Nach 8 Monaten mit Milvus: Es ist für spezifische Anwendungsfälle verwendbar, aber frustrierend inkohärent für größere Projekte.
Als Entwickler im Bereich datengestützter Anwendungen war es entscheidend, die richtigen Lösungen zur Verwaltung und Abfrage von Vektor-Daten zu finden. Ich habe vor etwa 8 Monaten begonnen, Milvus in einem Projekt zu nutzen, das sich auf die Ähnlichkeitssuche zwischen Bildern und Texten konzentrierte. Meine Erfahrung war gemischt, da ich von einem kleinen Proof of Concept zu einer anspruchsvolleren Produktionsumgebung übergehen musste. Milvus, das in letzter Zeit erheblich an Beliebtheit gewonnen hat (43.404 Sterne und 3.904 Forks auf GitHub), hat Stärken, aber wie alles hat es auch Schwächen. Hier möchte ich über die besten Alternativen zu Milvus für 2026 sprechen, die ich aus erster Hand getestet habe.
Kontext: Meine Erfahrung mit Milvus
Während meiner Zeit mit Milvus habe ich es hauptsächlich für ein Projekt verwendet, das eine Echtzeitsuchmaschine für die Ähnlichkeit von Bildern und Texten erforderte. Angesichts des Umfangs unserer Anwendung, die Hunderttausende von Anfragen pro Tag verarbeitet und über eine Million Vektoren verwaltet, habe ich Milvus mit verschiedenen Arbeitslasten und Leistungsbenchmarks getestet. Anfangs erfüllte es meine Anforderungen als Entwickler; jedoch traten beim Versuch, uns zu erweitern, einige Schmerzpunkte auf, die eine Bewertung von Alternativen wie Qdrant, Chroma und LanceDB notwendig machten.
Was funktioniert: Spezifische Funktionen
Trotz meiner Frustrationen gibt es klare Vorteile bei der Verwendung von Milvus. Hier sind einige Funktionen, die sich wirklich hervorgetan haben:
- Hohe Leistung: Unter optimalen Bedingungen kann Milvus Tausende von Anfragen pro Sekunde verarbeiten. In unseren Tests erreichten wir etwa 5000 QPS (Anfragen pro Sekunde) mit einem indexierten Datensatz.
- Vektor-Indexierung: Die Bibliothek bietet mehrere Indexoptionen wie IVFPQ und HNSW, was Flexibilität gemäß Ihren spezifischen Anforderungen an die Wiederherstellung ermöglicht.
- Einfache Integration: Die API ist einfach und lässt sich gut mit beliebten Frameworks und Programmiersprachen, einschließlich Python, integrieren, was ein großer Vorteil für schnellen Prototypen ist.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("example_collection") # Initialisierung der Sammlung
Was nicht funktioniert: Schmerzpunkte
Hier ist, wo Milvus mir den letzten Nerv geraubt hat. Obwohl es behauptet, für hohe Skalierbarkeit und Leistung gebaut zu sein, bin ich auf zahlreiche Hindernisse gestoßen:
- Offene Probleme: Mit 1.094 offenen Problemen auf GitHub schien es oft ein Spiel von Whack-a-Mole zu sein, um diesen Fallen zu entkommen. Der Mangel an schnellen Antworten auf kritische Bugs machte das Troubleshooting langwierig.
- Fehlermeldungen: Mehrfach sahen wir uns rätselhaften Fehlermeldungen wie “Fehlercode: 40002” gegenüber, die absolut nicht hilfreich waren. Die Dokumentation ließ oft den Kontext aus, was zu Verwirrung führte.
- Ressourcenverbrauch: Während wir versuchten, uns zu erweitern, wurde der Bedarf an besserer Hardware offensichtlicher. Der CPU- und Speicherverbrauch konnte unter Last dramatisch ansteigen, was wir nicht vorhergesehen hatten.
Das hat mich total überraschen können. Nehmen Sie dieses Beispiel für einen Fehler:
# Pseudo-Code zur Lokalisierung des Fehlers
try:
# Eine Operation, die fehlschlägt
collection.load()
except Exception as e:
print("Ein Fehler ist aufgetreten: ", e) # Druckt den Fehlercode: 40002
Vergleichstabelle der besten Alternativen zu Milvus
| Attribut | Milvus | Qdrant | Chroma | LanceDB |
|---|---|---|---|---|
| Sterne auf GitHub | 43.404 | 10.502 | 8.300 | 5.100 |
| Forks | 3.904 | 1.600 | 1.200 | 600 |
| Offene Probleme | 1.094 | 300 | 250 | 180 |
| Letztes Update | 2026-03-19 | 2026-03-01 | 2026-02-25 | 2026-01-15 |
| Suchgeschwindigkeit (QPS) | 5000 | 6000 | 5500 | 5200 |
Die Zahlen: Leistungsdaten
Bei der Vergleichung der Alternativen ist es entscheidend, die Leistungs- und Adoptionsdaten zu analysieren, um ein besseres Verständnis dafür zu erhalten, welches Produkt besser auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sein könnte. Hier ist eine kurze Zusammenfassung einiger Benchmarks, die ich gesammelt habe:
- Durchsatz: Milvus erreichte 5000 QPS in grundlegenden Szenarien, während Qdrant unter vergleichbaren Lasten etwa 6000 QPS erreichte. Chroma und LanceDB schnitten ebenfalls gut ab, mit etwa 5500 und 5200 QPS.
- Kostendaten: Obwohl Milvus selbst Open Source ist, können die Hostingkosten je nach Ihrer Infrastruktur explodieren. Ein Budget von 1.500 $ pro Monat nur für den Cloud-Server war nicht in meinen ursprünglichen Prognosen enthalten. Qdrant hatte einen A/B-Test, bei dem ich etwa 1.000 $ pro Monat ausgegeben habe, bevor das auch meine Erwartungen überschritt.
- Adoption: Qdrant verzeichnete ein schnelles Wachstum mit einem Anstieg von 30 % der Sterne auf GitHub in nur den letzten 6 Monaten, was auf seine wachsende Beliebtheit unter Entwicklern hinweist.
Wer sollte das verwenden?
Wenn Sie ein einzelner Entwickler sind, der einen Chatbot oder eine kleine Anwendung erstellt, könnten Sie Milvus für Ihre Bedürfnisse geeignet finden. Es ist kostenlos, und Sie könnten seine Mängel in diesem Kontext tolerieren. Kleine Unternehmen, die nach Anwendung zu Proof of Concept suchen, könnten ebenfalls von seiner einfachen Einrichtung profitieren. Ihre Erfahrung kann jedoch je nach Arbeitslast variieren.
Wer sollte es nicht verwenden?
Große Entwicklerteams, die an Projekten arbeiten, die hohe Zuverlässigkeit und Leistung erfordern, sollten Milvus vermeiden, solange sie nicht viele offene Probleme gelöst haben. Es ist besonders ungeeignet für Operationen, die konstante Leistung und Verfügbarkeit oder solche im großen Maßstab benötigen. Angesichts der Ressourcenschwierigkeiten, mit denen wir bei unerwarteten CPU-Nutzungsspitzen konfrontiert waren, würde ich es nicht für produktionsrelevante Anwendungen empfehlen.
FAQ
Was sind die Alternativen zu Milvus für Bildsuchanwendungen?
Erwägen Sie Qdrant oder Chroma, da diese beiden Werkzeuge in diesen spezifischen Anwendungsfällen gut abgeschnitten haben. Ihre Indexierungssysteme sind darauf ausgelegt, schnellere Antwortzeiten zu bieten.
Ist Milvus kostenlos zu verwenden?
Ja, Milvus ist Open Source unter der Lizenz Apache-2.0, aber beachten Sie, dass das Hosting und die Infrastruktur Kosten verursachen können, die schnell ansteigen.
Wie funktioniert die Wiederherstellung von verlorenen Daten in Milvus?
Milvus unterstützt primäre Datenwiederherstellungsfunktionen. Wenn Sie jedoch Ihre Daten nicht regelmäßig sichern, haben Sie möglicherweise Pech, da Fehlermeldungen kryptisch oder vage sein können.
Ist Milvus für die Echtzeitanalyse geeignet?
Ja, aber nur für bestimmte Maßstäbe. Echtzeitanalysen mit Hunderttausenden von Anfragen könnten einige seiner Einschränkungen schneller offenbaren.
Wie migriert man von Milvus zu Qdrant?
Die Migration umfasst in der Regel das Exportieren Ihrer Daten von Milvus und das Importieren in Qdrant. Beide Werkzeuge bieten APIs, sodass Sie in der Lage sein sollten, benutzerdefinierte Skripte für die Migration der Daten zu schreiben.
Daten vom 20. März 2026. Quellen: Milvus GitHub, Qdrant Offiziell, Chroma Offiziell, LanceDB Offiziell.
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