Apache Cassandra vs MyScale : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Introduction
À mesure que l’IA et le machine learning continuent de se développer, gérer et rechercher efficacement de grands ensembles de données est devenu une exigence essentielle. Avec la généralisation des applications pilotées par l’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la recherche d’images, la recherche vectorielle et les bases de données vectorielles se sont imposées comme une technologie clé.
Cet article compare deux bases de données populaires : Apache Cassandra et MyScale. Toutes deux offrent des capacités de recherche vectorielle, mais présentent des forces différentes. L’objectif est de vous aider à décider laquelle est la mieux adaptée à vos besoins spécifiques.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra et MyScale, il est important de comprendre les bases de données vectorielles et leur rôle dans les applications pilotées par l’IA.
Une base de données vectorielle est conçue pour stocker et récupérer des vector embeddings de grande dimension — des représentations numériques de données non structurées telles que du texte, des images ou des vidéos. Ces vecteurs sont souvent générés à l’aide de modèles de deep learning tels que text-embedding-3-large d’OpenAI afin de capturer le sens sémantique de données complexes.
Au lieu de rechercher des correspondances exactes, les bases de données vectorielles permettent des recherches vectorielles par similarité, aidant des systèmes comme les moteurs de recommandation à suggérer des produits ou du contenu similaires à ce pour quoi un utilisateur a manifesté de l’intérêt. Elles utilisent des algorithmes comme la similarité cosinus ou la distance euclidienne pour mesurer la proximité de deux vecteurs dans un espace de grande dimension, ce qui les rend essentielles pour des tâches d’IA telles que les recommandations de produits, le traitement du langage naturel (NLP), la détection d’anomalies et l’analyse d’images.
Les bases de données vectorielles 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Apache Cassandra et MyScale sont toutes deux des bases de données traditionnelles qui ont évolué pour inclure des capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire.
Présentation d’Apache Cassandra
Apache Cassandra est une base de données open source, NoSQL et distribuée, conçue à l’origine pour gérer de grandes quantités de données structurées sur de nombreux serveurs. Elle offre une forte évolutivité horizontale et est tolérante aux pannes par conception. Cela en fait une solution privilégiée pour les entreprises qui doivent gérer de grands ensembles de données sur des systèmes distribués, en garantissant une haute disponibilité et une résilience élevée.
Les fonctionnalités principales de Cassandra incluent sa capacité à répliquer automatiquement les données sur plusieurs centres de données, ce qui la rend fiable même en cas de défaillances de serveurs. Elle est également connue pour son architecture optimisée pour l’écriture, permettant une ingestion de données à grande vitesse, ce qui est utile dans les environnements avec des mises à jour constantes des données.
Bien que Cassandra soit traditionnellement davantage axée sur les données structurées, elle a été adaptée pour prendre en charge des types de données semi-structurées et non structurées. La fonctionnalité de recherche vectorielle ne fait pas partie de sa conception d’origine, mais peut être ajoutée au moyen d’extensions ou d’outils tiers comme DataStax. Cela nécessite des efforts supplémentaires pour configurer l’environnement destiné aux embeddings vectoriels et aux recherches de similarité.
Présentation de MyScale
MyScale est une solution de base de données plus récente, construite sur la base de données open-source ClickHouse et conçue pour les charges de travail d’IA et de machine learning. Elle peut gérer à la fois des données structurées et vectorielles, et prendre en charge l’analytique en temps réel ainsi que les charges de travail de machine learning. Elle met fortement l’accent sur les données de séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant un traitement en temps réel et des informations générées par l’IA.
Grâce à la prise en charge native de SQL, MyScale simplifie les requêtes complexes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un système unifié. Cela réduit le besoin de recourir à plusieurs outils et garantit l’évolutivité des applications d’IA.
Principales différences entre Apache Cassandra et MyScale
Bien que les deux technologies puissent effectuer une recherche vectorielle, elles l’abordent sous des angles très différents. Examinons les principales différences.
Méthodologie de recherche
Apache Cassandra s’appuie sur des solutions tierces ou des extensions développées sur mesure pour ses capacités de recherche vectorielle. Ces solutions intègrent des outils de traitement vectoriel, mais ne sont pas fournies avec la base de données elle-même.
En revanche, MyScale prend en charge nativement la recherche vectorielle, y compris diverses métriques de distance comme la similarité cosinus et la distance euclidienne. Cette intégration native rend MyScale plus simple à utiliser pour les charges de travail fortement axées sur l’IA qui nécessitent des capacités de recherche vectorielle dès le départ.
Gestion des données
Cassandra a été conçue en pensant aux données structurées et semi-structurées, bien qu’elle puisse gérer des données non structurées avec certains ajustements. Son modèle de données est flexible, mais nécessite une planification minutieuse, en particulier lorsqu’on travaille avec des données non structurées ou des embeddings vectoriels.
À l’inverse, MyScale est conçue pour gérer de manière fluide les données structurées et non structurées, ce qui la rend plus flexible dans les scénarios pilotés par l’IA. Son accent sur les données vectorielles et de séries temporelles facilite la mise en œuvre de l’analytique en temps réel et des charges de travail d’IA sans personnalisation poussée.
Évolutivité et performances
L’un des principaux atouts de Cassandra est sa capacité à évoluer horizontalement. Elle peut gérer des jeux de données massifs en répartissant les données sur plusieurs nœuds, et ses performances s’améliorent à mesure que vous ajoutez des nœuds. Cette évolutivité est idéale pour les environnements à forte intensité d’écriture, comme les systèmes de journalisation ou les plateformes de réseaux sociaux.
MyScale, bien qu’elle soit également évolutive, est optimisée pour le traitement en temps réel à faible latence. Elle est particulièrement performante dans les environnements à forte intensité de lecture nécessitant des recherches rapides, comme les moteurs de recommandation ou les systèmes de détection d’anomalies. Alors que Cassandra excelle dans les systèmes distribués à grande échelle, MyScale offre de meilleures performances pour les charges de travail en temps réel pilotées par l’IA.
Flexibilité et personnalisation
Cassandra fournit un modèle de données très flexible, mais ses capacités de recherche vectorielle nécessitent souvent des implémentations personnalisées ou des outils externes. Cela peut être un avantage pour les développeurs qui souhaitent un contrôle total sur le traitement des données, mais cela ajoute également de la complexité.
En revanche, MyScale offre davantage de flexibilité intégrée pour les tâches d’IA et de recherche vectorielle. Vous pouvez facilement personnaliser les algorithmes de recherche, les métriques de distance et les modèles de données afin de répondre à vos besoins spécifiques, sans nécessiter d’intégrations tierces importantes.
Intégration et écosystème
Cassandra s’intègre bien à de nombreux outils, notamment Apache Spark et Hadoop, ce qui la rend adaptée aux applications big data. Cependant, ses capacités de recherche vectorielle ne sont pas intégrées nativement, vous aurez donc probablement besoin d’outils supplémentaires pour les charges de travail pilotées par l’IA.
MyScale, en revanche, est conçu pour une intégration fluide avec les frameworks d’IA et de machine learning. Il prend en charge nativement les pipelines de données modernes et les outils d’IA, ce qui facilite le développement et le déploiement d’applications pilotées par l’IA sans nécessiter la collaboration de plusieurs systèmes.
Facilité d’utilisation
Cassandra présente une courbe d’apprentissage plus raide, surtout lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre des capacités de recherche vectorielle. Son architecture distribuée nécessite une configuration et une gestion importantes, et le traitement de grands ensembles de données avec des requêtes complexes peut impliquer davantage d’ajustements manuels.
MyScale, à l’inverse, est conçu pour être convivial. Sa fonctionnalité native de recherche vectorielle facilite la prise en main, et son orientation vers les cas d’utilisation pilotés par l’IA réduit la complexité généralement associée à la mise en place de pipelines de machine learning.
Considérations de coût
Cassandra et MyScale proposent tous deux des versions open source, mais leurs profils de coûts peuvent différer considérablement selon votre cas d’utilisation. Cassandra est connu pour sa capacité à fonctionner sur du matériel standard, ce qui peut maintenir les coûts d’infrastructure à un niveau bas, en particulier lors d’une mise à l’échelle horizontale. Cependant, l’ajout de capacités de recherche vectorielle via des outils ou plugins tiers pourrait augmenter les coûts. Les services Cassandra managés, comme ceux proposés par DataSta*, peuvent également ajouter des dépenses opérationnelles.
MyScale, bien qu’open source, propose également des services managés pour les entreprises qui ont besoin d’une haute disponibilité et de performances élevées. Les charges de travail en temps réel avec de fortes exigences en matière de recherche vectorielle peuvent entraîner des coûts opérationnels plus élevés, en particulier si des performances à faible latence sont une priorité.
Fonctionnalités de sécurité
Cassandra offre des fonctionnalités de sécurité complètes, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès basé sur les rôles et l’audit. Elles sont cruciales pour les entreprises qui traitent des données sensibles.
MyScale fournit également des fonctionnalités de sécurité robustes, axées sur le chiffrement et le contrôle d’accès afin de protéger les recherches pilotées par l’IA et les données vectorielles. Le choix entre les deux peut dépendre de vos besoins spécifiques en matière de sécurité, mais les deux plateformes offrent de solides fonctionnalités de base pour assurer la sécurité de vos données.
Quand choisir Apache Cassandra
Apache Cassandra excelle dans les environnements où l’évolutivité et la haute disponibilité sont essentielles. Cassandra est un excellent choix si votre application implique la gestion d’ensembles de données massifs sur plusieurs centres de données et que vous avez besoin de tolérance aux pannes. Il est idéal pour des secteurs comme les télécommunications ou les services financiers, où les données doivent rester constamment disponibles même en cas de défaillance de nœuds.
Cependant, si la recherche vectorielle n’est pas une exigence centrale pour votre application, mais plutôt une fonctionnalité complémentaire, l’architecture distribuée robuste de Cassandra pourrait être mieux adaptée. Par exemple, si vous construisez un système à grande échelle pour gérer des données clients et ne prévoyez d’intégrer des recommandations pilotées par l’IA que plus tard, Cassandra offre la fiabilité et l’évolutivité dont vous avez besoin.
Quand choisir MyScale
MyScale est le meilleur choix pour les applications pilotées par l’IA qui reposent fortement sur la recherche vectorielle et le traitement des données en temps réel. Si votre application doit traiter rapidement de grandes quantités de données vectorielles — qu’il s’agisse de recommandations de produits, de moteurs de recherche basés sur le NLP ou de reconnaissance d’images — la prise en charge native de la recherche vectorielle par MyScale simplifiera le développement. Ses outils et algorithmes intégrés sont conçus pour les charges de travail d’IA modernes, ce qui en fait une solution idéale pour les équipes axées sur la création de systèmes intelligents en temps réel.
Les applications comme les plateformes d’e-commerce ou les services de streaming, qui doivent fournir instantanément du contenu personnalisé, bénéficieront des performances à faible latence de MyScale et de son intégration facile avec les frameworks d’IA.
Quand choisir une base de données vectorielle spécialisée ?
Bien qu’Apache Cassandra et MyScale offrent tous deux des capacités de recherche vectorielle, ils ne sont pas optimisés pour les tâches de recherche vectorielle à grande échelle et hautes performances.
Si votre application repose sur des recherches de similarité rapides et précises parmi des millions ou des milliards de vecteurs de grande dimension, comme la reconnaissance d’images, les recommandations e-commerce ou les tâches de NLP, des bases de données vectorielles spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) sont mieux adaptées. Ces bases de données sont conçues pour gérer les données vectorielles à grande échelle, en utilisant des algorithmes avancés d’Approximate Nearest Neighbor (ANN) (par exemple, HNSW, IVF ) et en offrant des fonctionnalités avancées comme la recherche hybride (y compris la recherche hybride clairsemée et dense, la recherche multimodale, la recherche vectorielle avec filtrage par métadonnées, et la recherche hybride dense et en texte intégral), l’ingestion en temps réel et l’évolutivité distribuée pour des performances élevées dans des environnements dynamiques.
D’autre part, les systèmes généralistes comme Apache Cassandra et TiDB conviennent lorsque la recherche vectorielle n’est pas l’objectif principal, et que vous gérez des données structurées ou semi-structurées avec des ensembles de données vectorielles plus petits ou des exigences de performance modérées. Si vous utilisez déjà ces systèmes et souhaitez éviter la charge liée à l’introduction d’une nouvelle infrastructure, les plugins de recherche vectorielle peuvent étendre leurs capacités et fournir une solution rentable pour des tâches de recherche vectorielle plus simples et à plus petite échelle.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, 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 ensembles 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 engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de 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 principales bases de données vectorielles sur le classement VectorDBBench.
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