Apache Cassandra vs. Rockset: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
A medida que las aplicaciones impulsadas por IA se vuelven más frecuentes, los desarrolladores e ingenieros se enfrentan al desafío de seleccionar la base de datos adecuada para manejar datos vectoriales de manera eficiente. Dos opciones populares en este ámbito son Apache Cassandra y Rockset. Este artículo compara estas tecnologías para ayudarte a tomar una decisión informada para tus necesidades de bases de datos vectoriales.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Apache Cassandra y Rockset, primero exploremos el concepto de las bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar incrustaciones vectoriales de alta dimensión, que son representaciones numéricas de datos no estructurados. Estos vectores codifican información compleja, como el significado semántico del texto, las características visuales de las imágenes o los atributos de productos. Al permitir búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones de IA, lo que permite un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Las bases de datos vectoriales se adoptan en muchos casos de uso, incluidas recomendaciones de productos en comercio electrónico, plataformas de descubrimiento de contenido, detección de anomalías en ciberseguridad, análisis de imágenes médicas y tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). También desempeñan un papel crucial en la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) al proporcionar conocimiento externo para reducir problemas como las alucinaciones de la IA.
Hay muchos tipos de bases de datos vectoriales disponibles en el mercado, entre ellos:
- Bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestionado)
- Bibliotecas de búsqueda vectorial como Faiss y Annoy.
- Bases de datos vectoriales ligeras como Chroma y Milvus Lite.
- Bases de datos tradicionales con complementos de búsqueda vectorial capaces de realizar búsquedas vectoriales a pequeña escala.
Cassandra y Rockset representan enfoques diferentes para las bases de datos vectoriales. Cassandra es una base de datos tradicional que ha evolucionado para incluir capacidades de búsqueda vectorial y Rockset, por otro lado, es una base de datos de búsqueda y análisis con capacidades añadidas de búsqueda vectorial.
Apache Cassandra: descripción general y tecnología central
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida y de código abierto conocida por su escalabilidad y disponibilidad. Las características de Cassandra incluyen una arquitectura sin maestro para disponibilidad, escalabilidad, consistencia ajustable y un modelo de datos flexible. Con el lanzamiento de Cassandra 5.0, ahora admite incrustaciones vectoriales y búsqueda de similitud vectorial mediante su función Storage-Attached Indexes (SAI). Aunque esta integración permite a Cassandra manejar datos vectoriales, es importante señalar que la búsqueda vectorial se implementa como una extensión de la arquitectura existente de Cassandra en lugar de como una función nativa.
La funcionalidad de búsqueda vectorial de Cassandra se basa en su arquitectura existente. Permite a los usuarios almacenar incrustaciones vectoriales junto con otros datos y realizar búsquedas de similitud. Esta integración permite a Cassandra admitir aplicaciones impulsadas por IA mientras mantiene sus fortalezas en el manejo de datos distribuidos a gran escala.
Un componente clave de la búsqueda vectorial de Cassandra son los Storage-Attached Indexes (SAI). SAI es un índice altamente escalable y distribuido globalmente que agrega índices a nivel de columna a cualquier columna de tipo de datos vectoriales. Proporciona un alto rendimiento de E/S para bases de datos de búsqueda vectorial y otros índices de búsqueda. SAI ofrece una amplia funcionalidad de indexación, capaz de indexar consultas y contenido (incluidas entradas grandes como documentos, palabras e imágenes) para capturar la semántica.
Vector Search es la primera instancia de validación de la extensibilidad de SAI, aprovechando su nueva modularidad. Esta combinación de Vector Search y SAI mejora las capacidades de Cassandra para manejar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, lo que la convierte en una sólida competidora en el espacio de las bases de datos vectoriales.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis en tiempo real que maneja datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su principal fortaleza reside en su capacidad para ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, lo que la hace adecuada para aplicaciones que requieren información al segundo. Rockset admite tanto la ingesta de datos en streaming como en bloque, con la capacidad de procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios (CDC) en un plazo de 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es su tecnología Converged Indexing, que está construida sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in situ de vectores y metadatos, lo que la hace altamente eficiente para escenarios que cambian con frecuencia. Rockset puede manejar tamaños de documentos de hasta 40MB y admite una dimensionalidad vectorial de hasta 200,000, lo que la hace adecuada para una amplia gama de aplicaciones de embeddings vectoriales.
Rockset integra capacidades de búsqueda vectorial como parte de su funcionalidad principal. Admite métodos de búsqueda tanto K-Nearest Neighbors (KNN) como Approximate Nearest Neighbors (ANN), utilizando un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. El enfoque de Rockset es agnóstico al algoritmo, lo que permite flexibilidad en las implementaciones de búsqueda. Su optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre los métodos de búsqueda KNN y ANN para una eficiencia óptima.
Lo que distingue a Rockset en términos de búsqueda vectorial es su Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en una sola estructura. Esto permite manejar eficientemente una amplia gama de patrones de consulta de forma predeterminada. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida, con su optimizador determinando la ruta de ejecución de consultas más eficiente. Puede realizar búsquedas en múltiples campos ANN, admitir modelos multimodales y ofrecer API SQL y REST para flexibilidad en la interfaz de consulta.
Diferencias clave
Metodología de búsqueda
Cassandra utiliza Storage-Attached Indexes (SAI) para la búsqueda vectorial, extendiendo su arquitectura existente. Rockset emplea métodos de búsqueda tanto KNN como ANN utilizando un índice FAISS distribuido, con un optimizador basado en costos que elige dinámicamente el método más eficiente.
Manejo de datos
Cassandra sobresale en la gestión de datos estructurados y semiestructurados a gran escala, permitiendo que los embeddings vectoriales se almacenen junto con otros tipos de datos. La tecnología Converged Indexing de Rockset permite un manejo eficiente de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales, con soporte para actualizaciones in situ.
Escalabilidad y rendimiento
La arquitectura sin maestro de Cassandra permite escalabilidad lineal en sistemas distribuidos. Rockset separa cómputo-almacenamiento y cómputo-cómputo, permitiendo el escalado independiente de la ingesta, la indexación y el servicio de consultas para un mejor rendimiento y eficiencia de costos.
Flexibilidad y personalización
Cassandra proporciona flexibilidad a través de su característica SAI dentro de su lenguaje de consulta existente. Rockset ofrece un amplio conjunto de opciones de consulta a través de su Converged Index, que admite consultas complejas que combinan búsqueda vectorial con filtrado tradicional utilizando API SQL y REST.
Integración y ecosistema
Cassandra tiene un ecosistema maduro y se integra bien con herramientas de big data. Rockset está diseñado para entornos en la nube y admite la integración de diversas fuentes de datos y plataformas de IA para la generación de embeddings.
Facilidad de uso
La naturaleza distribuida de Cassandra hace que su curva de aprendizaje sea más pronunciada. Sin embargo, el enfoque de servicio gestionado de Rockset puede hacer que sea más fácil de configurar y usar, especialmente para aplicaciones de analítica en tiempo real y búsqueda vectorial.
Consideraciones de costos
Cassandra puede tener costos operativos más altos para implementaciones a gran escala. El modelo de costos de Rockset se basa en el uso de cómputo, y puede escalar hacia arriba y hacia abajo bajo demanda para un mejor rendimiento de precio.
Funciones de seguridad
Ambos sistemas ofrecen funciones de seguridad, pero las comparaciones específicas requerirían información más detallada sobre las capacidades de seguridad de Rockset.
Cuándo elegir Rockset o Apache Cassandra
Apache Cassandra: Elige Cassandra cuando trabajes con datos distribuidos a gran escala que requieran capacidades de búsqueda vectorial junto con otros tipos de datos. Es particularmente adecuado para escenarios que involucran conjuntos de datos masivos que deben distribuirse entre múltiples centros de datos. Cassandra es ideal para aplicaciones que requieren alta disponibilidad, tolerancia a fallos y consistencia ajustable. Es una buena opción para proyectos que necesitan almacenar y consultar embeddings vectoriales como parte de un conjunto de datos más amplio y diverso, especialmente cuando la búsqueda vectorial amplía las operaciones de datos existentes en lugar de ser el enfoque principal. Las fortalezas de Cassandra en el manejo de datos estructurados y semiestructurados lo hacen adecuado para aplicaciones complejas e intensivas en datos que requieren búsqueda vectorial como una función adicional dentro de su modelo de datos flexible.
Rockset: Opta por Rockset cuando tu enfoque principal sea la búsqueda y la analítica en tiempo real, especialmente con embeddings vectoriales. Es la mejor opción para aplicaciones que requieren información al segundo y la capacidad de ingerir e indexar rápidamente flujos de eventos de alta velocidad y feeds de CDC. Rockset es particularmente adecuado para situaciones en las que los datos cambian con frecuencia, gracias a su soporte para actualizaciones in situ de vectores y metadatos. Elige Rockset cuando necesites manejar una amplia gama de aplicaciones de embeddings vectoriales con soporte para alta dimensionalidad (hasta 200,000). Es preferible cuando requieres capacidades flexibles de búsqueda vectorial, incluidos métodos KNN y ANN, y debes realizar consultas complejas que combinen similitud vectorial con filtrado de metadatos. Rockset también es una buena opción cuando puedes escalar recursos de cómputo de forma independiente para la ingesta, la indexación y el servicio de consultas en entornos en la nube.
Conclusión
En conclusión, Apache Cassandra y Rockset ofrecen capacidades potentes para manejar datos vectoriales, pero con fortalezas distintas adecuadas para diferentes casos de uso. Cassandra sobresale en la gestión de datos distribuidos a gran escala, ofreciendo alta disponibilidad, tolerancia a fallos y escalabilidad en múltiples centros de datos. Su función Storage-Attached Indexes (SAI) le permite integrar la búsqueda vectorial en su arquitectura existente, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que incorporan embeddings vectoriales en una estrategia de gestión de datos más amplia. Rocket, por otro lado, destaca en escenarios de búsqueda y analítica en tiempo real con su capacidad para ingerir e indexar rápidamente flujos de datos de alta velocidad, soporte para actualizaciones in situ y capacidades flexibles de búsqueda vectorial mediante su tecnología Converged Indexing. La elección entre estas tecnologías debe estar impulsada por requisitos específicos del proyecto, como la escala de distribución de datos necesaria, la importancia del procesamiento en tiempo real, la complejidad de las operaciones vectoriales requeridas y cómo encaja la búsqueda vectorial en la arquitectura general de datos de la aplicación.
Aunque este artículo proporciona una visión general de Cassandra y Rockset, es crucial evaluar estas bases de datos en función de tu caso de uso específico. Una herramienta que puede ayudar en este proceso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para comparar el rendimiento de bases de datos vectoriales. En última instancia, realizar benchmarking exhaustivo con conjuntos de datos y patrones de consulta específicos será esencial para tomar una decisión informada entre estos dos enfoques potentes pero distintos de búsqueda vectorial en sistemas de bases de datos distribuidas.
Uso de VectorDBBench de código abierto para evaluar y comparar bases de datos vectoriales por tu cuenta
VectorDBBench es una herramienta de benchmarking de código abierto diseñada para usuarios que requieren sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, en particular bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar el rendimiento de diferentes sistemas de bases de datos vectoriales, como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado), utilizando sus propios conjuntos de datos y determinar el más adecuado para sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de la base de datos vectorial en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y cuenta con licencia de código abierto MIT, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente. La herramienta es mantenida activamente por una comunidad de desarrolladores comprometidos con mejorar sus funciones y rendimiento.
Descarga VectorDBBench desde su repositorio de GitHub para reproducir nuestros resultados de benchmark u obtener resultados de rendimiento en tus propios conjuntos de datos.
Echa un vistazo rápido al rendimiento de las bases de datos vectoriales principales en el Leaderboard de VectorDBBench.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Recursos adicionales sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Introducing Functions and Model Inference on Zilliz Cloud: Automatic Embedding and Reranking with Hosted Models
Zilliz Cloud Functions auto-generate embeddings via OpenAI, Voyage AI, Cohere, or Zilliz Hosted Models. Built-in reranking — just insert text and search.
Zilliz Cloud Delivers Better Performance and Lower Costs with Arm Neoverse-based AWS Graviton
Zilliz Cloud adopts Arm-based AWS Graviton3 CPUs to cut costs, speed up AI vector search, and power billion-scale RAG and semantic search workloads.
Vector Databases vs. Time Series Databases
Use a vector database for similarity search and semantic relationships; use a time series database for tracking value changes over time.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.