Apache Cassandra vs. Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Anwendungen auswählen
Da KI-gestützte Anwendungen immer verbreiteter werden, stehen Entwickler und Ingenieure vor der Herausforderung, die richtige Datenbank auszuwählen, um Vektordaten effizient zu verarbeiten. Zwei beliebte Optionen in diesem Bereich sind Apache Cassandra und Rockset. Dieser Artikel vergleicht diese Technologien, um Ihnen zu helfen, eine fundierte Entscheidung für Ihre Anforderungen an Vektordatenbanken zu treffen.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra und Rockset vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür ausgelegt, hochdimensionale Vektor-Einbettungen zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Texten, visuelle Merkmale von Bildern oder Produkteigenschaften. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und Datenabfragen.
Vektordatenbanken werden in vielen Anwendungsfällen eingesetzt, darunter Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei Retrieval Augmented Generation (RAG), einer Technik, die die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert, indem sie externes Wissen bereitstellt, um Probleme wie KI-Halluzinationen zu reduzieren.
Es gibt viele Arten von Vektordatenbanken auf dem Markt, darunter:
- Speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus, Zilliz Cloud (vollständig verwaltetes Milvus)
- Vektorsuchbibliotheken wie Faiss und Annoy.
- Leichtgewichtige Vektordatenbanken wie Chroma und Milvus Lite.
- Traditionelle Datenbanken mit Vektorsuch-Add-ons, die Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Cassandra und Rockset repräsentieren unterschiedliche Ansätze für Vektordatenbanken. Cassandra ist eine traditionelle Datenbank, die weiterentwickelt wurde, um Vektorsuchfunktionen einzuschließen, während Rockset hingegen eine Such- und Analysedatenbank mit zusätzlichen Vektorsuchfunktionen ist.
Apache Cassandra: Überblick und Kerntechnologie
Apache Cassandra ist eine quelloffene, verteilte NoSQL-Datenbank, die für ihre Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bekannt ist. Zu Cassandras Funktionen gehören eine masterlose Architektur für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, anpassbare Konsistenz und ein flexibles Datenmodell. Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 unterstützt sie nun Vektor-Einbettungen und Vektorähnlichkeitssuche über ihre Funktion Storage-Attached Indexes (SAI). Während diese Integration Cassandra die Verarbeitung von Vektordaten ermöglicht, ist es wichtig zu beachten, dass die Vektorsuche als Erweiterung der bestehenden Architektur von Cassandra implementiert ist und nicht als native Funktion.
Die Vektorsuchfunktionalität von Cassandra basiert auf ihrer bestehenden Architektur. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektor-Einbettungen zusammen mit anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht es Cassandra, KI-gestützte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig ihre Stärken bei der Verarbeitung großer, verteilter Datenmengen beizubehalten.
Ein zentraler Bestandteil von Cassandras Vektorsuche sind Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hoch skalierbarer und global verteilter Index, der Indizes auf Spaltenebene zu jeder Spalte mit einem Vektordatentyp hinzufügt. Er bietet einen hohen I/O-Durchsatz für Vector-Search-Datenbanken und andere Suchindizierungen. SAI bietet umfangreiche Indizierungsfunktionen und kann Abfragen und Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) indizieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz zur Validierung der Erweiterbarkeit von SAI, wobei seine neue Modularität genutzt wird. Diese Kombination aus Vector Search und SAI erweitert Cassandras Fähigkeiten bei der Verarbeitung von KI- und Machine-Learning-Workloads und macht es zu einem starken Wettbewerber im Bereich der Vektordatenbanken.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank, die strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeitet, einschließlich Vektor-Embeddings. Ihre Kernstärke liegt in der Fähigkeit, Daten in Echtzeit aufzunehmen, zu indizieren und abzufragen, wodurch sie sich für Anwendungen eignet, die Erkenntnisse bis zur letzten Sekunde erfordern. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme und kann hochfrequente Ereignisströme sowie Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds innerhalb von 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist die Converged-Indexing-Technologie, die auf veränderbarem RocksDB basiert. Dies ermöglicht In-Place-Aktualisierungen von Vektoren und Metadaten und macht sie äußerst effizient für sich häufig ändernde Szenarien. Rockset kann Dokumentgrößen von bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalitäten von bis zu 200.000, wodurch es für eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungen geeignet ist.
Rockset integriert Vektorsuchfunktionen als Teil seiner Kernfunktionalität. Es unterstützt sowohl K-Nearest-Neighbors-(KNN)- als auch Approximate-Nearest-Neighbors-(ANN)-Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rocksets Ansatz ist algorithmusunabhängig und ermöglicht Flexibilität bei Suchimplementierungen. Sein kostenbasierter Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Effizienz zu erzielen.
Was Rockset in Bezug auf die Vektorsuche auszeichnet, ist sein Converged Index, der Such-, ANN-, Spalten- und Zeilenindizes in einer einzigen Struktur kombiniert. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung einer breiten Palette von Abfragemustern direkt einsatzbereit. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche, wobei sein Optimierer den effizientesten Ausführungspfad für Abfragen bestimmt. Es kann Suchen über mehrere ANN-Felder hinweg durchführen, multimodale Modelle unterstützen und SQL- sowie REST-APIs für Flexibilität bei der Abfrageschnittstelle anbieten.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
Cassandra verwendet Storage-Attached Indexes (SAI) für die Vektorsuche und erweitert damit seine bestehende Architektur. Rockset nutzt sowohl KNN- als auch ANN-Suchmethoden unter Verwendung eines verteilten FAISS-Index, mit einem kostenbasierten Optimierer, der dynamisch die effizienteste Methode auswählt.
Datenverarbeitung
Cassandra zeichnet sich durch die Verwaltung umfangreicher strukturierter und halbstrukturierter Daten aus und ermöglicht es, Vektor-Embeddings neben anderen Datentypen zu speichern. Rocksets Converged-Indexing-Technologie ermöglicht eine effiziente Verarbeitung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, einschließlich Vektor-Embeddings, mit Unterstützung für In-Place-Aktualisierungen.
Skalierbarkeit und Leistung
Cassandras masterlose Architektur ermöglicht lineare Skalierbarkeit über verteilte Systeme hinweg. Rockset trennt Compute-Storage und Compute-Compute, wodurch die unabhängige Skalierung von Datenaufnahme, Indizierung und Abfragebereitstellung für bessere Leistung und Kosteneffizienz ermöglicht wird.
Flexibilität und Anpassung
Cassandra bietet Flexibilität durch seine SAI-Funktion innerhalb seiner bestehenden Abfragesprache. Rockset bietet über seinen Converged Index eine umfangreiche Auswahl an Abfrageoptionen, der komplexe Abfragen unterstützt, die Vektorsuche mit traditioneller Filterung unter Verwendung von SQL- und REST-APIs kombinieren.
Integration und Ökosystem
Cassandra verfügt über ein ausgereiftes Ökosystem und lässt sich gut in Big-Data-Tools integrieren. Rockset ist für Cloud-Umgebungen konzipiert und unterstützt die Integration verschiedener Datenquellen und KI-Plattformen zur Generierung von Embeddings.
Benutzerfreundlichkeit
Cassandras verteilte Natur macht die Lernkurve steiler. Der Managed-Service-Ansatz von Rockset kann jedoch die Einrichtung und Nutzung erleichtern, insbesondere für Echtzeitanalysen und Vektorsuchanwendungen.
Kostenüberlegungen
Cassandra kann bei groß angelegten Bereitstellungen höhere Betriebskosten verursachen. Das Kostenmodell von Rockset basiert auf der Compute-Nutzung, und es kann bei Bedarf hoch- und herunterskalieren, um eine bessere Preis-Leistung zu erzielen.
Sicherheitsfunktionen
Beide Systeme bieten Sicherheitsfunktionen, aber spezifische Vergleiche würden detailliertere Informationen über die Sicherheitsfunktionen von Rockset erfordern.
Wann Rockset oder Apache Cassandra gewählt werden sollte
Apache Cassandra: Wählen Sie Cassandra, wenn Sie mit groß angelegten verteilten Daten arbeiten, die Vektorsuchfunktionen neben anderen Datentypen erfordern. Es eignet sich besonders für Szenarien mit riesigen Datensätzen, die über mehrere Rechenzentren verteilt werden müssen. Cassandra ist ideal für Anwendungen, die hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und abstimmbare Konsistenz erfordern. Es eignet sich gut für Projekte, die Vektor-Embeddings als Teil eines größeren, vielfältigen Datensatzes speichern und abfragen müssen, insbesondere wenn die Vektorsuche bestehende Datenoperationen erweitert, anstatt im Mittelpunkt zu stehen. Cassandras Stärken im Umgang mit strukturierten und halbstrukturierten Daten machen es geeignet für komplexe, datenintensive Anwendungen, die Vektorsuche als zusätzliche Funktion innerhalb seines flexiblen Datenmodells erfordern.
Rockset: Entscheiden Sie sich für Rockset, wenn Ihr Hauptfokus auf Echtzeitsuche und -analysen liegt, insbesondere im Zusammenhang mit Vektor-Embeddings. Es ist die bessere Wahl für Anwendungen, die sekundengenaue Erkenntnisse und die Fähigkeit erfordern, Hochgeschwindigkeits-Ereignisströme und CDC-Feeds schnell aufzunehmen und zu indexieren. Rockset eignet sich besonders für Situationen, in denen sich Daten häufig ändern, dank seiner Unterstützung für In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten. Wählen Sie Rockset, wenn Sie eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungen mit Unterstützung für hohe Dimensionalität (bis zu 200.000) bewältigen müssen. Es ist vorzuziehen, wenn Sie flexible Vektorsuchfunktionen benötigen, einschließlich sowohl KNN- als auch ANN-Methoden, und komplexe Abfragen durchführen müssen, die Vektorähnlichkeit mit Metadatenfilterung kombinieren. Rockset ist auch eine gute Wahl, wenn Sie Compute-Ressourcen für Aufnahme, Indexierung und Abfragebereitstellung in Cloud-Umgebungen unabhängig skalieren können.
Fazit
Zusammenfassend bieten Apache Cassandra und Rockset beide leistungsstarke Funktionen für den Umgang mit Vektordaten, jedoch mit unterschiedlichen Stärken, die für verschiedene Anwendungsfälle geeignet sind. Cassandra überzeugt bei der Verwaltung groß angelegter verteilter Daten und bietet hohe Verfügbarkeit, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit über mehrere Rechenzentren hinweg. Seine Funktion Storage-Attached Indexes (SAI) ermöglicht es, Vektorsuche in seine bestehende Architektur zu integrieren, wodurch es für Anwendungen geeignet ist, die Vektor-Embeddings in eine umfassendere Datenmanagementstrategie einbinden. Rocket hingegen glänzt in Echtzeitsuch- und Analyseszenarien durch seine Fähigkeit, Hochgeschwindigkeits-Datenströme schnell aufzunehmen und zu indexieren, seine Unterstützung für In-Place-Updates und flexible Vektorsuchfunktionen durch seine Converged Indexing-Technologie. Die Wahl zwischen diesen Technologien sollte von spezifischen Projektanforderungen bestimmt werden, etwa dem benötigten Umfang der Datenverteilung, der Bedeutung der Echtzeitverarbeitung, der Komplexität der erforderlichen Vektoroperationen und der Frage, wie die Vektorsuche in die gesamte Datenarchitektur der Anwendung passt.
Während dieser Artikel einen Überblick über Cassandra und Rockset bietet, ist es entscheidend, diese Datenbanken anhand Ihres spezifischen Anwendungsfalls zu bewerten. Ein Tool, das bei diesem Prozess unterstützen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für den Vergleich der Performance von Vektordatenbanken entwickelt wurde. Letztendlich wird ein gründliches Benchmarking mit spezifischen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine fundierte Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für die Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur eigenständigen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Benutzer entwickelt wurde, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, die Performance verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das am besten geeignete für ihre Anwendungsfälle zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Benutzer fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der tatsächlichen Performance von Vektordatenbanken treffen, anstatt sich auf Marketingaussagen oder anekdotische Evidenz zu verlassen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und weiterverbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Performance verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Performance-Ergebnisse mit Ihren eigenen Datensätzen zu erhalten.
Werfen Sie einen kurzen Blick auf die Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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