Apache Cassandra vs. Rockset: scegliere il database vettoriale giusto per le tue applicazioni di IA
Con la crescente diffusione delle applicazioni basate sull'IA, sviluppatori e ingegneri affrontano la sfida di scegliere il database giusto per gestire in modo efficiente i dati vettoriali. Due opzioni popolari in questo ambito sono Apache Cassandra e Rockset. Questo articolo confronta queste tecnologie per aiutarti a prendere una decisione informata per le tue esigenze di database vettoriale.
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Apache Cassandra e Rockset, esploriamo innanzitutto il concetto di database vettoriali.
Un database vettoriale è progettato specificamente per archiviare e interrogare embedding vettoriali 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. Consentendo ricerche di similarità efficienti, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo 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 cybersecurity, 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 large language models (LLM) 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 componenti aggiuntivi per la ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Cassandra e Rockset rappresentano approcci diversi ai database vettoriali. Cassandra è un database tradizionale che si è evoluto fino a includere funzionalità di ricerca vettoriale e Rockset, d'altra parte, è un database di ricerca e analisi con funzionalità aggiunte di ricerca vettoriale.
Apache Cassandra: panoramica e tecnologia di base
Apache Cassandra è un database NoSQL distribuito open-source noto per la sua scalabilità e disponibilità. Le funzionalità di Cassandra includono un'architettura senza master per disponibilità, scalabilità, consistenza regolabile e un modello di dati flessibile. Con il rilascio di Cassandra 5.0, ora supporta embedding vettoriali e ricerca di similarità vettoriale tramite la funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI). Sebbene questa integrazione consenta a Cassandra di gestire dati vettoriali, è importante notare che la ricerca vettoriale è implementata come estensione dell'architettura esistente di Cassandra piuttosto che come funzionalità nativa.
La funzionalità di ricerca vettoriale di Cassandra si basa sulla sua architettura esistente. Consente agli utenti di archiviare embedding vettoriali insieme ad altri dati ed eseguire ricerche di similarità. Questa integrazione consente a Cassandra di supportare applicazioni basate sull'IA mantenendo al contempo i suoi punti di forza nella gestione di dati distribuiti su larga scala.
Un componente chiave della ricerca vettoriale di Cassandra sono gli Storage-Attached Indexes (SAI). SAI è un indice altamente scalabile e distribuito globalmente che aggiunge indici a livello di colonna a qualsiasi colonna di tipo dati vettoriale. Fornisce un elevato throughput di I/O per i database di Vector Search e altri sistemi di indicizzazione per la ricerca. SAI offre un'ampia funzionalità di indicizzazione, in grado di indicizzare query e contenuti (inclusi input di grandi dimensioni come documenti, parole e immagini) per catturare la semantica.
Vector Search è la prima istanza di validazione dell'estensibilità di SAI, sfruttando la sua nuova modularità. Questa combinazione di Vector Search e SAI potenzia le capacità di Cassandra nella gestione dei carichi di lavoro di AI e machine learning, rendendolo un forte concorrente nello spazio dei database vettoriali.
Rockset: Panoramica e tecnologia di base
Rockset è un database di ricerca e analisi in tempo reale che gestisce dati strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali. Il suo punto di forza principale risiede nella capacità di acquisire, indicizzare e interrogare dati in tempo reale, rendendolo adatto ad applicazioni che richiedono insight aggiornati al secondo. Rockset supporta sia l'acquisizione di dati in streaming sia in blocco, con la capacità di elaborare flussi di eventi ad alta velocità e feed di change data capture (CDC) entro 1-2 secondi.
Una delle caratteristiche chiave di Rockset è la sua tecnologia Converged Indexing, basata su RocksDB mutabile. Ciò consente aggiornamenti in loco di vettori e metadati, rendendolo altamente efficiente per scenari che cambiano frequentemente. Rockset può gestire dimensioni dei documenti fino a 40MB e supporta una dimensionalità vettoriale fino a 200.000, rendendolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni di embedding vettoriale.
Rockset integra le capacità di ricerca vettoriale come parte della sua funzionalità principale. Supporta sia i metodi di ricerca K-Nearest Neighbors (KNN) sia Approximate Nearest Neighbors (ANN), utilizzando un indice FAISS distribuito per la scalabilità. L'approccio di Rockset è indipendente dall'algoritmo, consentendo flessibilità nelle implementazioni di ricerca. Il suo ottimizzatore basato sui costi può scegliere dinamicamente tra i metodi di ricerca KNN e ANN per un'efficienza ottimale.
Ciò che distingue Rockset in termini di ricerca vettoriale è il suo Converged Index, che combina indici di ricerca, ANN, colonnari e di riga in un'unica struttura. Questo consente di gestire in modo efficiente un'ampia gamma di pattern di query fin da subito. Rockset supporta anche il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida, con il suo ottimizzatore che determina il percorso di esecuzione della query più efficiente. Può eseguire ricerche su più campi ANN, supportare modelli multimodali e offrire API SQL e REST per la flessibilità dell'interfaccia di query.
Differenze chiave
Metodologia di ricerca
Cassandra utilizza gli Storage-Attached Indexes (SAI) per la ricerca vettoriale, estendendo la sua architettura esistente. Rockset impiega sia i metodi di ricerca KNN sia ANN utilizzando un indice FAISS distribuito, con un ottimizzatore basato sui costi che sceglie dinamicamente il metodo più efficiente.
Gestione dei dati
Cassandra eccelle nella gestione di dati strutturati e semi-strutturati su larga scala, consentendo di archiviare gli embedding vettoriali insieme ad altri tipi di dati. La tecnologia Converged Indexing di Rockset consente una gestione efficiente di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, inclusi gli embedding vettoriali, con supporto per aggiornamenti in loco.
Scalabilità e prestazioni
L'architettura senza master di Cassandra consente una scalabilità lineare su sistemi distribuiti. Rockset separa compute-storage e compute-compute, consentendo la scalabilità indipendente di acquisizione, indicizzazione e serving delle query per prestazioni e cost-efficiency migliori.
Flessibilità e personalizzazione
Cassandra offre flessibilità tramite la sua funzionalità SAI all'interno del suo linguaggio di query esistente. Rockset offre un ricco set di opzioni di query tramite il suo Converged Index, che supporta query complesse che combinano la ricerca vettoriale con il filtraggio tradizionale utilizzando API SQL e REST.
Integrazione ed ecosistema
Cassandra ha un ecosistema maturo e si integra bene con gli strumenti per i big data. Rockset è progettato per ambienti cloud e supporta l'integrazione di varie fonti di dati e piattaforme AI per la generazione di embedding.
Facilità d'uso
La natura distribuita di Cassandra rende la sua curva di apprendimento più ripida. Tuttavia, l'approccio di Rockset come servizio gestito può renderlo più facile da configurare e utilizzare, soprattutto per applicazioni di analytics in tempo reale e ricerca vettoriale.
Considerazioni sui costi
Cassandra può avere costi operativi più elevati per implementazioni su larga scala. Il modello di costo di Rockset si basa sull'utilizzo del calcolo e può scalare verso l'alto e verso il basso su richiesta per migliori prestazioni di prezzo.
Funzionalità di sicurezza
Entrambi i sistemi offrono funzionalità di sicurezza, ma confronti specifici richiederebbero informazioni più dettagliate sulle capacità di sicurezza di Rockset.
Quando scegliere Rockset o Apache Cassandra
Apache Cassandra: Scegli Cassandra quando gestisci dati distribuiti su larga scala che richiedono funzionalità di ricerca vettoriale insieme ad altri tipi di dati. È particolarmente adatto a scenari che coinvolgono dataset enormi che devono essere distribuiti su più data center. Cassandra è ideale per applicazioni che richiedono alta disponibilità, tolleranza ai guasti e consistenza configurabile. È adatto a progetti che devono archiviare e interrogare embedding vettoriali come parte di un dataset più ampio e diversificato, specialmente quando la ricerca vettoriale estende le operazioni sui dati esistenti invece di essere l'obiettivo principale. I punti di forza di Cassandra nella gestione di dati strutturati e semi-strutturati lo rendono adatto ad applicazioni complesse e ad alta intensità di dati che richiedono la ricerca vettoriale come funzionalità aggiuntiva all'interno del suo modello di dati flessibile.
Rockset: Scegli Rockset quando il tuo obiettivo principale è la ricerca e l'analytics in tempo reale, specialmente con embedding vettoriali. È la scelta migliore per applicazioni che richiedono insight aggiornati al secondo e la capacità di ingerire e indicizzare rapidamente flussi di eventi ad alta velocità e feed CDC. Rockset è particolarmente adatto a situazioni in cui i dati cambiano frequentemente, grazie al suo supporto per gli aggiornamenti in-place di vettori e metadati. Scegli Rockset quando devi gestire un'ampia gamma di applicazioni di embedding vettoriali con supporto per un'elevata dimensionalità (fino a 200.000). È preferibile quando richiedi funzionalità di ricerca vettoriale flessibili, inclusi sia i metodi KNN che ANN, e devi eseguire query complesse che combinano somiglianza vettoriale con filtraggio dei metadati. Rockset è anche una buona scelta quando puoi scalare le risorse di calcolo in modo indipendente per ingestione, indicizzazione e servizio delle query in ambienti cloud.
Conclusione
In conclusione, Apache Cassandra e Rockset offrono entrambi potenti capacità per la gestione dei dati vettoriali, ma con punti di forza distinti adatti a diversi casi d'uso. Cassandra eccelle nella gestione di dati distribuiti su larga scala, offrendo alta disponibilità, tolleranza ai guasti e scalabilità su più data center. La sua funzionalità Storage-Attached Indexes (SAI) le consente di integrare la ricerca vettoriale nella sua architettura esistente, rendendola adatta ad applicazioni che incorporano embedding vettoriali in una strategia più ampia di gestione dei dati. Rocket, d'altra parte, eccelle negli scenari di ricerca e analytics in tempo reale grazie alla sua capacità di ingerire e indicizzare rapidamente flussi di dati ad alta velocità, al supporto per gli aggiornamenti in-place e alle funzionalità flessibili di ricerca vettoriale tramite la sua tecnologia Converged Indexing. La scelta tra queste tecnologie dovrebbe essere guidata dai requisiti specifici del progetto, come la scala di distribuzione dei dati necessaria, l'importanza dell'elaborazione in tempo reale, la complessità delle operazioni vettoriali richieste e il modo in cui la ricerca vettoriale si inserisce nell'architettura complessiva dei dati dell'applicazione.
Sebbene questo articolo fornisca una panoramica di Cassandra e Rockset, è fondamentale valutare questi database in base al tuo caso d'uso specifico. Uno strumento che può aiutare in questo processo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source progettato per confrontare le prestazioni dei database vettoriali. In definitiva, un benchmarking approfondito con dataset e pattern di query specifici sarà essenziale per prendere una decisione informata tra questi due approcci potenti ma distinti alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
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) 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 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 principali database vettoriali nella classifica VectorDBBench.
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