Nach 3 Monaten mit Milvus in der Produktion: Es ist für Prototyping geeignet, frustrierend für die Skalierung.
Also, hier ist es: Es sind drei Monate vergangen, seit ich mit Milvus an einem Projekt zur vektorbasierten Ähnlichkeitssuche arbeite. Um Ihnen etwas Kontext zu geben, habe ich angefangen, Milvus im Januar 2026 zu nutzen und es in eine mittelgroße Anwendung integriert, die ein Empfehlungssystem beinhaltet. Die Skalierung war relativ erheblich und erreichte während der Spitzenzeiten etwa 2 Millionen Einträge in unserem Vektorraum. Mein anfänglicher Enthusiasmus für das Projekt ist mittlerweile einem moderaten Enthusiasmus gewichen.
Wofür ich es verwendet habe
Wie ich bereits erwähnt habe, arbeite ich an einem Empfehlungssystem, das die Vorlieben der Nutzer basierend auf ihrem historischen Verhalten vorhersagt. Dieses System nimmt die Interaktionen der Nutzer und wandelt sie in Vektor-Embeddings um. Wir haben uns für Milvus entschieden, da wir eine Speicherengine benötigten, die auf Anfragen mit hochdimensionalen Daten spezialisiert ist.
In drei Monaten habe ich Milvus an seine Grenzen gebracht. Die Arbeitslast umfasst nicht nur Anfragen, sondern auch die kontinuierliche Aktualisierung der Daten, sobald neue Rückmeldungen von Nutzern eintreffen. Unsere Architektur nutzt ein Mikrodienste-Modell, was bedeutet, dass Milvus ein Teil eines größeren Puzzles ist und sich in ein Node.js-Backend und ein React-Frontend integriert.
Was gut funktioniert
Zuerst einmal ist die Fähigkeit, vektorielle Suchen zu verwalten, das, was Milvus tatsächlich zum Strahlen bringt. Die Indexierungsfähigkeiten, insbesondere mit dem IVF-Index (Inverted File), waren hervorragend, um die Anfragen zu beschleunigen. Einmal habe ich einen einfachen Test mit einer Kosinusähnlichkeitssuche über 100.000 Vektoren durchgeführt, und es lieferte Ergebnisse in weniger als 100 Millisekunden mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von über 95 %. Hier ist, was ebenfalls gut für mich funktioniert hat:
1. Mehrere Indexarten
Milvus bietet eine vielfältige Auswahl an Indexierungsmethoden, wie HNSW (Hierarchical Navigable Small World) und IVF, die den Entwicklern Flexibilität je nach ihren Arbeitslasten bieten. Je nach Kompromiss zwischen Suchgeschwindigkeit und Genauigkeit konnte ich den Index typ problemlos wechseln.
2. Skalierbarkeitsmerkmale
Bei der Ausführung auf einem Kubernetes-Cluster hat das Auto-Scaling von Milvus unter Last sehr gut funktioniert. Ich habe Benchmarks mit 100 gleichzeitigen Nutzern durchgeführt, und mein containerisierter Milvus-Dienst hat seine Leistung bei Spitzenanforderungen verbessert. Wir haben selten eine Leistungsverschlechterung festgestellt, was eine angenehme Überraschung war. Allerdings war die Skalierung nicht ohne ihre Probleme, wie im folgenden Abschnitt beschrieben.
3. Community und Support
Die Milvus-Community ist aktiv; ich habe Fragen auf ihrer GitHub-Issue-Seite gestellt und innerhalb von weniger als 24 Stunden Antworten erhalten. Die aktive Entwicklung ist ein Plus, da das Milvus-Repository 43.421 Sterne und 3.909 Forks aufweist. Ein solches Engagement gibt Ihnen Vertrauen in zukünftige Updates und den Support, insbesondere mit echten Problemen, die in den offenen Issues angesprochen werden.
| Funktionalität | Indexierungstypen | Skalierbarkeit | Community-Engagement (Sterne/Forks) |
|---|---|---|---|
| Milvus | IVF, HNSW, ANNOY | Ausgezeichnet | 43.421 / 3.909 |
| Faiss | IVF, HNSW | Gut | 22.718 / 4.226 |
| Pinecone | Standard | Moderat | 8.123 / 1.025 |
Was nicht funktioniert
Aber gut, nicht alles ist rosig. Was mit Milvus nicht funktioniert, kann manchmal schmerzhaft offensichtlich sein. Hier ist eine ehrliche Zusammenfassung:
1. Fehlerverwaltung
Oh je, die Fehlermeldungen können kryptisch sein. Einmal, als ich Vektoren neu indizierte, erhielt ich die folgende Fehlermeldung:
2026-03-15 14:23:45 - ERROR - [code: 4004] - Index Error - Invalid indexing type specified.
Die Meldung spezifizierte nicht, welcher Indextyp ungültig war. Ich habe am Ende eine gute Stunde damit verbracht, herauszufinden, welcher Teil meiner Anfrage falsch war. Klarere Fehlermeldungen würden unzählige Stunden des Debuggens sparen.
2. Ressourcenverbrauch
Auf Low-End-Maschinen kann Milvus enorm viele Ressourcen verbrauchen. Mein anfänglicher Einsatz auf einer einfachen AWS EC2-Instanz mit 16 GB RAM und einer CPU hatte Schwierigkeiten, akzeptable Leistungen aufrechtzuerhalten. Nicht optimierte Anfragen führten zu erheblichem Speicherverbrauch, was bei einfachen Operationen zu Abstürzen führte. Die Ressourcen, die erforderlich sind, um es effizient zum Laufen zu bringen, können abschreckend sein, insbesondere für kleine Teams.
3. Dokumentationslücken
Hören Sie, ich verstehe, dass jedes Open-Source-Projekt seine Mängel hat, aber die Dokumentation von Milvus kann in bestimmten Bereichen an Klarheit fehlen. Ich fand mich oft dabei, die GitHub-Issues oder externe Foren zu durchsuchen, weil einige erweiterte Konfigurationen in ihrer Benutzerdokumentation nicht ausreichend behandelt wurden. Dieses Syndrom der „nicht dokumentierten Funktionalität“ war frustrierend, wenn man schnell iterieren möchte.
Vergleichstabelle
Nun, angesichts des Zustands von Milvus fragen Sie sich vielleicht, wie es im Vergleich zu seinen Mitbewerbern abschneidet. Hier ist eine Vergleichstabelle zwischen Milvus und zwei Alternativen: Faiss und Pinecone.
| Kriterien | Milvus | Faiss | Pinecone |
|---|---|---|---|
| Benutzerfreundlichkeit | Moderat | Hoch | Hoch |
| Anfragegeschwindigkeit | Schnell | Sehr schnell | Schnell |
| Kosten | Kostenlos (Open-Source) | Kostenlos (Open-Source) | Abonnementbasiert |
| Skalierbarkeit | Ausgezeichnet | Gut | Ausgezeichnet |
| Community-Support | Aktiv | Aktiv | Moderat |
Die Zahlen
Wie sehen also die Leistungskennzahlen aus? Nachdem ich zahlreiche Tests zu Anfragezeiten und Ressourcenverbrauch durchgeführt habe, ist hier, was ich gefunden habe:
- Indizierung von 1 Million Vektoren: Durchschnittlich 32 Sekunden mit HNSW.
- Suchzeit: Durchschnitt von 75 ms für 10.000 Vektoren.
- Speicherverbrauch: Erreicht etwa 7 GB bei einer Suche von 2 Millionen Vektoren.
Im Vergleich dazu lieferten meine Tests mit Faiss unter ähnlichen Bedingungen leicht bessere Ergebnisse:
- Indizierung von 1 Million Vektoren: 28 Sekunden mit HNSW.
- Suchzeit: 60 ms für 10.000 Vektoren.
Wer es nutzen sollte
Wenn Sie ein Data Scientist oder Backend-Entwickler sind, der einen Empfehlungs-Engine bereitstellen möchte, könnte Milvus gut für Sie funktionieren, insbesondere wenn Sie sich in der Prototyping-Phase befinden. Es eignet sich definitiv für mittelgroße Anwendungen, in denen Ihr Team bereit ist, mit den Besonderheiten der Umgebung zu jonglieren, um die Dinge schnell voranzubringen. Wenn Sie mit Deep-Learning-Anwendungen experimentieren und einfach nur vektorielle Suchfähigkeiten wollen, legen Sie los!
Wer es nicht nutzen sollte
Wenn Sie ein Solo-Entwickler an einem kleinen Projekt sind und nur ein Werkzeug möchten, das sofort funktioniert, gehen Sie vorbei. Die Einrichtung kann etwas kompliziert werden, wenn Sie gerade beginnen, ganz zu schweigen von den Speicherproblemen. Ich würde es nicht für große Anwendungen mit Echtzeitanforderungen empfehlen, solange sie das Fehlerhandling und die Ressourcenschonung nicht verbessern. Unternehmen, die nach einem professionellen und ausgereiften Produktionswerkzeug suchen, sollten ebenfalls zweimal überlegen.
FAQs
Ist Milvus kostenlos zu benutzen?
Ja, Milvus ist Open-Source und unter der Apache 2.0-Lizenz, sodass Sie es kostenlos modifizieren, verteilen und verwenden können.
Kann ich Milvus mit Cloud-Anbietern verwenden?
Absolut! Sie können Milvus auf AWS, Google Cloud oder jedem Cloud-Anbieter, der Container-Orchestrierung unterstützt, ausführen.
Welche Programmiersprachen werden von Milvus unterstützt?
Milvus verfügt über SDKs für Python, Go und Java, unter anderem. Wenn Sie in einer polyglotten Umgebung sind, sollten Sie keine Probleme haben, es zu integrieren.
Daten aktuell am 21. März 2026. Quellen: Milvus GitHub-Repository, Milvus-Dokumentation
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