Après 8 mois avec Milvus : c’est utilisable pour des cas d’utilisation spécifiques mais frustrantement incohérent pour des projets plus importants.
En tant que développeur dans le domaine des applications basées sur les données, trouver les bonnes solutions pour gérer et interroger des données vectorielles a été crucial. J’ai commencé à utiliser Milvus il y a environ 8 mois dans un projet axé sur la recherche de similarité entre images et textes. Mon expérience a été mitigée, étant donné que j’ai dû évoluer d’une petite preuve de concept à un environnement de production plus exigeant. Milvus, qui a gagné une traction significative ces derniers temps (43 404 étoiles et 3 904 forks sur GitHub), a des points forts, mais comme tout, il a aussi des faiblesses. Ici, je vais parler des meilleures alternatives à Milvus pour 2026 que j’ai testées de première main.
Contexte : Mon expérience avec Milvus
Au cours de mon temps avec Milvus, je l’ai principalement utilisé pour un projet nécessitant un moteur de recherche de similarité d’images et de textes en temps réel. Étant donné l’échelle de notre application, qui traite des centaines de milliers de requêtes par jour et gère plus d’un million de vecteurs, j’ai mis Milvus à l’épreuve avec différentes charges de travail et benchmarks de performance. Au départ, il a répondu à mes besoins en tant que développeur ; cependant, alors que nous tentions de nous étendre, des points de douleur sont apparus, rendant nécessaire l’évaluation d’alternatives telles que Qdrant, Chroma et LanceDB.
Ce qui fonctionne : Fonctionnalités spécifiques
Malgré mes frustrations, il y a des avantages clairs à utiliser Milvus. Voici quelques fonctionnalités qui se sont vraiment démarquées :
- Haut débit : Dans des conditions optimales, Milvus peut traiter des milliers de requêtes par seconde. Dans nos tests, nous avons atteint environ 5000 QPS (Requêtes Par Seconde) avec un ensemble de données indexé.
- Indexation des vecteurs : La bibliothèque offre plusieurs options d’indexation comme IVFPQ et HNSW, permettant une flexibilité en fonction de vos besoins spécifiques en matière de récupération.
- Intégration facile : L’API est simple et s’intègre bien avec des frameworks et langages populaires, notamment Python, ce qui est un grand avantage pour le prototypage rapide.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("example_collection") # Initialisation de la collection
Ce qui ne fonctionne pas : Points de douleur
Voici où Milvus m’a donné envie de me tirer les cheveux. Bien qu’il prétende être construit pour une haute évolutivité et performance, j’ai rencontré de nombreux obstacles :
- Problèmes ouverts : Avec 1 094 problèmes ouverts sur GitHub, il semblait souvent que c’était un jeu de whack-a-mole pour tenter d’éviter ces pièges. Le manque de réponses rapides sur des bugs critiques a rendu le dépannage long.
- Messages d’erreur : À plusieurs reprises, nous avons été confrontés à des messages d’erreur énigmatiques comme “Error Code: 40002” qui n’ont absolument rien fait pour aider. La documentation laissait souvent de côté le contexte, entraînant de la confusion.
- Consommation de ressources : Alors que nous essayions de nous étendre, le besoin de matériel meilleur est devenu plus évident. La consommation de CPU et de mémoire peut augmenter de manière spectaculaire sous charge, ce que nous n’avions pas anticipé.
Cela m’a totalement pris au dépourvu. Prenez cet exemple d’erreur :
# Pseudo code pour localiser l'erreur
try:
# Une opération qui échoue
collection.load()
except Exception as e:
print("Une erreur est survenue : ", e) # Imprime le code d'erreur : 40002
Tableau comparatif des meilleures alternatives à Milvus
| Attribut | Milvus | Qdrant | Chroma | LanceDB |
|---|---|---|---|---|
| Étoiles sur GitHub | 43 404 | 10 502 | 8 300 | 5 100 |
| Forks | 3 904 | 1 600 | 1 200 | 600 |
| Problèmes ouverts | 1 094 | 300 | 250 | 180 |
| Dernière mise à jour | 2026-03-19 | 2026-03-01 | 2026-02-25 | 2026-01-15 |
| Vitesse de recherche (QPS) | 5000 | 6000 | 5500 | 5200 |
Les chiffres : Données de performance
Lors de la comparaison des alternatives, il est crucial d’analyser les données de performance et d’adoption pour avoir une meilleure idée de quel produit pourrait mieux répondre à vos besoins. Voici un court résumé de quelques benchmarks que j’ai recueillis :
- Débit : Milvus a atteint 5000 QPS dans des scénarios de base, tandis que Qdrant a atteint environ 6000 QPS sous des charges équivalentes. Chroma et LanceDB ont bien performé, respectivement autour de 5500 et 5200 QPS.
- Données de coût : Bien que Milvus soit lui-même open-source, les coûts d’hébergement peuvent exploser en fonction de votre infrastructure. Budgétiser 1 500 $ par mois juste pour le serveur cloud n’était pas dans mes prévisions initiales. Qdrant a eu un essai A/B où j’ai dépensé environ 1 000 $ par mois avant que cela ne dépasse aussi mes attentes.
- Adoption : Qdrant a connu une croissance rapide avec une augmentation de 30 % des étoiles sur GitHub au cours des 6 derniers mois seulement, indiquant sa popularité croissante parmi les développeurs.
Qui devrait utiliser cela ?
Si vous êtes un développeur individuel créant un chatbot ou une application à petite échelle, vous pourriez trouver Milvus convenable pour vos besoins. C’est gratuit, et vous pourriez tolérer ses imperfections dans ce contexte. Les petites entreprises cherchant des applications de preuve de concept pourraient également bénéficier de sa configuration simple. Cependant, votre expérience peut varier en fonction de leur charge de travail.
Qui ne devrait pas ?
Les grandes équipes de développeurs à la tête de projets nécessitant une haute fiabilité et performance devraient éviter Milvus tant qu’ils n’ont pas résolu de nombreux problèmes ouverts. Il est particulièrement inadapté pour des opérations exigeant une performance et un temps de disponibilité constants ou celles à grande échelle. Étant donné les contraintes de ressources auxquelles nous avons été confrontés avec des pics imprévus d’utilisation du CPU, je ne le recommanderais pas pour des applications de niveau production.
FAQ
Quelles sont les alternatives à Milvus pour les applications de recherche d’images ?
Envisagez Qdrant ou Chroma car ces deux outils ont bien performé dans ces cas d’utilisation spécifiques. Leurs systèmes d’indexation sont conçus pour offrir des temps de réponse plus rapides.
Milvus est-il gratuit à utiliser ?
Oui, Milvus est open-source sous la licence Apache-2.0, mais gardez à l’esprit que l’hébergement et l’infrastructure peuvent engendrer des coûts qui s’additionnent rapidement.
Comment fonctionne la récupération de données perdues dans Milvus ?
Milvus prend en charge des fonctionnalités de récupération de données primaires. Cependant, si vous ne sauvegardez pas régulièrement vos données, vous pourriez ne pas avoir de chance, étant donné que les messages d’erreur peuvent être cryptiques ou vagues.
Milvus est-il adapté pour l’analyse en temps réel ?
Oui, mais seulement pour certaines échelles. L’analyse en temps réel avec des centaines de milliers de requêtes pourrait exposer certaines de ses limitations plus rapidement.
Comment migrer de Milvus vers Qdrant ?
La migration implique généralement d’exporter vos données de Milvus et de les importer dans Qdrant. Les deux outils offrent des API, vous devriez donc être en mesure d’écrire des scripts personnalisés pour la migration des données.
Données au 20 mars 2026. Sources : Milvus GitHub, Qdrant Officiel, Chroma Officiel, LanceDB Officiel.
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