Vespa vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Vespa und Aerospike vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken untersuchen.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, bei denen es sich um numerische Repräsentationen von unstrukturierten Daten handelt. Diese Vektoren kodieren komplexe Informationen, wie 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 Inhaltsentdeckung, Anomalieerkennung in der Cybersicherheit, medizinische Bildanalyse und Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie spielen außerdem 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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Vespa ist eine zweckgebundene Vektordatenbank. Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
Vespa: Überblick und Kerntechnologie
Vespa ist eine leistungsstarke Suchmaschine und Vektordatenbank, die mehrere Sucharten gleichzeitig verarbeiten kann. Sie ist hervorragend bei der Vektorsuche, Textsuche und Suche in strukturierten Daten. Das bedeutet, dass Sie sie nutzen können, um ähnliche Elemente (wie Bilder oder Produkte) zu finden, nach bestimmten Wörtern in Texten zu suchen und Ergebnisse anhand von Kriterien wie Datumsangaben oder Zahlen zu filtern – alles in einem Durchgang. Vespa ist flexibel und kann mit verschiedenen Datentypen arbeiten, von einfachen Zahlen bis hin zu komplexen Strukturen.
Eine der herausragenden Funktionen von Vespa ist die Fähigkeit zur Vektorsuche. Sie können Ihren Dokumenten beliebig viele Vektorfelder hinzufügen, und Vespa durchsucht sie schnell. Es kann sogar spezielle Vektortypen namens Tensoren verarbeiten, die nützlich sind, um Dinge wie mehrteilige Dokument-Embeddings darzustellen. Vespa ist intelligent darin, wie es diese Vektoren speichert und durchsucht, sodass es wirklich große Datenmengen verarbeiten kann, ohne langsamer zu werden.
Vespa ist darauf ausgelegt, extrem schnell und effizient zu sein. Es verwendet seine eigene spezielle, in C++ geschriebene Engine, um Speicher zu verwalten und Suchen durchzuführen, was dazu beiträgt, dass es auch bei komplexen Abfragen und großen Datenmengen gut funktioniert. Es ist so konzipiert, dass es reibungslos weiterarbeitet, selbst wenn Sie neue Daten hinzufügen oder gleichzeitig viele Suchen bearbeiten. Das macht es ideal für große, reale Anwendungen, die viel Traffic und Daten verarbeiten müssen.
Eine weitere coole Sache an Vespa ist, dass es automatisch skalieren kann, um mehr Daten oder Traffic zu bewältigen. Du kannst deiner Vespa-Umgebung mehr Computer hinzufügen, und es verteilt die Arbeit automatisch auf sie. Das bedeutet, dass dein Suchsystem mit deinen Anforderungen wachsen kann, ohne dass du viel komplizierte Einrichtung vornehmen musst. Vespa kann sich sogar automatisch anpassen, um Änderungen bei der Menge an Daten oder Traffic zu bewältigen, was helfen kann, Kosten zu sparen. Das macht es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen, die ein Suchsystem benötigen, das im Laufe der Zeit mit ihnen wachsen kann.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindexierung und -suche hinzugefügt, sodass sie für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken geeignet ist. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview. Du kannst bei Aerospike frühen Zugang anfordern.
AVS unterstützt nur Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes für die Vektorsuche. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indexierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index haben. Du kannst mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass du dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen kannst. Aerospike empfiehlt, per Upsert eingefügte Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit du sie überwachen und darauf operieren kannst.
AVS hat eine einzigartige Art, den Index aufzubauen: Sie erfolgt gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indexierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und das System skalierbar ist. Die Ingestion-Performance hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indexierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indexierung, erstellt die Cluster für jeden Vektor und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst und die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indexierung verwendet Vektorerweiterungen (AVX) für Single Instruction, Multiple Data Parallel Processing.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuwärmen“, weil Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen aber als Lesevorgänge gegen die Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten befüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche aufbaut, damit es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
Vespa und Aerospike haben unterschiedliche Ansätze für die Vektorsuche, was sich je nach Art der Abfragen, die du ausführen musst, auf Leistung und Effizienz auswirken kann.
Vespa: Vespa unterstützt mehrere Suchtypen in einer Engine: Vektorsuche, Textsuche und Filterung strukturierter Daten. Die Vektorsuche ist stark für Echtzeit und große Skalierung optimiert. Vespa ermöglicht es dir, verschiedene Arten von Vektoren (einschließlich tensorbasierter Vektoren) zu indexieren und ähnliche Elemente schnell abzurufen. Es verwendet fortschrittliche Algorithmen, um diese Vektoren zu durchsuchen und komplexe Abfragen auf hochdimensionalen Daten zu unterstützen.
Aerospike: Die Vektorsuche von Aerospike basiert auf Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indexierung. Dies ist ein graphbasierter Suchalgorithmus, der für hochdimensionale Daten optimiert ist, insbesondere für die Suche nach nächsten Nachbarn. Aerospikes Vektorsuche befindet sich in der Preview; sie ist für Echtzeitanwendungen entwickelt, sodass Aktualisierungen an Vektoren sofort für die Suche sichtbar sind. Sie unterstützt jedoch nur HNSW, sodass sie möglicherweise nicht die Vielfalt an Suchalgorithmen bietet, die Vespa für spezifischere Anwendungsfälle hat.
Datentypen
Wenn es um verschiedene Datentypen geht, bieten beide Flexibilität, aber es gibt große Unterschiede darin, wie sie mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten umgehen.
Vespa: Vespa ist sehr flexibel im Umgang mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Es kann mehrere Datentypen in einem Dokument verarbeiten, sodass Sie Text, numerische Werte und Vektordaten miteinander kombinieren können. Sie können verschiedene Datentypen in einer Abfrage speichern und durchsuchen, z. B. Vektorsuche mit strukturierter Filterung kombinieren (z. B. Preisspanne, Veröffentlichungsdatum).
Aerospike: Als NoSQL-Datenbank ist Aerospike für die Echtzeitspeicherung strukturierter und halbstrukturierter Daten optimiert. Obwohl es inzwischen Vektorsuche unterstützt, liegt der primäre Fokus auf schnellen Schreibvorgängen und dem Abruf strukturierter Daten. Das Datenmodell von Aerospike ist einfach, aber effektiv für Anwendungen mit hohem Durchsatz. Für die Vektorsuche müssen Sie Vektordaten als Teil von Datensätzen verwalten, aber es verfügt nicht über Vespas Fähigkeit, verschiedene Datentypen in einer Abfrage zu verarbeiten.
Skalierbarkeit und Leistung
Sowohl Vespa als auch Aerospike sind auf Skalierbarkeit ausgelegt, aber sie setzen dies unterschiedlich um.
Vespa: Vespa ist darauf ausgelegt, für groß angelegte Anwendungen mit hohem Datenverkehr zu skalieren. Es kann Daten und Verarbeitung automatisch auf mehrere Knoten verteilen und die Ressourcenzuweisung dynamisch anpassen. Diese Self-Scaling-Funktion macht Vespa zu einer guten Wahl für Unternehmen, die starkes Wachstum oder schwankende Verkehrslasten erwarten.
Aerospike: Aerospike ist für seine Skalierbarkeit bekannt, insbesondere bei Echtzeit-Workloads. Es verwendet eine verteilte Architektur, bei der Daten über Knoten partitioniert werden und sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge für Zugriffe mit niedriger Latenz optimiert sind. Die Leistung der Vektorsuche hängt jedoch stärker von der Konfiguration des Arbeitsspeichers und der Speicherschicht ab, was eine sorgfältige Einrichtung erfordert, um maximalen Durchsatz zu erzielen.
Flexibilität und Anpassung
Anpassung ist entscheidend beim Aufbau komplexer Suchlösungen, und beide bieten unterschiedliche Grade an Flexibilität.
Vespa: Vespa ist sehr flexibel. Sie können komplexe Schemata mit benutzerdefinierten Feldern definieren, einschließlich verschiedener Vektortypen. Sie können auch leistungsstarke Abfragen definieren, einschließlich benutzerdefiniertem Ranking, Filterung und der Kombination mehrerer Suchtypen (Text, Vektor, numerisch usw.). Dadurch eignet sich Vespa für Anwendungen, die komplexe Datenmodellierung und erweiterte Suchanpassung erfordern.
Aerospike: Die Flexibilität von Aerospike konzentriert sich auf das Datenmodell. Sie können Vektorfelder innerhalb von Datensätzen definieren und anpassen, wie sie indiziert und abgefragt werden. Im Vergleich zu Vespa sind die Anpassungsoptionen von Aerospike für Suchlogik und Ranking jedoch begrenzt. Es ist eher für einfache Echtzeitanwendungen optimiert als für hochgradig anpassbare Suchabfragen.
Integration und Ökosystem
Die Integration mit anderen Tools und Ökosystemen kann ein wichtiger Faktor bei der Wahl zwischen diesen beiden sein.
Vespa: Vespa integriert sich mit verschiedenen Tools und Frameworks, einschließlich beliebter Machine-Learning-Bibliotheken und Suchmaschinen. Es bietet integrierte Unterstützung für komplexe Datenpipelines und eignet sich daher für Anwendungsfälle wie Empfehlungsmaschinen, Bildsuche und groß angelegte Inhaltssuche. Es verfügt außerdem über RESTful APIs, sodass die Integration mit externen Systemen relativ unkompliziert ist.
Aerospike: Aerospike ist stärker auf Echtzeit-Datenspeicherung und -suche fokussiert und integriert sich daher gut in Anwendungen, die Zugriff mit niedriger Latenz auf große Datensätze erfordern. Es bietet Konnektoren für beliebte Ökosysteme, einschließlich Python, Java und Go. Im Vergleich zu Vespa kann jedoch mehr individuelle Entwicklung erforderlich sein, um es in Machine-Learning-Frameworks oder andere komplexe Datensysteme zu integrieren.
Benutzerfreundlichkeit
Für Entwickler sind die Lernkurve, die Komplexität der Einrichtung und die laufende Wartung wichtig.
Vespa: Vespa kann schwer einzurichten und zu konfigurieren sein, insbesondere für diejenigen, die neu in verteilten Systemen oder fortgeschrittenen Suchmaschinen sind. Es verfügt jedoch über umfassende Dokumentation und eine aktive Community, die bei Einrichtung und Fehlerbehebung helfen kann. Nach der Einrichtung machen Vespas flexibles Abfragesystem und Self-Scaling die Wartung überschaubarer.
Aerospike: Aerospike ist im Allgemeinen einfacher einzurichten und zu warten, insbesondere für Entwickler, die mit NoSQL-Datenbanken vertraut sind. Sein primärer Fokus auf Echtzeit-Performance macht es zu einer guten Wahl für Projekte, die Geschwindigkeit ohne große Komplexität in der Suchlogik erfordern. Die Vektorsuchfunktionalität kann zwar nützlich sein, erfordert aber im Vergleich zu Vespas voll ausgestatteten Vektorfunktionen möglicherweise dennoch mehr Aufwand bei der Konfiguration.
Kosten
Kosten sind ein wichtiger Faktor bei der Wahl zwischen diesen beiden, insbesondere wenn Sie planen, schnell zu skalieren.
Vespa: Während Vespa eine gute Performance bietet und gut skaliert, kann die Kostenstruktur je nach den verwendeten Ressourcen variieren, insbesondere bei horizontaler Skalierung. Da es Open Source ist, fallen keine Lizenzgebühren an, aber Betriebskosten (z. B. Hardware, Cloud-Instanzen) und Wartung können sich summieren. Es gibt auch verwaltete Dienste für Vespa, die zusätzliche Kosten verursachen können.
Aerospike: Aerospike hat ein unkomplizierteres Preismodell mit Optionen für Open-Source- und Enterprise-Versionen. Die Enterprise-Version bietet erweiterte Funktionen und Support, was für geschäftskritische Anwendungen wichtig ist. Wie bei Vespa kann Skalierung zu Betriebskosten führen, insbesondere wenn Vektorsuche in Umgebungen mit hohem Durchsatz integriert wird.
Sicherheitsfunktionen
Sicherheit ist immer ein Thema beim Umgang mit sensiblen Daten, insbesondere wenn diese Datenbanken in der Produktion eingesetzt werden.
Vespa: Vespa verfügt über verschiedene Sicherheitsfunktionen, darunter Authentifizierung und Zugriffskontrolle, aber Sie müssen zusätzliche Konfigurationen vornehmen, um Daten während der Übertragung und im Ruhezustand zu sichern. Da Open-Source-Sicherheitsfunktionen verfügbar sind, müssen sie möglicherweise basierend auf Ihren Anforderungen angepasst werden.
Aerospike: Aerospike verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Authentifizierung, Verschlüsselung im Ruhezustand und sichere Kommunikation über TLS. Die Enterprise-Version bietet außerdem zusätzliche Sicherheitsfunktionen für die Einhaltung von Standards wie DSGVO und ist daher eine gute Wahl für Hochsicherheitsanwendungen.
Wann welches gewählt werden sollte
Vespa: Vespa eignet sich für Anwendungen, die multimodale Suche benötigen, also die Kombination von Vektorsuche, Volltextsuche und strukturierter Datenfilterung in einer Abfrage. Verwenden Sie Vespa für große verteilte Datensysteme, die Echtzeitsuche, Skalierbarkeit und dynamische Abfrageanpassung benötigen. Beispiele sind Empfehlungsmaschinen, semantische Inhaltssuche oder erweiterte E-Commerce-Suche, bei denen mehrere Datentypen und komplexe Ranking-Modelle beteiligt sind.
Aerospike: Aerospike eignet sich für Echtzeitanwendungen mit geringer Latenz, die hohen Durchsatz und einfache Suchlogik benötigen. Es ist für Szenarien gedacht, in denen schnelle Datenaufnahme und -abfrage entscheidend sind, wie etwa Finanztransaktionssysteme oder Ad-Tech-Plattformen. Aerospikes Vektorsuche (obwohl noch in der Vorschauphase) eignet sich für Anwendungsfälle, die eine effiziente Nächste-Nachbarn-Suche in strukturierten oder halbstrukturierten Daten benötigen, solange Geschwindigkeit wichtiger ist als Anpassbarkeit.
Zusammenfassung
Vespa und Aerospike sind unterschiedlich. Vespa ist flexibel, multimodal und skalierbar für datenreiche Anwendungen, Aerospike ist für Echtzeit und Einfachheit bei Hochgeschwindigkeits-Workloads ausgelegt. Die Wahl zwischen ihnen hängt von Ihrem Anwendungsfall, den Datentypen und dem Gleichgewicht zwischen Suchkomplexität und Performance ab. Denken Sie sorgfältig darüber nach.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Vespa und Aerospike 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 Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt sich auf Marketingaussagen oder Hörensagen 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 Community von Entwicklern gepflegt, die sich der Verbesserung seiner Funktionen und Leistung verschrieben haben.
Laden Sie VectorDBBench aus seinem GitHub-Repository herunter, um unsere Benchmark-Ergebnisse zu reproduzieren oder Leistungsergebnisse für Ihre eigenen Datensätze 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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