Zilliz Cloud vs Rockset 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 Rockset, 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 de las bases de datos vectoriales incluyen recomendaciones de productos de 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 grandes modelos de lenguaje (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. Rockset es una base de datos de búsqueda y análisis 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 manejar aplicaciones de IA a gran escala almacenando, gestionando y buscando incrustaciones 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 principales ventajas 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 que 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 confidenciales, Zilliz Cloud cuenta con controles de seguridad como cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento. El sistema también admite distintos niveles de consistencia para que puedas equilibrar entre actualizaciones rápidas y una fuerte consistencia de los 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 menos accedidos a opciones de almacenamiento más económicas, de modo que puedes 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 distintos tipos de datos juntos, 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 una carga de trabajo pesada.
Rockset: Descripción general y tecnología principal
Rockset es una base de datos de búsqueda y analítica en tiempo real para datos estructurados y no estructurados, incluidos embeddings vectoriales. Su punto fuerte es ingerir, indexar y consultar datos en tiempo real, por lo que es excelente para aplicaciones que necesitan información actualizada al segundo. Rockset admite tanto ingesta de datos en streaming como masiva, puede procesar flujos de eventos de alta velocidad y feeds de captura de datos de cambios (CDC) en 1-2 segundos.
Una de las características clave de Rockset es Converged Indexing, construido sobre RocksDB mutable. Esto permite actualizaciones in-place de vectores y metadatos, por lo que es muy eficiente para escenarios donde los datos cambian con frecuencia. Rockset puede manejar documentos de hasta 40 MB y admite dimensionalidad vectorial de hasta 200.000, por lo que es adecuado para una amplia gama de casos de uso de embeddings vectoriales.
Rockset tiene búsqueda vectorial integrada en el núcleo. Admite métodos de búsqueda K-Nearest Neighbors (KNN) y Approximate Nearest Neighbors (ANN), y utiliza un índice FAISS distribuido para la escalabilidad. Rockset es agnóstico al algoritmo, por lo que puedes elegir tu propia implementación de búsqueda. El optimizador basado en costos puede elegir dinámicamente entre métodos de búsqueda KNN y ANN para un rendimiento óptimo.
Lo que hace único a Rockset para la búsqueda vectorial es el Converged Index, que combina índices de búsqueda, ANN, columnares y de filas en uno solo. Esto significa que puedes manejar una amplia gama de patrones de consulta desde el primer momento. Rockset también admite filtrado de metadatos y búsqueda híbrida. El optimizador elegirá la ruta de consulta más eficiente. Puede buscar en múltiples campos ANN, admite modelos multimodales y tiene APIs SQL y REST como interfaz de consulta.
Diferencias clave
Escalabilidad y rendimiento
Zilliz Cloud escala horizontalmente añadiendo recursos según sea necesario. Su almacenamiento por niveles mueve los datos menos accedidos a almacenamiento más económico sin impacto en el rendimiento.
Rockset escala mediante su índice FAISS distribuido y la arquitectura Converged Index. Su optimizador basado en costos puede cambiar entre métodos de búsqueda para obtener el mejor rendimiento.
Flexibilidad y personalización
Zilliz Cloud se despliega en AWS, Azure o Google Cloud. Los usuarios pueden elegir entre una opción totalmente gestionada o traer su propia cuenta en la nube (BYOC).
Rockset es agnóstico al algoritmo; los usuarios pueden usar sus métodos de búsqueda preferidos. Admite múltiples interfaces de consulta mediante APIs SQL y REST.
Integración y ecosistema
Zilliz Cloud se integra con los principales proveedores de nube y admite varios modelos de machine learning mediante sus métricas de similitud flexibles.
Rockset destaca en escenarios de integración de datos en tiempo real, admite datos en streaming y feeds CDC. Funciona bien en entornos donde los datos necesitan actualizarse rápidamente y con analítica en tiempo real.
Facilidad de uso
Zilliz Cloud reduce la carga de gestión con AutoIndex y optimización automatizada del rendimiento. No es necesario ajustar parámetros ni comparar tipos de índices manualmente.
Rockset tiene una configuración sencilla con su Converged Index, que maneja todos los patrones de consulta sin configuración adicional.
Costo
Zilliz Cloud utiliza almacenamiento por niveles y asignación flexible de recursos de cómputo para ayudar con la optimización de costos. Los usuarios pueden ajustar los recursos a la carga de trabajo.
Los precios de Rockset se basan en el volumen de datos y la complejidad de las consultas. La actualización in-place puede reducir el costo de almacenamiento para datos que se actualizan con frecuencia.
Seguridad
Zilliz Cloud cuenta con seguridad de nivel empresarial con cifrado, gestión de acceso y herramientas de cumplimiento. Admite diferentes niveles de consistencia para equilibrar la velocidad de actualización y la consistencia de los datos.
Rockset incluye funciones de seguridad estándar como cifrado y controles de acceso, aunque los detalles específicos deben verificarse en función de tus requisitos.
Conclusiones clave para Zilliz Cloud y Rockset
Cuándo elegir Zilliz Cloud
Elige Zilliz Cloud para aplicaciones de IA centradas en embeddings vectoriales, especialmente cuando necesitas escalado automático y optimización automática. Es perfecto para empresas que crean sistemas de recomendación, búsqueda de similitud de imágenes o búsqueda semántica de texto a escala. La plataforma es excelente cuando necesitas funciones empresariales como implementación multicloud, controles de seguridad sólidos y optimización de costos mediante almacenamiento por niveles. Zilliz Cloud es para proyectos que requieren una gestión mínima de infraestructura y alto rendimiento en operaciones vectoriales.
Cuándo elegir Rockset
Elige Rockset cuando necesitas procesamiento de datos en tiempo real y búsqueda vectorial. Es bueno para casos de uso con actualizaciones frecuentes de datos, analítica en streaming o cuando necesitas combinar operaciones de bases de datos tradicionales con búsqueda de similitud vectorial. Rockset es excelente para una ingesta rápida de datos y disponibilidad inmediata de búsqueda, por lo que es bueno para paneles de analítica en tiempo real, sistemas de análisis de registros o motores dinámicos de recomendación de contenido que necesitan precisión al segundo.
Conclusión
Zilliz Cloud es bueno para búsqueda vectorial pura con optimización automática, funciones empresariales y arquitectura escalable. Rockset es bueno para procesamiento de datos en tiempo real y búsqueda híbrida. Tu elección entre estos dos debe basarse en los requisitos de tu caso de uso en torno a la frecuencia de actualización de los datos, el tiempo de respuesta y si la búsqueda vectorial es tu caso de uso principal o parte de una estrategia más amplia de procesamiento de datos. Ambos tienen una búsqueda vectorial sólida, pero sus enfoques de manejo y optimización de datos son diferentes, por lo que son buenos para diferentes tipos de aplicaciones y empresas.
Lee esto para obtener una descripción general de Zilliz Cloud y Rockset, 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 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 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.
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