Milvus 和 Weaviate 处理分布式部署的方式不同，主要体现在它们如何构建组件和管理可伸缩性。 Milvus 采用一个专门的服务组件集群（例如，协调器、数据节点、查询节点），这些组件处理不同的任务，如元数据管理、索引和查询执行。这种模块化设计允许用户独立扩展各个组件。 例如，如果一个工作负载需要更多的存储空间，用户可以添加数据节点，而无需更改查询节点。 然而，这种方法引入了操作复杂性，因为每个组件都必须进行配置、监控和维护。 相比之下，Weaviate 使用分片和副本将数据分布到各个节点上。 分片将数据集分割成跨节点分布的分区（分片），而副本则创建分片的副本以实现冗余。 用户配置分片和副本的数量，Weaviate 自动管理数据分发。 这简化了设置，但对各个系统组件的控制粒度较小。
架构差异影响可伸缩性和容错能力。 Milvus 基于组件的伸缩非常适合需求不均衡的工作负载。 例如，大容量索引任务可以独立于处理搜索请求的查询节点来扩展数据节点。 这种灵活性在出现特定瓶颈的大规模环境中非常有价值。 但是，协调这些组件需要强大的编排层（如 Kubernetes）和分布式系统方面的专业知识。 Weaviate 的分片和副本优先考虑横向扩展和高可用性。 添加节点会统一增加存储和计算能力，因为数据会重新分配到新的分片中。 副本确保节点故障不会中断读取操作，从而提高容错能力。 例如，如果托管某个分片的节点发生故障，则另一个节点上的副本可以提供查询服务。 虽然管理起来更简单，但这种方法可能会限制细粒度优化，因为扩展会影响整个系统，而不是单个功能。
对于用户而言，选择取决于用例优先级和运营资源。 Milvus 非常适合需要精确控制性能和可伸缩性的团队，例如，运行大规模向量搜索且索引、存储和查询需求波动的组织。 其基于组件的模型支持高吞吐量场景，但需要管理分布式系统的专业知识。 Weaviate 适用于优先考虑易于部署和高可用性的用户，尤其是在实时推荐引擎或语义搜索等应用程序中，在这些应用程序中，自动分片和副本管理可以减少管理开销。 基础设施专业知识有限的开发人员可能更喜欢 Weaviate 的简化方法，而那些有复杂性能要求的开发人员可能会选择 Milvus 的精细化可伸缩性，尽管其运营复杂性较高。 这两个系统都支持分布式向量搜索，但在控制和简单性之间进行了不同的权衡。