Apache Cassandra vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue applicazioni di IA
Introduzione
Con la continua crescita dell’IA e del machine learning, gestire e cercare in modo efficiente grandi dataset è diventato un requisito fondamentale. Con applicazioni basate sull’IA come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la ricerca di immagini ormai diffuse, la ricerca vettoriale e i database vettoriali sono emersi come una tecnologia chiave.
Questo articolo confronta due database popolari: Apache Cassandra e MyScale. Entrambi offrono funzionalità di ricerca vettoriale, ma hanno punti di forza diversi. L’obiettivo è aiutarti a decidere quale sia più adatto alle tue esigenze specifiche.
Che cos’è un database vettoriale?
Prima di confrontare Apache Cassandra e MyScale, è importante comprendere i database vettoriali e il loro ruolo nelle applicazioni basate sull’IA.
Un database vettoriale è progettato per archiviare e recuperare embedding vettoriali ad alta dimensionalità: rappresentazioni numeriche di dati non strutturati come testo, immagini o video. Questi vettori sono spesso generati utilizzando modelli di deep learning come text-embedding-3-large di OpenAI per catturare il significato semantico di dati complessi.
Invece di cercare corrispondenze esatte, i database vettoriali consentono ricerche vettoriali per similarità, aiutando sistemi come i motori di raccomandazione a suggerire prodotti o contenuti simili a ciò per cui un utente ha mostrato interesse. Utilizzano algoritmi come la similarità coseno o la distanza euclidea per misurare quanto due vettori siano vicini in uno spazio ad alta dimensionalità, rendendoli essenziali per attività di IA come raccomandazioni di prodotti, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), rilevamento di anomalie e analisi delle immagini.
I database vettoriali svolgono inoltre un ruolo cruciale nella Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica che migliora le prestazioni dei large language models (LLMs) fornendo conoscenza esterna per ridurre problemi come le allucinazioni dell’IA.
Sul mercato sono disponibili molti tipi di database vettoriali, tra cui:
- Database vettoriali purpose-built come Milvus, Zilliz Cloud (Milvus completamente gestito)
- Librerie di ricerca vettoriale come Faiss e Annoy.
- Database vettoriali leggeri come Chroma e Milvus Lite.
- Database tradizionali con add-on per la ricerca vettoriale capaci di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Sia Apache Cassandra sia MyScale sono database tradizionali che si sono evoluti per includere funzionalità di ricerca vettoriale come add-on.
Panoramica di Apache Cassandra
Apache Cassandra è un database open-source, NoSQL e distribuito originariamente progettato per gestire grandi quantità di dati strutturati su molti server. Offre una forte scalabilità orizzontale ed è tollerante ai guasti per progettazione. Questo lo rende una scelta privilegiata per le aziende che devono gestire grandi dataset su sistemi distribuiti, garantendo alta disponibilità e resilienza.
Le funzionalità principali di Cassandra includono la capacità di replicare automaticamente i dati su più data center, rendendolo affidabile anche in caso di guasti dei server. È inoltre noto per la sua architettura ottimizzata per la scrittura, che consente un’ingestione dei dati ad alta velocità, utile in ambienti con aggiornamenti costanti dei dati.
Sebbene Cassandra sia tradizionalmente più focalizzato sui dati strutturati, è stato adattato per supportare tipi di dati semi-strutturati e non strutturati. La funzionalità di ricerca vettoriale non fa parte del suo design originale, ma può essere aggiunta tramite estensioni o strumenti di terze parti come DataStax. Ciò richiede uno sforzo aggiuntivo per configurare l’ambiente per gli embedding vettoriali e le ricerche di similarità.
Panoramica di MyScale
MyScale è una soluzione di database più recente basata sul database open-source ClickHouse e progettata per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire sia dati strutturati sia dati vettoriali e supportare analisi in tempo reale e carichi di lavoro di machine learning. Si concentra fortemente su dati time-series, ricerca vettoriale e ricerca full-text, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale e insight basati sull’AI.
Con il supporto SQL nativo, MyScale semplifica le query complesse basate sull’AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full-text e query SQL tradizionali in un sistema unificato. Questo riduce la necessità di più strumenti e garantisce scalabilità per le applicazioni AI.
Differenze principali tra Apache Cassandra e MyScale
Sebbene entrambe le tecnologie possano eseguire la ricerca vettoriale, la affrontano da prospettive molto diverse. Analizziamo le principali differenze.
Metodologia di ricerca
Apache Cassandra si affida a soluzioni di terze parti o estensioni sviluppate su misura per le sue capacità di ricerca vettoriale. Queste soluzioni integrano strumenti di elaborazione vettoriale, ma non sono incluse nel database stesso.
D’altra parte, MyScale ha il supporto integrato per la ricerca vettoriale, inclushe varie metriche di distanza come la similarità del coseno e la distanza euclidea. Questa integrazione nativa rende MyScale più semplice da usare per carichi di lavoro fortemente orientati all’AI che necessitano di capacità di ricerca vettoriale fin dall’inizio.
Gestione dei dati
Cassandra è stato costruito pensando a dati strutturati e semi-strutturati, anche se può gestire dati non strutturati con alcuni adattamenti. Il suo modello dati è flessibile, ma richiede un’attenta pianificazione, soprattutto quando si lavora con dati non strutturati o embedding vettoriali.
Al contrario, MyScale è progettato per gestire dati strutturati e non strutturati in modo fluido, rendendolo più flessibile negli scenari basati sull’AI. La sua attenzione ai dati vettoriali e time-series rende più facile implementare analisi in tempo reale e carichi di lavoro AI senza un’ampia personalizzazione.
Scalabilità e prestazioni
Uno dei principali punti di forza di Cassandra è la sua capacità di scalare orizzontalmente. Può gestire enormi dataset distribuendo i dati su più nodi, e le sue prestazioni migliorano man mano che si aggiungono più nodi. Questa scalabilità è ideale per ambienti con un’elevata intensità di scrittura, come sistemi di logging o piattaforme di social media.
MyScale, pur essendo anch’esso scalabile, è ottimizzato per l’elaborazione in tempo reale a bassa latenza. Offre prestazioni particolarmente buone in ambienti con un’elevata intensità di lettura che richiedono ricerche rapide, come motori di raccomandazione o sistemi di rilevamento delle anomalie. Mentre Cassandra eccelle nei sistemi distribuiti su larga scala, MyScale offre prestazioni migliori per carichi di lavoro in tempo reale basati sull’AI.
Flessibilità e personalizzazione
Cassandra offre un modello dati altamente flessibile, ma le sue capacità di ricerca vettoriale spesso richiedono implementazioni personalizzate o strumenti esterni. Questo può essere un vantaggio per gli sviluppatori che desiderano il pieno controllo sull’elaborazione dei dati, ma aggiunge anche complessità.
Al contrario, MyScale offre una maggiore flessibilità integrata per attività di AI e ricerca vettoriale. Puoi personalizzare facilmente gli algoritmi di ricerca, le metriche di distanza e i modelli dati per adattarli alle tue esigenze specifiche senza richiedere ampie integrazioni di terze parti.
Integrazione ed ecosistema
Cassandra si integra bene con molti strumenti, inclusi Apache Spark e Hadoop, rendendolo adatto per applicazioni big data. Tuttavia, le sue capacità di ricerca vettoriale non sono integrate nativamente, quindi probabilmente avrai bisogno di strumenti aggiuntivi per carichi di lavoro basati sull’AI.
MyScale, d'altra parte, è progettato per un'integrazione fluida con framework di AI e machine learning. Supporta pipeline di dati moderne e strumenti di AI pronti all'uso, rendendo più semplice sviluppare e distribuire applicazioni basate sull'AI senza dover far lavorare insieme più sistemi.
Facilità d'uso
Cassandra ha una curva di apprendimento più ripida, soprattutto quando si tratta di implementare funzionalità di ricerca vettoriale. La sua architettura distribuita richiede una configurazione e una gestione significative, e la gestione di grandi dataset con query complesse può richiedere una maggiore ottimizzazione manuale.
MyScale, al contrario, è progettato per essere facile da usare. La sua funzionalità nativa di ricerca vettoriale rende più semplice iniziare, e la sua attenzione ai casi d'uso basati sull'AI riduce la complessità tipicamente associata alla configurazione di pipeline di machine learning.
Considerazioni sui costi
Sia Cassandra sia MyScale offrono versioni open-source, ma i loro profili di costo possono differire significativamente in base al tuo caso d'uso. Cassandra è nota per la sua capacità di funzionare su hardware commodity, il che può mantenere bassi i costi dell'infrastruttura, soprattutto quando si scala orizzontalmente. Tuttavia, l'aggiunta di funzionalità di ricerca vettoriale tramite strumenti o plugin di terze parti potrebbe aumentare i costi. Anche i servizi Cassandra gestiti, come quelli offerti da DataSta*, possono aggiungere spese operative.
MyScale, pur essendo open-source, offre anche servizi gestiti per le imprese che necessitano di alta disponibilità e prestazioni. I carichi di lavoro in tempo reale con elevate esigenze di ricerca vettoriale possono comportare costi operativi più alti, in particolare se le prestazioni a bassa latenza sono una priorità.
Funzionalità di sicurezza
Cassandra offre funzionalità di sicurezza complete, tra cui crittografia, controllo degli accessi basato sui ruoli e audit. Queste sono fondamentali per le imprese che trattano dati sensibili.
MyScale fornisce anche solide funzionalità di sicurezza, concentrandosi su crittografia e controllo degli accessi per proteggere le ricerche basate sull'AI e i dati vettoriali. La scelta tra le due può dipendere dalle tue specifiche esigenze di sicurezza, ma entrambe le piattaforme offrono solide funzionalità di base per mantenere i tuoi dati al sicuro.
Quando scegliere Apache Cassandra
Apache Cassandra eccelle negli ambienti in cui scalabilità e alta disponibilità sono fondamentali. Cassandra è una scelta eccellente se la tua applicazione prevede la gestione di dataset enormi su più data center e hai bisogno di tolleranza ai guasti. È ideale per settori come le telecomunicazioni o i servizi finanziari, dove i dati devono essere costantemente disponibili anche in caso di guasti dei nodi.
Tuttavia, se la ricerca vettoriale non è un requisito centrale per la tua applicazione ma piuttosto una funzionalità aggiuntiva, la solida architettura distribuita di Cassandra potrebbe essere la scelta migliore. Ad esempio, se stai costruendo un sistema su larga scala per gestire i dati dei clienti e prevedi di integrare raccomandazioni basate sull'AI solo in un secondo momento, Cassandra offre l'affidabilità e la scalabilità di cui hai bisogno.
Quando scegliere MyScale
MyScale è la scelta migliore per applicazioni basate sull'AI che fanno ampio affidamento sulla ricerca vettoriale e sull'elaborazione dei dati in tempo reale. Se la tua applicazione deve elaborare rapidamente grandi quantità di dati vettoriali, che si tratti di raccomandazioni di prodotti, motori di ricerca basati su NLP o riconoscimento delle immagini, il supporto nativo di MyScale per la ricerca vettoriale semplificherà lo sviluppo. I suoi strumenti e algoritmi integrati sono progettati per carichi di lavoro AI moderni, rendendolo una soluzione ideale per i team concentrati sulla creazione di sistemi intelligenti e in tempo reale.
Applicazioni come piattaforme di e-commerce o servizi di streaming, che devono fornire contenuti personalizzati istantaneamente, trarranno vantaggio dalle prestazioni a bassa latenza di MyScale e dalla facile integrazione con framework di AI.
Quando scegliere un database vettoriale specializzato?
Sebbene sia Apache Cassandra sia MyScale offrano funzionalità di ricerca vettoriale, non sono ottimizzati per attività di ricerca vettoriale su larga scala e ad alte prestazioni.
Se la tua applicazione si basa su ricerche di similarità rapide e accurate su milioni o miliardi di vettori ad alta dimensionalità, come il riconoscimento di immagini, le raccomandazioni e-commerce o attività NLP, database vettoriali specializzati come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) sono più adatti. Questi database sono progettati per gestire dati vettoriali su larga scala, utilizzando algoritmi avanzati di Approximate Nearest Neighbor (ANN) (ad es., HNSW, IVF ) e offrendo funzionalità avanzate come la ricerca ibrida (inclusa la ricerca ibrida sparsa e densa, la ricerca multimodale, la ricerca vettoriale con filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida densa e full-text), l’ingestione in tempo reale e la scalabilità distribuita per prestazioni elevate in ambienti dinamici.
D’altra parte, sistemi general-purpose come Apache Cassandra e TiDB sono adatti quando la ricerca vettoriale non è l’obiettivo principale e si gestiscono dati strutturati o semi-strutturati con dataset vettoriali più piccoli o requisiti di prestazioni moderati. Se utilizzi già questi sistemi e vuoi evitare il sovraccarico derivante dall’introduzione di una nuova infrastruttura, i plugin di ricerca vettoriale possono estenderne le capacità e fornire una soluzione conveniente per attività di ricerca vettoriale più semplici e su scala ridotta.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare autonomamente i database vettoriali
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per utenti che richiedono sistemi di archiviazione e recupero 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) usando i propri dataset, e di determinare quello più adatto ai loro casi d’uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale anziché affidarsi a dichiarazioni di marketing o prove aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una comunità di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati di prestazioni sui tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali mainstream nella Leaderboard di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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