Milvus против. Pinecone против. Zilliz Cloud

Семантическое сходство поиски с использованием векторов становятся все более популярными среди разработчиков программного обеспечения, стремящихся создать высокопроизводительные векторные поиски для ИИ или приложений с усиленной генерацией (RAG) в сочетании с большими языковыми моделями (LLM). Важно выбрать векторную базу данных, которая может хорошо обрабатывать векторные вложения.

Milvus - это широко используемая векторная база данных с открытым исходным кодом для масштабируемости и производительности в корпоративных приложениях и является популярным вариантом среди разработчиков. Эта страница предоставляет всестороннее сравнение векторных баз данных между Pinecone, Milvus и Zilliz Cloud, полностью управляемым сервисом Milvus, предлагающим расширенные функции и удобство.

Milvus против Pinecone против Zilliz Cloud

Что такое Milvus?
Milvus - это база данных векторов с открытым исходным кодом, разработанная для высокопроизводительного и масштабируемого векторного поиска в приложениях GenAI. Она построена на распределенной архитектуре и превосходно справляется с поиском векторного сходства и обработкой сложных запросов. С момента первого выпуска в 2019 году Milvus получил более 43K звезд на GitHub и был принят крупными предприятиями для различных случаев использования в области ИИ, RAG и машинного обучения.
Что такое векторная база данных Pinecone? Является ли Pinecone открытым исходным кодом?
Pinecone — это управляемый сервис векторной базы данных для приложений поиска сходства. Векторная база данных Pinecone не является открытой векторной базой данных, а представляет собой закрытое, полностью управляемое решение, предлагающее проприетарную реализацию, оптимизированную для легкого начала работы. Основанная в 2020 году, Pinecone находится в частной собственности и предоставляет ряд корпоративных функций через свои бесплатные и подписочные планы.
Что такое Zilliz Cloud?
Разработанный оригинальными создателями Milvus, Zilliz Cloud представляет собой облачный сервис векторной базы данных, который выводит передовые возможности на первый план. Zilliz переработал Milvus, чтобы предложить полностью управляемое решение с передовой масштабируемостью, производительностью и богатым набором инструментов для разработчиков. Он включает в себя комплексные корпоративные функции, предназначенные для уменьшения операционных сложностей, оптимизации циклов разработки и обеспечения беспрепятственной интеграции с существующими системами. Поддерживаемый на всех основных облачных платформах (AWS, GCP, Azure) и доступный в нескольких регионах (14 глобальных регионов), Zilliz Cloud обеспечивает эффективный, высокопроизводительный векторный поиск. Он также предлагает бесплатный тарифный план для начала работы и прозрачную страницу с ценами для получения дополнительной информации.

Вкратце: Milvus против Pinecone против Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud и Pinecone предлагают уникальные подходы к управлению векторными базами данных и поиску сходства. В то время как Milvus является открытым решением, разработанным для высокой масштабируемости и производительности, Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис, построенный на Milvus, предлагающий дополнительные корпоративные функции и удобство эксплуатации. Pinecone выделяется как облачный, управляемый сервис с проприетарной реализацией, оптимизированной для простоты использования и быстрого старта. Эти фундаментальные различия существенно влияют на их варианты использования, показатели производительности, масштабируемость, подход к векторному поиску и пригодность для различных корпоративных потребностей. Каковы ключевые различия между Milvus, Zilliz Cloud и 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.

Сравнительные графики производительности векторных баз данных Milvus против Pinecone против Zilliz Cloud

Большие наборы данных протестированы (≥5M векторов)

Dataset1
10,000,000 векторов с 768 измерениями
Dataset2
5,000,000 векторов с 1,536 измерениями

Протестированные продукты (с аналогичными возможностями)

Milvus (16c64g-HNSW)
Milvus с 16 процессорами и 64 ГБ оперативной памяти, использующий индекс HNSW
Milvus (4c16g-диск)
Milvus с четырьмя процессорами и 16 ГБ оперативной памяти, использующий индекс DISK_ANN
Zilliz Cloud (8cu-производительность)
Zilliz Cloud с восемью вычислительными единицами, оптимизированными для производительности
Zilliz Cloud (2cu-cap)
Zilliz Cloud с двумя вычислительными единицами, оптимизированными по емкости
Pinecone (p2.x1-8node)
Pinecone с одним p2 (оптимизированным для производительности) подом и восемью узлами
Pайнкон (s1x1-2node)
Pайнкон с одним s1 (оптимизированным для хранения) подом и двумя узлами

Конусные стручки Pinecone и вычислительные единицы Zilliz представляют собой предварительно настроенные аппаратные единицы для хранения векторов, их обработки и поиска.
Для получения дополнительной информации о вычислительных единицах Zilliz Cloud см. Блог Zilliz, представляющий тип и размер вычислительной единицы Zilliz Cloud.

Результаты: QPS

10M vectors with 768 dimensions
QPS (чем больше, тем лучше)
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 (чем больше, тем лучше)
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

Результаты: Latency

10M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (чем меньше, тем лучше)
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 (чем меньше, тем лучше)
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

Результаты: QP$

10M vectors with 768 dimensions
QP$ (чем больше, тем лучше)
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$ (чем больше, тем лучше)
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

Примечание: QP$ не применяется к Milvus, потому что это база данных векторов с открытым исходным кодом.

Тестирование наборов данных среднего размера (< 5M векторов)

Набор данных3
1,000,000 векторов с 768 измерениями
Набор данных4
500 000 векторов с 1 536 измерениями

Протестированные продукты (с аналогичными возможностями)

Milvus (2c8g-hnsw)
Milvus с двумя процессорами и 8 ГБ оперативной памяти с использованием индекса HNSW
Milvus (2c8g-диск)
Milvus с двумя процессорами и 8 ГБ оперативной памяти, использующий индекс DISK_ANN
Zilliz Cloud (1cu-perf)
Zilliz Cloud с одной вычислительной единицей, оптимизированной для производительности
Zilliz Cloud (1cu-cap)
Zilliz Cloud с одной вычислительной единицей, оптимизированной по емкости
Шишка (p2x1)
Шишка с одним p2 (оптимизированным для производительности) подом и одним узлом
Шишка (s1x1)
Шишка с одним s1 (оптимизированным для хранения) подом и одним узлом

Контейнеры Pinecone и вычислительные единицы Zilliz представляют собой предварительно настроенные аппаратные единицы для хранения векторов, их обработки и поиска.
Для получения дополнительной информации о вычислительных единицах Zilliz Cloud см. Блог Zilliz, представляющий тип и размер вычислительной единицы Zilliz Cloud.

Результаты: QPS

1M vectors with 768 dimensions
QPS (чем больше, тем лучше)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
873.371
Zilliz Cloud (1cu-cap)
392.882
Pinecone (p2.x1-8node)
365.084
Milvus (2c8g-hnsw)
274.541
Pinecone (p2.x1)
261.798
Milvus (2c8g-disk)
100.667
Pinecone (s1.x1-2node)
20.744
Pinecone (s1.x1)
18.763
500K vectors with 1536 dimensions
QPS (чем больше, тем лучше)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
722.032
Pinecone (p2.x1-8node)
322.7
Zilliz Cloud (1cu-cap)
269.546
Pinecone (p2.x1)
228.4
Milvus (2c8g-hnsw)
180.276
Milvus (2c8g-disk)
37.432
Pinecone (s1.x1-2node)
16.34
Pinecone (s1.x1)
15.33

Результаты: Latency

1M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (чем меньше, тем лучше)
Milvus (2c8g-hnsw)
4.9 ms
Zilliz Cloud (1cu-perf)
6.7 ms
Zilliz Cloud (1cu-cap)
6.9 ms
Milvus (2c8g-disk)
21.1 ms
Pinecone (p2.x1)
23.1 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
23.6 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
75.8 ms
Pinecone (s1.x1)
153.7 ms
500K vectors with 1536 dimensions
Serial_latency_p99 (чем меньше, тем лучше)
Milvus (2c8g-hnsw)
6 ms
Zilliz Cloud (1cu-perf)
7.7 ms
Zilliz Cloud (1cu-cap)
9.8 ms
Pinecone (p2.x1)
22.2 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
26.4 ms
Milvus (2c8g-disk)
75 ms
Pinecone (s1.x1)
84.9 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
88.7 ms

Результаты: QP$

1M vectors with 768 dimensions
QP$ (чем больше, тем лучше)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
19774.4 K
Zilliz Cloud (1cu-cap)
8895.5 K
Pinecone (p2.x1)
6455.3 K
Pinecone (p2.x1-8node)
1125.3 K
Pinecone (s1.x1)
694.2 K
Pinecone (s1.x1-2node)
383 K
500K vectors with 1536 dimensions
QP$ (чем больше, тем лучше)
Zilliz Cloud (1cu-perf)
16347.9 K
Zilliz Cloud (1cu-cap)
6102.9 K
Pinecone (p2.x1)
5631.8 K
Pinecone (p2.x1-8node)
994.6 K
Pinecone (s1.x1)
567.2 K
Pinecone (s1.x1-2node)
301.7 K

Примечание: QP$ не применяется к Milvus, потому что это база данных векторов с открытым исходным кодом.

Комплексные оценочные баллы от VectorDBBench

Комплексная оценка для QPS (чем больше, тем лучше)

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

Комплексная оценка для QP$ (чем больше, тем лучше)

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

Примечание: Это оценка от 1 до 100 от VectorDBBench, основанная на производительности каждой системы в различных случаях согласно определенному правилу. Более высокая оценка означает лучшую производительность.

Комплексная оценка для P99 задержки (чем меньше, тем лучше)

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

Примечание: Это оценка от 1 до 100 от VectorDBBench, основанная на производительности каждой системы в различных случаях согласно определенному правилу. Более низкая оценка означает лучшую производительность.

Глубокое погружение: Zilliz Cloud против Pinecone

Разработчикам, специалистам по данным и архитекторам требуется надежная, облачная векторная база данных, которая подчеркивает производительность и операционную эффективность. Это подразумевает предоставление полностью управляемого хранилища векторов и службы поиска с высокой масштабируемостью и производительностью, низкой операционной нагрузкой и функциями безопасности корпоративного уровня — все предназначено для обработки сложных векторных поисков и задач машинного обучения.

Возможности векторного поиска и управления


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

Облачные функции и производительность


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.

Готовность к корпоративному производству


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.

Безопасность и доверие


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

Гибкость развертывания


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

Начните создавать свои GenAl приложения сегодня с Zilliz Cloud Serverless

Начать бесплатно Читать документы

Milvus против. Pinecone против. Zilliz Cloud