Apache Cassandra vs. Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
À mesure que les applications pilotées par l’IA deviennent plus répandues, les développeurs et les ingénieurs sont confrontés au défi de choisir la bonne base de données pour gérer efficacement les données vectorielles. Deux options populaires dans ce domaine sont Apache Cassandra et Aerospike. Cet article compare ces technologies pour vous aider à décider de vos besoins en matière de base de données vectorielle.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Aerospike, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des plongements vectoriels de haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que la signification sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans les applications d’IA, permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les bases de données vectorielles sont adoptées dans de nombreux cas d’utilisation, notamment les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire des problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles conçues à cet effet telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré)
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Apache Cassandra est une base de données NoSQL traditionnelle qui a évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Aerospike est une base de données NoSQL distribuée qui a également évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle.
Apache Cassandra : présentation et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée open source, connue pour son évolutivité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra comprennent une architecture sans maître pour la disponibilité, l’évolutivité, une cohérence réglable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les plongements vectoriels et la recherche de similarité vectorielle grâce à sa fonctionnalité Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que cette intégration permette à Cassandra de gérer des données vectorielles, il est important de noter que la recherche vectorielle est mise en œuvre comme une extension de l’architecture existante de Cassandra plutôt que comme une fonctionnalité native.
La fonctionnalité de recherche vectorielle de Cassandra repose sur son architecture existante. Elle permet aux utilisateurs de stocker des plongements vectoriels aux côtés d’autres données et d’effectuer des recherches de similarité. Cette intégration permet à Cassandra de prendre en charge des applications pilotées par l’IA tout en conservant ses points forts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est Storage-Attached Indexes (SAI). SAI est un index hautement évolutif et distribué mondialement qui ajoute des index au niveau des colonnes à toute colonne de type de données vectorielles. Il fournit un débit d’E/S élevé pour les bases de données de recherche vectorielle et d’autres indexations de recherche. SAI offre une fonctionnalité d’indexation étendue, capable d’indexer des requêtes et du contenu (y compris de grandes entrées comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
La recherche vectorielle est le premier cas de validation de l’extensibilité de SAI, tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de recherche vectorielle et de SAI renforce les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique, ce qui en fait un concurrent sérieux dans le domaine des bases de données vectorielles.
Aerospike : aperçu et technologie de base
Aerospike est une base de données NoSQL distribuée conçue pour des applications en temps réel à haute performance. Elle a évolué pour inclure la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’utilisation des bases de données vectorielles. Cette capacité vectorielle, appelée Aerospike Vector Search (AVS), est en Preview et les utilisateurs peuvent demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour ses capacités de recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont d’abord écrites dans la base de données Aerospike (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit contenir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Plusieurs vecteurs et index peuvent être spécifiés pour un seul enregistrement, permettant diverses approches de recherche sur les mêmes données. Aerospike recommande d’attribuer les enregistrements upsertés à un ensemble spécifique afin de faciliter la surveillance et les opérations.
AVS adopte une approche unique de la construction d’index, en la gérant simultanément sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour des enregistrements vectoriels sont validées directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Ce traitement est effectué par lots et distribué sur tous les nœuds AVS, maximisant l’utilisation des cœurs CPU dans le cluster AVS et permettant une ingestion évolutive. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, assemble les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters associés à ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. La construction de l’index exploite les extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle à instruction unique et données multiples, améliorant l’efficacité.
En raison de la nature interconnectée des enregistrements dans leurs clusters, AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion afin de « pré-hydrater » le cache d’index. Ces requêtes ne sont pas signalées comme des demandes, mais comme des lectures au niveau de la couche de stockage. Cette approche garantit que le cache est alimenté avec des données pertinentes, ce qui peut améliorer les performances des requêtes. Ces fonctionnalités illustrent l’approche d’AVS pour gérer les données vectorielles et construire des index efficaces pour les opérations de recherche de similarité, permettant des performances évolutives dans les recherches vectorielles à haute dimension.
Principales différences
Apache Cassandra et Aerospike ont des approches distinctes pour mettre en œuvre les capacités de recherche vectorielle. Alors que Cassandra intègre la recherche vectorielle dans sa base de données principale à l’aide de Storage-Attached Indexes (SAI), Aerospike l’introduit comme une couche distincte (AVS) au-dessus de sa base de données principale. Cette différence fondamentale influe sur leurs méthodologies d’indexation, la gestion des données, les approches d’évolutivité et les techniques d’optimisation des requêtes.
En matière de gestion et de stockage des données, Cassandra exploite son modèle de stockage en colonnes larges, permettant une conception de schéma flexible avec des données vectorielles stockées aux côtés d’autres attributs à l’aide de SAI. Aerospike utilise une architecture mémoire hybride pour stocker les données en DRAM, sur SSD, ou les deux, les données vectorielles étant stockées dans la base de données Aerospike principale (ASDB) et les données d’index étant gérées séparément dans la couche AVS.
Les deux bases de données offrent une évolutivité, mais avec des accents différents. Cassandra fournit une évolutivité linéaire pour les opérations d’écriture et utilise son architecture distribuée pour les performances de recherche vectorielle. En revanche, la couche de recherche d’Aerospike (AVS) peut être mise à l’échelle indépendamment de la couche de stockage afin de répondre à des exigences spécifiques en matière de requêtes et d’ingestion.
Les bases de données diffèrent également dans leur approche de la mise en cache et de l’optimisation des requêtes. Cassandra utilise ses mécanismes de mise en cache existants, SAI pouvant potentiellement fournir des optimisations supplémentaires pour les recherches vectorielles. Aerospike met en œuvre un système de mise en cache dédié dans la couche AVS, notamment la pré-hydratation du cache d’index pendant l’ingestion afin d’optimiser les performances des requêtes.
Il convient de noter que la maturité de ces fonctionnalités de recherche vectorielle diffère entre les deux bases de données. La recherche vectorielle de Cassandra fait partie de la base de données principale depuis la version 5.0, ce qui indique une fonctionnalité stable prête pour une utilisation en production. La recherche vectorielle d’Aerospike (AVS) est actuellement en Preview, ce qui suggère qu’elle est encore en évolution et pourrait subir des modifications avant la version finale.
Conclusion
L’évolution d’Apache Cassandra et d’Aerospike pour inclure des capacités de recherche vectorielle représente une avancée pour les bases de données distribuées. Les deux systèmes ont abordé ce défi de manière à tirer parti de leurs forces existantes tout en répondant à la demande croissante d’une gestion efficace des données vectorielles à haute dimension. L’intégration de la recherche vectorielle directement dans la base de données principale de Cassandra offre une expérience fluide aux utilisateurs familiers de son écosystème. En revanche, la couche dédiée de recherche vectorielle d’Aerospike promet des performances élevées pour les applications en temps réel.
Le choix entre ces deux bases de données pour les applications de recherche vectorielle dépend largement des exigences spécifiques du cas d’utilisation. L’implémentation mature de Cassandra et sa capacité à gérer de vastes volumes de données distribuées la rendent attrayante pour les déploiements à grande échelle où la flexibilité et l’évolutivité sont primordiales. Son intégration des opérations vectorielles avec les fonctionnalités traditionnelles de base de données pourrait être particulièrement bénéfique pour des scénarios de requêtes complexes et hybrides. Avec son accent mis sur les opérations à faible latence et à haut débit, Aerospike peut être plus adaptée aux cas d’utilisation exigeant des capacités de recherche vectorielle en temps réel. Cependant, son statut Preview suggère une évolution potentielle de son ensemble de fonctionnalités.
Lorsque vous choisissez entre Cassandra et Aerospike, envisagez les étapes suivantes :
- Évaluez l’échelle et la complexité actuelles et futures de vos données.
- Évaluez vos exigences de performance, en particulier en termes de latence et de débit.
- Tenez compte de l’expertise de votre équipe et de sa familiarité avec chaque système.
- Réalisez des tests de validation de concept avec vos ensembles de données et vos modèles de requêtes spécifiques.
- Évaluez la maturité des capacités de recherche vectorielle de chaque système et leur adéquation avec votre calendrier de mise en production.
À mesure que la recherche vectorielle devient de plus en plus cruciale dans les applications d’IA et d’apprentissage automatique, Cassandra et Aerospike se positionnent comme des solutions viables. Cependant, le rythme rapide du développement dans ce domaine signifie que ces technologies continueront probablement d’évoluer. Les organisations envisageant l’une ou l’autre de ces bases de données pour la recherche vectorielle devraient évaluer leurs besoins actuels, leurs exigences futures en matière d’évolutivité ainsi que le potentiel d’avancées dans les technologies de recherche vectorielle.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et d’Aerospike, il est crucial d’évaluer ces bases de données en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Un outil qui peut vous aider dans ce processus est VectorDBBench, un outil de benchmarking open source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmarking approfondi avec des ensembles de données et des modèles de requêtes spécifiques sera essentiel pour prendre une décision éclairée entre ces deux approches puissantes mais distinctes de la recherche vectorielle dans les systèmes de bases de données distribuées.
Utiliser VectorDBBench open source pour évaluer et comparer les bases de données vectorielles par vous-même
VectorDBBench est un outil de benchmarking open source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données à hautes performances, en particulier de bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) à l’aide de leurs propres ensembles de données et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. En utilisant VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que de s’appuyer sur des affirmations marketing ou des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et sous licence open source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs déterminés à améliorer ses fonctionnalités et ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres ensembles de données.
Jetez un rapide coup d’œil aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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