Zilliz Cloud vs MyScale: 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 MyScale, 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, permitiendo 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 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 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. MyScale es una base de datos construida sobre ClickHouse que combina búsqueda vectorial y análisis SQL 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 los desarrolladores y a las organizaciones a manejar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, gestionando 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 implementar 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 fuerte 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 y otras 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 diferentes tipos de datos en conjunto, Zilliz Cloud admite búsqueda híbrida. Puedes buscar en embeddings de texto, vectores de imagen 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 aprendizaje automático y casos de uso. A medida que tus datos crecen, el sistema puede escalar horizontalmente añadiendo más recursos automáticamente, de modo que puedas mantener un buen rendimiento incluso bajo una carga de trabajo intensa.
¿Qué es MyScale? Descripción general y tecnología central
MyScale es una base de datos basada en la nube construida sobre la base de la base de datos de código abierto ClickHouse, diseñada para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Puede manejar datos estructurados y vectoriales, así como análisis en tiempo real y aprendizaje automático. MyScale se centra en series temporales, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo, por lo que es adecuada para el procesamiento en tiempo real y conocimientos impulsados por IA. Al utilizar la arquitectura de ClickHouse, MyScale ofrece alto rendimiento y escalabilidad para IA.
Una de las características clave de MyScale es el soporte nativo de SQL, que simplifica las consultas impulsadas por IA al integrar búsqueda vectorial, búsqueda de texto completo y consultas SQL tradicionales en un solo sistema. Esto reduce la necesidad de múltiples herramientas y lo hace escalable para IA. MyScale admite y gestiona el procesamiento analítico de datos estructurados y vectorizados en una sola plataforma utilizando la arquitectura de base de datos OLAP para operar sobre datos vectorizados. Los desarrolladores pueden interactuar con MyScale mediante SQL, por lo que es accesible para todos los programadores familiarizados con bases de datos relacionales.
MyScale tiene múltiples tipos de índices vectoriales y métricas de similitud para admitir diferentes casos de uso. Admite métricas de distancia comunes como distancia euclidiana (L2), producto interno (IP) y similitud coseno. La base de datos tiene múltiples algoritmos de indexación: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, cada uno con su propio conjunto de parámetros para ajustar. El motor vectorial propietario MSTG de MyScale utiliza SSD NVMe para aumentar la densidad de datos, por lo que supera a las bases de datos vectoriales especializadas tanto en rendimiento como en costo.
Al combinar la funcionalidad de una base de datos SQL, una base de datos vectorial y un motor de búsqueda de texto completo en un solo sistema, MyScale reduce los costos de infraestructura y mantenimiento. Esta unificación permite consultas y análisis de datos conjuntos y una única base de datos para aplicaciones de IA. MyScale también cuenta con MyScale Telemetry para una observabilidad completa de los sistemas LLM, de modo que puedas monitorear y depurar de manera eficiente. A medida que los datos se vuelven más complejos, MyScale es una solución preparada para el futuro que puede manejar modalidades de datos más nuevas y tamaños de base de datos mayores, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento de cómputo y la integración entre diferentes tipos de datos.
Diferencias clave
Cuando se trata de bases de datos vectoriales para aplicaciones de IA, Zilliz Cloud y MyScale representan dos enfoques diferentes de la búsqueda vectorial. Cada plataforma está construida sobre una base distinta: Zilliz Cloud está construida sobre el motor de código abierto Milvus, mientras que MyScale está construida sobre la arquitectura de ClickHouse. Esta diferencia fundamental afecta cómo cada plataforma procesa los datos y la búsqueda.
Zilliz Cloud se centra en operaciones vectoriales especializadas con optimizaciones integradas. AutoIndex elimina la complejidad de elegir y ajustar tipos de índices al seleccionar automáticamente el adecuado para tus datos y caso de uso. IVF y los métodos basados en grafos para búsqueda de similitud admiten métricas estándar como similitud coseno, distancia euclidiana y producto interno.
MyScale adopta un enfoque diferente al integrar SQL, búsqueda vectorial y búsqueda de texto completo en un solo sistema. Esta plataforma unificada permite a los desarrolladores usar sintaxis SQL tanto para consultas tradicionales como para operaciones vectoriales. MyScale ofrece múltiples opciones de indexación, incluido su motor vectorial propietario MSTG, que usa SSD NVMe para una mayor densidad de datos. Otras opciones incluyen ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ y HNSW, por lo que los desarrolladores tienen flexibilidad para optimizar su búsqueda.
En lo que respecta a la gestión de datos, cada plataforma tiene sus ventajas. Zilliz Cloud es bueno en operaciones vectoriales puras y admite búsqueda híbrida en diferentes tipos de datos. Puedes buscar embeddings de texto y vectores de imágenes en una sola consulta. La plataforma gestiona el escalado horizontal automáticamente y ofrece opciones de despliegue en AWS, Azure o Google Cloud, con opciones entre servicios completamente gestionados o usar tu propia cuenta en la nube.
El enfoque unificado de MyScale para datos estructurados y vectoriales es único. Al usar sintaxis SQL, los desarrolladores pueden combinar consultas tradicionales con operaciones vectoriales sin problemas. Esto es particularmente útil para aplicaciones que necesitan tanto capacidades analíticas como búsqueda vectorial. La base de ClickHouse proporciona un sólido soporte de procesamiento en tiempo real y analítica.
Las funciones de gestión de costes son diferentes entre las plataformas. Zilliz Cloud utiliza almacenamiento por niveles, moviendo automáticamente los datos menos consultados a un almacenamiento más barato. Los usuarios también pueden elegir recursos de computación que se ajusten a su carga de trabajo, usar instancias más potentes para procesamiento intensivo e instancias más ligeras para consultas simples. MyScale aborda la eficiencia de costes mediante la consolidación de infraestructura, reduciendo el coste al combinar múltiples funcionalidades de base de datos en un solo sistema. Su motor vectorial MSTG también ayuda a optimizar el coste de almacenamiento.
Ambas plataformas tienen funciones de seguridad completas. Zilliz Cloud proporciona cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento, con diferentes niveles de consistencia para equilibrar la velocidad de actualización y la consistencia de los datos. MyScale cuenta con funciones estándar de seguridad de bases de datos y MyScale Telemetry para la supervisión del sistema.
Cuándo elegir cada una
Zilliz Cloud es para cuando necesitas búsqueda vectorial pura con una sobrecarga mínima de configuración. Es la opción a elegir para empresas que crean sistemas de recomendación, búsqueda por similitud de imágenes o aplicaciones de IA a gran escala que requieren optimización automática del rendimiento. Es excelente para equipos que quieren centrarse en crear funciones de IA sin gestionar infraestructura compleja, especialmente cuando trabajan con múltiples tipos de vectores o búsqueda híbrida en diferentes modalidades de datos.
MyScale es para cuando tu aplicación necesita combinar operaciones SQL con búsqueda vectorial. Es la opción a elegir para empresas que gestionan datos de series temporales con operaciones vectoriales, necesitan analítica en tiempo real o quieren tener un solo sistema tanto para datos estructurados como vectoriales. Es excelente para equipos con experiencia en SQL que crean aplicaciones que requieren consultas complejas que combinan operaciones tradicionales de bases de datos con búsqueda por similitud vectorial.
Conclusión
La elección entre Zilliz Cloud y MyScale se reduce a diferentes enfoques de la búsqueda vectorial. Zilliz Cloud es excelente para operaciones vectoriales especializadas, optimización automática e infraestructura gestionada, para equipos que quieren una solución dedicada de búsqueda vectorial. MyScale es excelente por su enfoque unificado, que combina SQL con operaciones vectoriales, para aplicaciones que necesitan tanto funciones tradicionales de bases de datos como búsqueda vectorial. Tu decisión debe basarse en tus requisitos: considera tus tipos de datos (vectores puros frente a datos mixtos), patrones de consulta (búsqueda vectorial especializada frente a operaciones combinadas de SQL y vectores), experiencia del equipo (gestión de infraestructura frente a desarrollo SQL) y necesidades de escalado (optimización automática frente a manual). La elección correcta depende de estos factores y de cómo se alinean con los objetivos de tu aplicación y las capacidades de tu equipo.
Lee esto para obtener una visión general de Zilliz Cloud y MyScale, 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 comparar 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 adapte 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 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 más populares en el VectorDBBench Leaderboard.
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
VDBBench Adds Cost-Aware Benchmarking for Vector Databases
Compare Zilliz Cloud, Pinecone, and turbopuffer with VDBBench cost-aware vector database benchmarks across latency, freshness, multitenancy, and cold starts.
What Is a Vector Lakebase?
A Vector Lakebase is a unified, lake-native data architecture for AI that combines vector-database-grade serving with open lake storage, reusable lake-level indexes, and a shared semantic layer.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
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.