밀버스
Milvus
수십억 건의 벡터 데이터를 처리하는 고성능 오픈소스 벡터 데이터베이스
무료 + 유료WebAPICLI오픈소스한국어멀티모달
웹사이트 방문하기milvus.io
reverse-skill와(과) 비교하기밀버스 대안 모아보기소개
활용 워크플로우
입력
임베딩 모델(HuggingFace, OpenAI 등)을 통해 생성된 고차원 벡터비정형 데이터와 연관된 JSON 형태의 속성 메타데이터Kafka 또는 Pulsar를 통한 실시간 스트리밍 데이터 피드S3 또는 GCS에 저장된 대규모 벌크 데이터셋 (Parquet, CSV)
밀버스
Log Broker를 이용한 데이터 시퀀싱 및 Write-Ahead Log 기록Data Node를 통한 세그먼트 단위의 데이터 영속화 및 스토리지 저장Index Node 기반의 고성능 인덱싱 (HNSW, IVF, DiskANN, CAGRA) 빌드Query Node에서의 분산 병렬 유사도 검색 및 메타데이터 필터링 수행
출력
유사도 거리 점수(L2, IP, Cosine) 기반의 Top-K 근사 근접 이웃(ANN) 결과부울 표현식을 통과한 필터링된 메타데이터 속성 세트밀집(Dense) 및 희소(Sparse) 벡터가 결합된 하이브리드 검색 랭킹실시간 삽입 및 검색 성능 메트릭 (Latency, QPS, Recall)
GPU 가속 워크플로우 (CAGRA)
NVIDIA GPU를 활용하여 대규모 데이터셋에 대해 CPU 대비 수십 배 빠른 초저지연 인덱싱 및 쿼리 처리
디스크 기반 대용량 처리 (DiskANN)
메모리 점유율을 최소화하면서 디스크를 주 스토리지로 활용해 수십억 개 이상의 벡터를 저비용으로 검색
하이브리드 검색 경로
시맨틱 벡터 검색과 전통적인 키워드 기반 희소 벡터 검색을 결합하여 검색 정확도를 극대화
핵심 차별점: 컴퓨팅과 스토리지가 완전히 분리된(Shared-storage) 아키텍처를 통해 수십억 규모의 벡터 데이터에 대해 무한한 확장성과 고가용성을 보장합니다.
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 대규모 데이터 처리에 있어 타의 추종을 불허하는 성능과 확장성을 보여줍니다. 다양한 인덱싱 옵션을 제공하여 사용자의 요구사항에 맞는 최적화가 가능하며, 커뮤니티와 생태계가 매우 활발합니다.
단점
- 아키텍처가 복잡하여 초기 설치 및 운영 난이도가 높은 편입니다. 소규모 프로젝트에서는 리소스 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
가격 정보
무료 + 유료시작 가격: 무료
오픈소스 버전은 무료이며, 관리형 서비스인 Zilliz Cloud는 5GB 저장소와 2.5M vCU를 포함한 무료 티어를 제공한다. 유료 플랜은 사용량 기반의 서버리스 방식과 월 $99부터 시작하는 전용(Dedicated) 플랜으로 나뉜다. 전용 플랜은 고가용성, 고급 보안 기능 및 기술 지원을 포함한다.
정보 확인일:
활용 사례
- RAG 기반 챗봇 지식 베이스 구축
- 대규모 이미지·비디오 유사도 검색 엔진
- 실시간 이상 탐지 및 부정 결제 방지
- 개인화된 대규모 추천 시스템
대상 사용자
데이터 엔지니어MLOps 엔지니어대규모 서비스 개발자
태그
벡터DB빅데이터클라우드네이티브AI인프라오픈소스
검증 근거
회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.
최근 검증 2026. 08. 23.검증 출처 1개
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-07-29 Milvus 3.0.0 정식 버전이 출시되었습니다. 3.0-beta 에서 도입한 레이크 네이티브(lake-native) 아키텍처를 완성해 External Collection 지원 확대, 유연한 스키마, 희소 인덱스 개선, 검색 기능 추가가 반영되었습니다. 2.6.x 라인도 병행 유지되어
- 2026-07-24 에 2.6.21 이 배포되었습니다.
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