Zilliz Cloud vs Rockset: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und Rockset 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 Text, die visuellen Merkmale von Bildern oder Produktattribute. Indem sie effiziente Ähnlichkeitssuchen ermöglichen, spielen Vektordatenbanken eine zentrale Rolle in KI-Anwendungen und ermöglichen 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.
Auf dem Markt sind viele Arten von Vektordatenbanken verfügbar, darunter:
- Spezialisierte 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 spezialisierte Vektordatenbank. Rockset ist eine Such- und Analysedatenbank 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-Milvus-Engine aufbaut. Er hilft Entwicklern und Organisationen, KI-Anwendungen im großen Maßstab zu handhaben, indem er Vektoreinbettungen effizient speichert, verwaltet und durchsucht. Er übernimmt die Infrastruktur für Sie, sodass Sie sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen konzentrieren können, anstatt Datenbanken zu verwalten.
Einer der Hauptvorteile von Zilliz Cloud ist die automatische Leistungsoptimierung. Das System verfügt über AutoIndex-Technologie, die die beste Indexierungsmethode für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall auswählt. So müssen Sie keine Zeit damit verbringen, Parameter abzustimmen oder verschiedene Indextypen zu vergleichen. Die Plattform nutzt außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche über große Datensätze hinweg zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über Enterprise-Funktionen. Sie können Ihre Vektordatenbanken über AWS, Azure oder Google Cloud bereitstellen, mit Optionen zur Nutzung des vollständig verwalteten Dienstes von Zilliz oder zum Einbringen Ihres eigenen Cloud-Kontos (BYOC). Für Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten, 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 nutzt gestaffelten Speicher, um weniger häufig abgerufene Daten automatisch auf günstigere Speicheroptionen zu verschieben, sodass Sie Kosten senken können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Sie können auch Compute-Ressourcen auswählen, die zu Ihrer Workload passen – zum Beispiel 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 und eignet sich daher für unterschiedliche Machine-Learning-Modelle und Anwendungsfälle. Wenn Ihre Daten wachsen, kann das System horizontal skalieren, indem es automatisch mehr Ressourcen hinzufügt, sodass Sie auch bei hoher Workload eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Rockset: Überblick und Kerntechnologie
Rockset ist eine Echtzeit-Such- und Analysedatenbank für strukturierte und unstrukturierte Daten, einschließlich Vektor-Embeddings. Ihre besondere Stärke liegt im Erfassen, Indexieren und Abfragen von Daten in Echtzeit, weshalb sie sich hervorragend für Anwendungen eignet, die sekundengenaue Erkenntnisse benötigen. Rockset unterstützt sowohl Streaming- als auch Bulk-Datenaufnahme, kann hochvolumige Ereignisströme und Change-Data-Capture-(CDC)-Feeds in 1–2 Sekunden verarbeiten.
Eine der wichtigsten Funktionen von Rockset ist Converged Indexing, das auf mutable RocksDB basiert. Dies ermöglicht In-Place-Updates von Vektoren und Metadaten und ist daher äußerst effizient für Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern. Rockset kann Dokumente mit bis zu 40 MB verarbeiten und unterstützt Vektordimensionalitäten von bis zu 200.000, wodurch es sich für eine breite Palette von Vektor-Embedding-Anwendungsfällen eignet.
Rockset hat Vektorsuche im Kern integriert. Es unterstützt K-Nearest Neighbors (KNN) und Approximate Nearest Neighbors (ANN) als Suchmethoden und verwendet einen verteilten FAISS-Index für Skalierbarkeit. Rockset ist algorithmusagnostisch, sodass Sie Ihre eigene Suchimplementierung wählen können. Der kostenbasierte Optimierer kann dynamisch zwischen KNN- und ANN-Suchmethoden wählen, um optimale Leistung zu erzielen.
Das Besondere an Rockset für die Vektorsuche ist der Converged Index, der Suche, ANN, spaltenorientierte und zeilenorientierte Indizes in einem vereint. Das bedeutet, dass Sie eine breite Palette von Abfragemustern sofort verarbeiten können. Rockset unterstützt außerdem Metadatenfilterung und hybride Suche. Der Optimierer wählt den effizientesten Abfragepfad. Kann über mehrere ANN-Felder hinweg suchen, unterstützt multimodale Modelle und bietet sowohl SQL- als auch REST-APIs als Abfrageschnittstelle.
Wichtige Unterschiede
Skalierbarkeit und Leistung
Zilliz Cloud skaliert horizontal, indem bei Bedarf Ressourcen hinzugefügt werden. Der gestaffelte Speicher verschiebt weniger häufig abgerufene Daten auf günstigeren Speicher, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Rockset skaliert über seinen verteilten FAISS-Index und die Converged-Index-Architektur. Sein kostenbasierter Optimierer kann zwischen Suchmethoden wechseln, um die beste Leistung zu erzielen.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud wird auf AWS, Azure oder Google Cloud bereitgestellt. Benutzer können vollständig verwaltete Bereitstellung wählen oder ihr eigenes Cloud-Konto mitbringen (BYOC).
Rockset ist algorithmusagnostisch, Benutzer können ihre bevorzugten Suchmethoden verwenden. Es unterstützt mehrere Abfrageschnittstellen über SQL- und REST-APIs.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud integriert sich in große Cloud-Anbieter und unterstützt verschiedene Machine-Learning-Modelle durch seine flexiblen Ähnlichkeitsmetriken.
Rockset überzeugt in Echtzeit-Datenintegrationsszenarien, unterstützt Streaming-Daten und CDC-Feeds. Funktioniert gut in Umgebungen, in denen Daten schnell aktualisiert werden müssen und Echtzeitanalysen erforderlich sind.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud reduziert den Verwaltungsaufwand durch AutoIndex und automatisierte Leistungsoptimierung. Es ist nicht nötig, Parameter abzustimmen oder Indextypen manuell zu vergleichen.
Rockset bietet eine einfache Einrichtung mit seinem Converged Index, der alle Abfragemuster ohne zusätzliche Konfiguration verarbeitet.
Kosten
Zilliz Cloud nutzt mehrstufigen Speicher und flexible Zuweisung von Rechenressourcen, um bei der Kostenoptimierung zu helfen. Nutzer können Ressourcen an die Workload anpassen.
Die Preisgestaltung von Rockset basiert auf Datenvolumen und Abfragekomplexität. In-place Update kann die Speicherkosten für häufig aktualisierte Daten senken.
Sicherheit
Zilliz Cloud verfügt über Sicherheit auf Enterprise-Niveau mit Verschlüsselung, Zugriffsverwaltung und Compliance-Tools. Es unterstützt verschiedene Konsistenzstufen, um zwischen Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenkonsistenz abzuwägen.
Rockset enthält standardmäßige Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, wobei spezifische Details basierend auf Ihren Anforderungen überprüft werden sollten.
Wichtige Erkenntnisse zu Zilliz Cloud und Rockset
Wann Sie Zilliz Cloud wählen sollten
Wählen Sie Zilliz Cloud für KI-Anwendungen, bei denen es vor allem um Vektoreinbettungen geht, insbesondere wenn Sie Auto-Scaling und Auto-Optimierung benötigen. Es ist perfekt für Unternehmen, die Empfehlungssysteme, Bildähnlichkeitssuche oder semantische Textsuche in großem Maßstab entwickeln. Die Plattform eignet sich hervorragend, wenn Sie Enterprise-Funktionen wie Cross-Cloud-Bereitstellung, starke Sicherheitskontrollen und Kostenoptimierung durch mehrstufigen Speicher benötigen. Zilliz Cloud ist für Projekte gedacht, die minimalen Infrastrukturverwaltungsaufwand und hohe Leistung bei Vektoroperationen erfordern.
Wann Sie Rockset wählen sollten
Wählen Sie Rockset, wenn Sie Echtzeit-Datenverarbeitung und Vektorsuche benötigen. Es eignet sich gut für Anwendungsfälle mit häufigen Datenaktualisierungen, Streaming-Analysen oder wenn Sie traditionelle Datenbankoperationen mit Vektorähnlichkeitssuche kombinieren müssen. Rockset ist hervorragend für schnelle Datenaufnahme und sofortige Suchverfügbarkeit geeignet und damit gut für Echtzeit-Analyse-Dashboards, Log-Analyse-Systeme oder dynamische Content-Empfehlungsmaschinen, die sekundengenaue Genauigkeit benötigen.
Fazit
Zilliz Cloud eignet sich gut für reine Vektorsuche mit Auto-Optimierung, Enterprise-Funktionen und skalierbarer Architektur. Rockset eignet sich gut für Echtzeit-Datenverarbeitung und hybride Suche. Ihre Wahl zwischen diesen beiden sollte auf Ihren Anforderungen an den Anwendungsfall basieren, insbesondere in Bezug auf Häufigkeit von Datenaktualisierungen, Antwortzeit und darauf, ob Vektorsuche Ihr Hauptanwendungsfall oder Teil einer breiteren Datenverarbeitungsstrategie ist. Beide bieten starke Vektorsuche, aber ihre Ansätze zur Datenverarbeitung und Optimierung unterscheiden sich, sodass sie für unterschiedliche Arten von Anwendungen und Unternehmen geeignet sind.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Rockset 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 zum 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 Basis der tatsächlichen Leistung von Vektordatenbanken treffen, anstatt auf Marketingaussagen oder Hörensagen zu vertrauen.
VectorDBBench ist in Python geschrieben und unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass jeder es frei nutzen, verändern und verbreiten 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 Performance gängiger Vektordatenbanken im VectorDBBench Leaderboard.
Lesen Sie die folgenden Blogs, um mehr über die Bewertung von Vektordatenbanken zu erfahren.
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