Apache Cassandra vs Zilliz Cloud : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Introduction
Alors que l’intelligence artificielle continue de redéfinir ce monde axé sur les données, le besoin de bases de données vectorielles robustes capables de gérer des structures de données complexes comme les embeddings vectoriels devient de plus en plus évident. Ce blog présentera et comparera deux bases de données notables : Apache Cassandra et Deep Lake. Chacune propose des approches distinctes pour gérer les embeddings vectoriels essentiels aux applications d’IA.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Apache Cassandra vs Zilliz Cloud, 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 grande 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 d’images ou les attributs de produits, à l’aide de modèles d’apprentissage automatique. 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 ont été 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 spécifiquement 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 comme Apache Cassandra
Comprendre Apache Cassandra
Apache Cassandra est un système de base de données NoSQL distribué et open source, conçu pour gérer des quantités massives de données sur de nombreux serveurs sans point de défaillance unique. Il a été initialement développé pour gérer efficacement de grandes quantités de données structurées et semi-structurées sur de nombreux nœuds. Cassandra est connu pour sa grande évolutivité, sa tolérance aux pannes et sa capacité à fonctionner dans des environnements distribués avec un temps d’arrêt ou une dégradation des performances minimaux.
Avec la sortie de Cassandra 5.0, Apache Cassandra évolue au-delà de sa fonctionnalité principale de base de données NoSQL pour prendre en charge les embeddings vectoriels et la recherche vectorielle. 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 des 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 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 offre un débit d’E/S inégalé pour les bases de données utilisant Vector Search et d’autres indexations de recherche. SAI propose des fonctionnalités d’indexation étendues, capables d’indexer à la fois les requêtes et le contenu (y compris de grandes entrées comme les documents, les mots et les images) afin de capturer la sémantique.
Vector Search est le premier exemple de validation de l’extensibilité de SAI, tirant parti de sa nouvelle modularité. Cette combinaison de Vector Search et de SAI améliore les capacités de Cassandra dans la gestion des charges de travail d’IA et de machine learning, ce qui en fait un concurrent sérieux dans l’espace des bases de données vectorielles.
Zilliz Cloud : aperçu et technologie de base
Zilliz Cloud est un service de base de données vectorielle entièrement géré, construit sur le moteur open-source Milvus. Il aide les développeurs et les organisations à gérer des applications d’IA à grande échelle en stockant, en administrant et en recherchant efficacement des embeddings vectoriels. Il prend en charge l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA au lieu de gérer des bases de données.
L’un des principaux avantages de Zilliz Cloud est l’optimisation automatique des performances. Le système dispose de la technologie AutoIndex, qui choisira la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Ainsi, vous n’avez pas à passer du temps à ajuster des paramètres ou à comparer différents types d’index. La plateforme utilise également des techniques IVF (Inverted File) et basées sur les graphes pour accélérer la recherche de similarité sur de grands ensembles de données.
La plateforme dispose de fonctionnalités d’entreprise. Vous pouvez déployer vos bases de données vectorielles sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec la possibilité d’utiliser le service entièrement géré de Zilliz ou d’apporter votre propre compte cloud (BYOC). Pour les organisations qui gèrent des données sensibles, Zilliz Cloud offre des contrôles de sécurité tels que le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence afin que vous puissiez trouver un équilibre entre des mises à jour rapides et une forte cohérence des données selon vos besoins.
La gestion des coûts est un autre aspect important de Zilliz Cloud. La plateforme utilise un stockage hiérarchisé pour déplacer automatiquement les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses, afin que vous puissiez réduire les coûts sans affecter les performances. Vous pouvez également choisir des ressources de calcul adaptées à votre charge de travail - par exemple, utiliser des instances plus puissantes pour les tâches de traitement lourdes et des instances plus légères pour les requêtes simples. Cette flexibilité vous aide à optimiser vos dépenses tout en maintenant de bonnes performances.
Pour les applications d’IA qui doivent rechercher ensemble différents types de données, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez effectuer une recherche sur des embeddings de texte, des vecteurs d’image et d’autres types de données dans une seule requête. La plateforme prend également en charge diverses métriques de similarité comme Cosine, Euclidean et Inner Product, ce qui la rend adaptée à différents modèles de machine learning et cas d’utilisation. À mesure que vos données augmentent, le système peut évoluer horizontalement en ajoutant automatiquement davantage de ressources afin que vous puissiez maintenir de bonnes performances même sous une charge de travail importante.
Principales différences
Méthodologie de recherche Cassandra utilise Storage-Attached Indexes (SAI) pour la recherche vectorielle, intégrant des capacités vectorielles dans son architecture NoSQL existante. SAI fournit une indexation au niveau des colonnes pour les types de données vectorielles et prend en charge l’indexation des requêtes comme du contenu.
Zilliz Cloud utilise la technologie AutoIndex pour sélectionner automatiquement les méthodes d’indexation optimales. Il utilise des techniques IVF et basées sur les graphes pour les recherches de similarité, prenant en charge plusieurs métriques de similarité (Cosine, Euclidean, Inner Product).
Gestion des données Cassandra gère les données structurées et semi-structurées sur des nœuds distribués. Les embeddings vectoriels sont stockés aux côtés d’autres types de données, tout en maintenant la cohérence dans un environnement distribué.
Zilliz Cloud permet une recherche hybride sur différents types de données (embeddings de texte, vecteurs d’image) dans des requêtes uniques. Il offre des niveaux de cohérence flexibles pour trouver un équilibre entre la vitesse de mise à jour et l’intégrité des données.
Évolutivité et performance Cassandra distribue les données sur plusieurs serveurs sans point de défaillance unique. Son architecture SAI offre un débit d’E/S élevé pour les recherches vectorielles tout en maintenant des capacités de gestion distribuée des données.
Zilliz Cloud évolue horizontalement avec une allocation automatique des ressources. Il utilise un stockage hiérarchisé pour optimiser les performances, en déplaçant les données moins consultées vers des options de stockage moins coûteuses sans impacter la vitesse de recherche.
Gestion et coûts Cassandra nécessite une configuration et une maintenance manuelles de l’infrastructure. En tant que solution open-source, les principaux coûts sont liés à l’infrastructure et à l’exploitation.
Zilliz Cloud est entièrement géré, prenant en charge la maintenance et l’optimisation de l’infrastructure. Les coûts incluent les frais de service ainsi que l’infrastructure cloud (AWS, Azure, Google Cloud), avec des options pour utiliser leur service géré ou BYOC (Bring Your Own Cloud).
Sécurité Les deux plateformes offrent une sécurité de niveau entreprise. Cassandra fournit des fonctionnalités traditionnelles de sécurité de base de données, tandis que Zilliz Cloud inclut le chiffrement en transit et au repos, la sauvegarde et la récupération, ainsi qu’un RBAC étendu.
Quand choisir chaque solution
Choisissez Apache Cassandra lorsque vous avez besoin d’une base de données NoSQL distribuée avec recherche vectorielle et que vous utilisez déjà Cassandra dans votre stack ou que vous souhaitez un contrôle total sur votre infrastructure. Son architecture SAI convient aux grandes entreprises qui gèrent d’énormes volumes de données structurées sur plusieurs nœuds et souhaitent ajouter des capacités d’IA tout en conservant leur configuration de base de données existante.
Choisissez Zilliz Cloud lorsque vous souhaitez un service de base de données vectorielle entièrement géré avec une charge opérationnelle minimale. Il convient aux équipes qui ont besoin d’un déploiement rapide de la recherche vectorielle, d’une optimisation automatique des performances et d’une mise à l’échelle flexible auprès des principaux fournisseurs cloud, en particulier si vous créez de nouvelles applications d’IA sans contraintes de base de données existantes.
Résumé
Cassandra convient aux données distribuées avec recherche vectorielle intégrée via SAI, une forte évolutivité et une tolérance aux pannes pour les entreprises qui souhaitent un contrôle total. Zilliz Cloud convient au service géré, à l’optimisation automatique et à la recherche hybride. Choisissez en fonction de votre préférence d’infrastructure (autogérée vs entièrement gérée), de votre stack technologique existante, de l’expertise de votre équipe et des exigences spécifiques en matière de recherche vectorielle et de mise à l’échelle.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu d’Apache Cassandra et de Zilliz Cloud, mais pour les évaluer, vous devez le faire en fonction de votre cas d’utilisation. Un outil qui peut vous y aider est VectorDBBench, un outil de benchmarking open-source pour la comparaison de bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et modèles de requêtes sera essentiel pour prendre une décision entre ces deux approches puissantes mais différentes 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 destiné aux utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données hautes performances, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer différents systèmes de bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données et de trouver celui qui correspond à leurs cas d’utilisation. Avec VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions fondées sur les performances réelles des bases de données vectorielles plutôt que sur des affirmations marketing ou des ouï-dire.
VectorDBBench est écrit en Python et publié sous la 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 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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