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 43K 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 ?


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.

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 (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 (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 (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

Les pods Pinecone et les unités de calcul Zilliz sont des unités matérielles préconfigurées pour exécuter des services de stockage vectoriel, de traitement et de recherche.
Pour plus d'informations sur les unités de calcul de Zilliz Cloud, voir le blog de Zilliz présentant le type et la taille des CU de Zilliz Cloud.

Résultats: QPS

10M vectors with 768 dimensions
QPS (plus c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
2214.903
Pinecone (p2.x1-8node)
303.204
Milvus (16c64g-hnsw)
178.659
Zilliz Cloud (2cu-cap)
170.569
Milvus (4c16g-disk)
61.066
Pinecone (s1.x1-2node)
8.668
5M vectors with 1536 dimensions
QPS (plus c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
1685.309
Pinecone (p2.x1-8node)
265.5
Zilliz Cloud (2cu-cap)
98.045
Milvus (16c64g-hnsw)
78.423
Milvus (4c16g-disk)
22.147
Pinecone (s1.x1-2node)
10.45

Résultats: Latency

10M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (moins c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
8.4 ms
Zilliz Cloud (2cu-cap)
8.9 ms
Milvus (16c64g-hnsw)
13.7 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
27.4 ms
Milvus (4c16g-disk)
49.8 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
180.2 ms
5M vectors with 1536 dimensions
Serial_latency_p99 (moins c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
13.3 ms
Zilliz Cloud (2cu-cap)
16.1 ms
Milvus (16c64g-hnsw)
25.3 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
26.9 ms
Milvus (4c16g-disk)
86.8 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
126.8 ms

Résultats: QP$

10M vectors with 768 dimensions
QP$ (plus c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
6268.6 K
Zilliz Cloud (2cu-cap)
1931 K
Pinecone (p2.x1-8node)
934.5 K
Pinecone (s1.x1-2node)
160 K
5M vectors with 1536 dimensions
QP$ (plus c'est mieux)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
4769.7 K
Zilliz Cloud (2cu-cap)
1109.9 K
Pinecone (p2.x1-8node)
818.3 K
Pinecone (s1.x1-2node)
192.9 K

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)

Dataset3
1,000,000 vecteurs avec 768 dimensions
Dataset4
500,000 vecteurs avec 1,536 dimensions

Produits testés (avec des capacités similaires)

Milvus (2c8g-hnsw)
Milvus avec deux CPU et 8G de RAM utilisant l'index HNSW
Milvus (2c8g-disk)
Milvus avec deux CPU et 8G de RAM utilisant l'index DISK_ANN
Zilliz Cloud (1cu-perf)
Zilliz Cloud avec une unité de calcul optimisée pour la performance
Zilliz Cloud (1cu-cap)
Zilliz Cloud avec une unité de calcul optimisée pour la capacité
Pinecone (p2x1)
Pinecone avec un pod p2 (optimisé pour la performance) et un nœud
Pinecone (s1x1)
Pinecone avec un pod s1 (optimisé pour le stockage) et un nœud

Les pods Pinecone et les unités de calcul Zilliz sont des unités matérielles préconfigurées pour exécuter des services de stockage vectoriel, de traitement et de recherche.
Pour plus d'informations sur les unités de calcul de Zilliz Cloud, voir le blog de Zilliz présentant le type et la taille des CU de Zilliz Cloud.

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

Scores de benchmarking complets par VectorDBBench

Score complet pour QPS (plus c'est mieux)

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

Score complet pour QP$ (plus c'est mieux)

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

Note: Ceci est un score de 1-100 par VectorDBBench basé sur la performance de chaque système dans différents cas selon une règle spécifique. Un score plus élevé dénote une meilleure performance.

Score complet pour la latence P99 (moins c'est mieux)

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

Note: Ceci est un score de 1-100 par VectorDBBench basé sur la performance de chaque système dans différents cas selon une règle spécifique. Un score plus bas dénote une meilleure performance.

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


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

Fonctionnalités et performance Cloud Native


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.

Préparation à la production d'entreprise


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.

Sécurité et confiance


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

Flexibilité de déploiement


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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