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 43K개 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?


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.

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 (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 (8cu-perf)
8개의 성능 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz Cloud
Zilliz Cloud (2cu-cap)
2개의 용량 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz 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

Pinecone 포드와 Zilliz 컴퓨팅 유닛은 벡터 저장, 처리 및 검색 서비스를 실행하기 위한 사전 구성된 하드웨어 단위입니다.
Zilliz Cloud의 컴퓨팅 유닛에 대한 자세한 내용은 Zilliz Cloud CU 유형 및 크기를 소개하는 Zilliz 블로그를 참조하세요.

결과: QPS

10M vectors with 768 dimensions
QPS (높을수록 좋음)
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 (높을수록 좋음)
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

결과: Latency

10M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (낮을수록 좋음)
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 (낮을수록 좋음)
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

결과: QP$

10M vectors with 768 dimensions
QP$ (높을수록 좋음)
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$ (높을수록 좋음)
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

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

중간 크기 데이터셋 테스트 (< 5백만 벡터)

Dataset3
768차원의 1,000,000개 벡터
Dataset4
1,536차원의 500,000개 벡터

테스트된 제품 (유사한 기능을 가진)

Milvus (2c8g-hnsw)
HNSW 인덱스를 사용한 2개 CPU 및 8GB RAM의 Milvus
Milvus (2c8g-disk)
DISK_ANN 인덱스를 사용한 2개 CPU 및 8GB RAM의 Milvus
Zilliz Cloud (1cu-perf)
1개의 성능 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz Cloud
Zilliz Cloud (1cu-cap)
1개의 용량 최적화 컴퓨팅 유닛을 갖춘 Zilliz Cloud
Pinecone (p2x1)
1개의 p2(성능 최적화) 포드와 1개 노드를 갖춘 Pinecone
Pinecone (s1x1)
1개의 s1(스토리지 최적화) 포드와 1개 노드를 갖춘 Pinecone

Pinecone 포드와 Zilliz 컴퓨팅 유닛은 벡터 저장, 처리 및 검색 서비스를 실행하기 위한 사전 구성된 하드웨어 단위입니다.
Zilliz Cloud의 컴퓨팅 유닛에 대한 자세한 내용은 Zilliz Cloud CU 유형 및 크기를 소개하는 Zilliz 블로그를 참조하세요.

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

VectorDBBench의 포괄적인 벤치마킹 점수

QPS 종합 점수 (높을수록 좋음)

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

QP$ 종합 점수 (높을수록 좋음)

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

참고: 이는 VectorDBBench가 다른 경우에서 각 시스템의 성능을 특정 규칙에 따라 평가한 1-100 점수입니다. 높은 점수는 더 나은 성능을 나타냅니다.

P99 지연 시간 종합 점수 (낮을수록 좋음)

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

참고: 이는 VectorDBBench가 다른 경우에서 각 시스템의 성능을 특정 규칙에 따라 평가한 1-100 점수입니다. 낮은 점수는 더 나은 성능을 나타냅니다.

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


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

클라우드 네이티브 기능 및 성능


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.

엔터프라이즈 프로덕션 준비 상태


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.

보안 및 신뢰


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

배포 유연성


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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