Dopo 8 mesi con Milvus: è utilizzabile per casi d’uso specifici ma frustrantemente incoerente per progetti più grandi.
Come sviluppatore nel campo delle applicazioni basate su dati, trovare le soluzioni giuste per gestire e interrogare i dati vettoriali è stato cruciale. Ho iniziato a utilizzare Milvus circa 8 mesi fa in un progetto focalizzato sulla ricerca di somiglianza tra immagini e testi. La mia esperienza è stata contrastante, poiché ho dovuto passare da una piccola prova di concetto a un ambiente di produzione più esigente. Milvus, che ha guadagnato una crescita significativa di recente (43.404 stelle e 3.904 fork su GitHub), ha punti di forza, ma come tutto ha anche delle debolezze. Qui parlerò delle migliori alternative a Milvus per il 2026 che ho testato di persona.
Contesto: La mia esperienza con Milvus
Durante il mio tempo con Milvus, lo ho principalmente utilizzato per un progetto che richiedeva un motore di ricerca di somiglianza tra immagini e testi in tempo reale. Considerando la scala della nostra applicazione, che gestisce centinaia di migliaia di richieste al giorno e gestisce più di un milione di vettori, ho messo Milvus alla prova con vari carichi di lavoro e benchmark di performance. Inizialmente ha soddisfatto le mie esigenze come sviluppatore; tuttavia, mentre cercavamo di espanderci, sono emersi dei punti critici, rendendo necessario valutare alternative come Qdrant, Chroma e LanceDB.
Cosa funziona: Funzionalità specifiche
Nonostante le mie frustrazioni, ci sono chiari vantaggi nell’utilizzare Milvus. Ecco alcune funzionalità che si sono veramente distinte:
- Alta capacità di gestione: In condizioni ottimali, Milvus può elaborare migliaia di richieste al secondo. Nei nostri test, abbiamo raggiunto circa 5000 QPS (Richieste Per Secondo) con un insieme di dati indicizzato.
- Indicizzazione dei vettori: La libreria offre diverse opzioni di indicizzazione come IVFPQ e HNSW, consentendo una flessibilità in base alle vostre specifiche esigenze di recupero.
- Integrazione semplice: L’API è semplice e si integra bene con framework e linguaggi popolari, tra cui Python, il che è un grande vantaggio per il prototipazione rapida.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("example_collection") # Inizializzazione della collezione
Cosa non funziona: Punti critici
Ecco dove Milvus mi ha fatto venire voglia di strapparmi i capelli. Anche se dichiara di essere costruito per alta scalabilità e performance, ho incontrato molti ostacoli:
- Problemi aperti: Con 1.094 problemi aperti su GitHub, sembrava spesso che fosse un gioco del whack-a-mole per cercare di evitare queste trappole. La mancanza di risposte rapide su bug critici ha reso il troubleshooting lungo.
- Messaggi di errore: Più volte ci siamo trovati di fronte a messaggi di errore enigmatici come “Error Code: 40002” che non hanno assolutamente aiutato. La documentazione spesso ometteva il contesto, causando confusione.
- Consumo di risorse: Mentre cercavamo di espanderci, la necessità di hardware migliore è diventata più evidente. Il consumo di CPU e memoria può aumentare drasticamente sotto carico, cosa che non avevamo previsto.
Questo mi ha colto completamente di sorpresa. Prendete questo esempio di errore:
# Pseudo codice per localizzare l'errore
try:
# Un'operazione che fallisce
collection.load()
except Exception as e:
print("Si è verificato un errore: ", e) # Stampa il codice di errore: 40002
Tabella comparativa delle migliori alternative a Milvus
| Attributo | Milvus | Qdrant | Chroma | LanceDB |
|---|---|---|---|---|
| Stelle su GitHub | 43.404 | 10.502 | 8.300 | 5.100 |
| Forks | 3.904 | 1.600 | 1.200 | 600 |
| Problemi aperti | 1.094 | 300 | 250 | 180 |
| Ultimo aggiornamento | 2026-03-19 | 2026-03-01 | 2026-02-25 | 2026-01-15 |
| Velocità di ricerca (QPS) | 5000 | 6000 | 5500 | 5200 |
I numeri: Dati di performance
Quando si confrontano le alternative, è fondamentale analizzare i dati di performance e di adozione per avere un’idea migliore di quale prodotto potrebbe rispondere meglio alle vostre esigenze. Ecco un breve riassunto di alcuni benchmark che ho raccolto:
- Capacità di gestione: Milvus ha raggiunto 5000 QPS in scenari di base, mentre Qdrant ha raggiunto circa 6000 QPS sotto carichi equivalenti. Chroma e LanceDB hanno avuto buone performance, rispettivamente intorno a 5500 e 5200 QPS.
- Dati sui costi: Sebbene Milvus sia open-source, i costi di hosting possono aumentare drasticamente a seconda della vostra infrastruttura. Budgetare 1.500 dollari al mese solo per il server cloud non era nelle mie previsioni iniziali. Qdrant ha avuto un test A/B in cui ho speso circa 1.000 dollari al mese prima che questo superasse anche le mie aspettative.
- Adozione: Qdrant ha visto una crescita rapida con un aumento del 30% delle stelle su GitHub negli ultimi 6 mesi, indicando la sua crescente popolarità tra gli sviluppatori.
Chi dovrebbe utilizzare questo?
Se sei uno sviluppatore individuale che crea un chatbot o un’applicazione di piccola scala, potresti trovare Milvus adatto alle tue esigenze. È gratuito e potresti tollerare le sue imperfezioni in questo contesto. Anche le piccole imprese che cercano applicazioni di prova di concetto potrebbero trarne beneficio grazie alla sua configurazione semplice. Tuttavia, la tua esperienza può variare in base al loro carico di lavoro.
Chi non dovrebbe?
Le grandi squadre di sviluppatori a capo di progetti che richiedono alta affidabilità e performance dovrebbero evitare Milvus finché non avranno risolto numerosi problemi aperti. È particolarmente inadeguato per operazioni che richiedono performance costante e disponibilità o per quelle su larga scala. Data le restrizioni di risorse a cui siamo stati confrontati con picchi imprevisti nell’uso della CPU, non lo consiglierei per applicazioni a livello di produzione.
FAQ
Quali sono le alternative a Milvus per le applicazioni di ricerca di immagini?
Considerate Qdrant o Chroma poiché questi due strumenti hanno avuto buone performance in questi casi d’uso specifici. I loro sistemi di indicizzazione sono progettati per offrire tempi di risposta più rapidi.
Milvus è gratuito da usare?
Sì, Milvus è open-source sotto la licenza Apache-2.0, ma tenete a mente che l’hosting e l’infrastruttura possono comportare costi che si sommano rapidamente.
Come funziona il recupero di dati persi in Milvus?
Milvus supporta funzionalità di recupero dati primaria. Tuttavia, se non eseguite regolarmente il backup dei vostri dati, potreste non avere fortuna, dato che i messaggi di errore possono essere criptici o vaghi.
Milvus è adatto per l’analisi in tempo reale?
Sì, ma solo per alcune scale. L’analisi in tempo reale con centinaia di migliaia di richieste potrebbe esporre più rapidamente alcune delle sue limitazioni.
Come migrare da Milvus a Qdrant?
La migrazione implica generalmente l’esportazione dei vostri dati da Milvus e l’importazione in Qdrant. Entrambi gli strumenti offrono API, quindi dovreste essere in grado di scrivere script personalizzati per la migrazione dei dati.
Dati al 20 marzo 2026. Fonti: Milvus GitHub, Qdrant Ufficiale, Chroma Ufficiale, LanceDB Ufficiale.
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