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Milvus 대 Pinecone 대 Zilliz Cloud

의미론적 유사성 검색을 위한 벡터 사용은 AI 또는 대형 언어 모델(LLM)과 결합한 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 위한 고성능 벡터 검색을 구축하려는 소프트웨어 개발자들 사이에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 벡터 데이터베이스를 선택할 때는 벡터 임베딩을 잘 처리할 수 있는 것이 중요합니다.

Milvus는 기업 수준 애플리케이션에서 확장성과 성능을 위해 널리 사용되는 오픈소스 벡터 데이터베이스로 개발자들 사이에서 인기 있는 선택지입니다. 이 페이지는 Pinecone, Milvus 및 완전 관리형 Milvus 서비스인 Zilliz Cloud 간의 포괄적인 벡터 데이터베이스 비교를 제공하며, Zilliz Cloud는 향상된 기능과 편의성을 제공합니다.

Milvus 대 Pinecone 대 Zilliz Cloud

  • Milvus란 무엇인가요?

    Milvus는 GenAI 애플리케이션에서 고성능 및 확장 가능한 벡터 검색을 위해 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 분산 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 벡터 유사성 검색 및 복잡한 쿼리 처리에 탁월합니다. 2019년 처음 출시된 이후 Milvus는 46K개 이상의 GitHub 스타를 얻었으며 다양한 AI, RAG 및 머신러닝 사용 사례에서 대기업들에 의해 채택되었습니다.

  • Pinecone 벡터 데이터베이스란 무엇인가요? Pinecone은 오픈소스인가요?

    Pinecone은 유사성 검색 애플리케이션을 위한 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. Pinecone 벡터 데이터베이스는 오픈소스 벡터 데이터베이스가 아닌, 쉽게 시작할 수 있도록 최적화된 독점 구현을 제공하는 폐쇄형 완전 관리형 솔루션입니다. 2020년에 설립된 Pinecone은 사기업으로, 무료 및 구독 플랜을 통해 다양한 엔터프라이즈 기능을 제공합니다.

  • Zilliz Cloud란 무엇인가요?

    Milvus의 원래 개발팀이 만든 Zilliz Cloud는 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스 서비스로, 고급 기능을 제공합니다. Zilliz는 Milvus를 재설계하여 최첨단 확장성, 성능 및 풍부한 개발자 도구를 갖춘 완전 관리형 솔루션을 제공합니다. 운영 복잡성을 줄이고 개발 주기를 단축하며 기존 시스템과의 원활한 통합을 제공하는 포괄적인 엔터프라이즈 기능을 포함합니다. 모든 주요 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure)에서 지원되며 여러 지역(14개 글로벌 리전)에서 이용 가능한 Zilliz Cloud는 효율적이고 고성능의 벡터 검색을 보장합니다. 또한 시작하기 위한 무료 플랜과 자세한 내용을 위한 투명한 가격 페이지를 제공합니다.

한눈에 보기: Milvus 대 Pinecone 대 Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud 및 Pinecone은 각각 벡터 데이터베이스 관리 및 유사성 검색에 대한 고유한 접근 방식을 제공합니다. Milvus는 높은 확장성과 성능을 위해 설계된 오픈소스 솔루션이며, Zilliz Cloud는 Milvus를 기반으로 구축된 완전 관리형 서비스로 추가적인 엔터프라이즈 기능과 운영 편의성을 제공합니다. Pinecone은 사용 편의성과 빠른 시작을 위해 최적화된 독점 구현을 갖춘 클라우드 네이티브 관리형 서비스로 차별화됩니다. 이러한 근본적인 차이점은 사용 사례, 성능 지표, 확장성, 벡터 검색 접근 방식 및 다양한 기업 요구 사항에 대한 적합성에 큰 영향을 미칩니다. Milvus, Zilliz Cloud 및 Pinecone 간의 주요 차이점은 무엇인가요?

Milvus logoZilliz Cloud logoPinecone logo

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.

벡터 데이터베이스 성능 비교 차트 Milvus 대 Pinecone 대 Zilliz Cloud

대용량 데이터셋 테스트 (≥5백만 벡터)

  • Dataset1

    768차원의 10,000,000개 벡터

  • Dataset2

    1,536차원의 5,000,000개 벡터

테스트된 제품 (유사한 기능을 가진)

  • milvus cloud

    Milvus (16c64g-HNSW)

    HNSW 인덱스를 사용한 16개 CPU 및 64GB RAM의 Milvus

    Milvus (4c16g-disk)

    DISK_ANN 인덱스를 사용한 4개 CPU 및 16GB RAM의 Milvus

  • zilliz cloud

    Zilliz Cloud (8cu-perf)

    8개의 성능 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz Cloud

    Zilliz Cloud (2cu-cap)

    2개의 용량 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz Cloud

  • pinecone cloud

    Pinecone (p2.x1-8node)

    1개의 p2(성능 최적화) 포드와 8개 노드를 갖춘 Pinecone

    Pinecone (s1x1-2node)

    1개의 s1(스토리지 최적화) 포드와 2개 노드를 갖춘 Pinecone

결과: QPS

결과: Latency

결과: QP$

참고: QP$는 Milvus에는 적용되지 않습니다. Milvus는 오픈소스 벡터 데이터베이스이기 때문입니다.

중간 크기 데이터셋 테스트 (< 5백만 벡터)

VectorDBBench의 포괄적인 벤치마킹 점수

심층 분석: Zilliz Cloud 대 Pinecone

개발자, 데이터 과학자 및 아키텍트는 성능과 운영 효율성을 중시하는 강력한 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스 서비스가 필요합니다. 이는 높은 확장성과 성능, 낮은 운영 부담 및 엔터프라이즈급 보안 기능을 갖춘 완전 관리형 벡터 저장 및 검색 서비스를 제공하는 것을 의미하며, 복잡한 벡터 검색 및 머신러닝 작업을 처리하도록 설계되었습니다.

  • 벡터 검색 및 관리 기능

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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

  • 클라우드 네이티브 기능 및 성능

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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

    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.

  • 엔터프라이즈 프로덕션 준비 상태

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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.

    Zilliz Cloud logo

    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.

  • 보안 및 신뢰

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    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

  • 배포 유연성

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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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