Apache Cassandra vs. Zilliz Cloud: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Einführung
Da künstliche Intelligenz diese datengesteuerte Welt weiterhin neu definiert, wird der Bedarf an robusten Vektordatenbanken, die komplexe Datenstrukturen wie Vektoreinbettungen verarbeiten können, immer deutlicher. Dieser Blog stellt zwei bemerkenswerte Datenbanken vor und vergleicht sie: Apache Cassandra und Deep Lake. Beide bieten unterschiedliche Ansätze für den Umgang mit Vektoreinbettungen, die für KI-Anwendungen unerlässlich sind.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Apache Cassandra vs Zilliz Cloud vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken betrachten.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Darstellungen von unstrukturierten Daten sind. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie die semantische Bedeutung von Texten, visuelle Merkmale von Bildern oder Produktattribute, mithilfe von Machine-Learning-Modellen. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen spielen Vektordatenbanken eine entscheidende Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen fortschrittlichere Datenanalysen und -abfragen.
Vektordatenbanken wurden 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:
- Zweckgebundene 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 wie Apache Cassandra
Apache Cassandra verstehen
Apache Cassandra ist ein quelloffenes, verteiltes NoSQL-Datenbanksystem, das darauf ausgelegt ist, riesige Datenmengen über viele Server hinweg ohne Single Point of Failure zu verarbeiten. Es wurde ursprünglich entwickelt, um große Mengen strukturierter und semistrukturierter Daten über viele Knoten hinweg effizient zu verarbeiten. Cassandra ist bekannt für seine hohe Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Fähigkeit, in verteilten Umgebungen mit minimalen Ausfallzeiten oder Leistungseinbußen zu arbeiten.
Mit der Veröffentlichung von Cassandra 5.0 entwickelt sich Apache Cassandra über seine Kernfunktionalität als NoSQL-Datenbank hinaus weiter, um Vektoreinbettungen und Vektorsuche zu unterstützen. Cassandras Vektorsuchfunktionalität baut auf seiner bestehenden Architektur auf. Sie ermöglicht es Benutzern, Vektoreinbettungen neben anderen Daten zu speichern und Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Diese Integration ermöglicht es Cassandra, KI-gesteuerte Anwendungen zu unterstützen und gleichzeitig seine Stärken bei der Verarbeitung großskaliger, verteilter Daten beizubehalten.
Ein zentraler Bestandteil von Cassandras Vektorsuche sind Storage-Attached Indexes (SAI). SAI ist ein hoch skalierbarer und global verteilter Index, der Spaltenindizes auf Spalten beliebiger Vektordatentypen hinzufügt. Er bietet beispiellosen I/O-Durchsatz für Datenbanken, die Vector Search und andere Suchindizierung verwenden. SAI bietet umfangreiche Indizierungsfunktionen und kann sowohl Abfragen als auch Inhalte (einschließlich großer Eingaben wie Dokumente, Wörter und Bilder) indizieren, um Semantik zu erfassen.
Vector Search ist die erste Instanz, die die Erweiterbarkeit von SAI validiert und dessen neue Modularität nutzt. Diese Kombination aus Vector Search und SAI erweitert Cassandras Fähigkeiten bei der Verarbeitung von KI- und Machine-Learning-Workloads und macht Cassandra zu einem starken Wettbewerber im Bereich der Vektordatenbanken.
Zilliz Cloud: Überblick und Kerntechnologie
Zilliz Cloud ist ein vollständig verwalteter Vektordatenbankdienst, der auf der Open-Source-Engine Milvus aufbaut. Er hilft Entwicklern und Organisationen, große KI-Anwendungen zu bewältigen, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er übernimmt die Infrastruktur für Sie, sodass Sie sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen konzentrieren können, statt Datenbanken zu verwalten.
Einer der wichtigsten Vorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indizierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. So müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform verwendet außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche in großen Datensätzen zu beschleunigen.
Die Plattform bietet Unternehmensfunktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen zur Nutzung des vollständig verwalteten Dienstes von Zilliz oder zur Verwendung Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). Für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten, bietet Zilliz Cloud Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzstufen, sodass Sie je nach Bedarf zwischen schnellen Aktualisierungen und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet gestuften Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch in günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können außerdem Rechenressourcen wählen, die zu Ihrer Workload passen – zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Aufgaben und leichtere für einfache Abfragen. Diese Flexibilität hilft Ihnen, Ihre Ausgaben zu optimieren und gleichzeitig eine gute Leistung aufrechtzuerhalten.
Für KI-Anwendungen, die verschiedene Datentypen gemeinsam durchsuchen müssen, unterstützt Zilliz Cloud hybride Suche. Sie können Texteinbettungen, Bildvektoren und andere Datentypen in einer einzigen Abfrage durchsuchen. Die Plattform unterstützt außerdem verschiedene Ähnlichkeitsmetriken wie Cosine, Euclidean und Inner Product, sodass sie für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle geeignet ist. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem automatisch mehr Ressourcen hinzugefügt werden, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik Cassandra verwendet Storage-Attached Indexes (SAI) für die Vektorsuche und integriert Vektorfunktionen in seine bestehende NoSQL-Architektur. SAI bietet Indizierung auf Spaltenebene für Vektordatentypen und unterstützt sowohl die Indizierung von Abfragen als auch von Inhalten.
Zilliz Cloud verwendet AutoIndex-Technologie, um automatisch optimale Indizierungsmethoden auszuwählen. Es nutzt IVF- und graphbasierte Techniken für Ähnlichkeitssuchen und unterstützt mehrere Ähnlichkeitsmetriken (Cosine, Euclidean, Inner Product).
Datenverarbeitung Cassandra verarbeitet strukturierte und halbstrukturierte Daten über verteilte Knoten hinweg. Vektoreinbettungen werden neben anderen Datentypen gespeichert, wobei die Konsistenz in einer verteilten Umgebung gewahrt bleibt.
Zilliz Cloud ermöglicht hybride Suche über verschiedene Datentypen hinweg (Texteinbettungen, Bildvektoren) in einzelnen Abfragen. Es bietet flexible Konsistenzstufen, um zwischen Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenintegrität abzuwägen.
Skalierbarkeit und Performance Cassandra verteilt Daten über mehrere Server hinweg, ohne Single Point of Failure. Seine SAI-Architektur bietet einen hohen I/O-Durchsatz für Vektorsuchen und behält gleichzeitig Funktionen zur verteilten Datenverarbeitung bei.
Zilliz Cloud skaliert horizontal mit automatischer Ressourcenzuweisung. Es nutzt gestaffelten Speicher, um die Performance zu optimieren, indem seltener abgerufene Daten in kostengünstigere Speicheroptionen verschoben werden, ohne die Suchgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Management und Kosten Cassandra erfordert die manuelle Einrichtung und Wartung der Infrastruktur. Als Open-Source-Lösung bestehen die primären Kosten aus Infrastruktur und Betrieb.
Zilliz Cloud ist vollständig verwaltet und übernimmt die Wartung und Optimierung der Infrastruktur. Die Kosten umfassen Servicegebühren plus Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure, Google Cloud), mit Optionen zur Nutzung ihres verwalteten Dienstes oder BYOC (Bring Your Own Cloud).
Sicherheit Beide Plattformen bieten Sicherheit auf Enterprise-Niveau. Cassandra bietet traditionelle Datenbanksicherheitsfunktionen, während Zilliz Cloud Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, Backup und Wiederherstellung sowie umfangreiches RBAC umfasst.
Wann man welche Lösung wählen sollte
Wählen Sie Apache Cassandra, wenn Sie eine verteilte NoSQL-Datenbank mit Vektorsuche benötigen und Cassandra bereits in Ihrem Stack verwenden oder volle Kontrolle über Ihre Infrastruktur wünschen. Seine SAI-Architektur eignet sich gut für große Unternehmen, die enorme Mengen strukturierter Daten über mehrere Knoten hinweg verarbeiten und KI-Funktionen hinzufügen möchten, während sie ihre bestehende Datenbankeinrichtung beibehalten.
Wählen Sie Zilliz Cloud, wenn Sie einen vollständig verwalteten Vektordatenbankdienst mit minimalem Betriebsaufwand wünschen. Es eignet sich gut für Teams, die eine schnelle Bereitstellung von Vektorsuche, automatische Performance-Optimierung und flexible Skalierung über große Cloud-Anbieter hinweg benötigen, insbesondere wenn Sie neue KI-Anwendungen ohne bestehende Datenbankbeschränkungen entwickeln.
Zusammenfassung
Cassandra eignet sich gut für verteilte Daten mit integrierter Vektorsuche durch SAI, hoher Skalierbarkeit und Fehlertoleranz für Unternehmen, die volle Kontrolle wünschen. Zilliz Cloud eignet sich gut für verwaltete Dienste, automatische Optimierung und hybride Suche. Wählen Sie basierend auf Ihrer Infrastrukturpräferenz (selbstverwaltet vs. vollständig verwaltet), Ihrem bestehenden Tech-Stack, der Expertise Ihres Teams und spezifischen Anforderungen an Vektorsuche und Skalierung.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Apache Cassandra und Zilliz Cloud zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie basierend auf Ihrem Anwendungsfall evaluieren. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool für den Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern entscheidend sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Verwendung von Open-Source VectorDBBench zur Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken auf eigene Faust
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool für Nutzer, die leistungsstarke Systeme zur Datenspeicherung und -abfrage benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, verschiedene Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und dasjenige zu finden, das zu ihren Anwendungsfällen passt. Mit VectorDBBench können Nutzer Entscheidungen auf Grundlage der tatsächlichen Performance von Vektordatenbanken treffen, statt aufgrund von Marketingaussagen oder Hörensagen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, ändern und verbreiten 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 Leistung gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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