밀버스

Milvus

수십억 건의 벡터 데이터를 처리하는 고성능 오픈소스 벡터 데이터베이스

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소개

Milvus는 수십억 건의 벡터 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 고성능 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 하여 확장성이 뛰어나며, 다양한 인덱싱 알고리즘을 지원하여 검색 속도와 정확도 사이의 최적의 균형을 제공합니다. 대규모 엔터프라이즈 환경의 AI 서비스에 적합하며, 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 리소스 효율성을 극대화합니다. Zilliz Cloud를 통해 완전 관리형 서비스로도 이용할 수 있습니다.

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

수십억 규모 벡터 검색
클라우드 네이티브 아키텍처 (Storage-Compute 분리)
GPU 가속 인덱싱 (CAGRA)
희소 벡터(Sparse Vector) 지원
DiskANN 기반 저비용 고효율 검색
멀티 테넌시 및 롤 기반 액세스 제어(RBAC)

가격 정보

부분 무료시작 가격: Zilliz Cloud 기준 $0/mo (Free Tier 제공)

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.

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