Zilliz Cloud vs Vald: Die richtige Vektordatenbank für Ihre KI-Apps auswählen
Was ist eine Vektordatenbank?
Bevor wir Zilliz Cloud und Vald vergleichen, wollen wir zunächst das Konzept von Vektordatenbanken erkunden.
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. Durch die Ermöglichung effizienter Ähnlichkeitssuchen 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 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 externes Wissen bereitgestellt wird, 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 Vektorsuchen in kleinem Maßstab durchführen können.
Zilliz Cloud und Vald sind zweckgebundene Vektordatenbanken. 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 handhaben, indem Vektoreinbettungen effizient gespeichert, verwaltet und durchsucht werden. Er kümmert sich für Sie um die Infrastruktur, sodass Sie sich auf die Entwicklung von KI-Funktionen konzentrieren können, statt 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 verwendet außerdem IVF- (Inverted File) und graphbasierte Techniken, um die Ähnlichkeitssuche in großen Datensätzen zu beschleunigen.
Die Plattform verfügt über 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 Updates und starker Datenkonsistenz abwägen können.
Kostenmanagement ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Zilliz Cloud. Die Plattform verwendet gestaffelten 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 auswählen, die zu Ihrer Arbeitslast passen – zum Beispiel leistungsstärkere Instanzen für rechenintensive Aufgaben und leichtere Instanzen 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 automatisch mehr Ressourcen hinzugefügt werden, sodass Sie auch bei hoher Arbeitslast eine gute Leistung aufrechterhalten können.
Vald: Überblick und Kerntechnologie
Vald ist ein leistungsstarkes Tool, um riesige Mengen an Vektordaten wirklich schnell zu durchsuchen. Es ist darauf ausgelegt, Milliarden von Vektoren zu verarbeiten, und kann problemlos mit Ihren Anforderungen wachsen. Das Besondere an Vald ist, dass es einen superschnellen Algorithmus namens NGT verwendet, um ähnliche Vektoren zu finden.
Eine der besten Funktionen von Vald ist der Umgang mit der Indexierung. Normalerweise muss beim Aufbau eines Index alles angehalten werden. Aber Vald ist clever – es verteilt den Index auf verschiedene Maschinen, sodass Suchvorgänge weiterlaufen können, selbst während der Index aktualisiert wird. Außerdem sichert Vald Ihre Indexdaten automatisch, sodass Sie sich keine Sorgen machen müssen, alles zu verlieren, falls etwas schiefgeht.
Vald lässt sich hervorragend in verschiedene Setups einfügen. Sie können anpassen, wie Daten hinein- und herausfließen, sodass es gut mit gRPC funktioniert. Es ist außerdem darauf ausgelegt, reibungslos in der Cloud zu laufen, sodass Sie bei Bedarf problemlos mehr Rechenleistung oder Speicher hinzufügen können. Vald verteilt Ihre Daten auf mehrere Maschinen, was dabei hilft, riesige Informationsmengen zu verarbeiten.
Ein weiterer nützlicher Trick von Vald ist die Indexreplikation. Es speichert Kopien jedes Index auf verschiedenen Maschinen. Das bedeutet: Wenn eine Maschine ein Problem hat, können Ihre Suchvorgänge weiterhin problemlos funktionieren. Vald gleicht diese Kopien automatisch aus, sodass Sie sich nicht darum kümmern müssen. All dies macht Vald zu einer soliden Wahl für Entwickler, die riesige Mengen an Vektordaten schnell und zuverlässig durchsuchen müssen.
Wichtige Unterschiede
Suchmethodik
Zilliz Cloud: Aufbauend auf der Milvus-Engine verwendet Zilliz Cloud IVF und graphbasierte Algorithmen, um große Datensätze zu durchsuchen. AutoIndex wählt die beste Indexierungsstrategie für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall aus, sodass Sie Parameter nicht manuell abstimmen müssen. Das ist nützlich für vielfältige Anwendungen, da Sie kein Feintuning vornehmen müssen.
Vald: Vald verwendet den Algorithmus NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), der für seine schnelle und genaue Suche nach nächsten Nachbarn bekannt ist. Es kann Suchabfragen weiterhin bedienen, während Indizes aktualisiert werden, wodurch minimale Ausfallzeiten und eine konstante Leistung gewährleistet werden. Diese dynamische Indexierung ist ein großer Vorteil für Echtzeitanwendungen.
Datenverarbeitung
Zilliz Cloud: Unterstützt strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten. Zilliz Cloud bietet hybride Suche, sodass Sie über mehrere Datentypen wie Text-, Bild- und Video-Embeddings hinweg abfragen können. Das ist perfekt für KI-Anwendungen, die multimodale Suche erfordern.
Vald: Verarbeitet ebenfalls große unstrukturierte Datensätze, konzentriert sich jedoch stärker auf Vektorsuche, anstatt mehrere Datentypen in einer einzigen Abfrage zu integrieren. Die Anpassbarkeit von Dateneingabe und -ausgabe macht es vielseitig, aber weniger hybrid als Zilliz Cloud.
Skalierbarkeit und Leistung
Zilliz Cloud: Horizontale Skalierung durch Hinzufügen von Ressourcen, wenn die Daten wachsen. Das Cloud-native Design gewährleistet nahtlose Skalierung auf AWS, Azure oder Google Cloud. Automatische Leistungsoptimierung und gestaffelter Speicher für Kosteneffizienz sind perfekt für wachsende Datensätze.
Vald: Vald skaliert ebenfalls, indem Daten und Indizes über mehrere Maschinen verteilt werden. Replikations- und Load-Balancing-Mechanismen sind für hohen Datenverkehr vorhanden. In einigen Fällen kann jedoch ein manueller Eingriff erforderlich sein, um die Skalierung fein abzustimmen.
Flexibilität und Anpassung
Zilliz Cloud: Mehrere Bereitstellungsoptionen, vollständig verwalteter Service oder BYOC (Bring Your Own Cloud). Hybride Suche und Unterstützung für mehrere Ähnlichkeitsmetriken (z. B. Cosine, Euclidean, Inner Product) machen es flexibel für verschiedene ML-Modelle.
Vald: Vald wurde für hohe Konfigurierbarkeit entwickelt, lässt sich mit gRPC integrieren und verfügt über benutzerdefinierte Pipelines für die Datenverarbeitung. Obwohl es architektonisch flexibel ist, konzentriert es sich stärker auf Anpassungen auf Infrastrukturebene als auf durchgängige Funktionsunterstützung.
Integration und Ökosystem
Zilliz Cloud: Als Milvus-basierte Plattform integriert es sich mit Machine-Learning-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex und DsPy. Es unterstützt außerdem RESTful APIs für eine breitere Anwendungskompatibilität.
Vald: Cloud-nativ ausgerichtet, ist Vald Kubernetes-zentriert und passt in moderne DevOps-Workflows. Die Kompatibilität mit containerisierten Umgebungen und Cloud-Plattformen macht es zu einer guten Wahl für verteilte Systeme.
Benutzerfreundlichkeit
Zilliz Cloud: Entwicklerfreundliche Oberfläche mit guter Dokumentation, einfach einzurichten und zu warten. Vollständig verwaltet, sodass Sie sich auf die Entwicklung von Funktionen konzentrieren können.
Vald: Leistungsstark, hat aber eine steilere Lernkurve, da es auf Anpassung und Kontrolle auf Infrastrukturebene ausgerichtet ist. Gut für Entwickler, die mit Kubernetes und der Verwaltung verteilter Systeme vertraut sind.
Kosten
Zilliz Cloud: Gestuftes Speichermodell, das selten abgerufene Daten in kostengünstigeren Speicher verschiebt, insgesamt Kostenoptimierung. Flexible Compute-Optionen, sodass Sie die Ausgaben an die Workload anpassen können.
Vald: Open Source, kann daher die Anfangskosten senken, erfordert aber möglicherweise erhebliche Investitionen in Infrastruktureinrichtung und Wartung. Der Kompromiss besteht in betrieblichem Aufwand gegenüber langfristiger Flexibilität.
Sicherheit
Zilliz Cloud: Sicherheit auf Unternehmensniveau, Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Compliance-Tools. Unterstützt Konsistenzstufen zum Ausgleich von Aktualisierungsgeschwindigkeit und Datenzuverlässigkeit.
Vald: Indexreplikation für Fehlertoleranz, aber keine integrierten Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau. Entwickler müssen zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Daten zu schützen.
Wann Zilliz Cloud verwendet werden sollte
Zilliz Cloud ist für Organisationen und Entwickler gedacht, die große KI-Anwendungen mit minimalem Betriebsaufwand verwalten müssen. Der vollständig verwaltete Service bedeutet, dass keine Infrastruktur verwaltet werden muss, sodass Sie sich auf die Entwicklung und Skalierung von Funktionen konzentrieren können, die durch Vektorsuche unterstützt werden. Anwendungsfälle wie hybride Suche über verschiedene Datentypen hinweg (Text, Bilder, Video), Anwendungen, die starke Sicherheitsfunktionen benötigen, und Szenarien, die kosteneffiziente gestufte Speicherlösungen erfordern, passen gut zu Zilliz Cloud. Es ist gut für Projekte, bei denen schnelle Einrichtung, Skalierbarkeit und Performance-Tuning wichtig sind.
Wann Vald verwendet werden sollte
Vald ist für Entwickler gedacht, die eine hochgradig anpassbare, Kubernetes-native Vektorsuchlösung möchten. Dynamische Indexierung macht es zu einer guten Wahl für Echtzeitanwendungen, die kontinuierliche Datenaktualisierungen ohne Ausfallzeiten benötigen. Projekte mit komplexen Infrastrukturanforderungen, wie verteilte Systeme, die eine granulare Kontrolle über Datenpipelines erfordern, können Valds Flexibilität und viele Integrationsoptionen nutzen. Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Vektorsuchsystem erstellen möchten, das tief in Ihren DevOps-Workflow integriert ist, bietet Vald die Werkzeuge und Flexibilität.
Zusammenfassung
Zilliz Cloud ist gut geeignet für Benutzerfreundlichkeit, hybride Suche und Sicherheit auf Unternehmensniveau für große KI-Anwendungen. Vald ist gut geeignet für Echtzeit-Indexierung und Kubernetes-native Anpassung, insbesondere für Entwickler, die mit der Verwaltung verteilter Systeme vertraut sind. Letztendlich hängt es von Ihrem Anwendungsfall, der Datenvielfalt, den Betriebsanforderungen und dem gewünschten Maß an Kontrolle ab. Bewerten Sie diese Faktoren, und Sie werden wissen, welches für Sie geeignet ist.
Lesen Sie dies, um einen Überblick über Zilliz Cloud und Vald 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. Am Ende wird ein gründliches Benchmarking mit Ihren eigenen Datensätzen und Abfragemustern der Schlüssel sein, um eine Entscheidung zwischen diesen beiden leistungsstarken, aber unterschiedlichen Ansätzen zur Vektorsuche in verteilten Datenbanksystemen zu treffen.
Open-Source VectorDBBench verwenden, um Vektordatenbanken selbst zu bewerten und zu vergleichen
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 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 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 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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