecone (p1.x1-8node)

9.2105

Pinecone (s1.x1)

11.0373

Nota: Esta es una puntuación de 1-100 por VectorDBBench basada en el rendimiento de cada sistema en diferentes casos según una regla específica. Una puntuación más baja denota un mejor rendimiento.

Inmersión profunda: Zilliz Cloud vs. Pinecone

Los desarrolladores, científicos de datos y arquitectos requieren un servicio de base de datos vectorial robusto y nativo de la nube que enfatice el rendimiento y la eficiencia operativa. Esto implica ofrecer un servicio de búsqueda y almacenamiento vectorial completamente gestionado con alta escalabilidad y rendimiento, baja carga operativa y características de seguridad de grado empresarial, todo diseñado para manejar complejas búsquedas vectoriales y tareas de aprendizaje automático.

Capacidades de Búsqueda y Gestión Vectorial


Index	AUTOINDEX Automatically determine the most suitable configurations for searches and indexes	Proprietary Index Static indexing algorithm to Pod bindings
Hybrid Search	Multi-vector + Hybrid Search Enable more precise query results by allowing hybrid sparse & dense search, multimodal search, and vector search with scalar filtering	Sparse + Dense Vector Search Offer nuanced similarity searches across sparse and dense embeddings but don’t support multimodal search


Index	AUTOINDEX Automatically determine the most suitable configurations for searches and indexes
Hybrid Search	Multi-vector + Hybrid Search Enable more precise query results by allowing hybrid sparse & dense search, multimodal search, and vector search with scalar filtering


Index	Proprietary Index Static indexing algorithm to Pod bindings
Hybrid Search	Sparse + Dense Vector Search Offer nuanced similarity searches across sparse and dense embeddings but don’t support multimodal search

Características y Rendimiento Nativos de la Nube


Separate Compute and Storage resources	Yes Enable greater scalability and cost-efficiency for various workloads by separating compute and storage resources consumed, which is important for production applications	No Resources cannot be independently adjusted to just the results that meet specific workload demands
Data Partitioning	Dynamic Segment Placement Automatically redistribute data among various nodes or segments based on real-time usage patterns, index, query load, or other metrics.	Static Data Sharding Divide data into shards based on predefined rules or keys, and these shards are distributed across different servers or clusters.


Separate Compute and Storage resources	Yes Enable greater scalability and cost-efficiency for various workloads by separating compute and storage resources consumed, which is important for production applications
Data Partitioning	Dynamic Segment Placement Automatically redistribute data among various nodes or segments based on real-time usage patterns, index, query load, or other metrics.


Separate Compute and Storage resources	No Resources cannot be independently adjusted to just the results that meet specific workload demands
Data Partitioning	Static Data Sharding Divide data into shards based on predefined rules or keys, and these shards are distributed across different servers or clusters.

Preparación para Producción Empresarial


Resiliency Guarantee	99.95% uptime SLA	99.9% uptime SLA
Monitoring	Built-in Metrics Granular native usage metrics, incl. QPS resource, query latency, and more	Integration with third-party monitoring tools available Integration with third-party monitoring systems like Prometheus and Datadog.


Resiliency Guarantee	99.95% uptime SLA
Monitoring	Built-in Metrics Granular native usage metrics, incl. QPS resource, query latency, and more


Resiliency Guarantee	99.9% uptime SLA
Monitoring	Integration with third-party monitoring tools available Integration with third-party monitoring systems like Prometheus and Datadog.

Seguridad y Confianza


Authorization	RBAC 2 organizational roles, 2 project roles, and 4 built-in cluster roles available for granular permission controls	RBAC 2 organizational roles available for permission controls
Private Connection	Support Private Link Enhance data security and network performance	Support Private Link for Dedicated Enterprise Cluster ONLY Come with a high minimum commitment and special setup
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SoC 2 Type II, ISO27001, GDPR-ready & HIPPA-ready	SOC 2 Type II, GDPR-ready & HIPPA Compliant
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support	24/7/365 dedicated support


Authorization	RBAC 2 organizational roles, 2 project roles, and 4 built-in cluster roles available for granular permission controls
Private Connection	Support Private Link Enhance data security and network performance
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SoC 2 Type II, ISO27001, GDPR-ready & HIPPA-ready
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support


Authorization	RBAC 2 organizational roles available for permission controls
Private Connection	Support Private Link for Dedicated Enterprise Cluster ONLY Come with a high minimum commitment and special setup
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SOC 2 Type II, GDPR-ready & HIPPA Compliant
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support

Flexibilidad de Despliegue


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	Yes Option to bring company data to your own cloud (BYOC) and manage the data stored in the customer’s VPC	No Only fully managed service is available


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	Yes Option to bring company data to your own cloud (BYOC) and manage the data stored in the customer’s VPC


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	No Only fully managed service is available

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