Milvus와 다른 대안 비교
다양한 벡터 데이터베이스 옵션을 살펴볼 때 이 종합 가이드는 Milvus의 고유한 기능을 이해하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스를 선택할 수 있도록 도와줍니다. 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 제한되어 있습니다.
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.
