Zilliz Cloud vs MyScale : 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 MyScale, 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 les problèmes tels que 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 modules complémentaires de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle spécialement conçue. MyScale est une base de données construite sur ClickHouse qui combine la recherche vectorielle et l’analytique SQL avec des capacités de recherche vectorielle sous forme de module complémentaire. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Zilliz Cloud : vue d’ensemble 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 choisit la meilleure méthode d’indexation pour vos données et votre cas d’utilisation. Ainsi, vous n’avez pas à passer du temps à ajuster les 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 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 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 simultanément différents types de données, Zilliz Cloud prend en charge la recherche hybride. Vous pouvez rechercher dans les embeddings de texte, les 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 élevée.
Qu’est-ce que MyScale ? Présentation et technologie de base
MyScale est une base de données cloud construite sur la base de la base de données open source ClickHouse, conçue pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique. Elle peut gérer des données structurées et vectorielles, ainsi que l’analyse en temps réel et l’apprentissage automatique. MyScale se concentre sur les séries temporelles, la recherche vectorielle et la recherche en texte intégral, ce qui la rend adaptée au traitement en temps réel et aux informations pilotées par l’IA. En utilisant l’architecture ClickHouse, MyScale offre des performances élevées et une grande évolutivité pour l’IA.
L’une des fonctionnalités clés de MyScale est la prise en charge native de SQL, qui simplifie les requêtes pilotées par l’IA en intégrant la recherche vectorielle, la recherche en texte intégral et les requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. Cela réduit le besoin de plusieurs outils et rend la solution évolutive pour l’IA. MyScale prend en charge et gère le traitement analytique des données structurées et vectorisées sur une seule plateforme en utilisant une architecture de base de données OLAP pour opérer sur des données vectorisées. Les développeurs peuvent interagir avec MyScale en utilisant SQL, ce qui la rend accessible à tous les programmeurs familiers avec les bases de données relationnelles.
MyScale dispose de plusieurs types d’index vectoriels et de métriques de similarité pour prendre en charge différents cas d’utilisation. Il prend en charge des métriques de distance courantes comme la distance euclidienne (L2), le produit scalaire (IP) et la similarité cosinus. La base de données possède plusieurs algorithmes d’indexation : MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, chacun avec son propre ensemble de paramètres à ajuster. Le moteur vectoriel propriétaire MSTG de MyScale utilise des SSD NVMe pour augmenter la densité des données, ce qui lui permet de surpasser les bases de données vectorielles spécialisées en termes de performances et de coûts.
En combinant les fonctionnalités d’une base de données SQL, d’une base de données vectorielle et d’un moteur de recherche en texte intégral dans un seul système, MyScale réduit les coûts d’infrastructure et de maintenance. Cette unification permet des requêtes et analyses conjointes des données, ainsi qu’une base de données unique pour les applications d’IA. MyScale dispose également de MyScale Telemetry pour une observabilité complète des systèmes LLM, afin que vous puissiez surveiller et déboguer efficacement. À mesure que les données deviennent plus complexes, MyScale est une solution pérenne qui peut gérer de nouvelles modalités de données et des tailles de bases de données accrues tout en maintenant les performances de calcul et l’intégration entre différents types de données.
Principales différences
Lorsqu’il s’agit de bases de données vectorielles pour les applications d’IA, Zilliz Cloud et MyScale représentent deux approches différentes de la recherche vectorielle. Chaque plateforme repose sur une base différente - Zilliz Cloud est construite sur le moteur open-source Milvus, tandis que MyScale est construite sur l’architecture ClickHouse. Cette différence fondamentale affecte la manière dont chaque plateforme traite les données et la recherche.
Zilliz Cloud se concentre sur les opérations vectorielles spécialisées avec des optimisations intégrées. AutoIndex supprime la complexité du choix et du réglage des types d’index en sélectionnant automatiquement celui qui convient à vos données et à votre cas d’utilisation. Les méthodes IVF et basées sur des graphes pour la recherche de similarité prennent en charge des métriques standard comme la similarité cosinus, la distance euclidienne et le produit scalaire.
MyScale adopte une approche différente en intégrant SQL, la recherche vectorielle et la recherche plein texte dans un seul système. Cette plateforme unifiée permet aux développeurs d’utiliser la syntaxe SQL à la fois pour les requêtes traditionnelles et les opérations vectorielles. MyScale propose plusieurs options d’indexation, notamment leur moteur vectoriel propriétaire MSTG qui utilise des SSD NVMe pour une densité de données plus élevée. D’autres options incluent ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ et HNSW, afin que les développeurs disposent de la flexibilité nécessaire pour optimiser leur recherche.
En matière de gestion des données, chaque plateforme a ses avantages. Zilliz Cloud est performant pour les opérations vectorielles pures et prend en charge la recherche hybride entre différents types de données. Vous pouvez rechercher des embeddings de texte et des vecteurs d’images dans une seule requête. La plateforme gère automatiquement la mise à l’échelle horizontale et propose des options de déploiement sur AWS, Azure ou Google Cloud, avec le choix entre des services entièrement gérés ou l’utilisation de votre propre compte cloud.
L’approche unifiée de MyScale pour les données structurées et vectorielles est unique. En utilisant la syntaxe SQL, les développeurs peuvent combiner de manière fluide des requêtes traditionnelles avec des opérations vectorielles. Cela est particulièrement utile pour les applications qui nécessitent à la fois des capacités analytiques et une recherche vectorielle. La base ClickHouse offre une prise en charge solide du traitement en temps réel et de l’analytique.
Les fonctionnalités de gestion des coûts diffèrent entre les plateformes. Zilliz Cloud utilise un stockage par niveaux, déplaçant automatiquement les données moins consultées vers un stockage moins coûteux. Les utilisateurs peuvent également choisir des ressources de calcul adaptées à leur charge de travail, utiliser des instances plus puissantes pour les traitements lourds et des instances plus légères pour les requêtes simples. MyScale aborde l’efficacité des coûts par la consolidation de l’infrastructure, réduisant les coûts en combinant plusieurs fonctionnalités de base de données dans un seul système. Leur moteur vectoriel MSTG contribue également à optimiser les coûts de stockage.
Les deux plateformes disposent de fonctionnalités de sécurité complètes. Zilliz Cloud fournit le chiffrement, la gestion des accès et des outils de conformité, avec différents niveaux de cohérence pour équilibrer la vitesse de mise à jour et la cohérence des données. MyScale propose des fonctionnalités standard de sécurité de base de données et MyScale Telemetry pour la surveillance du système.
Quand choisir chacune
Zilliz Cloud convient lorsque vous avez besoin d’une recherche vectorielle pure avec une surcharge de configuration minimale. C’est le choix à privilégier pour les entreprises qui créent des systèmes de recommandation, de recherche de similarité d’images ou des applications d’IA à grande échelle nécessitant une optimisation automatique des performances. Il est idéal pour les équipes qui veulent se concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA sans gérer une infrastructure complexe, en particulier lorsqu’elles travaillent avec plusieurs types de vecteurs ou une recherche hybride entre différentes modalités de données.
MyScale convient lorsque votre application doit combiner des opérations SQL avec une recherche vectorielle. C’est le choix à privilégier pour les entreprises qui traitent des données de séries temporelles avec des opérations vectorielles, ont besoin d’analytique en temps réel ou souhaitent disposer d’un seul système pour les données structurées et vectorielles. Il est idéal pour les équipes ayant une expertise SQL qui créent des applications nécessitant des requêtes complexes combinant des opérations de base de données traditionnelles avec une recherche de similarité vectorielle.
Conclusion
Le choix entre Zilliz Cloud et MyScale repose entièrement sur différentes approches de la recherche vectorielle. Zilliz Cloud est excellent pour les opérations vectorielles spécialisées, l’optimisation automatique et l’infrastructure gérée, pour les équipes qui veulent une solution dédiée de recherche vectorielle. MyScale est excellent pour son approche unifiée, combinant SQL avec des opérations vectorielles, pour les applications qui ont besoin à la fois de fonctionnalités de base de données traditionnelles et de recherche vectorielle. Votre décision doit être fondée sur vos exigences : tenez compte de vos types de données (vecteurs purs vs données mixtes), de vos modèles de requêtes (recherche vectorielle spécialisée vs opérations combinées SQL et vectorielles), de l’expertise de votre équipe (gestion de l’infrastructure vs développement SQL) et de vos besoins de mise à l’échelle (optimisation automatique vs manuelle). Le bon choix dépend de ces facteurs et de la manière dont ils correspondent aux objectifs de votre application et aux capacités de votre équipe.
Lisez ceci pour obtenir un aperçu de Zilliz Cloud et de MyScale, 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 VectorDBBench open source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
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 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 (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 publié 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 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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