Después de 8 meses con Milvus: es útil para casos de uso específicos, pero frustrantemente inconsistente para proyectos más grandes.
Como desarrollador en el campo de las aplicaciones impulsadas por datos, encontrar las soluciones adecuadas para gestionar y realizar consultas sobre datos vectoriales ha sido crucial. Comencé a usar Milvus hace aproximadamente 8 meses en un proyecto centrado en la búsqueda de similitud de imágenes y texto. Mi experiencia ha sido mixta, dado que tuve que escalar de una pequeña prueba de concepto a un entorno de producción más exigente. Milvus, que ha ganado un interés significativo en tiempos recientes (43,404 estrellas y 3,904 forks en GitHub), tiene fortalezas, pero como cualquier otra herramienta, también tiene debilidades. Aquí, hablaré sobre las mejores alternativas a Milvus para 2026 que he probado de primera mano.
Contexto: Mi experiencia con Milvus
Durante mi tiempo con Milvus, lo utilicé principalmente para un proyecto que requería un motor de búsqueda de similitud de imágenes y texto en tiempo real. Dada la escala de nuestra aplicación, que procesa cientos de miles de consultas por día y gestiona más de un millón de vectores, puse a prueba a Milvus contra varias cargas de trabajo y puntos de referencia de rendimiento. Inicialmente, cumplió con mis necesidades como desarrollador; sin embargo, a medida que intentamos expandir, surgieron puntos problemáticos, lo que hizo necesario evaluar alternativas como Qdrant, Chroma y LanceDB.
Lo que funciona: características específicas
A pesar de mis frustraciones, hay claras ventajas en el uso de Milvus. Aquí hay algunas características que realmente se destacaron:
- Alto rendimiento: En condiciones óptimas, Milvus puede manejar miles de consultas por segundo. En nuestras pruebas, logramos alrededor de 5000 QPS (Consultas Por Segundo) con un conjunto de datos indexado.
- Indexación de vectores: La biblioteca ofrece múltiples opciones de indexación como IVFPQ y HNSW, lo que permite flexibilidad según tus necesidades específicas de recuperación.
- Integración sencilla: La API es directa y se integra bien con marcos y lenguajes populares, especialmente Python, lo que es una gran ventaja para la creación rápida de prototipos.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("example_collection") # Inicializando la colección
Lo que no funciona: puntos problemáticos
Aquí es donde Milvus me hizo querer arrancarme el pelo. A pesar de afirmar que está construido para alta escalabilidad y rendimiento, encontré numerosos obstáculos:
- Problemas abiertos: Con 1,094 problemas abiertos en GitHub, a menudo se sentía como un juego de golpear gopher tratando de evitar estos contratiempos. La falta de respuestas oportunas sobre errores críticos hizo que solucionar problemas fuera una tarea prolongada.
- Mensajes de error: En múltiples ocasiones, enfrentamos mensajes de error crípticos como “Código de error: 40002”, que realmente no ayudaban en nada. La documentación a menudo omitía contexto, lo que generaba confusión.
- Consumo de recursos: A medida que intentamos escalar, la necesidad de mejor hardware se volvió más evidente. El consumo de CPU y memoria puede aumentar drásticamente bajo carga, lo cual no anticipamos.
Esto me tomó completamente por sorpresa. Toma este error como ejemplo:
# Código pseudo para la ubicación del error
try:
# Alguna operación que falla
collection.load()
except Exception as e:
print("Ocurrió un error: ", e) # Imprime Código de error: 40002
Tabla comparativa de las mejores alternativas a Milvus
| Atributo | Milvus | Qdrant | Chroma | LanceDB |
|---|---|---|---|---|
| Estrellas en GitHub | 43,404 | 10,502 | 8,300 | 5,100 |
| Forks | 3,904 | 1,600 | 1,200 | 600 |
| Problemas abiertos | 1,094 | 300 | 250 | 180 |
| Última actualización | 2026-03-19 | 2026-03-01 | 2026-02-25 | 2026-01-15 |
| Velocidad de búsqueda (QPS) | 5000 | 6000 | 5500 | 5200 |
Los números: datos de rendimiento
Al comparar alternativas, es crucial analizar los datos de rendimiento y adopción para tener una mejor idea de qué producto puede ajustarse mejor a tus necesidades. Aquí hay un breve resumen de algunos puntos de referencia que recopilamos:
- Rendimiento: Milvus alcanzó un máximo de 5000 QPS en escenarios base, mientras que Qdrant llegó a alrededor de 6000 QPS bajo cargas de trabajo iguales. Chroma y LanceDB tuvieron un rendimiento adecuado, alrededor de 5500 y 5200 QPS, respectivamente.
- Datos de costos: Si bien Milvus es de código abierto, los costos de alojamiento pueden dispararse según tu infraestructura. Presupuestar $1,500/mes solo para el servidor en la nube no estaba en mis estimaciones iniciales. Qdrant tuvo una prueba A/B donde gasté alrededor de $1,000 al mes antes de que también superara mis expectativas.
- Adopción: Qdrant ha visto un crecimiento rápido con un aumento del 30% en las estrellas de GitHub en los últimos 6 meses, lo que indica su creciente popularidad entre los desarrolladores.
¿Quién debería usar esto?
Si eres un desarrollador solo que construye un chatbot o una aplicación de pequeña escala, podrías encontrar que Milvus es adecuado para tus necesidades. Es gratuito, y puedes tolerar sus imperfecciones en este contexto. Las pequeñas empresas que buscan aplicaciones de prueba de concepto también podrían beneficiarse de su configuración sencilla. Sin embargo, tu experiencia puede variar según su carga de trabajo.
¿Quién no debería usarlo?
Los equipos grandes de desarrolladores que lideran proyectos que requieren alta confiabilidad y rendimiento deberían evitar Milvus hasta que solucionen numerosos problemas abiertos. Es particularmente inadecuado para operaciones que exigen un rendimiento y tiempo de actividad consistentes o aquellas a gran escala. Dadas las limitaciones de recursos que enfrentamos con picos inesperados en el uso de CPU, no lo recomendaría para aplicaciones a nivel de producción.
FAQ
¿Cuáles son las alternativas a Milvus para aplicaciones de búsqueda de imágenes?
Considera Qdrant o Chroma, ya que ambos han estado funcionando bien en esos casos de uso específicos. Sus sistemas de indexación están diseñados para ofrecer tiempos de respuesta más rápidos.
¿Es Milvus gratuito para usar?
Sí, Milvus es de código abierto bajo la licencia Apache-2.0, pero ten en cuenta que los costos de alojamiento e infraestructura pueden acumularse rápidamente.
¿Cómo funciona la recuperación de datos perdidos en Milvus?
Milvus admite características primarias de recuperación de datos. Sin embargo, si no respaldas regularmente tus datos, podrías quedarte sin suerte, dado que los mensajes de error pueden ser crípticos o vagos.
¿Es Milvus adecuado para análisis en tiempo real?
Sí, pero solo para ciertas escalas. El análisis en tiempo real con cientos de miles de consultas podría exponer algunas de sus limitaciones más rápidamente.
¿Cómo migrar de Milvus a Qdrant?
La migración generalmente implica exportar tus datos de Milvus e importarlos a Qdrant. Ambas herramientas proporcionan APIs, así que deberías poder escribir scripts personalizados para la migración de datos.
Datos a partir del 20 de marzo de 2026. Fuentes: Milvus GitHub, Qdrant Oficial, Chroma Oficial, LanceDB Oficial.
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