チームがWeaviateからZilliz Cloudへ移行している理由 — そしてそれをシームレスに行う方法
ベクトルデータベースは、今日のAIおよび検索アプリケーションの基盤であり、セマンティック検索からRAGパイプラインまで、あらゆるものを支えています。Weaviateは多くのチームが素早く始めるのに役立ってきましたが、本番ワークロードをスケールさせるには、多くの場合、より堅牢で効率的な基盤が必要になります。
そこで登場するのが、MilvusとZilliz Cloud（完全マネージドのMilvusサービス）です。開発者に優しい同様の体験を提供しながら、エンタープライズ級のスケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性を実現します。
この記事では、より多くのチームがWeaviateからMilvus/Zilliz Cloudへ移行している理由、その移行を価値あるものにするアーキテクチャ上の違い、そしてわずか数ステップでワークロードを移行する方法を見ていきます。
Weaviate vs. Milvus/Zilliz Cloud: チームが移行している理由
Weaviateは、複雑なスケーリングを必要としない小規模なワークロードやプロトタイプには良い選択肢です。しかし、データ量が増え、ワークロードが多様化するにつれて、チームはしばしばそのアーキテクチャ上の限界に直面します。Weaviateのスケーリングは、コストが高くなり、運用負荷が重く、パフォーマンスの予測可能性が低くなる場合があります。
Milvusは、大規模で高性能なワークロード向けに専用設計されたオープンソースのベクトルデータベースであり、分散アーキテクチャ、柔軟なインデックス、クラウドネイティブ設計を備えています。Zilliz Cloudは、この基盤をエンタープライズ級のセキュリティ、レジリエンス、ゼロオペレーション管理で拡張します。
両者の比較と、多くのチームが移行している理由は次のとおりです。
1. 大規模環境でのパフォーマンスとインデックス作成
Weaviateは主にHNSWインデックスに依存しており、小規模なデータセットではうまく機能しますが、データが数億ベクトルに達すると、メモリ集約的で高コストになります。
一方Milvusは、さまざまなワークロードに対して精度、速度、コストのバランスを取るための幅広いインデックス戦略を提供しています。これには、HNSW、DiskANN、IVF、SCANN、GPUアクセラレーテッド、RABITQインデックスが含まれます。特にDiskANNは、コストとパフォーマンスのバランスが必要な大規模データセットに最適です。最小限のRAM使用量で、数十億ベクトルに対するディスクベースのクエリを可能にし、大規模分析やオフライン検索に最適です。
2. ハイブリッド検索とランキング
ユースケースが成熟するにつれて、ベクトルのみの検索では十分でないことがほとんどです。チームは多くの場合、構造化メタデータを使って結果をフィルタリング、ランキング、またはパーソナライズする必要があります。
Milvusは幅広いスカラーデータ型とインデックスをサポートしており、ベクトル類似度と構造化フィルター（例：「50ドル未満の類似商品を見つける」）を組み合わせることができます。また、ハイブリッドなベクトル + 全文検索もサポートしており、埋め込みとキーワード関連性を組み合わせることで、より正確で説明可能な結果を実現します。Weaviateは基本的なメタデータフィルターをサポートしていますが、Milvusはより幅広いデータ型のカバレッジと高速なクエリ実行を提供しており、本番規模のアプリケーションにとって重要です。
3. クラウドネイティブでコスト効率の高いアーキテクチャ
Weaviateはコンピュートとストレージを密結合しているため、データが増えるにつれてコストが上昇し、スケーリングが複雑になる可能性があります。Milvusは、コンピュートとストレージを分離したクラウドネイティブな設計で構築されており、オブジェクトストレージ（Amazon S3やMinIOなど）を永続化レイヤーとして使用します。この設計により、独立したスケーリングが可能になり、コストを削減し、大規模または頻繁に更新されるデータセットに対するレジリエンスを向上させます。
4. コレクション全体でのシームレスなスケーリング
Weaviateはインスタンスあたりのコレクション数に制限があり、プロジェクトが成長するにつれて、チームは複数のクラスターを立ち上げざるを得ないことがよくあります。Milvusは単一クラスター内で多数のコレクションをサポートし、管理を簡素化し、リソース利用率を向上させ、少数のデータセットを管理する場合でも数千のデータセットを管理する場合でも、線形で予測可能なスケーリングを可能にします。
5. 真の分散設計
Weaviateは単一ロールのアーキテクチャで動作し、取り込み、インデックス作成、クエリが同じリソースを共有します。そのため、高負荷時には競合やレイテンシが発生しがちです。Milvusは、専用のIndexNodes、DataNodes、QueryNodesを備えた完全分散型のマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、それぞれを独立してスケールできます。その結果、同時に行われる取り込み、検索、分析ワークロード全体で一貫したパフォーマンスを実現します。
6. よりスマートなデータ管理のための階層型ストレージ
Milvus 2.6 は階層型ストレージを導入し、アクセス頻度に基づいてデータをホット、ウォーム、コールドの各階層間で自動的に移動します。これにより、頻繁にアクセスされるデータを高速に取得できる状態に保ちながら、ストレージコストを削減できます。Weaviate にはネイティブの階層型ストレージがないため、データの経年変化を効率的に管理するには、手動のデータシャーディングや高コストなメモリプロビジョニングが必要です。
Zilliz Cloud は Milvus を運用する最良の方法です
Milvus は、スケーラブルで高性能なベクトル検索のためのオープンソース基盤を提供します。しかし、本番環境で運用するには、クラスタ管理からアップグレード、監視まで、時間、チューニング、専門知識が必要です。フルマネージドの Milvus サービスである Zilliz Cloud は、その複雑さを取り除きます。強化されたエンタープライズ機能を備えた同じ Milvus のパワーを、運用負担ゼロで提供します。
弾力的なスケーリングとコスト効率 – ワンクリックデプロイ、サーバーレス自動スケーリング、従量課金制。
高度な AI 検索 – メタデータフィルタリング、動的スキーマ、マルチテナンシーに対応した、ベクトル、全文、ハイブリッド（スパース + デンス）検索。
自然言語クエリ – 複雑な API なしで直感的なクエリを可能にする MCP server サポート。
エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティ – 99.95% SLA、SOC 2 Type II および ISO 27001 認証、GDPR 準拠、HIPAA 対応、RBAC、BYOC、そして新たに監査ログにも対応。詳細については、当社の trust center をご覧ください。
グローバルな可用性 – AWS、GCP、Azure にまたがるデプロイメントにより、世界中で 100ms 未満のレイテンシを実現。
シームレスな移行 – Pinecone、Qdrant、Elasticsearch、PostgreSQL、OpenSearch、AWS S3 vectors、Weaviate、またはオンプレミスの Milvus から移行するための組み込みツール。
要するに、Weaviate から Zilliz Cloud への移行は単なるツールの切り替えではありません。スケール、効率性、エンタープライズの信頼性に最適化された、最新のクラウドネイティブなベクトルデータベースプラットフォームへのアップグレードです。
Weaviate から Zilliz Cloud へ移行する方法
Zilliz Migration Service は、Weaviate やその他のベクトルデータベースから Zilliz Cloud へデータを移行する作業を簡素化する組み込みツールです。オープンソースの Vector Translation Service (VTS) を基盤としており、Weaviate、Pinecone、Elasticsearch、OpenSearch、Amazon S3 Vectors、Qdrant、PostgreSQL など、複数のソースからの直接移行をサポートしています。
このセクションでは、この移行サービスを使用して、最小限のセットアップとゼロダウンタイムで Weaviate から Zilliz Cloud へデータをシームレスに転送する方法を説明します。
Books という名前のコレクションを持つローカルの Weaviate インスタンスを実行しているとします。このコレクションには 200 件のレコードがあり、各レコードには以下が含まれています。
2 つのプロパティ:
titleとauthor1 つのベクトルフィールド:
vector
前提条件
Docker がローカル環境に正しくインストールされていること。
VTS（Vector Translation Service）を実行するノードが、Weaviate インスタンスと Zilliz Cloud の両方にアクセスできること。
移行前の検証
VTS サービスをデプロイして開始する前に、Weaviate 内の既存データとアクセス権限を確認することをお勧めします。
import weaviate
client = weaviate.connect_to_local()
books = client.collections.use("books")
for book in books.iterator():
print(book)
200 件のデータエントリを確認できるはずです:
Object(uuid=_WeaviateUUIDInt('001f555f-9fd5-4892-acd4-d443705e5704'), properties={'title': 'Wait week benefit certain.', 'author': 'Lauren Sullivan'}, collection='Books', ……)
Object(uuid=_WeaviateUUIDInt('00abe290-70d1-4447-a43a-e6bf28ee6cdf'), properties={'title': 'American kitchen lot station.', 'author': 'Bradley Smith'}, collection='Books', ……)
Object(uuid=_WeaviateUUIDInt('01aed685-5b8c-4ca1-a3f9-62da5ed87ead'), properties={'title': 'No just most certain job.', 'author': 'Jessica Woodward'}, collection='Books', ……)
Object(uuid=_WeaviateUUIDInt('02bf867d-dcd0-48d6-947d-9c47fe79c699'), properties={'title': 'Message yet ball explain draw.', 'author': 'Gregory Nelson'}, collection='Books', ……)
………………
マイグレーションの開始
- 最新の VTS イメージ（バージョン 1.2.0 以降）をプルします。
docker pull zilliz/vector-transport-service:v1.2.0
- 設定ファイルを作成します。
vim ./weaviate_to_milvus.conf
以下の内容を書き込みます:
env {
execution.parallelism = 1
job.mode = "BATCH"
}
source {
Weaviate {
scheme = "http" # Connection protocol: http or https
host = "10.0.0.1:8080" # Host address of your Weaviate instance
class_name = "books" # Name of the collection to be migrated
}
}
sink {
Milvus {
url="https://in01-***.<region>.zilliz.com.cn:19530"
token="***"
database="default" # Target database
batch_size=1 # Batch size per insert operation; larger batches are faster but use more
}
}
- 編集後、設定ファイルを保存します。
- VTS Docker イメージを使用してコンテナを起動し、設定ファイルをコンテナにマウントします。
docker run -v ./weaviate_to_milvus.conf:/config/weaviate_to_milvus.conf -it zilliz/vector-transport-service::v1.2.0 /bin/bash
- Docker コンテナ内に入ったら、次のコマンドを使用して VTS プロセスを開始します:
./bin/seatunnel.sh --config /config/weaviate_to_milvus.conf -m local
マイグレーション後の検証
Zilliz Cloud Console にアクセスします。
マイグレーションサービスは properties フィールド内のデータ構造を自動的に検出し、Milvus に対応する列を作成します。元の Weaviate ID は、Milvus の主キー（pk）列として使用されます。
次に、必要に応じてベクトルフィールドのインデックスを作成します。
Load Collection を実行してデータをプレビューします。
元の Weaviate コレクションと同じレコード数および同一の内容が表示され、マイグレーションが成功したことを確認できるはずです。
次のステップ
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Zilliz Cloud は、Weaviate、Milvus、Pinecone、Elasticsearch、OpenSearch、Amazon S3 Vectors、Qdrant、PostgreSQL など、幅広いソースからのシームレスなマイグレーションをサポートしています。今後さらに多くの連携が追加される予定です。
セルフホスト型の Milvus デプロイメントを運用している場合は、近日提供予定の One-Click Migration 機能にご期待ください。Zilliz Cloud への移行がさらに迅速かつ簡単になります。
また、現在 Weaviate や別のマネージドサービスを運用している場合は、ダウンタイムなしでの移行を支援できます — 多くの場合、現在お支払いの半額のコストで — さらに大幅に優れたパフォーマンスを実現します。
詳細については、移行ドキュメントをご覧いただくか、お問い合わせください。私たちのチームが、スムーズで効率的、かつ安心な移行をサポートします。
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