Actian VectorAI DB est-elle la meilleure alternative légère à Milvus ?

Le facteur déterminant entre Milvus et Actian VectorAI DB réside dans la complexité opérationnelle. Milvus propose des modes « Lite » et « Standalone » pour le développement et les petites charges de travail. Les déploiements en production nécessitent généralement son architecture distribuée. Cela implique l’utilisation de Kubernetes, d’etcd, d’un stockage d’objets tel que MinIO, ainsi qu’une file d’attente de messages avant que le système ne puisse traiter une seule requête. Les clusters de production impliquent le déploiement de dizaines de pods et nécessitent des centaines de paramètres de configuration.

VectorAI DB se déploie sous la forme d'un seul conteneur Docker, sans aucune dépendance externe, et fonctionne sans accès à Internet. Ce modèle est adapté aux environnements isolés (air-gapped) et périphériques (edge), ainsi qu'aux équipes d'ingénieurs qui ne peuvent pas ou ne souhaitent pas exploiter un cluster Kubernetes. Il élimine les obstacles liés à la complexité et s'adapte aux contraintes existantes.

La comparaison ci-dessous porte spécifiquement sur déploiement en production : complexité opérationnelle, exigences en matière d'infrastructure et comportement de chaque système dans des environnements soumis à des contraintes ou en auto-hébergement.

TL;DR

Ce tableau résume les différences entre Milvus et VectorAI DB sur les principaux aspects. 

Pourquoi la complexité opérationnelle est-elle le facteur déterminant ?

La complexité opérationnelle de Milvus apparaît surtout à l'échelle de la production. Bien que le système prenne en charge une évolutivité flexible en termes de puissance de calcul et de stockage, cette flexibilité repose en réalité sur une pile entièrement distribuée. Les équipes doivent gérer Kubernetes, etcd, un système de stockage d'objets externe tel que MinIO, ainsi qu'une file d'attente de messages avant que le système ne puisse traiter de manière fiable les charges de travail vectorielles dans le trafic de production.

À grande échelle, cela se traduit par une coordination multiservice, une gestion fréquente des configurations et une responsabilité vis-à-vis de l’infrastructure qui va au-delà de la base de données elle-même. Cela correspond au positionnement de l’équipe Milvus, qui présente le système comme« cloud-native » et « cloud-only », Kubernetes ou plateformes gérées plateformes la principale déploiement .

Comparaison des architectures entre Milvus Distributed (à gauche) et Actian VectorAI DB (à droite)

VectorAI DB contourne cette couche opérationnelle en regroupant déploiement un seul environnement d’exécution Docker. Au lieu d’introduire des composants d’infrastructure supplémentaires, il fonctionne comme une unité autonome que les équipes déploient directement sur le matériel existant. Cette approche permet de se détourner de la gestion des systèmes distribués pour se concentrer sur l’exécution directe au sein d’environnements contraints, où support infrastructurel support limité, voire indisponible.

Performances avec 1 million de vecteurs

En avril 2026, nous avons mené une étude comparative visant à évaluer comment Actian VectorAI DB et Milvus traduisent les différences architecturales en débit brut. Les tests ont été réalisés sur du matériel identique hébergé en interne, à partir d’un jeu de données un million de vecteurs à 768 dimensions.

Les résultats montrent que Milvus atteint un taux de rappel légèrement supérieur, tandis qu’Actian VectorAI DB fait preuve d’une meilleure efficacité opérationnelle et de meilleures requête lors de la création d’index et de requête .

Résultats des tests de performance

• Requêtes par seconde (QPS) : Actian VectorAI a atteint 1 040 QPS, surpassant Milvus (302,7 QPS) d'un facteur de 3,4.
• Rappel : Milvus (0,9983) a devancé Actian VectorAI DB (0,9948) en termes de précision de recherche.
• Durée du chargement : La base de données Actian VectorAI a chargé l'index en 1 242 secondes, soit une réduction de 73 % par rapport aux 4 680 secondes nécessaires à Milvus.
• Latence en série (p99) : Actian a enregistré une latence au 99e centile de 12,7 ms, tandis que Milvus a enregistré 13,7 ms.
• Latence en série (p95) : Actian a conservé son avance avec une latence p95 de 11,3 ms, contre 12,4 ms pour Milvus.

Statistiques de référence

Ces tests ont comparé VectorAI DB à une configuration Milvus standard plutôt qu’à Milvus Distributed. Les conditions de test n’incluaient pas de données pour Milvus v3.0 ni pour Milvus 2.6 avec RaBitQ, car ces versions n’étaient pas disponibles pour ces benchmarks spécifiques.

Ces premiers résultats des tests de performance de VectorAI DB reflètent les performances brutes, sans optimisation spécifique au fournisseur, telle que la compaction des segments ou la quantification. Si Milvus conserve une légère avance en termes de rappel, les caractéristiques de scalabilité de VectorAI DB s’avèrent plus résilientes. Lors de tests à plus grande échelle portant sur 10 millions de vecteurs, VectorAI DB a conservé 72 % de son débit. Bien que l’optimisation améliore les résultats des deux côtés, ces différences de base suggèrent une forte efficacité d’évolutivité pour les charges de travail en production, sans la surcharge liée à un cluster distribué. L’équipe continue de valider les résultats dans des environnements entièrement optimisés.

Quand Milvus a l'avantage dans la recherche vectorielle

Optez pour Milvus lorsque l'évolutivité et la flexibilité architecturale sont indispensables. À grande échelle, son architecture distribuée devient un atout majeur, permettant une évolutivité horizontale à la fois au niveau des couches de calcul et de stockage.

Milvus constitue la solution la plus performante lorsque les équipes ont besoin d'une large prise en charge des SDK dès le lancement de leurs modèles d'apprentissage automatique. Grâce à sa support Python, Java, Go, Node.js et C++, ainsi qu'à ses intégrations éprouvées dans l'ensemble de l'écosystème de l'apprentissage automatique, cette solution est parfaitement adaptée aux environnements d'ingénierie hétérogènes où frameworks plusieurs langages et frameworks .

Les équipes optent également pour Milvus lorsque la prise en charge de plusieurs types d’index constitue une exigence fondamentale. Milvus prend en charge un large éventail d’algorithmes d’indexation, notamment DiskANN, différentes variantes d’IVF, RaBitQ et des options accélérées par GPU. Cela permet aux équipes de maîtriser les compromis entre optimisation des performances taux de rappel lors de la gestion de données vectorielles à haute dimension dans les charges de travail en production.

Pour les équipes qui utilisent déjà Kubernetes et qui ont investi dans une pile d'infrastructure cloud native, Milvus offre un écosystème open source mieux établi et une communauté plus importante dédiée aux applications de données vectorielles. Dans les environnements où les équipes doivent déjà gérer une certaine complexité opérationnelle, Milvus sert de base à la mise en place de systèmes à grande échelle.

Coûts d'exploitation à l'échelle industrielle

L'engagement financier requis pour la recherche de vecteurs varie considérablement en fonction de l'empreinte architecturale de la plateforme choisie. Les coûts de production de Milvus dépendent fortement du déploiement . Sur une infrastructure gérée, Zilliz Cloud propose des tarifs à partir de 99 $ par gigaoctet et par mois pour les clusters dédiés. Par ailleurs, les modèles de calcul basés sur l'utilisation facturent 0,04 $ par gigaoctet et par mois pour le stockage, auxquels s'ajoutent des frais de calcul supplémentaires.

Bien que la version auto-hébergée de Milvus soit gratuite, elle nécessite un matériel performant pour gérer d’importants volumes de stockage. Ces coûts cachés liés aux volumes de données, à la gestion de l’infrastructure et à l’utilisation de la mémoire se transforment rapidement en dépenses opérationnelles importantes pour les environnements distribués.

En revanche, VectorAI DB élimine cette charge opérationnelle en regroupant déploiement un seul conteneur Docker. Les équipes gèrent déploiement, le réglage et la maintenance continue via un seul environnement d'exécution, plutôt que via une pile distribuée. Pour les environnements de production, VectorAI DB utilise un modèle de licence commerciale dont le coût évolue en fonction de la puissance de calcul et de l'espace de stockage consommés par le moteur à conteneur unique.

Actian VectorAI DB propose une offre d'entrée de gamme à environ 417 $ par mois (facturée annuellement) pour un maximum d'un million de vecteurs, conçue pour les petites applications d'IA. Les offres s'étendent jusqu'à un niveau « entreprise » prenant en charge plus de 10 millions de vecteurs. Des formules « edge » personnalisées sont également disponibles pour les déploiements spécialisés. Rendez-vous sur la page des tarifs d'Actian VectorAI DB et utilisez l'estimateur interactif pour trouver l'offre qui vous convient.

Maturité de l'écosystème et de l'intégration

L'écosystème Milvus comprend :

• SDK pour Python, Java, Go, Node.js et C++
• Intégration native avec LangChain, LlamaIndex et HuggingFace
• Plus de 15 méthodes d'indexation pour la recherche par similarité

support VectorAI DB support :

• SDK Python JavaScript.
• REST et SQL pour les requêtes complexes.
• Intégration avec LangChain et LlamaIndex.

Bien qu'il existe un écart de maturité entre les différents types de données, VectorAI DB permet d'effectuer des recherches par similarité via SQL, ce qui garantit une requête familière aux développeurs habitués aux bases de données relationnelles.

L'extrait de code ci-dessous montre comment se connecter à une base de données vectorielle Milvus locale.

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)

Extrait de code Python pour Milvus

Ce code se connecte à un serveur local de base de données vectorielle Milvus fonctionnant sur le port 19530, charge une collection existante nommée « demo_collection » et effectue une recherche de similarité vectorielle. Le requête est un vecteur d’encodage à 768 dimensions utilisé pour effectuer une recherche parmi les vecteurs stockés dans le champ d’encodage. La recherche utilise la métrique L2 (distance euclidienne) avec nprobe=10 pour contrôler la précision et la vitesse de la recherche. La requête les cinq vecteurs correspondants les plus proches issus de la collection.

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}")

Extrait de code Python pour la base de données VectorAI

Ce code montre comment utiliser VectorAI DB pour le stockage de vecteurs et la recherche de similarité. Il se connecte tout d’abord à un serveur VectorAI DB local, effectue un contrôle d’intégrité, puis crée une collection configurée pour des vecteurs à 128 dimensions utilisant la similarité cosinus. Le code insère trois vecteurs d’exemple, métadonnées , dans la collection. Enfin, le code recherche les vecteurs les plus similaires au requête [0,15] * 128 et affiche les identifiants correspondants, les scores de similarité et les données de charge utiles associées.

Comparaison avec d'autres bases de données vectorielles

Pinecone fonctionne principalement sous forme de service géré. Son déploiement BYOC (Bring Your Own Cloud) déploiement le plan de données au sein du VPC cloud du client, tandis que le plan de contrôle reste sur l'infrastructure de Pinecone. Les équipes qui ont besoin d'un contrôle local total sur les deux plans peuvent trouver cette séparation limitante.

Pinecone BYOC

Qdrant prend en charge l'auto-hébergement avec des exigences opérationnelles plus simples que celles de Milvus et ne dépend ni d'etcd ni de MinIO. Le niveau « air-gap » du cloud privé pour la recherche vectorielle nécessite une tarification entreprise. Cela rend déploiement en mode « air-gap » déploiement aux équipes disposant d'un budget limité.

Weaviate permet l'auto-hébergement via Docker ou Kubernetes, avec une chaîne de dépendances plus épurée pour les données vectorielles. L'index HNSW devant résider entièrement en mémoire, cette solution ne convient pas aux environnements matériels aux ressources limitées. Cette exigence en matière de mémoire compense la simplicité de son architecture par rapport à d'autres plateformes une recherche hybride ou des fonctionnalités clés spécialisées.

ChromaDB fonctionne comme un système à nœud unique, sans architecture distribuée, destiné à la gestion des données vectorielles. Cela en fait la solution la plus légère de sa catégorie pour le prototypage rapide et les premiers tests de recherche de similarité vectorielle. Cependant, son évolutivité est limitée à la capacité d'une seule machine, ce qui peut constituer un frein à la croissance.

pgvector n'ajoute aucune charge opérationnelle supplémentaire pour les équipes qui utilisent déjà PostgreSQL. Bien qu'il facilite la recherche vectorielle efficace au sein des workflows relationnels existants, il nécessite au préalable une instance Postgres complète. Cette dépendance l'empêche de servir de moteur autonome spécialement conçu pour les applications d'IA.

Organigramme d'aide à la décision pour choisir entre Milvus et VectorAI DB

Pour conclure

Milvus nécessite un système distribué pour fonctionner à l'échelle de production. VectorAI DB supprime complètement cette couche et fonctionne comme une unité autonome dans le cadre des contraintes existantes.

Pour les équipes qui souhaitent éviter la charge opérationnelle liée à la gestion de systèmes distribués tels que Milvus, VectorAI DB offre une alternative simplifiée. VectorAI DB fonctionne comme une entité unique au sein de l'infrastructure existante, ce qui réduit déploiement et la charge opérationnelle tout en préservant requête .

Consultez la documentation de VectorAI DB et dépôt GitHub pour les mises à jour et les détails de mise en œuvre.

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À propos de l'auteur

À propos de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury est chef de produit pour Actian Zen et VectorAI DB, où elle dirige la stratégie de la plateforme de données en périphérie la plus robuste du secteur. Forte de son expérience chez MongoDB et Goldman Sachs, Tahiya est spécialisée dans la conception de produits qui concilient les besoins des grandes entreprises et la rapidité de développement moderne. Elle s'attache avec passion à simplifier les infrastructures de données, afin de permettre aux équipes d'ingénieurs de passer plus rapidement du prototype à la mise en production.