Milvus와 다른 대안 비교
다양한 벡터 데이터베이스 옵션을 살펴볼 때 이 종합 가이드는 Milvus의 고유한 기능을 이해하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 될 것입니다. 특히 Milvus는 선도적인 오픈소스 벡터 데이터베이스이며, Zilliz Cloud는 완전 관리형 Milvus 서비스를 제공합니다. 경쟁사 대비 Milvus를 객관적으로 평가하려면 벤치마크 도구를 사용하여 성능 메트릭을 분석해 보세요.
Milvus 주요 특징
기능: Milvus는 스파스 벡터, 벌크 벡터, 필터링된 검색, 하이브리드 검색 기능과 같은 고급 기능을 지원하여 기본적인 벡터 유사도 검색을 뛰어넘습니다.
유연성: Milvus는 강력하고 통합된 에코시스템 내에서 다양한 배포 모드와 여러 SDK를 지원합니다.
성능: Milvus는 높은 처리량과 짧은 지연 시간으로 실시간 처리를 보장하며, HNSW 및 DiskANN과 같은 최적화된 인덱싱 알고리즘과 고급 GPU 가속을 기반으로 합니다.
확장성: 맞춤형 분산 아키텍처로 손쉽게 확장할 수 있어 소규모 데이터 세트부터 100억 개가 넘는 벡터 컬렉션까지 모두 수용할 수 있습니다.
전반적인 비교
다음 표는 두 가지 벡터 데이터베이스 솔루션인 Milvus와 Pinecone을 비교하기 위해 다양한 기능의 차이점을 강조하도록 구성되어 있습니다.
| 기능 | Pinecone | Milvus | 설명 |
|---|---|---|---|
| 배포 모드 | SaaS 전용 | Milvus Lite, 온프레미스 독립형 및 클러스터, Zilliz Cloud Saas 및 BYOC | Milvus는 배포 모드에서 더 큰 유연성을 제공합니다. |
| 지원되는 SDK | 파이썬, 자바스크립트/타입스크립트 | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus는 더 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. |
| 오픈 소스 상태 | Closed | 오픈 소스 | Milvus는 인기 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. |
| 확장성 | 스케일 업/다운만 가능 | 스케일 아웃/인 및 스케일 업/다운 가능 | Milvus는 향상된 확장성을 위해 분산 아키텍처를 사용합니다. |
| 가용성 | 사용 가능한 영역 내의 포드 기반 아키텍처 | 사용 가능한 영역 장애 조치 및 지역 간 HA | Milvus CDC(변경 데이터 캡처)는 가용성을 높이기 위해 기본/대기 모드를 지원합니다. |
| Perf-Cost(백만 쿼리당 달러) | 중간 데이터 세트의 경우 $0.178부터, 대규모 데이터 세트의 경우 $1.222부터 시작합니다. | Zilliz Cloud는 중간 데이터 세트의 경우 $0.148, 대규모 데이터 세트의 경우 $0.635부터 시작하며, 무료 버전도 제공됩니다. | 비용 순위 보고서를 참조하세요. |
| GPU 가속 | 지원되지 않음 | NVIDIA GPU 지원 | GPU 가속은 종종 몇 배의 성능 향상을 가져옵니다. |
용어 비교
둘 다 벡터 데이터베이스로서 유사한 기능을 제공하지만, Milvus와 Pinecone의 도메인별 용어는 약간의 차이를 보입니다. 자세한 용어 비교는 다음과 같습니다.
| Pinecone | Milvus | Remarks |
|---|---|---|
| Index | 컬렉션 | Pinecone에서 인덱스는 동일한 크기의 벡터를 저장하고 관리하기 위한 조직 단위 역할을 하며, 이 인덱스는 포드라는 하드웨어와 긴밀하게 통합되어 있습니다. 이와 대조적으로 Milvus 컬렉션은 비슷한 용도로 사용되지만 단일 인스턴스 내에서 여러 컬렉션을 처리할 수 있습니다. |
| 컬렉션 | 백업 | Pinecone에서 컬렉션은 기본적으로 인덱스의 정적 스냅샷으로, 주로 백업 목적으로 사용되며 쿼리할 수 없습니다. Milvus에서는 백업을 생성하기 위한 동일한 기능이 보다 투명하고 직관적인 이름으로 제공됩니다. |
| 네임스페이스 | 파티션 키 | 네임스페이스는 인덱스의 벡터를 하위 집합으로 분할할 수 있게 해줍니다. Milvus는 컬렉션 내에서 효율적인 데이터 격리를 보장하기 위해 파티션 또는 파티션 키와 같은 여러 가지 방법을 제공합니다. |
| 메타데이터 | 스칼라 필드 | Pinecone의 메타데이터 처리는 키-값 쌍에 의존하는 반면, Milvus는 표준 데이터 유형과 동적 JSON 필드를 포함한 복잡한 스칼라 필드를 허용합니다. |
| 쿼리 | 검색 | 주어진 벡터에 대해 가장 가까운 이웃을 찾는 데 사용되는 방법의 이름(추가 필터가 적용될 수 있음)입니다. |
| 사용할 수 없음 | 이터레이터 | Pinecone에는 인덱스의 모든 벡터를 반복하는 기능이 없습니다. Milvus는 검색 이터레이터와 쿼리 이터레이터 메서드를 도입하여 데이터 세트 전반에서 데이터 검색 기능을 향상시켰습니다. |
기능 비교
| 기능 | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| 배포 모드 | SaaS 전용 | Milvus Lite, 온프레미스 독립형 및 클러스터, 질리즈 클라우드 Saas 및 BYOC |
| 임베딩 기능 | 사용 불가 | 피밀버스[모델] 지원 |
| 데이터 타입 | 문자열, 숫자, 부울, 문자열 목록 | 문자열, VarChar, 숫자(Int, Float, Double), 부울, 배열, JSON, 플로트 벡터, 이진 벡터, BFloat16, 플로트16, 스파스 벡터 |
| 메트릭 및 인덱스 유형 | 코사인, 도트, 유클리드 P-패밀리, S-패밀리 | 코사인, IP(도트), L2(유클리드), 해밍, Jaccard FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, SCANN, GPU 인덱스 |
| 스키마 디자인 | 유연 모드 | 유연 모드, 엄격 모드 |
| 다중 벡터 필드 | N/A | 다중 벡터 및 하이브리드 검색 |
| 도구 | 데이터 세트, 텍스트 유틸리티, 스파크 커넥터 | Attu, Birdwatcher, 백업, CLI, CDC, Spark 및 Kafka 커넥터 |
주요 인사이트
배포 모드: Milvus는 로컬 배포, Docker, 온프레미스, Cloud SaaS, 엔터프라이즈용 BYOC(Bring Your Own Cloud) 등 다양한 배포 옵션을 제공하는 반면, Pinecone은 SaaS 배포로 제한됩니다.
임베딩 기능: Milvus는 추가 임베딩 라이브러리를 지원하여 임베딩 모델을 직접 사용하여 소스 데이터를 벡터로 변환할 수 있습니다.
데이터 유형: Milvus는 배열과 JSON을 포함하여 Pinecone보다 더 광범위한 데이터 유형을 지원합니다. Pinecone은 문자열, 숫자, 부울 또는 문자열 목록을 값으로 사용하는 플랫 메타데이터 구조만 지원하는 반면, Milvus는 JSON 필드 내에서 중첩 구조를 포함한 모든 JSON 개체를 처리할 수 있습니다. Pinecone은 벡터당 메타데이터 크기를 40KB로 제한합니다.
메트릭 및 인덱스 유형: Milvus는 다양한 사용 사례를 수용하기 위해 광범위한 메트릭 및 인덱스 유형을 지원하는 반면, Pinecone은 선택의 폭이 더 제한적입니다. Milvus에서는 벡터에 대한 인덱스가 필수이지만, 구성 프로세스를 간소화하기 위해 AUTO_INDEX 옵션을 사용할 수 있습니다.
스키마 디자인: Milvus는 Pinecone과 유사한 스키마 없는 환경을 위한 동적 스키마를 사용한 빠른 설정과 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 유사한 사전 정의된 스키마 필드 및 인덱스를 사용한 사용자 지정 설정을 포함하여 스키마 설계를 위한 유연한
create_collection모드를 제공합니다.다중 벡터 필드: Milvus를 사용하면 단일 컬렉션 내에 여러 개의 벡터 필드를 저장할 수 있으며, 이는 희소하거나 밀도가 높을 수 있고 차원이 다를 수 있습니다. Pinecone은 이와 유사한 기능을 제공하지 않습니다.
도구: Milvus는 데이터베이스 관리 및 활용을 위해 Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC, Spark 및 Kafka 커넥터 등 보다 광범위한 도구를 제공합니다.
다음 단계
체험판: Milvus 퀵스타트로 시작하거나 Zilliz Cloud에 가입하여 Milvus를 직접 체험해 보세요.
대안 살펴보기: 벡터 데이터베이스 옵션을 폭넓게 비교하려면 이 페이지에서 추가 리소스를 살펴보세요.
