OpenSearch vs. Aerospike: Auswahl der richtigen Datenbank für GenAI-Anwendungen
Mit der Weiterentwicklung KI-gesteuerter Anwendungen kann die Bedeutung von Vektorsuchfunktionen zur Unterstützung dieser Fortschritte nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dieser Blogbeitrag behandelt zwei prominente Datenbanken mit Vektorsuchfunktionen: OpenSearch und Aerospike. Beide bieten robuste Funktionen für die Handhabung der Vektorsuche, ein wesentliches Feature für Anwendungen wie Empfehlungsmaschinen, Bildabruf und semantische Suche. Unser Ziel ist es, Entwicklern und Ingenieuren einen klaren Vergleich zu bieten und sie bei der Entscheidung zu unterstützen, welche Datenbank am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt.
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir OpenSearch vs Aerospike vergleichen, lassen Sie uns zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
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 etwa die semantische Bedeutung von Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und erlauben eine fortschrittlichere Datenanalyse und -abfrage.
Häufige Anwendungsfälle für Vektordatenbanken umfassen Produktempfehlungen im E-Commerce, Plattformen zur Inhaltserkennung, 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, die in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Sowohl OpenSearch als auch Aerospike sind traditionelle Datenbanken, die weiterentwickelt wurden, um Vektorsuchfunktionen als Add-on einzuschließen.
Was ist OpenSearch? Ein Überblick
OpenSearch ist eine robuste, quelloffene Such- und Analysesuite, die eine vielfältige Palette von Datentypen verwaltet, von strukturierten über halbstrukturierte bis hin zu unstrukturierten Daten. 2021 als gemeinschaftsgetriebener Fork von Elasticsearch und Kibana gestartet, umfasst diese OpenSearch-Suite den OpenSearch-Datenspeicher und die Suchmaschine, OpenSearch Dashboards für fortschrittliche Datenvisualisierung sowie Data Prepper für effiziente serverseitige Datenerfassung.
Auf der soliden Grundlage von Apache Lucene aufgebaut, ermöglicht OpenSearch hoch skalierbare und effiziente Volltextsuchen (Keyword-Suche) und eignet sich damit ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Mit seinen neuesten Releases hat OpenSearch seine Suchfunktionen erheblich erweitert und durch zusätzliche Plugins Vektorsuche integriert, die für den Aufbau KI-gestützter Anwendungen unerlässlich ist. OpenSearch unterstützt nun eine Reihe von durch maschinelles Lernen unterstützten Suchmethoden, darunter traditionelle lexikalische Suchen, k-Nearest Neighbors (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche, neuronale Sparse-Suche und hybride Suchmodelle. Diese Erweiterungen integrieren neuronale Modelle direkt in das Such-Framework und ermöglichen die bedarfsweise Generierung von Embeddings sowie die Suche zum Zeitpunkt der Datenaufnahme. Diese Integration rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch deutlich die Suchrelevanz und Effizienz.
Aktuelle Updates haben die Funktionalität von OpenSearch weiter vorangetrieben und Funktionen wie festplattenoptimierte Vektorsuche, binäre Quantisierung und Byte-Vektor-Codierung in k-NN-Suchen eingeführt. Diese Ergänzungen, zusammen mit Verbesserungen bei der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben und der Performance von Suchabfragen, bestätigen OpenSearch erneut als hochmodernes Tool für Entwickler und Unternehmen, die ihre Daten vollständig nutzen möchten. Unterstützt von einer dynamischen und kollaborativen Community entwickelt sich OpenSearch kontinuierlich weiter und bietet eine umfassende, skalierbare und anpassungsfähige Such- und Analyseplattform, die als erste Wahl für Entwickler hervorsticht, die erweiterte Suchfunktionen in ihren Anwendungen benötigen.
Was ist Aerospike? Ein Überblick
Aerospike ist eine leistungsstarke NoSQL-Datenbank, die für ihre Fähigkeit bekannt ist, extrem hohe Datenmengen mit minimaler Latenz zu verwalten. Im Kern nutzt Aerospike eine einzigartige hybride Speicherarchitektur, die In-Memory- und On-Disk-Speicher kombiniert und so schnellen Datenzugriff und schnelle Aktualisierungen sicherstellt, die in dynamischen digitalen Umgebungen essenziell sind.
Um sein Angebot zu erweitern, hat Aerospike die Aerospike Vector Search (AVS) eingeführt, eine Erweiterung, die auf KI- und Machine-Learning-Anwendungen zugeschnitten ist. Mit dieser Erweiterung kann Aerospike ähnlichkeitsbasierte Vektorsuchen über umfangreiche Datensätze durchführen, was für die Entwicklung moderner KI-Anwendungen wie Empfehlungs-Engines, Retrieval Augmented Generation, semantische Suche und dynamische Inhaltskuratierung unverzichtbar ist.
Aerospike Vector Search (AVS) umfasst eine Vielzahl von Vektorsuchfunktionen, die für moderne KI-Anwendungen entscheidend sind, da diese auf Machine-Learning-Modelle angewiesen sind, um große Datenmengen schnell zu interpretieren und zu verarbeiten. Aufbauend auf der robusten Datenbankinfrastruktur von Aerospike nutzt AVS die inhärenten Performance-Stärken der Datenbank und führt zugleich erweiterte Funktionen ein:
- Multi-Model: Flexibilität weit über NoSQL hinaus, einschließlich Key-Value, Dokument, Graph und Vektor. Alles wird im Kern von einer einzigen integrierten Datenbank-Engine angetrieben.
- Echtzeit-Updates: Datenaufnahme in großem Maßstab verhindert, dass der hierarchische navigable small world (HNSW)-Index veraltet, und gewährleistet Suchergebnisse mit aktuellem Kontext.
- Hybride Suche: Kombinieren Sie Ihre Vektorsuche mit zusätzlichen Kriterien – Filterung, Untersuchung von Beziehungen und mehr – unterstützt durch die Multi-Model-Architektur von Aerospike.
- Millisekunden-Latenz: Verwalten Sie sehr große Datensätze mit der Fähigkeit, Milliarden von Datensätzen innerhalb von Millisekunden zu speichern und abzurufen.
- Parallele Vektoraufnahme: Schneller, innovativer Ansatz zum Aufnehmen und Aktualisieren komplexer HNSW-Indexstrukturen aus Zehntausenden von Quellen.
- Flexible Konfiguration: Flexibilität zur Kontrolle Ihrer Kosten, unter anderem durch Trennung von Compute und Storage sowie durch die Arbeit mit großen oder kleinen Modellen.
Vergleich von OpenSearch und Aerospike: Wichtige Unterschiede für GenAI
Bei der Auswahl einer Datenbanktechnologie für KI-gesteuerte Anwendungen kann das Verständnis der Unterschiede zwischen OpenSearch und Aerospike Entwicklern helfen, fundierte Entscheidungen auf Grundlage ihrer spezifischen Anforderungen zu treffen. Hier ist ein detaillierter Vergleich beider Plattformen anhand mehrerer kritischer Faktoren:
Suchmethodik
OpenSearch: OpenSearch setzt sein Erbe von Elasticsearch fort, baut auf Apache Lucene auf und hat seine Suchfunktionen durch die Einbindung von Vektorsuche weiter ausgebaut, einschließlich Unterstützung für k-nächste Nachbarn (k-NN), semantische Suche, multimodale Suche und neuronale Sparse-Suche. Diese Erweiterungen ermöglichen komplexere, KI-gesteuerte Suchszenarien und verbessern Relevanz und Effizienz durch die Integration neuronaler Modelle zur On-the-fly-Erzeugung von Einbettungen.
Aerospike: Mit der Einführung von Aerospike Vector Search (AVS) unterstützt Aerospike nun fortschrittliche Vektorsuchfunktionen, die für KI-Anwendungen wie Empfehlungssysteme und semantische Suche unerlässlich sind. AVS kombiniert das Hochleistungsmodell von Aerospike mit modernen Suchfunktionen, darunter Echtzeitaktualisierungen von HNSW-Indizes, hybride Suchen, die Vektorsuche mit traditionellen Abfragen kombinieren, und parallele Vektoraufnahme für Skalierbarkeit.
Datenverarbeitung
OpenSearch: Verwaltet eine breite Palette von Datentypen, von strukturierten bis zu unstrukturierten Daten, und erhöht so seinen Nutzen bei der Verarbeitung vielfältiger Datensätze. Die neuesten Aktualisierungen verbessern seine Fähigkeit, große Datensätze effizient zu verarbeiten und zu durchsuchen, wodurch es für komplexe Analyseaufgaben noch leistungsfähiger wird.
Aerospike: Bekannt für seine hybride Speicherarchitektur, die hohe Datenvolumen über Key-Value-, Dokument-, Graph- und nun auch Vektormodelle hinweg effektiv verarbeitet. Die AVS-Erweiterung bereichert seine Datenverarbeitungsfähigkeiten, insbesondere für KI-gesteuerte Anwendungen, die eine schnelle Verarbeitung komplexer Datenstrukturen erfordern.
Skalierbarkeit und Leistung
OpenSearch: Hochgradig skalierbar und nutzt seine Lucene-Grundlage, um umfangreiche Datensätze mit verbesserter Leistung von Suchabfragen und festplattenoptimierter Vektorsuche zu verarbeiten. Diese Funktionen machen es gut geeignet für Anwendungen im Unternehmensmaßstab, die effizienten Datenabruf und Echtzeitanalysen erfordern.
Aerospike: Hervorragend in Leistung und Skalierbarkeit, wobei AVS diese Aspekte durch Unterstützung von Echtzeitaktualisierungen und Millisekunden-Latenz bei Vektorsuchen weiter verbessert. Seine einzigartigen Methoden zur Datenverarbeitung und -speicherung stellen sicher, dass die Leistung selbst bei sehr großen Datensätzen nicht nachlässt.
Flexibilität und Anpassung
OpenSearch: Bietet erhebliche Flexibilität bei Datenmodellierung und Abfragen, unterstützt durch einen robusten Satz von APIs und Plugins zur Anpassung. Die Integration verschiedener Suchmethodiken ermöglicht maßgeschneiderte Lösungen, die spezifische Anwendungsanforderungen erfüllen.
Aerospike: AVS bietet erhöhte Flexibilität durch seine Multi-Model-Unterstützung und hybriden Suchfunktionen, sodass Benutzer verschiedene Methoden des Datenabrufs kombinieren können. Seine flexiblen Konfigurationsoptionen helfen, Kosten und Leistung entsprechend den Anwendungsanforderungen zu optimieren.
Integration und Ökosystem
OpenSearch: Profitiert weiterhin von einem breiten Ökosystem und integriert sich nahtlos mit einer Vielzahl von Tools und Frameworks für Datenverarbeitung und Visualisierung. Der communitygetriebene Ansatz gewährleistet kontinuierliche Verbesserungen und Unterstützung.
Aerospike: Während es traditionell auf hochleistungsfähige Key-Value-Speicherung ausgerichtet ist, erweitert sich sein Ökosystem durch die Integration von Vektor- und Multi-Model-Funktionen. Es erreicht jedoch möglicherweise noch nicht die Breite der Integrationen, die mit OpenSearch verfügbar sind.
Benutzerfreundlichkeit
OpenSearch: Verfügt weiterhin über umfassende Dokumentation und eine Supportstruktur durch die Community, auch wenn seine fortgeschrittenen Funktionen eine Lernkurve mit sich bringen können. Die Einbeziehung neuer Suchfunktionen und Data-Prepper-Funktionen kann zusätzliches Lernen für eine optimale Nutzung erfordern.
Aerospike: Die Ergänzung von AVS und seinen Multi-Modell-Funktionen könnte die Komplexität erhöhen, aber Aerospike ist allgemein für seine unkomplizierte Einrichtung und Wartung bekannt, insbesondere in Umgebungen mit hohem Durchsatz.
Kostenüberlegungen
OpenSearch: Die Betriebskosten variieren je nach Bereitstellungsstrategie, mit Optionen für On-Premise- und Cloud-Hosting. Verwaltete Dienste wie Amazon OpenSearch Service bieten Benutzerfreundlichkeit, jedoch zu höheren Kosten.
Aerospike: Bietet mit der Community Edition eine kosteneffiziente Lösung, während die Enterprise Edition zusätzliche Funktionen bereitstellt. Die Flexibilität bei der Konfiguration und die Trennung von Rechenleistung und Speicher können helfen, Kosten effektiv zu steuern.
Sicherheitsfunktionen
OpenSearch: Starke Sicherheitsfunktionen bleiben ein zentraler Aspekt, mit robuster Verschlüsselung, rollenbasierter Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung, um strenge Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Aerospike: Bietet weiterhin umfassende Sicherheitsoptionen, einschließlich erweiterter Funktionen mit AVS, um die sichere Handhabung und Verarbeitung sensibler Daten zu gewährleisten.
Dieser Vergleich zeigt, dass sich sowohl OpenSearch als auch Aerospike weiterentwickelt haben, um moderne Datenherausforderungen zu bewältigen, insbesondere in KI- und Machine-Learning-Kontexten, und leistungsstarke sowie flexible Lösungen anbieten, die auf unterschiedliche Anwendungsanforderungen zugeschnitten sind.
Wann OpenSearch und Aerospike gewählt werden sollten
Bei der Entscheidung zwischen OpenSearch und Aerospike hängt die Wahl weitgehend von den spezifischen Anwendungsfällen, den Anforderungen an Suchfunktionen, den Leistungsanforderungen und der Systemarchitektur ab. Hier ist ein Leitfaden, wann Sie welche Technologie wählen könnten:
Wählen Sie OpenSearch für GenAI, wenn:
- Komplexe Suchen: Ihre Anwendung erweiterte Textsuchfunktionen wie Volltext-, Fuzzy- oder kontextbezogene Suchen benötigt.
- Analysen & Visualisierung: Sie Tools zur Visualisierung und Analyse von Daten in Echtzeit benötigen.
- Machine-Learning-Erweiterungen: Sie Machine Learning einsetzen, um die Suchrelevanz und Analysen zu verbessern.
- Cloud-Skalierbarkeit: Sie planen, Cloud-Ressourcen umfassend zu nutzen, und benötigen ein System, das effizient skaliert.
Wählen Sie Aerospike für GenAI, wenn:
- Höchstleistung: Ihre Anwendung ultraschnellen Datenzugriff und -verarbeitung erfordert, insbesondere unter hoher Last.
- Große Datenmengen: Sie enorme Datenmengen mit minimaler Latenz verwalten müssen.
- KI mit Vektorsuche: Sie Vektorsuche für KI-Anwendungen wie Empfehlungssysteme verwenden.
- Kosteneffizienz: Sie suchen ein System, das sowohl leistungsstark als auch wirtschaftlich im Betrieb ist, insbesondere in Umgebungen mit strengen Anforderungen an Leistung und Zuverlässigkeit.
Wann sollte eine spezialisierte Vektordatenbank gewählt werden?
Während OpenSearch und Aerospike Vektorsuchfunktionen über eine Erweiterung anbieten, sind sie nicht für groß angelegte, hochperformante Vektorsuchaufgaben optimiert. Wenn Ihre Anwendung auf schnelle, präzise Ähnlichkeitssuchen über Millionen oder Milliarden hochdimensionaler Vektoren angewiesen ist, wie etwa bei Bilderkennung, E-Commerce-Empfehlungen oder NLP-Aufgaben, sind spezialisierte Vektordatenbanken wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) besser geeignet. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektordaten in großem Maßstab zu verarbeiten, indem sie fortschrittliche Approximate Nearest Neighbor-Algorithmen (ANN) verwenden (z. B. HNSW, IVF ) und erweiterte Funktionen wie hybride Suche (einschließlich hybrider Sparse- und Dense-Suche, multimodaler Suche, Vektorsuche mit Metadatenfilterung sowie hybrider Dense- und Volltextsuche), Echtzeit-Ingestion und verteilte Skalierbarkeit für hohe Performance in dynamischen Umgebungen bieten.
Andererseits eignen sich Allzwecksysteme wie OpenSearch und Aerospike wenn die Vektorsuche nicht im Mittelpunkt steht und Sie strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit kleineren Vektordatensätzen oder moderaten Performance-Anforderungen verarbeiten. Wenn Sie diese Systeme bereits verwenden und den Aufwand für die Einführung neuer Infrastruktur vermeiden möchten, können Vektorsuch-Plugins ihre Fähigkeiten erweitern und eine kostengünstige Lösung für einfachere Vektorsuchaufgaben in kleinerem Maßstab bieten.
Verwendung von Open-source VectorDBBench zur eigenen Bewertung und zum Vergleich von Vektordatenbanken
VectorDBBench ist ein Open-Source-Benchmarking-Tool, das für Nutzer entwickelt wurde, die hochperformante Datenspeicher- und Abrufsysteme benötigen, insbesondere Vektordatenbanken. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, die Performance verschiedener Vektordatenbanksysteme wie Milvus und Zilliz Cloud (das verwaltete Milvus) mit ihren eigenen Datensätzen zu testen und zu vergleichen und das für ihre Anwendungsfälle am besten geeignete System zu bestimmen. Mit VectorDBBench können Nutzer fundierte Entscheidungen auf Basis 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 es jeder frei nutzen, ändern und weiterverbreiten kann. Das Tool wird aktiv von einer Entwicklergemeinschaft gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Performance verschrieben hat.
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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