Apache Cassandra vs Milvus: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Apache Cassandra vs Milvus: scegliere il database vettoriale giusto per le tue esigenze
Con l’evoluzione delle tecnologie di IA, la necessità di database vettoriali è diventata sempre più critica. Questi database sono progettati per gestire embedding vettoriali, rappresentazioni numeriche di dati come testo, immagini e video. Se stai lavorando su applicazioni come motori di raccomandazione, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o RAG, disporre di un database vettoriale rapido ed efficiente può fare la differenza nelle prestazioni.
Due opzioni in questo ambito sono Apache Cassandra e Milvus. Sebbene entrambi supportino la ricerca vettoriale, sono progettati per carichi di lavoro e casi d’uso diversi. Se stai cercando di decidere quale utilizzare per il tuo progetto di IA, questo confronto analizzerà i loro punti di forza, i limiti e come si confrontano tra loro.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Apache Cassandra e Milvus, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare vettori ad alta dimensionalità, che sono rappresentazioni numeriche di dati non strutturati. Questi vettori codificano informazioni complesse, come il significato semantico del testo, le caratteristiche visive delle immagini o gli attributi dei prodotti. Abilitando ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, consentendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I database vettoriali sono adottati in molti casi d’uso, tra cui raccomandazioni di prodotti nell’e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento di anomalie nella cybersicurezza, analisi di immagini mediche e attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Esistono molti tipi di database vettoriali disponibili sul mercato, tra cui:
Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
Database tradizionali con componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Apache Cassandra è un database NoSQL tradizionale che si è evoluto per includere funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Milvus è un database vettoriale open-source, purpose-built, in grado di gestire punti vettoriali su scala di miliardi.
Panoramica di Apache Cassandra
Apache Cassandra è un database NoSQL distribuito noto per la sua elevata disponibilità, tolleranza ai guasti e scalabilità su grandi cluster. La sua architettura gli consente di gestire grandi volumi di dati strutturati e semi-strutturati in un ambiente distribuito, rendendolo popolare nei settori delle telecomunicazioni, del retail e della finanza.
Di recente, Cassandra ha aggiunto funzionalità di ricerca vettoriale tramite DataStax, una distribuzione enterprise di Cassandra. Questa nuova funzionalità consente agli utenti di gestire gli embedding vettoriali ed eseguire ricerche di similarità direttamente all’interno di Cassandra senza la necessità di un sistema di database separato per i vettori. Tuttavia, la ricerca vettoriale di Cassandra è ancora relativamente nuova e il suo punto di forza principale rimane nelle sue tradizionali capacità NoSQL.
Panoramica del database vettoriale Milvus
Milvus è un database vettoriale open-source progettato fin dall’inizio con la ricerca vettoriale e la ricerca di similarità come elementi centrali. È altamente performante e scalabile orizzontalmente su scala di miliardi e può funzionare in modo efficiente in un’ampia gamma di ambienti, dai laptop ai sistemi distribuiti su larga scala. Milvus è disponibile sia come software open-source sia come servizio cloud (Zilliz Cloud).
Milvus supporta almeno 11 metodi di indicizzazione, tra cui HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, e CAGRA, consentendogli di cercare rapidamente in grandi volumi di dati. A differenza di Cassandra, Milvus non è un database general-purpose ma uno strumento focalizzato sui dati non strutturati e sulla ricerca di similarità vettoriale, il che lo rende una soluzione più specializzata.
Milvus fa parte della LF AI & Data Foundation ed è concesso in licenza sotto Apache 2.0. Molti contributori sono esperti di high-performance computing (HPC), con esperienza nella costruzione e ottimizzazione di sistemi su larga scala. Tra i contributori chiave figurano professionisti di aziende come Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba e Microsoft.
Milvus offre tre opzioni di deployment: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
Milvus Lite è una libreria Python e una versione ultra-leggera di Milvus. È perfetta per la prototipazione rapida in Python o in ambienti notebook e per esperimenti locali su piccola scala.
Milvus Standalone è l’opzione di deployment a nodo singolo per Milvus, che utilizza un modello client-server. Puoi considerarlo l’equivalente Milvus di MySQL, mentre Milvus Lite è come SQLite.
Milvus Distributed è la modalità distribuita di Milvus, ideale per gli utenti enterprise che costruiscono sistemi di database vettoriali su larga scala o piattaforme di dati vettoriali.
Differenze chiave tra Milvus e Apache Cassandra
Metodologia di ricerca
Quando si parla di algoritmi di ricerca, i due database adottano approcci diversi.
Apache Cassandra utilizza tecniche relativamente semplici di ricerca del vicino più prossimo per i vettori, basandosi sulle sue funzionalità tradizionali di indicizzazione e interrogazione. Ciò significa che le capacità di ricerca vettoriale di Cassandra sono un’estensione della sua architettura general-purpose, rendendola utile per applicazioni che necessitano sia di gestione tradizionale dei dati sia di ricerca vettoriale in un unico sistema. Tuttavia, la sua velocità ed efficienza di ricerca potrebbero non eguagliare quelle di strumenti specializzati come Milvus.
D'altra parte, Milvus è costruito da zero per la ricerca vettoriale, utilizzando algoritmi avanzati di Approximate Nearest Neighbor (ANN) (ad es., HNSW, IVF ) per una rapida ricerca di similarità. Questi metodi sono progettati per gestire in modo efficiente grandi volumi di dati ad alta dimensionalità, rendendo Milvus una scelta migliore per casi d’uso in cui la ricerca vettoriale è centrale, come sistemi di raccomandazione su larga scala o motori di ricerca multimediali. Con il lancio delle sue ultime versioni, Milvus ha ampliato le proprie capacità di ricerca includendo la ricerca ibrida, che copre la ricerca ibrida sparsa e densa, la ricerca ibrida densa e full-text, la ricerca multimodale e il filtraggio dei metadati.
Gestione dei dati
Sebbene entrambi i database supportino la ricerca vettoriale, differiscono nel modo in cui gestiscono altri tipi di dati.
Cassandra è un database NoSQL generico che archivia vari tipi di dati, inclusi dati strutturati e semi-strutturati. Questa flessibilità lo rende ideale per ambienti in cui diversi tipi di dati devono essere gestiti in un unico luogo. Ad esempio, se la tua applicazione combina dati tradizionali come i record dei clienti con embedding vettoriali per raccomandazioni di prodotti, Cassandra può gestire entrambi in un unico sistema.
Milvus, tuttavia, è altamente specializzato e progettato principalmente per dati vettoriali. Sebbene possa archiviare alcuni metadati insieme ai vettori, non è pensato per dati relazionali o transazionali complessi. Milvus sarà la scelta più efficiente se la tua applicazione richiede la ricerca vettoriale senza la necessità di gestire molti dati tradizionali.
Scalabilità e prestazioni
Entrambi i database sono progettati per scalare, ma in modi diversi.
Cassandra eccelle nella scalabilità lineare, consentendoti di aggiungere nodi a un cluster senza influire sulle prestazioni. Questo lo rende particolarmente adatto per applicazioni che gestiscono enormi quantità di dati strutturati e semi-strutturati. Tuttavia, poiché la ricerca vettoriale è una funzionalità relativamente nuova in Cassandra, le sue prestazioni in attività di ricerca vettoriale su larga scala potrebbero non eguagliare quelle di Milvus.
Milvus è ottimizzato per la ricerca vettoriale ad alte prestazioni e scala orizzontalmente per gestire dataset di vettori su scala miliardaria. Sfrutta l'accelerazione GPU per aumentare le prestazioni, soprattutto per applicazioni che si basano sulla ricerca vettoriale in tempo reale. Questo lo rende la scelta chiara per applicazioni fortemente basate sull’AI in cui il recupero rapido di vettori simili è una priorità assoluta.
Flessibilità e personalizzazione
Se la tua applicazione richiede flessibilità nel modo in cui archivi e interroghi i dati, Cassandra potrebbe essere la scelta migliore. La sua architettura senza schema consente modelli di dati e query personalizzati, dandoti la libertà di strutturare i tuoi dati secondo necessità. Inoltre, il robusto linguaggio di query di Cassandra (CQL) offre funzionalità ricche per query complesse, rendendolo ideale per dataset diversificati.
Al contrario, Milvus è più rigido, concentrandosi esclusivamente sui dati vettoriali e sulla ricerca. Sebbene offra opzioni di personalizzazione per l’indicizzazione e gli algoritmi di ricerca, manca della versatilità necessaria per gestire tipi di dati non vettoriali o query complesse al di fuori della ricerca vettoriale. Se la tua applicazione è focalizzata esclusivamente sulla ricerca vettoriale, questa specializzazione può essere un vantaggio, poiché semplifica il sistema e ottimizza le prestazioni.
Integrazione ed ecosistema
Cassandra dispone di un ricco ecosistema, integrando molti popolari strumenti per big data, analytics e cloud. Se il tuo progetto utilizza già tecnologie come Apache Spark, Hadoop o Kafka, Cassandra può integrarsi perfettamente, rendendolo una buona scelta per ambienti che richiedono pipeline e processamento dei dati completi.
Milvus è più specializzato, ma si integra bene anche con molti strumenti di AI e machine learning, come i modelli GPT di OpenAI e i modelli di embedding, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch e Hugging Face. Per gli sviluppatori che lavorano intensamente con framework AI, questo rende Milvus una scelta interessante, poiché semplifica il processo di lavoro con embedding vettoriali e ricerca di similarità.
Facilità d’uso
Se il tuo focus è esclusivamente sulla ricerca vettoriale, Milvus ha il vantaggio in termini di facilità d’uso. La sua API è progettata per la semplicità, rendendo facile per gli sviluppatori configurare e iniziare a interrogare vettori con un sovraccarico minimo. Milvus offre anche tre opzioni di deployment pensate per esigenze diverse. Il suo servizio completamente gestito, Zilliz Cloud, offre un’esperienza di ricerca vettoriale senza problemi.
Cassandra, d’altra parte, ha una curva di apprendimento più ripida, soprattutto per chi è nuovo ai database distribuiti. Sebbene le sue funzionalità di ricerca vettoriale siano semplici, ottenere il massimo dall’architettura distribuita di Cassandra richiede competenze più approfondite nella gestione dei database.
Considerazioni sui costi
I costi possono variare significativamente a seconda delle dimensioni dei tuoi dataset e dell’infrastruttura necessaria per supportarli.
Cassandra può diventare costoso, in particolare su larga scala, quando si gestiscono grandi cluster di server. Gestire un sistema distribuito come Cassandra richiede più risorse e può aumentare i costi, soprattutto per lo storage e la potenza di calcolo. Tuttavia, se stai già usando Cassandra per altre attività—come la gestione di dati strutturati o semi-strutturati—il costo di aggiungere la ricerca vettoriale potrebbe essere più ragionevole rispetto all’adozione di un database completamente nuovo solo per i dati vettoriali.
Milvus, d’altra parte, è progettato specificamente per la ricerca vettoriale, quindi, sebbene possa richiedere molte risorse, soprattutto quando si utilizza l’accelerazione GPU per un’elaborazione più veloce, in genere offre una migliore efficienza dei costi per applicazioni che dipendono fortemente dalla ricerca vettoriale. Otterrai più prestazioni per dollaro per carichi di lavoro focalizzati sull’interrogazione di grandi insiemi di vettori. Inoltre, Milvus offre un servizio gestito tramite Zilliz Cloud, permettendoti di evitare il fastidio di gestire la tua infrastruttura. Questa opzione basata sul cloud ti offre flessibilità nello scalare secondo necessità senza preoccuparti del sovraccarico della manutenzione dei server.
Quando scegliere Milvus e Apache Cassandra
Milvus è più adatto se la tua applicazione è incentrata sull’AI e si basa su ricerche di similarità rapide e accurate su milioni o miliardi di vettori ad alta dimensionalità, come nel riconoscimento delle immagini, nelle raccomandazioni e-commerce o nelle attività NLP. Le sue ottimizzazioni delle prestazioni, la scalabilità e il focus sui dati ad alta dimensionalità lo rendono ideale per attività come motori di raccomandazione, ricerca multimediale o applicazioni basate su NLP. Milvus è anche più facile da configurare e usare per gli sviluppatori principalmente interessati ai dati vettoriali.
D’altra parte, se hai bisogno di un database general-purpose in grado di gestire sia dati strutturati sia embedding vettoriali, Cassandra potrebbe essere una scelta più adatta. È particolarmente indicato per applicazioni che combinano capacità NoSQL tradizionali con alcune funzionalità di ricerca vettoriale, soprattutto in ambienti in cui uptime e tolleranza ai guasti sono critici.
Conclusione
La scelta tra Apache Cassandra e Milvus dipende in larga misura dal tuo caso d’uso specifico e dalla complessità dei tuoi dati. Milvus eccelle nella ricerca vettoriale ed è perfetto per applicazioni fortemente basate sull’AI. Allo stesso tempo, Cassandra offre maggiore versatilità per ambienti in cui la ricerca vettoriale è un componente aggiuntivo piuttosto che il focus principale.
In definitiva, la decisione dovrebbe basarsi sulle esigenze di prestazioni della tua applicazione, sui tipi di dati e sui requisiti di scalabilità.
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VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dei dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali, anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può utilizzarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne le funzionalità e le prestazioni.
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