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Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Recherche de similarité sémantique utilisant des vecteurs devient de plus en plus populaire parmi les développeurs de logiciels cherchant à construire des recherches vectorielles performantes pour des applications IA ou de génération augmentée par récupération (RAG) en combinaison avec des modèles de langage volumineux (LLMs). Il est essentiel de choisir une base de données vectorielle qui peut bien gérer les intégrations vectorielles.

Milvus est une base de données vectorielle open-source largement utilisée pour la scalabilité et la performance dans les applications de niveau entreprise et est une option populaire parmi les développeurs. Cette page fournit une comparaison complète des bases de données vectorielles entre Pinecone, Milvus, et Zilliz Cloud, un service Milvus entièrement géré offrant des fonctionnalités améliorées et une grande commodité.

Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

  • Qu'est-ce que Milvus ?

    Milvus est une base de données vectorielle open-source conçue pour une recherche vectorielle haute performance et évolutive dans les applications GenAI. Elle est construite sur une architecture distribuée et excelle dans les recherches de similarité vectorielle et la gestion de requêtes complexes. Depuis sa sortie initiale en 2019, Milvus a obtenu plus de 46K étoiles GitHub et a été adopté par de grandes entreprises pour divers cas d'utilisation d'IA, RAG, et d'apprentissage automatique.

  • Qu'est-ce que la base de données vectorielle Pinecone ? Pinecone est-il open source ?

    Pinecone est un service de base de données vectorielle géré pour les applications de recherche de similarité. La base de données vectorielle Pinecone n'est pas une base de données vectorielle open-source mais une solution fermée, entièrement gérée qui offre une implémentation propriétaire optimisée pour une expérience facile à démarrer. Fondé en 2020, Pinecone est détenu en privé et fournit une gamme de fonctionnalités d'entreprise à travers ses plans gratuits et abonnés.

  • Qu'est-ce que Zilliz Cloud ?

    Développé par les créateurs originaux de Milvus, Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle cloud-native qui met en avant des capacités avancées. Zilliz a ré-ingéniéré Milvus pour offrir une solution entièrement gérée avec une scalabilité de pointe, des performances, et un riche ensemble d'outils pour développeurs. Il inclut des fonctionnalités d'entreprise complètes conçues pour réduire les complexités opérationnelles, rationaliser les cycles de développement, et fournir une intégration transparente avec les systèmes existants. Supporté sur toutes les principales plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) et disponible dans plusieurs régions (14 régions globales), Zilliz Cloud assure une recherche vectorielle efficace et haute performance. Il offre également un plan gratuit pour commencer et une page de tarification transparente pour plus de détails.

En un coup d'œil: Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud, et Pinecone offrent chacun des approches uniques à la gestion des bases de données vectorielles et à la recherche de similarité. Alors que Milvus est une solution open-source conçue pour une haute scalabilité et performance, Zilliz Cloud est un service entièrement géré construit sur Milvus, offrant des fonctionnalités d'entreprise supplémentaires et une commodité opérationnelle. Pinecone se distingue comme un service cloud-native, géré avec une implémentation propriétaire optimisée pour la facilité d'utilisation et un démarrage rapide. Ces différences fondamentales influencent significativement leurs cas d'utilisation, métriques de performance, scalabilité, comment ils abordent la recherche vectorielle, et leur adéquation à divers besoins d'entreprise. Quelles sont les différences critiques entre Milvus, Zilliz Cloud, et Pinecone ?

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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.

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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

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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

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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.

Tableaux de comparaison de performance des bases de données vectorielles Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Jeux de données de grande taille testés (≥5M vecteurs)

  • Dataset1

    10,000,000 vecteurs avec 768 dimensions

  • Dataset2

    5,000,000 vecteurs avec 1,536 dimensions

Produits testés (avec des capacités similaires)

  • milvus cloud

    Milvus (16c64g-HNSW)

    Milvus avec 16 CPU et 64G de RAM utilisant l'index HNSW

    Milvus (4c16g-disk)

    Milvus avec quatre CPU et 16G de RAM utilisant l'index DISK_ANN

  • zilliz cloud

    Zilliz Cloud (8cu-perf)

    Zilliz Cloud avec huit unités de calcul optimisées pour la performance

    Zilliz Cloud (2cu-cap)

    Zilliz Cloud avec deux unités de calcul optimisées pour la capacité

  • pinecone cloud

    Pinecone (p2.x1-8node)

    Pinecone avec un pod p2 (optimisé pour la performance) et huit nœuds

    Pinecone (s1x1-2node)

    Pinecone avec un pod s1 (optimisé pour le stockage) et deux nœuds

Résultats: QPS

Résultats: Latency

Résultats: QP$

Note: QP$ ne s'applique pas à Milvus car c'est une base de données vectorielle open source.

Jeux de données de taille moyenne testés (< 5M vecteurs)

Scores de benchmarking complets par VectorDBBench

Plongée approfondie: Zilliz Cloud vs. Pinecone

Les développeurs, scientifiques des données et architectes ont besoin d'un service de base de données vectorielle robuste, cloud-native, qui met l'accent sur la performance et l'efficacité opérationnelle. Cela implique de fournir un service de stockage et de recherche vectoriel entièrement géré avec une haute scalabilité et performance, une faible charge opérationnelle, et des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise—tous conçus pour gérer des recherches vectorielles complexes et des tâches d'apprentissage automatique.

  • Capacités de recherche et gestion vectorielle

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    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

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    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

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    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

  • Fonctionnalités et performance Cloud Native

    Zilliz Cloud logoPinecone logo

    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.

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    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.

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    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.

  • Préparation à la production d'entreprise

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    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.

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    Resiliency Guarantee

    99.95% uptime SLA

    Monitoring

    Built-in Metrics

    Granular native usage metrics, incl. QPS resource, query latency, and more

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    Resiliency Guarantee

    99.9% uptime SLA

    Monitoring

    Integration with third-party monitoring tools available

    Integration with third-party monitoring systems like Prometheus and Datadog.

  • Sécurité et confiance

    Zilliz Cloud logoPinecone logo

    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 & HIPAA-ready

    SOC 2 Type II, GDPR-ready & HIPAA Compliant

    Enterprise Support

    24/7/365 dedicated support

    24/7/365 dedicated support

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    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 & HIPAA-ready

    Enterprise Support

    24/7/365 dedicated support

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    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 & HIPAA Compliant

    Enterprise Support

    24/7/365 dedicated support

  • Flexibilité de déploiement

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    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

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    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

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    Cloud Service Provider

    Available on AWS, GCP, and Azure

    Self-hosted Option

    No

    Only fully managed service is available

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