Zilliz Cloud vs ClickHouse : 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 ClickHouse, 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. 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 de données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits 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 spécialisées 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.
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle spécialisée. ClickHouse est une base de données open source orientée colonnes avec des capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
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, 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 plutôt que sur la gestion 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 des graphes pour accélérer la recherche de similarité dans 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 des options permettant 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 mises à jour rapides et forte cohérence des données en fonction de 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 différents types de données ensemble, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez rechercher parmi des embeddings de texte, des vecteurs d’images 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 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.
ClickHouse : aperçu et technologie de base
ClickHouse est une base de données OLAP open-source pour l’analytique en temps réel avec une prise en charge complète de SQL et un traitement rapide des requêtes. Elle est idéale pour les requêtes analytiques grâce à son pipeline de requêtes entièrement parallélisé et peut effectuer rapidement de la recherche vectorielle. Elle offre une compression élevée (personnalisable via des codecs) et peut donc stocker et interroger de grands jeux de données. L’un de ses principaux avantages est qu’elle peut gérer des jeux de données de plusieurs To sans être limitée par la mémoire, ce qui en fait un excellent outil pour les utilisateurs disposant de grands volumes de données vectorielles. Elle prend également en charge le filtrage et l’agrégation sur les métadonnées, afin que vous puissiez interroger les vecteurs et leurs métadonnées.
ClickHouse dispose d’une fonctionnalité de recherche vectorielle via SQL, où les opérations de distance vectorielle sont comme n’importe quelle autre fonction SQL. Vous pouvez donc les combiner avec le filtrage et l’agrégation traditionnels. C’est idéal pour les cas d’utilisation où vous devez interroger des données vectorielles avec des métadonnées ou d’autres informations. Elle dispose également d’indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbour (ANN) pour une correspondance plus rapide (mais approximative). Et d’une correspondance exacte via un balayage linéaire des lignes avec traitement parallèle pour la vitesse et l’efficacité.
ClickHouse est excellent pour la recherche vectorielle lorsque vous devez combiner la correspondance vectorielle avec le filtrage ou l’agrégation de métadonnées. En particulier pour de très grands jeux de données vectorielles qui doivent être traités en parallèle sur plusieurs cœurs CPU. ClickHouse est également adapté lorsque vous avez besoin de la prise en charge de SQL et que votre jeu de données vectorielles est trop grand pour tenir dans des indices uniquement en mémoire. De plus, si vous avez déjà des données associées dans ClickHouse ou si vous ne voulez pas apprendre un autre outil pour gérer des millions de vecteurs, ClickHouse peut vous faire gagner du temps et des ressources. La correspondance exacte rapide et parallélisée ainsi que la gestion de grands jeux de données sont les points forts de ClickHouse, il s’adresse donc aux utilisateurs avancés de la recherche.
ClickHouse est une plateforme polyvalente pour la recherche vectorielle, en particulier pour les grands jeux de données nécessitant un traitement parallèle et lorsque vous combinez la recherche vectorielle avec le filtrage et l’agrégation basés sur SQL. Elle n’est pas aussi performante que les bases de données vectorielles spécialisées pour les petits jeux de données limités par la mémoire ou les scénarios à QPS élevé, mais elle peut gérer des requêtes complexes incluant des métadonnées, ce qui est idéal pour les développeurs qui connaissent SQL et ont besoin d’une recherche vectorielle rapide.
Principales différences
Lors du choix d’une solution de recherche vectorielle, connaître les forces de chacune vous aide à prendre une meilleure décision. Comparons Zilliz Cloud et ClickHouse sur les aspects clés qui comptent pour la recherche vectorielle.
Méthodologie et performances de recherche
Zilliz Cloud utilise des algorithmes IVF et basés sur des graphes pour la recherche, avec AutoIndex pour choisir automatiquement la meilleure méthode d’indexation. Aucun réglage manuel des paramètres n’est requis.
ClickHouse procède différemment, avec une recherche vectorielle via des fonctions SQL. Elle offre une correspondance exacte grâce à des balayages linéaires parallèles et des indices expérimentaux Approximate Nearest Neighbor (ANN). Elle excelle dans le traitement parallèle sur les cœurs CPU, elle est donc adaptée à la correspondance exacte.
Gestion et traitement des données
Zilliz Cloud est conçu pour les embeddings vectoriels et prend en charge la recherche hybride sur différents types de données, embeddings de texte et vecteurs d’images. Plusieurs métriques de similarité (Cosine, Euclidean, Inner Product) pour différents modèles de machine learning.
ClickHouse est excellent pour combiner la recherche vectorielle avec le SQL traditionnel. Il gère les données vectorielles avec les métadonnées, ce qui vous permet d’interroger la similarité vectorielle avec le filtrage et l’agrégation SQL standard. Utile lorsque vous devez travailler à la fois avec des données vectorielles et non vectorielles dans la même requête.
Stratégies de scalabilité
Zilliz Cloud s’adapte automatiquement horizontalement, ajoute des ressources selon les besoins pour maintenir les performances sous de lourdes charges. Stockage hiérarchisé, déplace automatiquement les données moins consultées vers un stockage moins coûteux.
ClickHouse est conçu pour gérer des jeux de données de plusieurs To grâce au traitement parallèle. Il n’est pas limité par la mémoire, donc adapté aux grands jeux de données vectorielles qui dépassent la RAM disponible. Il utilise une forte compression (avec des codecs personnalisés) pour gérer de grands jeux de données.
Facilité d’utilisation et de gestion
Zilliz Cloud est un service entièrement géré sur les principaux fournisseurs cloud (AWS, Azure, Google Cloud). Il gère l’infrastructure pour vous, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA, et non sur l’administration de bases de données.
ClickHouse est plus familier pour les équipes ayant une expertise SQL puisqu’il utilise la syntaxe SQL standard pour les opérations vectorielles. Mais il nécessite une gestion plus manuelle que le service géré de Zilliz Cloud.
Coût et optimisation des ressources
Zilliz Cloud vous permet d’allouer les ressources selon les besoins, en adaptant le calcul à la charge de travail. Le stockage hiérarchisé automatisé aide à optimiser les coûts pour les données moins consultées.
Les avantages de coût de ClickHouse viennent de sa compression et de sa capacité à gérer de grands jeux de données sans que toutes les données soient en mémoire. Mais vous devrez gérer vous-même l’infrastructure et l’optimisation.
Quand utiliser Zilliz Cloud
Utilisez Zilliz Cloud lorsque vous avez besoin d’une base de données vectorielle dédiée avec gestion automatique et optimisation automatique. C’est le meilleur choix pour les scénarios où vous avez besoin d’une recherche de similarité vectorielle pure sur de grands jeux de données, en particulier pour les applications d’IA et de ML qui travaillent avec des embeddings. La mise à l’échelle automatique, la recherche hybride et les modèles de service géré en font une solution parfaite pour les équipes qui veulent se concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA sans gérer l’infrastructure. C’est excellent pour les organisations qui ont besoin de fonctionnalités d’entreprise comme le déploiement multi-cloud, des contrôles de sécurité solides et l’optimisation automatique des performances.
Quand utiliser ClickHouse
Utilisez ClickHouse lorsque vous devez combiner la recherche vectorielle avec des opérations SQL complexes et l’analyse de métadonnées. C’est mieux pour les organisations qui utilisent déjà beaucoup SQL et doivent intégrer la recherche vectorielle dans des workflows analytiques existants. La force de la plateforme en matière de traitement parallèle et sa capacité à gérer des jeux de données de plusieurs To sans contraintes de mémoire la rendent parfaite pour les requêtes analytiques à grande échelle qui combinent similarité vectorielle avec filtrage et agrégation de données traditionnels. C’est excellent lorsque vous devez effectuer une recherche vectorielle dans le cadre d’une analyse de données plus large ou lorsque vos données vectorielles sont trop volumineuses pour des index uniquement en mémoire.
Conclusion
Votre choix entre Zilliz Cloud et ClickHouse dépend de vos exigences techniques et des capacités de votre organisation. Zilliz Cloud est un service spécialisé de base de données vectorielle gérée avec optimisation automatique et fonctionnalités d’entreprise, parfait pour les applications de recherche vectorielle pure. ClickHouse est une base de données analytique polyvalente avec recherche vectorielle, qui excelle dans les scénarios où vous combinez des opérations vectorielles avec une analyse basée sur SQL. Tenez compte de l’expertise de votre équipe, de votre infrastructure existante, du volume de données, des schémas de requêtes et de vos préférences de gestion au moment de prendre votre décision, car les deux ont des approches solides mais différentes de la recherche vectorielle.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et de ClickHouse, 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 des bases de données vectorielles. Au final, un benchmarking approfondi avec vos propres jeux de données et schémas 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 haute performance, en particulier de 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 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 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 jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide 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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