¿Es Actian VectorAI DB la mejor alternativa ligera a Milvus?

El factor decisivo entre Milvus y Actian VectorAI DB es la complejidad operativa. Milvus ofrece los modos «Lite» y «Standalone» para el desarrollo y las cargas de trabajo pequeñas. Las implementaciones en producción suelen requerir su arquitectura distribuida. Eso significa que se necesitan Kubernetes, etcd, almacenamiento de objetos como MinIO y una cola de mensajes antes de que el sistema pueda atender una sola consulta. Los clústeres de producción implican la implementación de docenas de pods y requieren cientos de parámetros de configuración.

VectorAI DB se implementa como un único contenedor de Docker sin dependencias externas y funciona sin necesidad de conexión a Internet. Este modelo es ideal para entornos aislados y de perímetro, así como para equipos de ingeniería que no pueden o no desean ejecutar un clúster de Kubernetes. Elimina las barreras de complejidad y funciona dentro de las limitaciones existentes.

La comparación que figura a continuación se centra específicamente en las ventajas e inconvenientes de la implementación en producción: la complejidad operativa, los requisitos de infraestructura y el comportamiento de cada sistema en entornos con restricciones o autohospedados.

TL;DR

Esta tabla resume las diferencias entre Milvus y VectorAI DB en aspectos clave. 

Por qué la complejidad operativa es el factor decisivo

La complejidad operativa de Milvus se hace más evidente a escala de producción. Aunque el sistema admite un escalado flexible de la capacidad de cálculo y el almacenamiento, en la práctica esa flexibilidad depende de una pila totalmente distribuida. Los equipos deben gestionar Kubernetes, etcd, un almacenamiento de objetos externo como MinIO y una cola de mensajes antes de que el sistema pueda gestionar de forma fiable las cargas de trabajo vectoriales en el tráfico de producción.

A gran escala, esto se traduce en una coordinación entre múltiples servicios, una gestión frecuente de la configuración y una responsabilidad sobre la infraestructura que va más allá de la propia base de datos. Esto concuerda con el propio posicionamiento del equipo de Milvus, que define el sistema como«nativo de la nube» y «exclusivamente en la nube», en el que Kubernetes o las plataformas gestionadas constituyen la vía principal de implementación.

Comparación de la arquitectura entre Milvus Distributed (izquierda) y Actian VectorAI DB (derecha)

VectorAI DB evita esta capa operativa al reducir la implementación a un único entorno de ejecución de Docker. En lugar de introducir componentes de infraestructura adicionales, funciona como una unidad autónoma que los equipos implementan directamente en el hardware existente. Este enfoque desplaza el foco de atención de la gestión de sistemas distribuidos hacia la ejecución directa en entornos con restricciones, en los que el soporte de infraestructura es limitado o inexistente.

Rendimiento con 1 millón de vectores

En abril de 2026 llevamos a cabo una evaluación comparativa para comparar cómo Actian VectorAI DB y Milvus traducen las diferencias arquitectónicas en rendimiento bruto. Las pruebas se realizaron en hardware idéntico alojado en nuestras propias instalaciones, utilizando un conjunto de datos de un millón de vectores con 768 dimensiones.

Los resultados muestran que Milvus alcanza un recall ligeramente superior, mientras que Actian VectorAI DB demuestra una mayor eficiencia operativa y un mejor rendimiento en las consultas durante la creación de índices y la ejecución de consultas.

Resultados de las pruebas de rendimiento

• Consultas por segundo (QPS): Actian VectorAI alcanzó las 1.040 QPS, superando a Milvus (302,7 QPS) en un factor de 3,4.
• Recuperación: Milvus (0,9983) superó por poco a Actian VectorAI DB (0,9948) en precisión de recuperación.
• Duración de la carga: La base de datos Actian VectorAI cargó el índice en 1.242 segundos, lo que supone una reducción del 73 % respecto a los 4.680 segundos que tardó Milvus.
• Latencia en serie (p99): Actian registró una latencia en el percentil 99 de 12,7 ms, mientras que Milvus registró 13,7 ms.
• Latencia en serie (p95): Actian mantuvo su liderazgo con una latencia p95 de 11,3 ms, frente a los 12,4 ms de Milvus.

Estadísticas comparativas

En estas pruebas se comparó VectorAI DB con una configuración estándar de Milvus, en lugar de con Milvus Distributed. Las condiciones de las pruebas no incluían datos de Milvus v3.0 ni de Milvus 2.6 con RaBitQ, ya que dichas versiones no estaban disponibles para estas pruebas de rendimiento específicas.

Estos resultados iniciales de las pruebas comparativas de VectorAI DB reflejan el rendimiento bruto sin ajustes específicos del proveedor, como la compactación de segmentos o la cuantificación. Aunque Milvus mantiene una ligera ventaja en cuanto a la recuperación, las características de escalabilidad de VectorAI DB son más resistentes. En pruebas más amplias con 10 millones de vectores, VectorAI DB conservó el 72 % de su rendimiento. Aunque el ajuste mejora los resultados en ambos casos, estas diferencias de referencia sugieren una gran eficiencia de escalabilidad en cargas de trabajo de producción sin la sobrecarga que supone un clúster distribuido. El equipo sigue validando los resultados en entornos totalmente optimizados.

Cuándo Milvus tiene la ventaja en la búsqueda vectorial

Elige Milvus cuando la escalabilidad y la flexibilidad arquitectónica sean imprescindibles. A gran escala, su diseño distribuido se convierte en una ventaja, ya que permite el escalado horizontal en las capas de computación y almacenamiento.

Milvus es la opción más sólida cuando los equipos necesitan una amplia cobertura de SDK desde el lanzamiento para sus modelos de aprendizaje automático. Su compatibilidad con Python, Java, Go, Node.js y C++, junto con integraciones consolidadas en todo el ecosistema de aprendizaje automático, lo convierte en la solución ideal para entornos de ingeniería heterogéneos en los que coexisten múltiples lenguajes y marcos de trabajo.

Los equipos también eligen Milvus cuando el uso de múltiples tipos de índices es un requisito fundamental. Milvus es compatible con una amplia gama de algoritmos de indexación, entre los que se incluyen DiskANN, variantes de IVF, RaBitQ y opciones aceleradas por GPU. Esto permite a los equipos controlar el ajuste del rendimiento y las compensaciones entre precisión y cobertura a la hora de gestionar datos vectoriales de alta dimensión en cargas de trabajo de producción.

Para los equipos que ya utilizan Kubernetes y han invertido en una pila de infraestructura nativa de la nube, Milvus ofrece un ecosistema de código abierto más consolidado y una comunidad más amplia para aplicaciones de datos vectoriales. En entornos en los que los equipos ya gestionan una gran complejidad operativa, Milvus sirve de base para sistemas a gran escala.

Costes operativos a escala de producción

El compromiso financiero que requiere la búsqueda de vectores varía considerablemente en función de la huella arquitectónica de la plataforma elegida. Los costes de producción de Milvus dependen en gran medida del modelo de implementación. En una infraestructura gestionada, Zilliz Cloud ofrece precios a partir de 99 dólares por gigabyte al mes para clústeres dedicados. Por otra parte, los modelos de computación basados en el uso cobran 0,04 dólares por gigabyte al mes por el almacenamiento, además de tarifas adicionales por computación.

Aunque la versión autohospedada de Milvus es gratuita, requiere un hardware considerable para grandes volúmenes de almacenamiento. Estos costes ocultos relacionados con los volúmenes de datos, la gestión de la infraestructura y el uso de memoria se acumulan rápidamente y se convierten en gastos operativos significativos para los entornos distribuidos.

Por el contrario, VectorAI DB elimina esa sobrecarga operativa al reducir la implementación a un único contenedor de Docker. Los equipos gestionan la implementación, el ajuste y el mantenimiento continuo a través de un único entorno de ejecución, en lugar de una pila distribuida. Para entornos de producción, VectorAI DB utiliza un modelo de licencia comercial que se adapta a la capacidad de cálculo y almacenamiento que consume el motor de un único contenedor.

Actian VectorAI DB cuenta con un plan básico de aproximadamente 417 dólares al mes (facturado anualmente) para hasta un millón de vectores, diseñado para pequeñas aplicaciones de IA. Los planes se amplían hasta un nivel empresarial que admite más de 10 millones de vectores. También hay disponibles planes personalizados para el borde (edge) destinados a implementaciones especializadas. Visita la página de precios de Actian VectorAI DB y utiliza la herramienta de cálculo interactiva para encontrar el plan más adecuado.

Madurez del ecosistema y de la integración

El ecosistema de Milvus incluye:

• SDK para Python, Java, Go, Node.js y C++
• Integración nativa con LangChain, LlamaIndex y HuggingFace
• Más de 15 métodos de indexación para la búsqueda por similitud

Las funciones de soporte de VectorAI DB incluyen:

• SDK de Python y JavaScript.
• REST y SQL para consultas complejas.
• Integración con LangChain y LlamaIndex.

Aunque existe una diferencia de madurez entre los distintos tipos de datos, VectorAI DB permite realizar búsquedas por similitud mediante SQL, lo que hace que el entorno de consulta resulte familiar para los desarrolladores que ya trabajan con bases de datos relacionales.

El fragmento de código que aparece a continuación muestra cómo conectarse a una base de datos vectorial local de Milvus.

from pymilvus import connections, Collection

# Connect to Milvus Standalone
connections.connect(
alias="default",
host="localhost",
port="19530"
)

# Load existing collection
collection = Collection("demo_collection")
collection.load()

# vector
query_vector = [0.01] * 768

# Perform vector search
results = collection.search(
data=[query_vector],
anns_field="embedding",
param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
limit=5
)

print(results)

Fragmento de código de Python para la inicialización de Milvus

Este código se conecta a un servidor local de la base de datos de vectores Milvus que se ejecuta en el puerto 19530, carga una colección existente denominada «demo_collection» y realiza una búsqueda de similitud entre vectores. El «query_vector» es una incrustación de 768 dimensiones que se utiliza para realizar la búsqueda entre los vectores almacenados en el campo de incrustación. La búsqueda utiliza la métrica L2 (distancia euclidiana) con nprobe=10 para controlar la precisión y la velocidad de la búsqueda. La consulta devuelve los cinco vectores coincidentes más cercanos de la colección.

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct

with VectorAIClient("localhost:50051") as client:
# Health check
info = client.health_check()
print(f"Connected to {info['title']} v{info['version']}")

# Create collection
client.collections.create(
"demo_collection",
vectors_config=VectorParams(size=128, distance=Distance.Cosine),
)

# Insert points
client.points.upsert("demo_collection", [
PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 128, payload={"name": "Widget"}),
PointStruct(id=2, vector=[0.2] * 128, payload={"name": "Gadget"}),
PointStruct(id=3, vector=[0.3] * 128, payload={"name": "Gizmo"}),
])

# Search
results = client.points.search("demo_collection", vector=[0.15] * 128, limit=5)
for r in results:
print(f"  id={r.id}  score={r.score:.4f}  payload={r.payload}")

Fragmento de código de Python para la inicialización de la base de datos VectorAI

Este código muestra cómo utilizar VectorAI DB para el almacenamiento de vectores y la búsqueda de similitudes. En primer lugar, se conecta a un servidor local de VectorAI DB, realiza una comprobación de estado y crea una colección configurada para vectores de 128 dimensiones utilizando la similitud coseno. El código inserta tres vectores de ejemplo con metadatos en la colección. Por último, el código busca los vectores más similares al vector de consulta [0,15] * 128 y muestra los ID coincidentes, las puntuaciones de similitud y los datos de carga útil asociados.

Comparación con otras bases de datos vectoriales

Pinecone funciona principalmente como un servicio gestionado. Su implementación BYOC (Bring Your Own Cloud) ejecuta el plano de datos dentro de la VPC en la nube del cliente, mientras que el plano de control permanece en la infraestructura de Pinecone. A los equipos que necesiten un control local total sobre ambos planos, esta separación les puede resultar limitante.

Pinecone BYOC

Qdrant admite el autoalojamiento con requisitos operativos más sencillos que Milvus y no depende de etcd ni de MinIO. El nivel de «air-gap» en la nube privada para la búsqueda vectorial requiere una tarifa empresarial. Esto hace que la implementación con «air-gap» quede fuera del alcance de los equipos que operan con un presupuesto ajustado.

Weaviate permite el autoalojamiento a través de Docker o Kubernetes con una cadena de dependencias más sencilla para los datos vectoriales. Dado que el índice HNSW debe residir íntegramente en memoria, no resulta adecuado para entornos con limitaciones de hardware. Este requisito de memoria compensa la simplicidad de su arquitectura en comparación con otras plataformas que ofrecen búsqueda híbrida o funciones clave especializadas.

ChromaDB funciona como un sistema de un solo nodo, sin arquitectura distribuida, para la gestión de datos vectoriales. Esto lo convierte en la opción más ligera de su categoría para la creación rápida de prototipos y las pruebas iniciales de búsqueda de similitud vectorial. Sin embargo, su escalabilidad se limita a la capacidad de una sola máquina, lo que puede suponer un obstáculo para el crecimiento.

pgvector no supone ninguna carga operativa adicional para los equipos que ya utilizan PostgreSQL. Aunque facilita la búsqueda vectorial eficiente dentro de los flujos de trabajo relacionales existentes, requiere como requisito previo una instancia completa de Postgres. Esta dependencia impide que funcione como un motor independiente y diseñado específicamente para aplicaciones de IA.

Diagrama de flujo para decidir entre Milvus y VectorAI DB

Conclusión

Milvus requiere un sistema distribuido para funcionar a escala de producción. VectorAI DB elimina por completo esa capa y funciona como una unidad autónoma dentro de las limitaciones existentes.

Para los equipos que desean evitar la carga operativa que supone la gestión de sistemas distribuidos como Milvus, VectorAI DB ofrece una alternativa optimizada. VectorAI DB funciona como una única unidad dentro de la infraestructura existente, lo que reduce el tiempo de implementación y la carga operativa sin mermar el rendimiento de las consultas.

Consulta la documentación de VectorAI DB y al repositorio de GitHub para conocer las actualizaciones y los detalles de implementación.

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Acerca del autor

Acerca de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury es la directora de producto de Actian Zen y VectorAI DB, donde dirige la estrategia de la plataforma de datos en el borde más sólida del sector. Gracias a su experiencia en MongoDB y Goldman Sachs, Tahiya se especializa en crear productos que se sitúan en la intersección entre las necesidades empresariales a gran escala y la agilidad de los desarrolladores modernos. Le apasiona eliminar la complejidad de la infraestructura de datos, lo que permite a los equipos de ingeniería pasar más rápidamente del prototipo a la producción.