Zilliz Cloud vs Aerospike: Cómo elegir la base de datos vectorial adecuada para tus aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial?
Antes de comparar Zilliz Cloud y 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 dimensionalidad, 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 los 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.
Los casos de uso comunes de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos en e-commerce, 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 Retrieval Augmented Generation (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 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.
Zilliz Cloud es una base de datos vectorial diseñada específicamente. Aerospike es una base de datos NoSQL distribuida y escalable con capacidades de búsqueda vectorial como complemento. Esta publicación compara sus capacidades de búsqueda vectorial.
Zilliz Cloud: descripción general y tecnología principal
Zilliz Cloud es un servicio de base de datos vectorial totalmente gestionado construido sobre el motor de código abierto Milvus. Ayuda a desarrolladores y organizaciones a gestionar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, administrando y buscando embeddings vectoriales de manera eficiente. Se encarga de la infraestructura por ti, para que puedas centrarte en crear funciones de IA en lugar de gestionar bases de datos.
Una de las ventajas clave de Zilliz Cloud es la optimización automática del rendimiento. El sistema cuenta con tecnología AutoIndex, que elegirá el mejor método de indexación para tus datos y caso de uso. Así, no tienes que dedicar tiempo a ajustar parámetros ni a comparar distintos tipos de índices. La plataforma también utiliza IVF (Inverted File) y técnicas basadas en grafos para acelerar la búsqueda de similitud en grandes conjuntos de datos.
La plataforma cuenta con funciones empresariales. Puedes desplegar tus bases de datos vectoriales en AWS, Azure o Google Cloud, con opciones para usar el servicio totalmente gestionado de Zilliz o traer tu propia cuenta en la nube (BYOC). Para las organizaciones que manejan datos sensibles, Zilliz Cloud cuenta con controles de seguridad como cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento. El sistema también admite diferentes niveles de consistencia para que puedas equilibrar entre actualizaciones rápidas y una sólida consistencia de datos según tus necesidades.
La gestión de costos es otro aspecto importante de Zilliz Cloud. La plataforma utiliza almacenamiento por niveles para mover automáticamente los datos a los que se accede con menos frecuencia a opciones de almacenamiento más económicas, de modo que puedas reducir costos sin afectar el rendimiento. También puedes elegir recursos de cómputo que se ajusten a tu carga de trabajo; por ejemplo, usar instancias más potentes para tareas de procesamiento pesado e instancias más ligeras para consultas simples. Esta flexibilidad te ayuda a optimizar tu gasto mientras mantienes un buen rendimiento.
Para aplicaciones de IA que necesitan buscar distintos tipos de datos en conjunto, Zilliz Cloud admite búsqueda híbrida. Puedes buscar en embeddings de texto, vectores de imágenes y otros tipos de datos en una sola consulta. La plataforma también admite varias métricas de similitud como Cosine, Euclidean e Inner Product, por lo que es adecuada para diferentes modelos de machine learning y casos de uso. A medida que tus datos crecen, el sistema puede escalar horizontalmente añadiendo más recursos automáticamente para que puedas mantener un buen rendimiento incluso bajo cargas de trabajo pesadas.
Aerospike: Descripción general y tecnología principal
Aerospike es una base de datos NoSQL para aplicaciones en tiempo real de alto rendimiento. Ha añadido soporte para indexación y búsqueda vectorial, por lo que es adecuada para casos de uso de bases de datos vectoriales. La capacidad vectorial se llama Aerospike Vector Search (AVS) y está en Preview. Puedes solicitar acceso anticipado a Aerospike.
AVS solo admite índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para la búsqueda vectorial. Cuando se realizan actualizaciones o inserciones en AVS, los datos del registro, incluido el vector, se escriben en Aerospike Database (ASDB) y son visibles de inmediato. Para la indexación, cada registro debe tener al menos un vector en el campo vectorial especificado de un índice. Puedes tener múltiples vectores e índices para un solo registro, de modo que puedes buscar los mismos datos de diferentes maneras. Aerospike recomienda asignar los registros insertados o actualizados mediante upsert a un conjunto específico para que puedas supervisarlos y operar sobre ellos.
AVS tiene una forma única de construir el índice: es concurrente en todos los nodos de AVS. Mientras que las actualizaciones de registros vectoriales se escriben directamente en ASDB, los registros de índice se procesan de forma asíncrona desde una cola de indexación. Esto se realiza en lotes y se distribuye entre todos los nodos de AVS, por lo que utiliza todos los núcleos de CPU del clúster de AVS y es escalable. El rendimiento de la ingesta depende en gran medida de la memoria del host y de la configuración de la capa de almacenamiento.
Para cada elemento en la cola de indexación, AVS procesa el vector para la indexación, construye los clústeres para cada vector y los confirma en ASDB. Un registro de índice contiene una copia del propio vector y los clústeres de ese vector en una capa determinada del grafo HNSW. La indexación utiliza extensiones vectoriales (AVX) para el procesamiento paralelo de una sola instrucción y múltiples datos.
AVS realiza consultas durante la ingesta para “pre-hidratar” la caché del índice porque los registros en los clústeres están interconectados. Estas consultas no se cuentan como solicitudes de consulta, pero aparecen como lecturas contra la capa de almacenamiento. De esta manera, la caché se llena con datos relevantes y puede mejorar el rendimiento de las consultas. Esto muestra cómo AVS maneja los datos vectoriales y construye índices para la búsqueda por similitud, de modo que puede escalar para búsquedas vectoriales de alta dimensión.
Diferencias clave
La búsqueda vectorial se ha convertido en una tecnología fundamental para sistemas de recomendación, búsqueda semántica y analítica impulsada por IA. Elegir la herramienta adecuada para tus necesidades de base de datos vectorial requiere entender cómo las diferentes plataformas manejan la indexación vectorial, la gestión de datos y la escalabilidad operativa. Aquí tienes una comparación de Zilliz Cloud y Aerospike Vector Search (AVS) para ayudarte a decidir.
Metodología de búsqueda
Zilliz Cloud: Zilliz Cloud está construido sobre el motor Milvus, que utiliza múltiples métodos de indexación como IVF (Inverted File System) y métodos basados en grafos. Su función AutoIndex selecciona automáticamente el mejor método de indexación para tus datos, de modo que no tengas que ajustarlo manualmente. Esto hace que Zilliz sea adecuado para diversos casos de uso de machine learning e IA.
Aerospike: La búsqueda vectorial de Aerospike funciona con indexación Hierarchical Navigable Small World (HNSW), conocida por su rendimiento en búsquedas de similitud de alta dimensionalidad. Pero AVS todavía está en vista previa y solo admite HNSW, sin selección automática de índices. Los desarrolladores tienen que configurar y gestionar los parámetros del índice manualmente.
Datos
Zilliz Cloud: Zilliz es excelente con datos multimodales. Admite búsqueda híbrida; puedes consultar vectores de texto, imagen y numéricos en una sola operación. El sistema también admite diferentes niveles de consistencia, por lo que puedes equilibrar entre actualizaciones rápidas y una sólida consistencia de datos según tus necesidades.
Aerospike: Aerospike tiene buen soporte para datos estructurados y semiestructurados, ya que es una base de datos NoSQL. Pero la búsqueda vectorial en Aerospike es más rígida; está diseñada para flujos de trabajo estructurados donde cada registro tiene campos vectoriales predefinidos. No se menciona la búsqueda híbrida.
Escalabilidad y rendimiento
Zilliz Cloud: Zilliz tiene escalabilidad horizontal; puedes escalar a medida que crecen tus datos. Su arquitectura distribuida garantiza un rendimiento consistente bajo cargas pesadas. El almacenamiento por niveles optimiza aún más el rendimiento al trasladar los datos a los que se accede con menor frecuencia a niveles de almacenamiento más económicos.
Aerospike: La indexación concurrente de Aerospike está diseñada para la escalabilidad. Los registros de índice se procesan de forma asíncrona y se distribuyen entre nodos, utilizando todos los núcleos de CPU del clúster. Pero la escalabilidad depende en gran medida de la memoria del sistema y de la configuración de almacenamiento, lo que puede añadir complejidad al escalar.
Flexibilidad y personalización
Zilliz Cloud: La plataforma ofrece flexibilidad en el modelado de datos y admite múltiples métricas de similitud como coseno, euclidiana y producto interno. Esto hace que Zilliz sea adecuado para diversos casos de uso de IA y aprendizaje automático sin mucha personalización.
Aerospike: Aerospike admite múltiples vectores por registro y estrategias de indexación para diferentes rutas de consulta. Aunque esto es útil, requiere configuración manual y no cuenta con las funciones de autoajuste de Zilliz.
Integración y ecosistema
Zilliz Cloud: Zilliz se ejecuta sobre los principales proveedores de nube como AWS, Azure y Google Cloud. Los desarrolladores pueden elegir entre servicios totalmente gestionados o el modelo BYOC (Bring Your Own Cloud). También se integra bien con frameworks de IA, por lo que es adecuado para flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo.
Aerospike: Aerospike forma parte de un ecosistema NoSQL más amplio, por lo que es una buena opción para aplicaciones que combinan análisis en tiempo real con capacidades tradicionales de base de datos. Pero su búsqueda vectorial es relativamente independiente y todavía está en vista previa.
Facilidad de uso
Zilliz Cloud: Zilliz facilita la configuración con servicios gestionados y funciones como AutoIndex. Los desarrolladores pueden centrarse en crear aplicaciones sin preocuparse por la infraestructura ni por el ajuste de parámetros. La documentación es completa y la plataforma es fácil de usar.
Aerospike: La pronunciada curva de aprendizaje de Aerospike se debe a su complejidad técnica y configuración manual. Configurar y optimizar AVS requiere un profundo conocimiento de la arquitectura del sistema, especialmente para flujos de trabajo con datos vectoriales.
Coste
Zilliz Cloud: Zilliz tiene funciones de ahorro de costes como almacenamiento por niveles y cómputo específico por carga de trabajo. Estas funciones te permiten optimizar el coste en función de tus patrones de uso.
Aerospike: Aerospike no ofrece una gestión detallada de costes para AVS. Es probable que el coste esté vinculado a configuraciones intensivas en recursos como memoria y almacenamiento, lo que aumentará a medida que escales.
Funciones de seguridad
Zilliz Cloud: Zilliz cuenta con funciones de seguridad sólidas como cifrado, gestión de acceso y cumplimiento de estándares empresariales. Esto lo convierte en una buena opción para organizaciones que manejan datos sensibles.
Aerospike: Aerospike tiene cifrado y autenticación, pero carece de documentación detallada sobre funciones de seguridad avanzadas para AVS. Esto podría ser una limitación para empresas con altos requisitos de seguridad.
Cuándo usar Zilliz Cloud
Zilliz Cloud es para aplicaciones que tienen datos distribuidos a gran escala y búsqueda vectorial como característica principal. Destaca en flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático que requieren un manejo eficiente de embeddings vectoriales, búsqueda híbrida en datos multimodales y escalabilidad. La indexación automática, la búsqueda híbrida y el soporte para múltiples métricas de similitud lo convierten en una buena opción para motores de recomendación, búsqueda semántica y analítica en tiempo real. Además, los servicios gestionados y la facilidad de uso son buenos para equipos que se preocupan por una implementación rápida y una baja sobrecarga operativa.
Cuándo usar Aerospike
Aerospike es para organizaciones que ya utilizan sus capacidades NoSQL y necesitan búsqueda vectorial como complemento. Las aplicaciones que requieren procesamiento transaccional en tiempo real junto con búsqueda por similitud vectorial se beneficiarán de la indexación y la arquitectura de baja latencia de Aerospike. Es una buena opción cuando la búsqueda vectorial puede combinarse con operaciones de datos estructurados, como la gestión de inventario o las transacciones financieras. Pero su búsqueda vectorial en etapa de vista previa requiere una comprensión más profunda de su arquitectura y configuración, por lo que es más adecuada para equipos técnicos.
Conclusión
Tanto Zilliz Cloud como Aerospike tienen sus propias fortalezas. Zilliz Cloud es para desarrolladores que quieren una búsqueda vectorial fácil de usar, escalable y con muchas funcionalidades para aplicaciones de IA. Aerospike es para entornos donde la búsqueda vectorial complementa sistemas transaccionales robustos en tiempo real. Elige entre los dos en función de tus tipos de datos, escalabilidad, integración y complejidad operativa. Al final, depende de si quieres una herramienta de búsqueda vectorial madura o una base de datos con capacidades vectoriales emergentes.
Lee esto para obtener una visión general de Zilliz Cloud y Aerospike, pero para evaluarlos necesitas hacerlo en función de tu caso de uso. Una herramienta que puede ayudar con eso es VectorDBBench, una herramienta de benchmarking de código abierto para la comparación de bases de datos vectoriales. Al final, realizar benchmarks exhaustivos con tus propios conjuntos de datos y patrones de consulta será clave para tomar una decisión entre estos dos enfoques potentes pero diferentes para la 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 para usuarios que necesitan sistemas de almacenamiento y recuperación de datos de alto rendimiento, especialmente bases de datos vectoriales. Esta herramienta permite a los usuarios probar y comparar diferentes sistemas de bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) usando sus propios conjuntos de datos y encontrar el que se ajuste a sus casos de uso. Con VectorDBBench, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en el rendimiento real de las bases de datos vectoriales en lugar de afirmaciones de marketing o rumores.
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 principales en el VectorDBBench Leaderboard.
Lee los siguientes blogs para obtener más información sobre la evaluación de bases de datos vectoriales.
Más recursos sobre VectorDB, GenAI y ML
Sigue leyendo
Stop Building AI Data Infra for the Wrong Stage
Learn how AI data infrastructure should evolve from prototype to enterprise scale, and when Vector Lakebase becomes the right architecture for AI apps.
Why Teams Are Migrating from Weaviate to Zilliz Cloud — and How to Do It Seamlessly
Explore how Milvus scales for large datasets and complex queries with advanced features, and discover how to migrate from Weaviate to Zilliz Cloud.
Zilliz Cloud Update: Tiered Storage, Business Critical Plan, Cross-Region Backup, and Pricing Changes
This release offers a rebuilt tiered storage with lower costs, a new Business Critical plan for enhanced security, and pricing updates, among other features.
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.