Почему команды переходят с Weaviate на Zilliz Cloud — и как сделать это безболезненно
Векторные базы данных — основа современных AI- и retrieval-приложений, обеспечивающая всё: от семантического поиска до RAG-пайплайнов. Хотя Weaviate помог многим командам быстро начать работу, масштабирование production-нагрузок часто требует более надежной и эффективной основы.
Именно здесь на помощь приходят Milvus и Zilliz Cloud (полностью управляемый сервис Milvus) — предлагая такой же удобный для разработчиков опыт с масштабируемостью, производительностью и надежностью корпоративного уровня.
В этом посте мы рассмотрим, почему всё больше команд переходят с Weaviate на Milvus/Zilliz Cloud, какие архитектурные различия делают такой переход оправданным и как мигрировать ваши рабочие нагрузки всего за несколько шагов.
Weaviate vs. Milvus/Zilliz Cloud: почему команды переходят
Weaviate — хороший выбор для небольших рабочих нагрузок или прототипов, не требующих сложного масштабирования. Но по мере роста объемов данных и диверсификации нагрузок команды часто сталкиваются с его архитектурными ограничениями. Масштабирование Weaviate может становиться дорогостоящим, операционно сложным и менее предсказуемым по производительности.
Milvus — это open-source векторная база данных, специально созданная для крупномасштабных высокопроизводительных рабочих нагрузок, с распределенной архитектурой, гибким индексированием и cloud-native дизайном. Zilliz Cloud расширяет эту основу безопасностью корпоративного уровня, устойчивостью и управлением в формате zero-ops.
Вот как они сравниваются — и почему многие команды переходят:
1. Производительность и индексирование в масштабе
Weaviate в основном полагается на индекс HNSW, который хорошо работает для небольших наборов данных, но становится требовательным к памяти и дорогим, когда данные достигают сотен миллионов векторов.
Milvus, напротив, предлагает широкий выбор стратегий индексирования, чтобы балансировать точность, скорость и стоимость для разных рабочих нагрузок — включая индексы HNSW, DiskANN, IVF, SCANN, GPU-accelerated и RABITQ. В частности, DiskANN идеально подходит для массивных наборов данных, которым нужно сбалансировать стоимость и производительность. Он позволяет выполнять запросы по миллиардам векторов на диске с минимальным использованием RAM — идеально для крупномасштабной аналитики или offline retrieval.
2. Гибридный поиск и ранжирование
По мере созревания сценариев использования поиска только по векторам редко бывает достаточно. Командам часто нужно фильтровать, ранжировать или персонализировать результаты с использованием структурированных метаданных.
Milvus поддерживает широкий спектр скалярных типов данных и индексов, позволяя сочетать векторное сходство со структурированными фильтрами (например, «найти похожие товары дешевле $50»). Он также поддерживает гибридный поиск vector + full-text, сочетая embeddings и релевантность по ключевым словам для более точных и объяснимых результатов. Weaviate поддерживает базовые фильтры по метаданным, но Milvus предлагает более широкий охват типов данных и более быстрое выполнение запросов, что критично для приложений production-масштаба.
3. Cloud-native, экономически эффективная архитектура
Weaviate тесно связывает compute и storage, что может повышать расходы и усложнять масштабирование по мере роста данных. Milvus изначально создан как cloud-native с раздельными compute и storage, используя object storage (например, Amazon S3 или MinIO) в качестве постоянного слоя. Такой дизайн позволяет масштабировать компоненты независимо, снижает затраты и повышает устойчивость для больших или часто обновляемых наборов данных.
4. Бесшовное масштабирование между коллекциями
Weaviate ограничивает количество коллекций на экземпляр, что часто вынуждает команды запускать несколько кластеров по мере роста проектов. Milvus поддерживает множество коллекций в одном кластере, упрощая управление, улучшая использование ресурсов и обеспечивая линейное, предсказуемое масштабирование — независимо от того, управляете ли вы несколькими наборами данных или тысячами.
5. Настоящая распределенная архитектура
Weaviate работает на архитектуре с единой ролью, где ingest, indexing и querying используют одни и те же ресурсы, что часто создает конкуренцию за ресурсы и задержки при высокой нагрузке. Milvus использует полностью распределенную микросервисную архитектуру с выделенными IndexNodes, DataNodes и QueryNodes, которые масштабируются независимо. Результат: стабильная производительность при одновременных нагрузках ingest, поиска и аналитики.
6. Многоуровневое хранение для более умного управления данными
Milvus 2.6 представляет многоуровневое хранение, автоматически перемещая данные между горячим, теплым и холодным уровнями в зависимости от частоты доступа. Это снижает затраты на хранение, сохраняя быстрый доступ к часто используемым данным. Weaviate не имеет встроенного многоуровневого хранения, что требует ручного шардинга данных или дорогостоящего выделения памяти для эффективного управления устареванием данных.
Zilliz Cloud — лучший способ запускать Milvus
Milvus предоставляет open-source основу для масштабируемого, высокопроизводительного векторного поиска. Но его запуск в production требует времени, настройки и экспертизы — от управления кластерами до обновлений и мониторинга. Zilliz Cloud, полностью управляемый сервис Milvus, устраняет эту сложность. Он предоставляет ту же мощь Milvus с расширенными корпоративными функциями — и без операционной нагрузки.
Эластичное масштабирование и экономическая эффективность – Развертывание в один клик, serverless-автомасштабирование и оплата по мере использования.
Продвинутый AI-поиск – Векторный, полнотекстовый и гибридный (разреженный + плотный) поиск с фильтрацией по метаданным, динамической схемой и мультитенантностью.
Запросы на естественном языке – Поддержка MCP server для интуитивных запросов без сложных API.
Надежность и безопасность корпоративного уровня – SLA 99,95%, сертификации SOC 2 Type II и ISO 27001, соответствие GDPR, готовность к HIPAA, RBAC, BYOC, а теперь и журналы аудита. Дополнительную информацию см. в нашем trust center.
Глобальная доступность – Развертывания в AWS, GCP и Azure с задержкой менее 100 мс по всему миру.
Бесшовная миграция – Встроенные инструменты для перехода с Pinecone, Qdrant, Elasticsearch, PostgreSQL, OpenSearch, AWS S3 vectors, Weaviate или локального Milvus.
Коротко говоря, переход с Weaviate на Zilliz Cloud — это не просто смена инструментов, а переход на современную облачную платформу векторных баз данных, оптимизированную для масштабирования, эффективности и корпоративной надежности.
Как мигрировать с Weaviate на Zilliz Cloud
Zilliz Migration Service — это встроенный инструмент, который упрощает перенос ваших данных из Weaviate и других векторных баз данных в Zilliz Cloud. Работая на базе open-source Vector Translation Service (VTS), он поддерживает прямые миграции из нескольких источников — включая Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, Qdrant и PostgreSQL.
В этом разделе мы рассмотрим, как использовать этот сервис миграции для бесшовного переноса ваших данных из Weaviate в Zilliz Cloud с минимальной настройкой и нулевым временем простоя.
Предположим, что вы запускаете локальный экземпляр Weaviate с коллекцией под названием Books. Эта коллекция содержит 200 записей, и каждая запись включает:
Два свойства:
titleиauthorОдно векторное поле:
vector
Предварительные требования
Docker корректно установлен в вашей локальной среде.
Узел, на котором работает VTS (Vector Translation Service), может обращаться как к вашему экземпляру Weaviate, так и к Zilliz Cloud.
Проверка перед миграцией
Перед развертыванием и запуском сервиса VTS рекомендуется проверить существующие данные и права доступа в Weaviate.
import weaviate
client = weaviate.connect_to_local()
books = client.collections.use("books")
for book in books.iterator():
print(book)
Вы должны увидеть 200 записей данных:
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', ……)
………………
Начало миграции
- Загрузите последний образ VTS (версии 1.2.0 или выше).
docker pull zilliz/vector-transport-service:v1.2.0
- Создайте файл конфигурации.
vim ./weaviate_to_milvus.conf
Запишите следующее содержимое:
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
}
}
- Сохраните файл конфигурации после редактирования.
- Используйте Docker-образ VTS, чтобы запустить контейнер и смонтировать в него ваш файл конфигурации.
docker run -v ./weaviate_to_milvus.conf:/config/weaviate_to_milvus.conf -it zilliz/vector-transport-service::v1.2.0 /bin/bash
- Оказавшись внутри Docker-контейнера, запустите процесс VTS с помощью следующей команды:
./bin/seatunnel.sh --config /config/weaviate_to_milvus.conf -m local
Проверка после миграции
Откройте Zilliz Cloud Console.
Сервис миграции автоматически определяет структуру данных в полях properties и создает соответствующие столбцы в Milvus. Исходные идентификаторы Weaviate используются как столбец первичного ключа (pk) в Milvus.
Затем создайте индекс для вашего векторного поля по мере необходимости.
Выполните Load Collection, чтобы предварительно просмотреть данные.
Вы должны увидеть то же количество записей и идентичное содержимое, что и в вашей исходной коллекции Weaviate, что подтверждает успешную миграцию.
Что дальше?
Все еще решаете, подходит ли вам Zilliz Cloud? Зарегистрируйтесь бесплатно и получите $100 кредитами, чтобы лично изучить ведущую в мире управляемую векторную базу данных.
Zilliz Cloud поддерживает бесшовную миграцию из широкого спектра источников — включая Weaviate, Milvus, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, Qdrant и PostgreSQL — и в ближайшее время появятся новые интеграции.
Если вы используете самостоятельно развернутую инсталляцию Milvus, следите за нашей предстоящей функцией миграции в один клик, которая сделает переход на Zilliz Cloud еще быстрее и проще.
А если вы сейчас работаете на Weaviate или другом управляемом сервисе, мы можем помочь вам выполнить миграцию без простоя — часто за половину стоимости, которую вы платите сейчас — и со значительно более высокой производительностью.
Для получения дополнительной информации посетите нашу документацию по миграции или свяжитесь с нами. Наша команда поможет сделать ваш переход плавным, эффективным и беззаботным.
Читать далее
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
The AWS Outage Was a Wake-Up Call for Vector Database Cross-Region Disaster Recovery
Zilliz Cloud Had the Answer Before the Crisis. Zilliz Cloud is the world's first vector database with native cross-region disaster recovery.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.