Apache Cassandra vs. Kdb : 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 sélectionner la bonne base de données pour gérer efficacement les données vectorielles. Deux options populaires dans ce domaine sont Apache Cassandra et Kdb. 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 Kdb, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des embeddings vectoriels à 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 central 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 comme les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles spécialement conçues 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Cassandra et Kdb représentent des approches différentes des bases de données vectorielles. Cassandra est une base de données traditionnelle qui a évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle et Kdb, en revanche, est une base de données de séries temporelles spécialement conçue avec des capacités de recherche vectorielle ajoutées.
Apache Cassandra : Présentation et technologie de base
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée et open source, connue pour son évolutivité et sa disponibilité. Les fonctionnalités de Cassandra incluent une architecture sans maître pour la disponibilité, l’évolutivité, une cohérence ajustable et un modèle de données flexible. Avec la sortie de Cassandra 5.0, elle prend désormais en charge les embeddings 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 implémentée 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 embeddings vectoriels aux côtés d’autres données et d’effectuer des recherches de similarité. Cette intégration permet à Cassandra de prendre en charge les applications pilotées par l’IA tout en conservant ses atouts dans la gestion de données distribuées à grande échelle.
Un composant clé de la recherche vectorielle de Cassandra est l’utilisation des 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 permettre aux bases de données d’utiliser la Vector Search ainsi que d’autres indexations de recherche. SAI offre des fonctionnalités d’indexation étendues, capables d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris de grandes entrées comme des documents, des mots et des images) afin de capturer la sémantique.
La Vector Search est le premier cas de validation de l’extensibilité de SAI, en tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de Vector Search et de SAI renforce les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et de machine learning, ce qui en fait un concurrent solide dans l’espace des bases de données vectorielles.
Kdb : Vue d’ensemble et technologie de base
KDB est une base de données haute performance qui excelle dans le traitement des données en temps réel sans nécessiter de GPU. Elle peut gérer des données brutes, générer des embeddings vectoriels, les stocker et exécuter des recherches de similarité en temps réel. L’une des principales forces de KDB est sa performance multimodale, prenant en charge divers types de données et cas d’utilisation. Son approche intègre le streaming, la génération d’embeddings, la base de données vectorielle, la gestion des données brutes, les séries temporelles et l’analytique dans une solution unifiée, simplifiant considérablement la pile technologique pour les développeurs et la rendant adaptable à diverses applications.
KDB intègre l’indexation dynamique, qui permet aux développeurs de sélectionner dynamiquement des embeddings vectoriels pour la recherche de similarité sans restrictions d’index rigides. Cela conduit à des capacités de recherche plus rapides et plus flexibles. KDB prend en charge le réencodage entre jeux de données, permettant des recherches de similarité inter-jeux de données en réencodant et en stockant les données brutes avec différentes dimensions. Pour les données de séries temporelles, KDB fournit des capacités uniques de recherche de similarité même sans génération d’embeddings, offrant davantage de polyvalence aux utilisateurs travaillant avec des jeux de données à évolution rapide comme lente.
En matière de performance, KDB se distingue des méthodes populaires comme HNSW. Elle effectue des recherches 17 fois plus rapidement et utilise 12 fois moins de mémoire que HNSW, en particulier pour les données temporelles à évolution rapide. KDB réduit la mémoire et le stockage sur disque de 100 fois pour les jeux de données temporels à évolution lente tout en accélérant les recherches de 10 fois. La combinaison de recherches par similarité, exactes et littérales dans une seule requête garantit la pertinence des requêtes même lorsque le contenu évolue, faisant de KDB une solution efficace pour les données en temps réel et évolutives.
KDB améliore ses capacités de recherche vectorielle en permettant aux développeurs de combiner des recherches de similarité vectorielle avec des requêtes de base de données traditionnelles. Cela est réalisé grâce à des filtres, qui appliquent des contraintes personnalisées selon les paramètres de recherche. KDB prend en charge plusieurs méthodes de recherche, notamment Flat et qFlat (toutes deux des recherches exhaustives pour les voisins les plus proches exacts), HNSW (un index basé sur un graphe pour une traversée efficace), IVF (des recherches basées sur des clusters pour des résultats plus rapides mais moins précis) et IVFPQ (une version compressée d’IVF pour une meilleure efficacité mémoire et une vitesse accrue). Chaque méthode offre des compromis uniques, permettant aux développeurs de choisir la meilleure approche pour leur cas d’utilisation.
Différences clés
Méthodologie de recherche
KDB et Cassandra diffèrent considérablement dans leurs méthodologies de recherche. KDB prend en charge plusieurs algorithmes de recherche vectorielle comme Flat, qFlat, HNSW, IVF et IVFPQ, offrant un mélange de stratégies de recherche exhaustives et approximatives. Cela offre une flexibilité pour équilibrer la précision et les performances de recherche. Cassandra, en revanche, intègre la recherche vectorielle comme une extension via ses Storage-Attached Indexes (SAI). Bien que SAI permette les embeddings vectoriels et les recherches de similarité, il n’est pas aussi spécialisé ni aussi varié dans les algorithmes de recherche que KDB. L’indexation dynamique et les techniques de recherche modulaires de KDB surpassent la recherche vectorielle plus limitée et basée sur des index de Cassandra.
Gestion des données
KDB excelle dans la gestion d’une grande variété de données, notamment les formats structurés, semi-structurés et non structurés. Il traite les données brutes en temps réel, générant de manière fluide des embeddings vectoriels et effectuant des recherches de similarité. La nature multimodale de KDB lui permet de prendre en charge les données de séries temporelles, en streaming et par lots, ce qui le rend plus polyvalent. Cassandra est conçu pour les données distribuées à grande échelle, principalement structurées ou semi-structurées, avec des embeddings vectoriels ajoutés via SAI. Cependant, la recherche vectorielle n’est pas une fonctionnalité centrale de Cassandra, et il peut ne pas gérer les données non structurées et la recherche vectorielle en temps réel aussi efficacement que KDB.
Évolutivité et performances
Les deux systèmes sont hautement évolutifs, mais ils adoptent des approches différentes. KDB évolue en intégrant diverses tâches comme la génération d’embeddings, la recherche et l’analyse dans une solution unifiée, offrant des performances de recherche plus rapides (17 fois plus rapides que HNSW) tout en utilisant moins de mémoire. Cassandra s’appuie sur son architecture distribuée sans maître pour l’évolutivité, SAI permettant les recherches vectorielles à grande échelle. Bien que Cassandra soit excellent pour l’évolutivité distribuée à usage général, la spécialisation de KDB dans la recherche vectorielle et le traitement des données le rend plus performant pour les cas d’utilisation en temps réel et à fort volume.
Flexibilité et personnalisation
KDB offre une flexibilité supérieure en matière de modélisation des données, de requêtes et de personnalisation. Son indexation dynamique permet des ajustements en temps réel dans la manière dont les embeddings vectoriels sont sélectionnés pour les recherches, permettant aux développeurs d’affiner les performances et la précision. Il permet également de combiner les recherches vectorielles avec des requêtes traditionnelles. Cassandra, bien que flexible en termes de modèle de données NoSQL, ne dispose pas du même niveau de personnalisation pour la recherche vectorielle. SAI fournit un index simple et évolutif pour les données vectorielles, mais il n’égale pas la capacité de KDB à personnaliser les méthodes de recherche ou les combinaisons de requêtes de manière aussi granulaire.
Intégration et écosystème
Cassandra est bien connu pour son riche écosystème d’intégrations, prenant en charge de nombreux outils big data, systèmes distribués et plateformes cloud. L’introduction de SAI peut également prendre en charge les charges de travail d’IA et de machine learning, ce qui le rend polyvalent et utile dans un écosystème plus large. KDB, bien qu’il ne soit pas aussi largement intégré aux outils tiers, se concentre fortement sur les données multimodales et la recherche vectorielle, s’intégrant bien dans les applications spécialisées d’IA et de traitement des données en temps réel. KDB peut fournir une solution plus fluide pour les cas d’utilisation centrés sur les tâches pilotées par l’IA.
Facilité d’utilisation
En ce qui concerne la facilité d’utilisation, Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus douce pour les développeurs familiers avec les bases de données NoSQL et les systèmes distribués. Sa documentation et son écosystème fournissent des ressources solides pour la configuration et la maintenance. KDB, une base de données haute performance dotée de fonctionnalités de traitement en temps réel plus avancées, peut avoir une courbe d’apprentissage plus raide, en particulier pour les développeurs qui ne connaissent pas son langage de requête ou son architecture spécifiques. Cependant, pour les tâches nécessitant des capacités avancées de recherche vectorielle, les avantages de performance de KDB peuvent compenser la complexité supplémentaire.
Considérations relatives aux coûts
Les considérations relatives aux coûts diffèrent selon les cas d’utilisation de chaque système. Avec son modèle open source et sa large adoption, Cassandra présente des coûts opérationnels plus faibles en termes d’infrastructure, mais pourrait devenir plus coûteux lors de la mise à l’échelle de SAI pour la recherche vectorielle à grande échelle. KDB, bien qu’il puisse avoir des coûts d’infrastructure initiaux plus élevés en raison de ses capacités de performance spécialisées, peut réduire considérablement les coûts en utilisant moins de mémoire et de stockage pour les applications de données à fort volume ou en temps réel. Pour les développeurs ayant besoin de recherche vectorielle à grande échelle, KDB peut offrir une meilleure valeur à long terme.
Fonctionnalités de sécurité
KDB et Cassandra offrent des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, l’authentification et le contrôle d’accès. Cassandra s’intègre facilement aux protocoles de sécurité d’entreprise, notamment le contrôle d’accès basé sur les rôles et le chiffrement TLS. KDB offre également le chiffrement et la sécurité à différents niveaux, mais, étant axé sur les environnements haute performance, ses fonctionnalités de sécurité sont optimisées pour les tâches en temps réel et à haut débit. Les deux systèmes sont sécurisés, mais Cassandra pourrait être plus adaptable pour les entreprises ayant des exigences de conformité standard.
Quand choisir Cassandra
Cassandra est le meilleur choix pour les cas d’utilisation qui nécessitent de gérer des données distribuées à grande échelle, en particulier lorsque la disponibilité et l’évolutivité sont des préoccupations majeures. Il se distingue lorsque vous devez stocker d’énormes quantités de données structurées ou semi-structurées sur de nombreux nœuds, comme des applications mondiales avec un débit d’écriture élevé. Avec les capacités supplémentaires de recherche vectorielle via Storage-Attached Indexes (SAI), il convient aux applications pilotées par l’IA qui nécessitent une recherche vectorielle de base parallèlement aux requêtes de données traditionnelles. Cassandra est idéal pour les entreprises recherchant une base de données NoSQL robuste et évolutive, avec la recherche vectorielle comme fonctionnalité supplémentaire plutôt que comme objectif central.
Quand choisir KDB
KDB est le meilleur choix pour les cas d’utilisation qui exigent un traitement des données en temps réel et une recherche vectorielle haute performance. Il est particulièrement adapté aux tâches comme l’analyse de séries temporelles, les données financières ou les applications d’IA nécessitant une indexation dynamique, des recherches rapides et une génération fluide d’embeddings. KDB excelle dans les scénarios traitant des données multimodales (structurées, semi-structurées et non structurées) et nécessitant des capacités avancées de recherche vectorielle combinées à des requêtes traditionnelles. C’est également le bon choix pour les développeurs cherchant à simplifier leur pile technologique, en intégrant le streaming, les recherches vectorielles et l’analytique sur une seule plateforme.
Conclusion
En résumé, Cassandra et KDB sont tous deux des bases de données puissantes, mais leurs forces se situent dans des domaines différents. Cassandra est idéal pour les données distribuées à grande échelle avec des besoins de recherche vectorielle de base, tandis que KDB excelle dans le traitement des données en temps réel et les capacités avancées de recherche vectorielle. Le choix de la bonne technologie dépend de votre cas d’utilisation spécifique — selon que vous privilégiez l’évolutivité et les données distribuées, ou le traitement haute performance de données multimodales avec des options de recherche dynamique.
Bien que cet article fournisse un aperçu de Cassandra et de Kdb, il est essentiel 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 benchmark open-source conçu pour comparer les performances des bases de données vectorielles. En fin de compte, un benchmark approfondi avec des jeux 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 vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmark open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des 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) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Grâce à 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 jeux 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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