OpenSearch vs Aerospike: Seleccionar la base de datos adecuada para aplicaciones de GenAI
A medida que evolucionan las aplicaciones impulsadas por IA, no se puede exagerar la importancia de las capacidades de búsqueda vectorial para respaldar estos avances. Esta publicación de blog analizará dos bases de datos destacadas con capacidades de búsqueda vectorial: OpenSearch y Aerospike. Cada una ofrece capacidades sólidas para manejar la búsqueda vectorial, una función esencial para aplicaciones como motores de recomendación, recuperación de imágenes y búsqueda semántica. Nuestro objetivo es proporcionar a desarrolladores e ingenieros una comparación clara, que ayude a decidir qué base de datos se alinea mejor con sus requisitos específicos.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar OpenSearch vs Aerospike, exploremos primero el concepto de bases de datos vectoriales.
Una base de datos vectorial está diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores 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, permitiendo un análisis y una recuperación de datos más avanzados.
Los casos de uso comunes para las bases de datos vectoriales incluyen 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 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 totalmente 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.
Tanto OpenSearch como Aerospike son bases de datos tradicionales que han evolucionado para incluir capacidades de búsqueda vectorial como complemento.
¿Qué es OpenSearch? Una descripción general
OpenSearch es una suite robusta y de código abierto de búsqueda y análisis que gestiona una amplia variedad de tipos de datos, desde datos estructurados y semiestructurados hasta no estructurados. Lanzada en 2021 como una bifurcación impulsada por la comunidad de Elasticsearch y Kibana, esta suite OpenSearch incluye el almacén de datos y motor de búsqueda OpenSearch, OpenSearch Dashboards para visualización avanzada de datos y Data Prepper para la recopilación eficiente de datos del lado del servidor.
Construido sobre la sólida base de Apache Lucene, OpenSearch permite búsquedas de texto completo (búsqueda por palabras clave) altamente escalables y eficientes, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos. Con sus versiones más recientes, OpenSearch ha ampliado significativamente sus capacidades de búsqueda para incluir búsqueda vectorial mediante plugins adicionales, lo cual es esencial para crear aplicaciones impulsadas por IA. OpenSearch ahora admite una variedad de métodos de búsqueda potenciados por aprendizaje automático, incluidas búsquedas léxicas tradicionales, vecinos más cercanos (k-NN), búsqueda semántica, búsqueda multimodal, búsqueda dispersa neuronal y modelos de búsqueda híbrida. Estas mejoras integran modelos neuronales directamente en el marco de búsqueda, lo que permite la generación de embeddings y la búsqueda sobre la marcha en el punto de ingesta de datos. Esta integración no solo optimiza los procesos, sino que también mejora notablemente la relevancia y la eficiencia de la búsqueda.
Las actualizaciones recientes han avanzado aún más la funcionalidad de OpenSearch, introduciendo características como la búsqueda vectorial optimizada para disco, la cuantización binaria y la codificación de vectores de bytes en búsquedas k-NN. Estas incorporaciones, junto con mejoras en el procesamiento de tareas de aprendizaje automático y el rendimiento de las consultas de búsqueda, reafirman a OpenSearch como una herramienta de vanguardia para desarrolladores y empresas que buscan aprovechar plenamente sus datos. Respaldado por una comunidad dinámica y colaborativa, OpenSearch continúa evolucionando, ofreciendo una plataforma integral, escalable y adaptable de búsqueda y análisis que destaca como una opción principal para desarrolladores que necesitan capacidades de búsqueda avanzadas en sus aplicaciones.
¿Qué es Aerospike? Una visión general
Aerospike es una base de datos NoSQL de alto rendimiento reconocida por su capacidad para gestionar volúmenes extremadamente altos de datos con latencia mínima. En esencia, Aerospike emplea una arquitectura de memoria híbrida única que combina almacenamiento en memoria y en disco, garantizando acceso rápido a los datos y actualizaciones esenciales en entornos digitales dinámicos.
Para ampliar su oferta, Aerospike ha introducido Aerospike Vector Search (AVS), una extensión adaptada para aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Con esta extensión, Aerospike puede realizar búsquedas vectoriales basadas en similitud sobre conjuntos de datos extensos, lo cual es indispensable para desarrollar aplicaciones modernas de IA como motores de recomendación, generación aumentada por recuperación, búsqueda semántica y curación dinámica de contenido.
Aerospike Vector Search (AVS) incorpora una variedad de funcionalidades de búsqueda vectorial que son vitales para las aplicaciones modernas de IA, las cuales dependen de modelos de aprendizaje automático para interpretar y procesar rápidamente grandes volúmenes de datos. Construido sobre la robusta infraestructura de base de datos de Aerospike, AVS aprovecha las fortalezas de rendimiento inherentes de la base de datos mientras introduce capacidades avanzadas:
- Multimodelo: Flexibilidad mucho más allá de NoSQL, incluyendo clave-valor, documento, grafo y vector. Todo impulsado por un único motor de base de datos integrado en su núcleo.
- Actualizaciones en tiempo real: La ingesta a escala evita que el índice hierarchical navigable small world (HNSW) quede obsoleto, garantizando resultados de búsqueda con contexto actualizado.
- Búsqueda híbrida: Combina tu búsqueda vectorial con criterios adicionales – filtrado, examen de relaciones y más – impulsado por la arquitectura multimodelo de Aerospike.
- Latencia de milisegundos: Gestiona conjuntos de datos muy grandes con la capacidad de almacenar y recuperar miles de millones de registros en milisegundos.
- Ingesta vectorial paralela: Enfoque rápido e innovador para ingerir y actualizar estructuras complejas de índices HNSW desde decenas de miles de fuentes.
- Configuración flexible: Flexibilidad para controlar tus costos, incluso mediante la separación de cómputo y almacenamiento y trabajando con modelos grandes o pequeños.
Comparación entre OpenSearch y Aerospike: diferencias clave para GenAI
Al seleccionar una tecnología de base de datos para aplicaciones impulsadas por IA, comprender las diferencias entre OpenSearch y Aerospike puede ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas según sus necesidades específicas. Aquí tienes una comparación detallada de ambas plataformas en varios factores críticos:
Metodología de búsqueda
OpenSearch: Continuando su legado de Elasticsearch, OpenSearch se basa en Apache Lucene y ha ampliado aún más sus capacidades de búsqueda al incorporar búsqueda vectorial, incluido el soporte para vecinos más cercanos k (k-NN), búsqueda semántica, búsqueda multimodal y búsqueda dispersa neuronal. Estas mejoras facilitan escenarios de búsqueda más complejos e impulsados por IA, mejorando la relevancia y la eficiencia al integrar modelos neuronales para la generación de incrustaciones sobre la marcha.
Aerospike: Con la introducción de Aerospike Vector Search (AVS), Aerospike ahora admite capacidades avanzadas de búsqueda vectorial, esenciales para aplicaciones de IA como sistemas de recomendación y búsqueda semántica. AVS combina el modelo de alto rendimiento de Aerospike con funciones de búsqueda modernas, incluidas actualizaciones en tiempo real de índices HNSW, búsquedas híbridas que combinan búsqueda vectorial con consultas tradicionales e ingestión vectorial paralela para la escalabilidad.
Manejo de datos
OpenSearch: Gestiona una amplia gama de tipos de datos, desde estructurados hasta no estructurados, lo que mejora su utilidad para manejar conjuntos de datos diversos. Las últimas actualizaciones mejoran su capacidad para procesar y buscar grandes conjuntos de datos de manera eficiente, haciéndolo aún más potente para tareas analíticas complejas.
Aerospike: Conocido por su arquitectura de memoria híbrida que maneja eficazmente altos volúmenes de datos en modelos clave-valor, de documentos, de grafos y ahora vectoriales. La extensión AVS enriquece sus capacidades de manejo de datos, especialmente para aplicaciones impulsadas por IA que requieren un procesamiento rápido de estructuras de datos complejas.
Escalabilidad y rendimiento
OpenSearch: Altamente escalable, aprovecha su base Lucene para manejar conjuntos de datos extensos con un rendimiento mejorado de consultas de búsqueda y búsqueda vectorial optimizada para disco. Estas características lo hacen muy adecuado para aplicaciones a escala empresarial que requieren recuperación eficiente de datos y analítica en tiempo real.
Aerospike: Sobresale en rendimiento y escalabilidad, con AVS mejorando estos aspectos al admitir actualizaciones en tiempo real y latencia de milisegundos en búsquedas vectoriales. Sus métodos únicos de manejo y almacenamiento de datos garantizan que el rendimiento no se degrade, incluso con conjuntos de datos muy grandes.
Flexibilidad y personalización
OpenSearch: Ofrece una flexibilidad significativa en el modelado de datos y las consultas, respaldada por un sólido conjunto de API y plugins para la personalización. La integración de diversas metodologías de búsqueda permite soluciones a medida que satisfacen necesidades específicas de la aplicación.
Aerospike: AVS aporta mayor flexibilidad con su soporte multimodelo y capacidades de búsqueda híbrida, lo que permite a los usuarios combinar diferentes métodos de recuperación de datos. Sus opciones de configuración flexibles ayudan a optimizar los costos y el rendimiento según los requisitos de la aplicación.
Integración y ecosistema
OpenSearch: Sigue beneficiándose de un ecosistema amplio, integrándose sin problemas con una variedad de herramientas y frameworks para procesamiento y visualización de datos. El enfoque impulsado por la comunidad garantiza mejoras y soporte continuos.
Aerospike: Aunque tradicionalmente se ha centrado en el almacenamiento clave-valor de alto rendimiento, su ecosistema se está expandiendo con la integración de capacidades vectoriales y multimodelo. Sin embargo, es posible que aún no iguale la amplitud de integraciones disponibles con OpenSearch.
Facilidad de uso
OpenSearch: Mantiene una estructura completa de documentación y soporte comunitario, aunque sus funciones avanzadas pueden implicar una curva de aprendizaje. La inclusión de nuevas capacidades de búsqueda y funciones de data prepper puede requerir aprendizaje adicional para un uso óptimo.
Aerospike: La incorporación de AVS y sus capacidades multimodelo podría aumentar la complejidad, pero Aerospike es generalmente conocido por su configuración y mantenimiento sencillos, especialmente en entornos de alto rendimiento.
Consideraciones de costos
OpenSearch: Los costos operativos varían según las estrategias de implementación, con opciones para alojamiento local y en la nube. Los servicios gestionados como Amazon OpenSearch Service ofrecen facilidad de uso, pero a un costo más alto.
Aerospike: Ofrece una solución rentable en su Community Edition, con la Enterprise Edition proporcionando funciones adicionales. La flexibilidad en la configuración y la separación de cómputo y almacenamiento pueden ayudar a gestionar los costos de manera efectiva.
Funciones de seguridad
OpenSearch: Las sólidas funciones de seguridad siguen siendo un aspecto clave, con cifrado robusto, control de acceso basado en roles y registro de auditoría para cumplir con estrictos requisitos de seguridad y cumplimiento.
Aerospike: Continúa proporcionando opciones de seguridad integrales, incluidas capacidades mejoradas con AVS para garantizar el manejo y procesamiento seguros de datos sensibles.
Esta comparación muestra que tanto OpenSearch como Aerospike han evolucionado para abordar los desafíos modernos de datos, especialmente en contextos de IA y aprendizaje automático, ofreciendo soluciones potentes y flexibles adaptadas a diversas necesidades de aplicaciones.
Cuándo elegir OpenSearch y Aerospike
Al decidir entre OpenSearch y Aerospike, la elección depende en gran medida de los casos de uso específicos, los requisitos de capacidades de búsqueda, las necesidades de rendimiento y la arquitectura del sistema. Aquí tienes una guía sobre cuándo podrías elegir cada tecnología:
Elige OpenSearch para GenAI cuando:
- Búsquedas complejas: Tu aplicación necesita capacidades avanzadas de búsqueda de texto, como búsquedas de texto completo, difusas o contextuales.
- Analítica y visualización: Requieres herramientas para visualizar y analizar datos en tiempo real.
- Mejoras con aprendizaje automático: Estás incorporando aprendizaje automático para mejorar la relevancia de las búsquedas y la analítica.
- Escalabilidad en la nube: Planeas usar recursos en la nube de forma extensiva y necesitas un sistema que escale eficientemente.
Elige Aerospike para GenAI cuando:
- Máximo rendimiento: Tu aplicación exige acceso y manejo de datos ultrarrápidos, especialmente bajo cargas elevadas.
- Grandes volúmenes de datos: Necesitas gestionar enormes cantidades de datos con una latencia mínima.
- IA con búsqueda vectorial: Estás utilizando búsqueda vectorial para aplicaciones de IA como sistemas de recomendación.
- Eficiencia de costos: Buscas un sistema que sea a la vez potente y económico en operación, particularmente en entornos con estrictos requisitos de rendimiento y fiabilidad.
¿Cuándo elegir una base de datos vectorial especializada?
Si bien OpenSearch y Aerospike ofrecen capacidades de búsqueda vectorial mediante una extensión, no están optimizados para tareas de búsqueda vectorial a gran escala y de alto rendimiento. Si tu aplicación depende de búsquedas de similitud rápidas y precisas sobre millones o miles de millones de vectores de alta dimensionalidad, como en reconocimiento de imágenes, recomendaciones de comercio electrónico o tareas de NLP, las bases de datos vectoriales especializadas como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) son una mejor opción. Estas bases de datos están diseñadas para manejar datos vectoriales a escala, utilizando algoritmos avanzados de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (p. ej., HNSW, IVF ) y ofreciendo funciones avanzadas como búsqueda híbrida (incluida la búsqueda híbrida dispersa y densa, búsqueda multimodal, búsqueda vectorial con filtrado de metadatos, y búsqueda híbrida densa y de texto completo), ingesta en tiempo real y escalabilidad distribuida para un alto rendimiento en entornos dinámicos.
Por otro lado, los sistemas de propósito general como OpenSearch y Aerospike son adecuados cuando la búsqueda vectorial no es el enfoque principal, y manejas datos estructurados o semiestructurados con conjuntos de datos vectoriales más pequeños o requisitos de rendimiento moderados. Si ya usas estos sistemas y quieres evitar la sobrecarga de introducir nueva infraestructura, los plugins de búsqueda vectorial pueden ampliar sus capacidades y proporcionar una solución rentable para tareas de búsqueda vectorial más simples y de menor escala.
Uso de Open-source VectorDBBench 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) usando sus propios conjuntos de datos, y determinar cuál es el más adecuado para sus casos de uso. Usando VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones informadas basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de depender de afirmaciones de marketing o evidencia anecdótica.
VectorDBBench está escrito en Python y licenciado bajo la 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 más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
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