Zilliz Cloud vs. Aerospike: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und Aerospike vergleichen, betrachten wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken.
Eine Vektordatenbank ist speziell dafür konzipiert, hochdimensionale Vektoren zu speichern und abzufragen, die numerische Repräsentationen von unstrukturierten Daten sind. 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 entscheidende 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:
- 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 in der Lage sind, Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchzuführen.
Zilliz Cloud ist eine speziell entwickelte Vektordatenbank. Aerospike ist eine verteilte, skalierbare NoSQL-Datenbank mit Vektorsuchfunktionen als Add-on. Dieser Beitrag vergleicht ihre Vektorsuchfunktionen.
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, KI-Anwendungen in großem Maßstab zu betreiben, indem er Vektoreinbettungen effizient speichert, verwaltet und durchsucht. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf den Aufbau von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der wichtigsten Vorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. Sie müssen also 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 verfügt über Enterprise-Funktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken in 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 Updates und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform nutzt mehrstufigen Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch in günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Rechenressourcen auswählen, die zu Ihrer Workload passen – verwenden Sie beispielsweise leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Verarbeitungsaufgaben 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 die hybride Suche. Sie können Text-Embeddings, 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 es automatisch weitere Ressourcen hinzufügt, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Aerospike: Überblick und Kerntechnologie
Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank für leistungsstarke Echtzeitanwendungen. Sie hat Unterstützung für Vektorindizierung und -suche hinzugefügt, sodass sie für Anwendungsfälle von Vektordatenbanken geeignet ist. Die Vektorfunktion heißt Aerospike Vector Search (AVS) und befindet sich in der Preview-Phase. Sie können bei Aerospike Early Access anfragen.
AVS unterstützt für die Vektorsuche ausschließlich Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indizes. Wenn in AVS Aktualisierungen oder Einfügungen vorgenommen werden, werden die Datensatzdaten einschließlich des Vektors in die Aerospike Database (ASDB) geschrieben und sind sofort sichtbar. Für die Indizierung muss jeder Datensatz mindestens einen Vektor im angegebenen Vektorfeld eines Index enthalten. Sie können mehrere Vektoren und Indizes für einen einzelnen Datensatz haben, sodass Sie dieselben Daten auf unterschiedliche Weise durchsuchen können. Aerospike empfiehlt, upsertete Datensätze einem bestimmten Set zuzuweisen, damit Sie sie überwachen und darauf operieren können.
AVS hat eine einzigartige Methode zum Aufbau des Index; sie erfolgt gleichzeitig über alle AVS-Knoten hinweg. Während Aktualisierungen von Vektordatensätzen direkt in ASDB geschrieben werden, werden Indexdatensätze asynchron aus einer Indizierungswarteschlange verarbeitet. Dies geschieht in Batches und verteilt über alle AVS-Knoten, sodass alle CPU-Kerne im AVS-Cluster genutzt werden und die Lösung skalierbar ist. Die Ingestion-Leistung hängt stark vom Host-Speicher und der Konfiguration der Speicherschicht ab.
Für jedes Element in der Indizierungswarteschlange verarbeitet AVS den Vektor für die Indizierung, erstellt die Cluster für jeden Vektor und schreibt diese in ASDB fest. Ein Indexdatensatz enthält eine Kopie des Vektors selbst sowie die Cluster für diesen Vektor auf einer bestimmten Ebene des HNSW-Graphen. Die Indizierung nutzt Vector Extensions (AVX) für parallele Verarbeitung nach dem Prinzip Single Instruction, Multiple Data.
AVS führt während der Ingestion Abfragen aus, um den Index-Cache „vorzuwärmen“, da Datensätze in den Clustern miteinander verbunden sind. Diese Abfragen werden nicht als Abfrageanforderungen gezählt, erscheinen aber als Lesezugriffe auf die Speicherschicht. Auf diese Weise wird der Cache mit relevanten Daten gefüllt und kann die Abfrageleistung verbessern. Dies zeigt, wie AVS Vektordaten verarbeitet und Indizes für die Ähnlichkeitssuche aufbaut, sodass es für hochdimensionale Vektorsuchen skalieren kann.
Wichtige Unterschiede
Vektorsuche ist zu einer grundlegenden Technologie für Empfehlungssysteme, semantische Suche und KI-gestützte Analysen geworden. Die Wahl des richtigen Tools für Ihre Anforderungen an Vektordatenbanken erfordert ein Verständnis dafür, wie verschiedene Plattformen Vektorindizierung, Datenmanagement und operative Skalierbarkeit handhaben. Hier ist ein Vergleich von Zilliz Cloud und Aerospike Vector Search (AVS), der Ihnen bei der Entscheidung hilft.
Suchmethodik
Zilliz Cloud: Zilliz Cloud basiert auf der Milvus-Engine, die mehrere Indizierungsmethoden wie IVF (Inverted File System) und graphbasierte Verfahren verwendet. Die AutoIndex-Funktion wählt automatisch die beste Indizierungsmethode für Ihre Daten aus, sodass Sie sie nicht manuell abstimmen müssen. Dadurch eignet sich Zilliz für verschiedene Machine-Learning- und KI-Anwendungsfälle.
Aerospike: Die Vektorsuche von Aerospike basiert auf Hierarchical Navigable Small World (HNSW)-Indexierung, die für ihre Leistung bei der hochdimensionalen Ähnlichkeitssuche bekannt ist. Aber AVS befindet sich noch in der Vorschau und unterstützt nur HNSW, keine automatische Indexauswahl. Entwickler müssen Indexparameter manuell konfigurieren und verwalten.
Daten
Zilliz Cloud: Zilliz ist hervorragend für multimodale Daten geeignet. Es unterstützt hybride Suche; Sie können Text-, Bild- und numerische Vektoren in einer einzigen Operation abfragen. Das System unterstützt außerdem verschiedene Konsistenzstufen, sodass Sie je nach Bedarf zwischen schnellen Updates und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Aerospike: Aerospike bietet gute Unterstützung für strukturierte und halbstrukturierte Daten, da es eine NoSQL-Datenbank ist. Die Vektorsuche in Aerospike ist jedoch starrer; sie ist für strukturierte Workflows konzipiert, bei denen jeder Datensatz vordefinierte Vektorfelder hat. Hybride Suche wird nicht erwähnt.
Skalierbarkeit und Leistung
Zilliz Cloud: Zilliz bietet horizontale Skalierbarkeit; Sie können skalieren, wenn Ihre Daten wachsen. Seine verteilte Architektur gewährleistet konsistente Leistung unter hoher Last. Mehrstufiger Speicher optimiert die Leistung zusätzlich, indem weniger häufig abgerufene Daten auf günstigere Speicherebenen ausgelagert werden.
Aerospike: Die gleichzeitige Indexierung von Aerospike ist auf Skalierbarkeit ausgelegt. Indexdatensätze werden asynchron verarbeitet und über Knoten verteilt, wobei alle CPU-Kerne im Cluster genutzt werden. Die Skalierbarkeit hängt jedoch stark von Systemspeicher und Speicherkonfiguration ab, was die Skalierung komplexer machen kann.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud: Die Plattform bietet Flexibilität bei der Datenmodellierung und unterstützt mehrere Ähnlichkeitsmetriken wie Kosinus, euklidische Distanz und inneres Produkt. Dadurch eignet sich Zilliz für verschiedene KI- und Machine-Learning-Anwendungsfälle ohne viel Anpassung.
Aerospike: Aerospike unterstützt mehrere Vektoren pro Datensatz und Indexierungsstrategien für verschiedene Abfragepfade. Das ist zwar nützlich, erfordert jedoch manuelle Konfiguration und verfügt nicht über die Auto-Tuning-Funktionen von Zilliz.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud: Zilliz sitzt auf großen Cloud-Anbietern wie AWS, Azure und Google Cloud auf. Entwickler können zwischen vollständig verwalteten Diensten oder dem BYOC-Modell (Bring Your Own Cloud) wählen. Es lässt sich außerdem gut in KI-Frameworks integrieren und eignet sich daher für End-to-End-Machine-Learning-Workflows.
Aerospike: Aerospike ist Teil eines breiteren NoSQL-Ökosystems und daher eine gute Wahl für Anwendungen, die Echtzeitanalysen mit traditionellen Datenbankfunktionen kombinieren. Seine Vektorsuche ist jedoch relativ eigenständig und befindet sich noch in der Vorschau.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud: Zilliz erleichtert die Einrichtung mit verwalteten Diensten und Funktionen wie AutoIndex. Entwickler können sich auf die Entwicklung von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um Infrastruktur oder Parameter-Tuning kümmern zu müssen. Die Dokumentation ist umfassend und die Plattform ist einfach zu bedienen.
Aerospike: Die steile Lernkurve von Aerospike ist auf seine technische Komplexität und manuelle Konfiguration zurückzuführen. Die Einrichtung und Optimierung von AVS erfordert ein tiefes Verständnis der Systemarchitektur, insbesondere für Vektordaten-Workflows.
Kosten
Zilliz Cloud: Zilliz bietet kostensparende Funktionen wie mehrstufigen Speicher und workloadspezifische Rechenleistung. Diese Funktionen ermöglichen es Ihnen, die Kosten basierend auf Ihren Nutzungsmustern zu optimieren.
Aerospike: Aerospike bietet kein detailliertes Kostenmanagement für AVS. Die Kosten sind wahrscheinlich an ressourcenintensive Konfigurationen wie Arbeitsspeicher und Speicher gebunden, die mit zunehmender Skalierung steigen werden.
Sicherheitsfunktionen
Zilliz Cloud: Zilliz verfügt über robuste Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance mit Unternehmensstandards. Das macht es zu einer guten Wahl für Organisationen, die sensible Daten verarbeiten.
Aerospike: Aerospike bietet Verschlüsselung und Authentifizierung, es fehlt jedoch an detaillierter Dokumentation zu erweiterten Sicherheitsfunktionen für AVS. Dies könnte eine Einschränkung für Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen sein.
Wann Zilliz Cloud verwendet werden sollte
Zilliz Cloud ist für Anwendungen gedacht, die großskalige verteilte Daten und Vektorsuche als Kernfunktion haben. Es überzeugt in KI- und Machine-Learning-Workflows, die eine effiziente Verarbeitung von Vektor-Embeddings, hybride Suche über multimodale Daten hinweg und Skalierbarkeit erfordern. Automatische Indexierung, hybride Suche und Unterstützung für mehrere Ähnlichkeitsmetriken machen es zu einer guten Wahl für Empfehlungsmaschinen, semantische Suche und Echtzeitanalysen. Und Managed Services sowie einfache Bedienung sind gut für Teams, denen schnelle Bereitstellung und geringer Betriebsaufwand wichtig sind.
Wann Aerospike verwendet werden sollte
Aerospike ist für Organisationen gedacht, die bereits seine NoSQL-Funktionen nutzen und Vektorsuche als Ergänzung benötigen. Anwendungen, die Echtzeit-Transaktionsverarbeitung zusammen mit Vektorähnlichkeitssuche erfordern, profitieren von Aerospikes Indexierung und latenzarmer Architektur. Es eignet sich gut, wenn Vektorsuche mit strukturierten Datenoperationen wie Bestandsverwaltung oder Finanztransaktionen kombiniert werden kann. Da sich die Vektorsuche jedoch noch in der Preview-Phase befindet, ist ein tieferes Verständnis der Architektur und Konfiguration erforderlich, sodass es eher für technische Teams geeignet ist.
Fazit
Sowohl Zilliz Cloud als auch Aerospike haben ihre eigenen Stärken. Zilliz Cloud ist für Entwickler gedacht, die eine einfach zu verwendende, skalierbare und funktionsreiche Vektorsuche für KI-Anwendungen wünschen. Aerospike ist für Umgebungen gedacht, in denen Vektorsuche robuste Echtzeit-Transaktionssysteme ergänzt. Wählen Sie zwischen den beiden basierend auf Ihren Datentypen, Skalierbarkeit, Integration und betrieblichen Komplexität. Letztendlich hängt es davon ab, ob Sie ein ausgereiftes Vektorsuchwerkzeug oder eine Datenbank mit aufkommenden Vektorfunktionen möchten.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Aerospike zu erhalten, aber um diese zu bewerten, müssen Sie sie anhand Ihres Anwendungsfalls beurteilen. Ein Tool, das dabei helfen kann, ist VectorDBBench, ein Open-Source-Benchmarking-Tool zum Vergleich von Vektordatenbanken. Letztendlich wird gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen für 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 Datenspeicher- und Abrufsysteme 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 der Grundlage der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, statt auf 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 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 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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