Zilliz Cloud vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos applications d’IA
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Zilliz Cloud et Aerospike, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécialement 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, comme le sens 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 cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent 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 extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle spécialement conçue. Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive avec des capacités de recherche vectorielle en tant qu’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Zilliz Cloud : aperçu et technologie principale
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, gérant et 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 IVF (Inverted File) et des techniques basées sur des graphes pour accélérer la recherche de similarité sur de grands ensembles de données.
La plateforme offre des 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 traitent des données sensibles, Zilliz Cloud dispose de 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 qui correspondent 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 différents types de données ensemble, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez effectuer des recherches dans 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, elle convient donc à différents modèles d’apprentissage automatique 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.
Aerospike : Présentation et technologie de base
Aerospike est une base de données NoSQL pour les applications en temps réel à hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, elle convient donc aux cas d’utilisation de bases de données vectorielles. La fonctionnalité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit avoir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, afin de pouvoir rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’affecter les enregistrements upserted à un ensemble spécifique afin que vous puissiez les surveiller et agir sur eux.
AVS dispose d’une façon unique de construire l’index, elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour d’enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, ce qui utilise tous les cœurs CPU du cluster AVS et est évolutif. 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, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle single instruction, multiple data.
AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion pour « pré-hydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptées comme des demandes de requête, mais apparaissent comme des lectures au niveau de la couche de stockage. De cette manière, le cache est rempli avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche de similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles à haute dimension.
Différences clés
La recherche vectorielle est devenue une technologie fondamentale pour les systèmes de recommandation, la recherche sémantique et l’analytique alimentée par l’IA. Choisir le bon outil pour vos besoins en base de données vectorielle nécessite de comprendre comment différentes plateformes gèrent l’indexation vectorielle, la gestion des données et l’évolutivité opérationnelle. Voici une comparaison de Zilliz Cloud et d’Aerospike Vector Search (AVS) pour vous aider à décider.
Méthodologie de recherche
Zilliz Cloud : Zilliz Cloud est construit sur le moteur Milvus, qui utilise plusieurs méthodes d’indexation comme IVF (Inverted File System) et des méthodes basées sur des graphes. Sa fonctionnalité AutoIndex sélectionne automatiquement la meilleure méthode d’indexation pour vos données, afin que vous n’ayez pas à l’ajuster manuellement. Cela rend Zilliz adapté à divers cas d’utilisation d’apprentissage automatique et d’IA.
Aerospike : La recherche vectorielle d’Aerospike est alimentée par l’indexation Hierarchical Navigable Small World (HNSW), connue pour ses performances dans la recherche de similarité en haute dimension. Mais AVS est encore en preview et ne prend en charge que HNSW, sans sélection automatique d’index. Les développeurs doivent configurer et gérer manuellement les paramètres d’index.
Données
Zilliz Cloud : Zilliz est excellent avec les données multimodales. Il prend en charge la recherche hybride, vous pouvez interroger des vecteurs de texte, d’image et numériques en une seule opération. Le système prend également en charge différents niveaux de cohérence afin que vous puissiez équilibrer mises à jour rapides et forte cohérence des données selon vos besoins.
Aerospike : Aerospike prend bien en charge les données structurées et semi-structurées, puisqu’il s’agit d’une base de données NoSQL. Mais la recherche vectorielle dans Aerospike est plus rigide, elle est conçue pour un workflow structuré où chaque enregistrement possède des champs vectoriels prédéfinis. La recherche hybride n’est pas mentionnée.
Scalabilité et performances
Zilliz Cloud : Zilliz offre une scalabilité horizontale, vous pouvez évoluer à mesure que vos données augmentent. Son architecture distribuée garantit des performances constantes sous forte charge. Le stockage hiérarchisé optimise davantage les performances en déplaçant les données moins fréquemment consultées vers des niveaux de stockage moins coûteux.
Aerospike : L’indexation concurrente d’Aerospike est conçue pour la scalabilité. Les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone et distribués entre les nœuds, en utilisant tous les cœurs CPU du cluster. Mais la scalabilité dépend fortement de la mémoire système et de la configuration du stockage, ce qui peut ajouter de la complexité lors du passage à l’échelle.
Flexibilité et personnalisation
Zilliz Cloud : La plateforme offre de la flexibilité dans la modélisation des données et prend en charge plusieurs métriques de similarité comme le cosinus, la distance euclidienne et le produit interne. Cela rend Zilliz adapté à divers cas d’utilisation d’IA et de machine learning sans beaucoup de personnalisation.
Aerospike : Aerospike prend en charge plusieurs vecteurs par enregistrement et des stratégies d’indexation pour différents chemins de requête. Bien que cela soit utile, cela nécessite une configuration manuelle et ne dispose pas des fonctionnalités d’auto-réglage de Zilliz.
Intégration et écosystème
Zilliz Cloud : Zilliz s’appuie sur les principaux fournisseurs de cloud comme AWS, Azure et Google Cloud. Les développeurs peuvent choisir entre des services entièrement gérés ou un modèle BYOC (Bring Your Own Cloud). Il s’intègre également bien aux frameworks d’IA, ce qui le rend adapté aux workflows de machine learning de bout en bout.
Aerospike : Aerospike fait partie d’un écosystème NoSQL plus large, c’est donc un bon choix pour les applications qui combinent l’analytique en temps réel avec les capacités de base de données traditionnelles. Mais sa recherche vectorielle est relativement autonome et encore en preview.
Facilité d’utilisation
Zilliz Cloud : Zilliz facilite la configuration grâce à des services gérés et des fonctionnalités comme AutoIndex. Les développeurs peuvent se concentrer sur la création d’applications sans se soucier de l’infrastructure ni du réglage des paramètres. La documentation est complète et la plateforme est facile à utiliser.
Aerospike : La courbe d’apprentissage abrupte d’Aerospike est due à sa complexité technique et à sa configuration manuelle. La mise en place et l’optimisation d’AVS nécessitent une compréhension approfondie de l’architecture du système, en particulier pour les workflows de données vectorielles.
Coût
Zilliz Cloud : Zilliz dispose de fonctionnalités de réduction des coûts comme le stockage hiérarchisé et le calcul spécifique à la charge de travail. Ces fonctionnalités vous permettent d’optimiser les coûts en fonction de vos schémas d’utilisation.
Aerospike : Aerospike ne dispose pas d’une gestion détaillée des coûts pour AVS. Le coût est probablement lié à une configuration gourmande en ressources comme la mémoire et le stockage, qui augmentera à mesure que vous évoluez.
Fonctionnalités de sécurité
Zilliz Cloud : Zilliz dispose de fonctionnalités de sécurité robustes comme le chiffrement, la gestion des accès et la conformité aux normes d’entreprise. Cela en fait un bon choix pour les organisations qui traitent des données sensibles.
Aerospike : Aerospike dispose du chiffrement et de l’authentification, mais manque de documentation détaillée sur les fonctionnalités de sécurité avancées pour AVS. Cela pourrait constituer une limitation pour les entreprises ayant des exigences de sécurité élevées.
Quand utiliser Zilliz Cloud
Zilliz Cloud est destiné aux applications qui disposent de données distribuées à grande échelle et dont la recherche vectorielle est une fonctionnalité centrale. Il excelle dans les workflows d’IA et de machine learning qui nécessitent une gestion efficace des embeddings vectoriels, une recherche hybride sur des données multimodales et une grande scalabilité. L’indexation automatique, la recherche hybride et la prise en charge de plusieurs métriques de similarité en font un bon choix pour les moteurs de recommandation, la recherche sémantique et l’analytique en temps réel. Et les services managés ainsi que la facilité d’utilisation conviennent aux équipes qui accordent de l’importance à un déploiement rapide et à une faible charge opérationnelle.
Quand utiliser Aerospike
Aerospike est destiné aux organisations qui utilisent déjà ses capacités NoSQL et qui ont besoin de la recherche vectorielle comme complément. Les applications qui nécessitent un traitement transactionnel en temps réel avec une recherche de similarité vectorielle bénéficieront de l’indexation d’Aerospike et de son architecture à faible latence. Il est pertinent lorsque la recherche vectorielle peut être combinée à des opérations sur des données structurées, comme la gestion des stocks ou les transactions financières. Mais sa recherche vectorielle en phase de préversion nécessite une compréhension plus approfondie de son architecture et de sa configuration, elle est donc plus adaptée aux équipes techniques.
Conclusion
Zilliz Cloud et Aerospike ont tous deux leurs propres forces. Zilliz Cloud est destiné aux développeurs qui veulent une recherche vectorielle facile à utiliser, scalable et riche en fonctionnalités pour les applications d’IA. Aerospike est destiné aux environnements où la recherche vectorielle complète des systèmes transactionnels en temps réel robustes. Choisissez entre les deux en fonction de vos types de données, de la scalabilité, de l’intégration et de la complexité opérationnelle. En fin de compte, cela dépend de si vous voulez un outil de recherche vectorielle mature ou une base de données dotée de capacités vectorielles émergentes.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et d’Aerospike, 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. En fin de compte, 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 l’outil open-source VectorDBBench 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 haute performance, 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 managé) 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 basées 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 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 coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
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