Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Pesquisas de similaridade semântica usando vetores estão se tornando cada vez mais populares para desenvolvedores de software que buscam criar pesquisas de vetores de alto desempenho para IA ou aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG) em combinação com grandes modelos de linguagem (LLMs). É essencial escolher um banco de dados vetorial que consiga lidar bem com embeddings vetoriais.

Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto amplamente utilizado para escalabilidade e desempenho em aplicações empresariais e é uma opção popular entre desenvolvedores. Esta página fornece uma comparação abrangente de bancos de dados vetoriais entre Pinecone, Milvus e Zilliz Cloud, um serviço totalmente gerido de Milvus que oferece recursos aprimorados e conveniência.

Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

O que é o Milvus?
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado para alta performance e escalabilidade em pesquisas vetoriais em aplicações GenAI. Ele é construído sobre uma arquitetura distribuída e se destaca em pesquisas de similaridade vetorial e manuseio de consultas complexas. Desde seu lançamento inicial em 2019, o Milvus obteve mais de 43K estrelas no GitHub e foi adotado por grandes empresas para diversos casos de uso em IA, RAG e aprendizado de máquina.
O que é o banco de dados vetorial Pinecone? O Pinecone é de código aberto?
Pinecone é um serviço gerido de banco de dados vetorial para aplicações de pesquisa de similaridade. O banco de dados vetorial Pinecone não é um banco de dados vetorial de código aberto, mas sim uma solução gerida fechada que oferece uma implementação proprietária otimizada para experiências de fácil utilização. Fundado em 2020, o Pinecone é de propriedade privada e oferece uma gama de recursos empresariais através de seus planos gratuitos e pagos.
O que é o Zilliz Cloud?
Desenvolvido pelos criadores originais do Milvus, Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial nativo da nuvem que traz capacidades avançadas para o primeiro plano. O Zilliz reengenheirou o Milvus para oferecer uma solução totalmente gerida com escalabilidade, desempenho e um conjunto rico de ferramentas para desenvolvedores. Inclui recursos empresariais completos projetados para aliviar as complexidades operacionais, agilizar os ciclos de desenvolvimento e fornecer integração contínua com sistemas existentes. Suportado em todas as principais plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure) e disponível em várias regiões (14 regiões globais), o Zilliz Cloud garante uma busca vetorial eficiente e de alto desempenho. Também oferece um plano gratuito para começar e uma página de preços transparente para mais detalhes.

Em um olhar: Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud e Pinecone oferecem abordagens únicas para o gerenciamento de banco de dados vetorial e busca de similaridade. Enquanto o Milvus é uma solução de código aberto projetada para alta escalabilidade e desempenho, o Zilliz Cloud é um serviço totalmente gerido construído sobre o Milvus, oferecendo recursos empresariais adicionais e conveniência operacional. O Pinecone se destaca como um serviço nativo da nuvem, gerido, com uma implementação proprietária otimizada para facilidade de uso e início rápido. Essas diferenças fundamentais influenciam significativamente seus casos de uso, métricas de desempenho, escalabilidade, como abordam a busca vetorial e sua adequação para diversas necessidades empresariais. Quais são as principais diferenças entre Milvus, Zilliz Cloud e 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.

Gráficos de Comparação de Desempenho de Banco de Dados Vetorial Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Conjuntos de dados grandes testados (≥5M vetores)

Dataset1
10.000.000 vetores com 768 dimensões
Dataset2
5.000.000 vetores com 1.536 dimensões

Produtos testados (com capacidades semelhantes)

Milvus (16c64g-HNSW)
Milvus com 16 CPUs e 64G de RAM usando índice HNSW
Milvus (4c16g-disk)
Milvus com quatro CPUs e 16G de RAM usando índice DISK_ANN
Zilliz Cloud (8cu-perf)
Zilliz Cloud com oito unidades de computação otimizadas para desempenho
Zilliz Cloud (2cu-cap)
Zilliz Cloud com duas unidades de computação otimizadas para capacidade
Pinecone (p2.x1-8node)
Pinecone com um pod p2 (otimizado para desempenho) e oito nós
Pinecone (s1x1-2node)
Pinecone com um pod s1 (otimizado para armazenamento) e dois nós

Os pods do Pinecone e as unidades de computação do Zilliz são unidades pré-configuradas de hardware para execução de serviços de armazenamento, processamento e busca de vetores.
Para mais informações sobre as unidades de computação do Zilliz Cloud, veja o blog do Zilliz que apresenta o tipo e o tamanho das unidades de computação do Zilliz Cloud.

Resultados: QPS

10M vectors with 768 dimensions
QPS (quanto maior, melhor)
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 (quanto maior, melhor)
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

Resultados: Latency

10M vectors with 768 dimensions
Latência_serial_p99 (quanto menor, melhor)
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
Latência_serial_p99 (quanto menor, melhor)
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

Resultados: QP$

10M vectors with 768 dimensions
QP$ (quanto maior, melhor)
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$ (quanto maior, melhor)
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

Nota: QP$ não se aplica ao Milvus porque é um banco de dados vetorial de código aberto.

Conjuntos de dados de tamanho médio testados (< 5M vetores)

Dataset3
1.000.000 vetores com 768 dimensões
Dataset4
500.000 vetores com 1.536 dimensões

Produtos testados (com capacidades semelhantes)

Milvus (2c8g-hnsw)
Milvus com duas CPUs e 8G de RAM usando índice HNSW
Milvus (2c8g-disk)
Milvus com duas CPUs e 8G de RAM usando índice DISK_ANN
Zilliz Cloud (1cu-perf)
Zilliz Cloud com uma unidade de computação otimizada para desempenho
Zilliz Cloud (1cu-cap)
Zilliz Cloud com uma unidade de computação otimizada para capacidade
Pinecone (p2x1)
Pinecone com um pod p2 (otimizado para desempenho) e um nó
Pinecone (s1x1)
Pinecone com um pod s1 (otimizado para armazenamento) e um nó

Os pods do Pinecone e as unidades de computação do Zilliz são unidades pré-configuradas de hardware para execução de serviços de armazenamento, processamento e busca de vetores.
Para mais informações sobre as unidades de computação do Zilliz Cloud, veja o blog do Zilliz que apresenta o tipo e o tamanho das unidades de computação do Zilliz Cloud.

Nota: QP$ não se aplica ao Milvus porque é um banco de dados vetorial de código aberto.

Pontuações completas de benchmarking do VectorDBBench

Pontuação completa para QPS (quanto maior, melhor)

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

Pontuação completa para QP$ (quanto maior, melhor)

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

Nota: Esta é uma pontuação de 1-100 do VectorDBBench com base no desempenho de cada sistema em diferentes casos de acordo com uma regra específica. Uma pontuação maior indica melhor desempenho.

Pontuação completa para Latência P99 (quanto menor, melhor)

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

Nota: Esta é uma pontuação de 1-100 do VectorDBBench com base no desempenho de cada sistema em diferentes casos de acordo com uma regra específica. Uma pontuação menor indica melhor desempenho.

Análise profunda: Zilliz Cloud vs. Pinecone

Desenvolvedores, cientistas de dados e arquitetos exigem um serviço robusto e nativo da nuvem de banco de dados vetorial que enfatize desempenho e eficiência operacional. Isso envolve fornecer um banco de dados vetorial totalmente gerido e serviço de busca com alta escalabilidade e desempenho, baixa carga operacional e recursos de segurança de nível empresarial—todos projetados para lidar com buscas vetoriais complexas e tarefas de aprendizado de máquina.

Capacidades de Busca e Gestão de Vetores


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

Recursos e Desempenho Nativos da Nuvem


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.

Prontidão para Produção Empresarial


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.

Segurança e Confiança


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

Flexibilidade de Implantação


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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