Apache Cassandra vs Milvus : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
Apache Cassandra vs Milvus : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies d’IA évoluent, le besoin en bases de données vectorielles est devenu de plus en plus critique. Ces bases de données sont conçues pour gérer les vector embeddings, des représentations numériques de données telles que le texte, les images et les vidéos. Si vous travaillez sur des applications comme des moteurs de recommandation, le traitement du langage naturel (NLP) ou le RAG, disposer d’une base de données vectorielle rapide et efficace peut faire toute la différence en matière de performances.
Deux options dans ce domaine sont Apache Cassandra et Milvus. Bien que les deux prennent en charge la recherche vectorielle, elles sont conçues pour des charges de travail et des cas d’utilisation différents. Si vous essayez de décider laquelle utiliser pour votre projet d’IA, cette comparaison détaillera leurs points forts, leurs limites et la manière dont elles se comparent l’une à l’autre.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et Milvus, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de haute dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles des images ou les attributs des 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 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 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. Milvus est une base de données vectorielle open-source, conçue spécifiquement, capable de gérer des points vectoriels à l’échelle du milliard.
Présentation d’Apache Cassandra
Apache Cassandra est une base de données NoSQL distribuée connue pour sa haute disponibilité, sa tolérance aux pannes et son évolutivité sur de grands clusters. Son architecture lui permet de gérer de grands volumes de données structurées et semi-structurées dans un environnement distribué, ce qui la rend populaire dans les secteurs des télécommunications, du commerce de détail et de la finance.
Récemment, Cassandra a ajouté des capacités de recherche vectorielle via DataStax, une distribution d’entreprise de Cassandra. Cette nouvelle fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer des embeddings vectoriels et d’effectuer des recherches de similarité directement dans Cassandra sans avoir besoin d’un système de base de données distinct pour les vecteurs. Cependant, la recherche vectorielle de Cassandra est encore relativement nouvelle, et sa principale force demeure ses capacités NoSQL traditionnelles.
Présentation de la base de données vectorielle Milvus
Milvus est une base de données vectorielle open source conçue dès le départ pour la recherche vectorielle et la recherche de similarité en son cœur. Elle est très performante et évolutive horizontalement à l’échelle du milliard, et peut fonctionner efficacement dans une grande variété d’environnements, des ordinateurs portables aux systèmes distribués à grande échelle. Milvus est disponible à la fois en tant que logiciel open source et en tant que service cloud (Zilliz Cloud).
Milvus prend en charge au moins 11 méthodes d’indexation, notamment HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, et CAGRA, ce qui lui permet de rechercher rapidement dans de grands volumes de données. Contrairement à Cassandra, Milvus n’est pas une base de données généraliste, mais un outil spécialisé pour les données non structurées et la recherche de similarité vectorielle, ce qui en fait une solution plus spécialisée.
Milvus fait partie de la LF AI & Data Foundation et est sous licence Apache 2.0. De nombreux contributeurs sont des experts en calcul haute performance (HPC), avec une expérience dans la construction et l’optimisation de systèmes à grande échelle. Les principaux contributeurs incluent des professionnels d’entreprises telles que Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba et Microsoft.
Milvus offre trois options de déploiement : Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
Milvus Lite est une bibliothèque Python et une version ultralégère de Milvus. Elle est parfaite pour le prototypage rapide en Python ou dans des environnements de notebooks, ainsi que pour de petites expérimentations locales.
Milvus Standalone est l’option de déploiement à nœud unique pour Milvus, utilisant un modèle client-serveur. Vous pouvez la considérer comme l’équivalent Milvus de MySQL, tandis que Milvus Lite est comparable à SQLite.
Milvus Distributed est le mode distribué de Milvus, idéal pour les utilisateurs en entreprise qui construisent des systèmes de bases de données vectorielles à grande échelle ou des plateformes de données vectorielles.
Principales différences entre Milvus et Apache Cassandra
Méthodologie de recherche
En matière d’algorithmes de recherche, les deux bases de données adoptent des approches différentes.
Apache Cassandra utilise des techniques relativement simples de recherche des plus proches voisins pour les vecteurs, en s’appuyant sur ses fonctionnalités traditionnelles d’indexation et d’interrogation. Cela signifie que les capacités de recherche vectorielle de Cassandra sont une extension de son architecture généraliste, ce qui la rend utile pour les applications qui nécessitent à la fois une gestion traditionnelle des données et une recherche vectorielle dans un seul système. Cependant, sa vitesse et son efficacité de recherche pourraient ne pas égaler celles d’outils spécialisés comme Milvus.
D’autre part, Milvus est conçu dès le départ pour la recherche vectorielle, en utilisant des algorithmes avancés de plus proches voisins approximatifs (ANN) (par ex., HNSW, IVF ) pour une recherche rapide par similarité. Ces méthodes sont conçues pour gérer efficacement de grands volumes de données à haute dimension, ce qui fait de Milvus un meilleur choix pour les cas d’utilisation où la recherche vectorielle est centrale, tels que les systèmes de recommandation à grande échelle ou les moteurs de recherche multimédia. Avec le lancement de ses dernières versions, Milvus a étendu ses capacités de recherche pour inclure la recherche hybride, couvrant la recherche hybride clairsemée et dense, la recherche hybride dense et plein texte, la recherche multimodale, et le filtrage des métadonnées.
Gestion des données
Bien que les deux bases de données prennent en charge la recherche vectorielle, elles diffèrent dans leur manière de gérer d’autres types de données.
Cassandra est une base de données NoSQL polyvalente qui stocke divers types de données, notamment des données structurées et semi-structurées. Cette flexibilité la rend idéale pour les environnements où différents types de données doivent être gérés au même endroit. Par exemple, si votre application combine des données traditionnelles comme des dossiers clients avec des embeddings vectoriels pour des recommandations de produits, Cassandra peut gérer les deux dans un seul système.
Milvus, en revanche, est hautement spécialisé et conçu principalement pour les données vectorielles. Bien qu’il puisse stocker certaines métadonnées avec les vecteurs, il n’est pas destiné aux données relationnelles ou transactionnelles complexes. Milvus sera le choix le plus efficace si votre application nécessite une recherche vectorielle sans avoir besoin de gérer beaucoup de données traditionnelles.
Évolutivité et performances
Les deux bases de données sont conçues pour évoluer, mais de manières différentes.
Cassandra excelle dans l’évolutivité linéaire, vous permettant d’ajouter des nœuds à un cluster sans affecter les performances. Cela la rend bien adaptée aux applications qui gèrent d’énormes quantités de données structurées et semi-structurées. Cependant, comme la recherche vectorielle est une fonctionnalité relativement nouvelle dans Cassandra, ses performances dans les tâches de recherche vectorielle à grande échelle pourraient ne pas égaler celles de Milvus.
Milvus est optimisé pour la recherche vectorielle haute performance et évolue horizontalement pour gérer des jeux de données de vecteurs à l’échelle du milliard. Il exploite l’accélération GPU pour améliorer les performances, en particulier pour les applications qui reposent sur la recherche vectorielle en temps réel. Cela en fait le choix évident pour les applications fortement axées sur l’IA où la récupération rapide de vecteurs similaires est une priorité absolue.
Flexibilité et personnalisation
Si votre application nécessite de la flexibilité dans la manière dont vous stockez et interrogez les données, Cassandra peut être le meilleur choix. Son architecture sans schéma permet des modèles de données et des requêtes personnalisés, vous donnant la liberté de structurer vos données selon vos besoins. De plus, le langage de requête robuste de Cassandra (CQL) offre de riches fonctionnalités pour les requêtes complexes, ce qui le rend idéal pour des jeux de données variés.
À l’inverse, Milvus est plus rigide, se concentrant exclusivement sur les données vectorielles et la recherche. Bien qu’il offre des options de personnalisation pour l’indexation et les algorithmes de recherche, il manque de polyvalence pour gérer des types de données non vectorielles ou des requêtes complexes en dehors de la recherche vectorielle. Si votre application est uniquement axée sur la recherche vectorielle, cette spécialisation peut constituer un avantage, car elle simplifie le système et optimise les performances.
Intégration et écosystème
Cassandra dispose d’un riche écosystème, s’intégrant à de nombreux outils populaires de big data, d’analytique et de cloud. Si votre projet utilise déjà des technologies comme Apache Spark, Hadoop ou Kafka, Cassandra peut s’intégrer de manière transparente, ce qui en fait un bon choix pour les environnements nécessitant des pipelines et un traitement de données complets.
Milvus est plus spécialisé, mais il s’intègre également bien à de nombreux outils d’IA et de machine learning, tels que les modèles GPT d’OpenAI et les modèles d’embeddings, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch et Hugging Face. Pour les développeurs travaillant intensivement avec des frameworks d’IA, cela fait de Milvus un choix attrayant, car il simplifie le processus de travail avec les embeddings vectoriels et la recherche de similarité.
Facilité d’utilisation
Si votre objectif porte uniquement sur la recherche vectorielle, Milvus prend l’avantage en matière de facilité d’utilisation. Son API est conçue pour la simplicité, permettant aux développeurs de configurer et de commencer à interroger des vecteurs facilement, avec un minimum de surcharge. Milvus propose également trois options de déploiement adaptées à différents besoins. Son service entièrement managé, Zilliz Cloud, offre une expérience de recherche vectorielle sans tracas.
Cassandra, en revanche, présente une courbe d’apprentissage plus raide, en particulier pour ceux qui découvrent les bases de données distribuées. Bien que ses fonctionnalités de recherche vectorielle soient simples, tirer le meilleur parti de l’architecture distribuée de Cassandra nécessite une expertise plus approfondie en gestion de bases de données.
Considérations relatives aux coûts
Les coûts peuvent varier considérablement en fonction de la taille de vos jeux de données et de l’infrastructure nécessaire pour les prendre en charge.
Cassandra peut devenir coûteux, en particulier à grande échelle, lorsqu’il s’agit de grands clusters de serveurs. La gestion d’un système distribué comme Cassandra nécessite davantage de ressources et peut faire augmenter les coûts, notamment pour le stockage et la puissance de calcul. Toutefois, si vous utilisez déjà Cassandra pour d’autres tâches — comme la gestion de données structurées ou semi-structurées — le coût de l’ajout de la recherche vectorielle peut être plus raisonnable que l’adoption d’une toute nouvelle base de données uniquement pour les données vectorielles.
Milvus, en revanche, est spécialement conçu pour la recherche vectorielle ; ainsi, bien qu’il puisse être gourmand en ressources, en particulier lors de l’utilisation de l’accélération GPU pour un traitement plus rapide, il offre généralement une meilleure rentabilité pour les applications qui reposent fortement sur la recherche vectorielle. Vous obtiendrez davantage de performances par dollar pour les charges de travail axées sur l’interrogation de grands ensembles de vecteurs. De plus, Milvus propose un service managé via Zilliz Cloud, vous permettant d’éviter les tracas liés à la gestion de votre propre infrastructure. Cette option basée sur le cloud vous offre la flexibilité nécessaire pour évoluer selon vos besoins, sans vous soucier de la surcharge liée à la maintenance des serveurs.
Quand choisir Milvus et Apache Cassandra
Milvus est plus adapté si votre application est centrée sur l’IA et repose sur des recherches de similarité rapides et précises parmi des millions ou des milliards de vecteurs de grande dimension, comme dans la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP. Ses optimisations de performance, sa scalabilité et son accent sur les données de grande dimension le rendent idéal pour des tâches telles que les moteurs de recommandation, la recherche multimédia ou les applications basées sur le NLP. Milvus est également plus facile à configurer et à utiliser pour les développeurs principalement concernés par les données vectorielles.
En revanche, si vous avez besoin d’une base de données généraliste capable de gérer à la fois des données structurées et des embeddings vectoriels, Cassandra pourrait être un choix plus approprié. Elle est particulièrement bien adaptée aux applications qui combinent des capacités NoSQL traditionnelles avec certaines fonctionnalités de recherche vectorielle, en particulier dans les environnements où la disponibilité et la tolérance aux pannes sont essentielles.
Conclusion
Le choix entre Apache Cassandra et Milvus dépend largement de votre cas d’utilisation spécifique et de la complexité de vos données. Milvus excelle dans la recherche vectorielle et convient parfaitement aux applications fortement axées sur l’IA. Dans le même temps, Cassandra offre davantage de polyvalence pour les environnements où la recherche vectorielle est un module complémentaire plutôt que l’objectif principal.
En définitive, la décision doit être fondée sur les besoins de performance de votre application, les types de données et les exigences de scalabilité.
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 hautes performances, en particulier les 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. 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.
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Jetez un coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le VectorDBBench Leaderboard.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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