Zilliz Cloud vs Aerospike: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e Aerospike, 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. Consentendo efficienti ricerche di similarità, i database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nelle applicazioni di IA, permettendo analisi e recupero dei dati più avanzati.
I casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti e-commerce, piattaforme di scoperta di 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 modelli linguistici di grandi dimensioni (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 appositamente progettati 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.
Zilliz Cloud è un database vettoriale appositamente progettato. Aerospike è un database NoSQL distribuito e scalabile con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro funzionalità di ricerca vettoriale.
Zilliz Cloud: panoramica e tecnologia di base
Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale completamente gestito costruito sopra il motore open-source Milvus. Aiuta sviluppatori e organizzazioni a gestire applicazioni di IA su larga scala archiviando, gestendo e cercando in modo efficiente embedding vettoriali. Si occupa dell'infrastruttura per te, così puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità di IA invece che sulla gestione dei database.
Uno dei principali vantaggi di Zilliz Cloud è l'ottimizzazione automatica delle prestazioni. Il sistema dispone della tecnologia AutoIndex, che sceglie il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Così non devi passare tempo a regolare parametri o confrontare diversi tipi di indice. La piattaforma utilizza anche tecniche IVF (Inverted File) e basate su grafi per accelerare la ricerca di similarità su grandi dataset.
La piattaforma dispone di funzionalità enterprise. Puoi distribuire i tuoi database vettoriali su AWS, Azure o Google Cloud, con opzioni per utilizzare il servizio completamente gestito di Zilliz o portare il tuo account cloud (BYOC). Per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili, Zilliz Cloud offre controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta anche diversi livelli di consistenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte consistenza dei dati in base alle tue esigenze.
La gestione dei costi è un altro aspetto importante di Zilliz Cloud. La piattaforma utilizza uno storage a livelli per spostare automaticamente i dati meno consultati verso opzioni di storage più economiche, così puoi ridurre i costi senza influire sulle prestazioni. Puoi anche scegliere risorse di calcolo adatte al tuo carico di lavoro - ad esempio, utilizzare istanze più potenti per attività di elaborazione pesanti e istanze più leggere per query semplici. Questa flessibilità ti aiuta a ottimizzare la spesa mantenendo buone prestazioni.
Per le applicazioni di IA che devono cercare insieme diversi tipi di dati, Zilliz Cloud supporta la ricerca ibrida. Puoi cercare tra embedding di testo, vettori di immagini e altri tipi di dati in un’unica query. La piattaforma supporta anche varie metriche di similarità come Cosine, Euclidean e Inner Product, quindi è adatta a diversi modelli di machine learning e casi d’uso. Man mano che i tuoi dati crescono, il sistema può scalare orizzontalmente aggiungendo automaticamente più risorse, così puoi mantenere buone prestazioni anche con carichi di lavoro elevati.
Aerospike: panoramica e tecnologia di base
Aerospike è un database NoSQL per applicazioni in tempo reale ad alte prestazioni. Ha aggiunto il supporto per l’indicizzazione e la ricerca vettoriale, quindi è adatto a casi d’uso di database vettoriali. La funzionalità vettoriale si chiama Aerospike Vector Search (AVS) ed è in Preview. Puoi richiedere l’accesso anticipato ad Aerospike.
AVS supporta solo indici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) per la ricerca vettoriale. Quando in AVS vengono eseguiti aggiornamenti o inserimenti, i dati del record, incluso il vettore, vengono scritti nell’Aerospike Database (ASDB) e sono immediatamente visibili. Per l’indicizzazione, ogni record deve avere almeno un vettore nel campo vettoriale specificato di un indice. Puoi avere più vettori e indici per un singolo record, così puoi cercare gli stessi dati in modi diversi. Aerospike consiglia di assegnare i record sottoposti a upsert a un set specifico, così puoi monitorarli e operare su di essi.
AVS ha un modo unico di costruire l’indice: è concorrente su tutti i nodi AVS. Mentre gli aggiornamenti dei record vettoriali vengono scritti direttamente in ASDB, i record dell’indice vengono elaborati in modo asincrono da una coda di indicizzazione. Questo avviene in batch ed è distribuito su tutti i nodi AVS, quindi utilizza tutti i core CPU nel cluster AVS ed è scalabile. Le prestazioni di ingestione dipendono fortemente dalla memoria dell’host e dalla configurazione del livello di storage.
Per ogni elemento nella coda di indicizzazione, AVS elabora il vettore per l’indicizzazione, costruisce i cluster per ciascun vettore e li esegue il commit in ASDB. Un record di indice contiene una copia del vettore stesso e dei cluster per quel vettore a un dato livello del grafo HNSW. L’indicizzazione utilizza estensioni vettoriali (AVX) per l’elaborazione parallela single instruction, multiple data.
AVS esegue query durante l’ingestione per “pre-idratare” la cache dell’indice perché i record nei cluster sono interconnessi. Queste query non vengono conteggiate come richieste di query, ma appaiono come letture sul livello di storage. In questo modo, la cache viene popolata con dati rilevanti e può migliorare le prestazioni delle query. Questo mostra come AVS gestisce i dati vettoriali e costruisce indici per la ricerca di similarità, così può scalare per ricerche vettoriali ad alta dimensionalità.
Differenze principali
La ricerca vettoriale è diventata una tecnologia fondamentale per sistemi di raccomandazione, ricerca semantica e analytics basate su IA. Scegliere lo strumento giusto per le tue esigenze di database vettoriale richiede di capire come le diverse piattaforme gestiscono l’indicizzazione vettoriale, la gestione dei dati e la scalabilità operativa. Ecco un confronto tra Zilliz Cloud e Aerospike Vector Search (AVS) per aiutarti a decidere.
Metodologia di ricerca
Zilliz Cloud: Zilliz Cloud è basato sul motore Milvus, che utilizza più metodi di indicizzazione come IVF (Inverted File System) e quelli basati su grafo. La sua funzionalità AutoIndex seleziona automaticamente il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati, così non devi ottimizzarlo manualmente. Questo rende Zilliz adatto a vari casi d’uso di machine learning e IA.
Aerospike: La ricerca vettoriale di Aerospike è alimentata dall’indicizzazione Hierarchical Navigable Small World (HNSW), nota per le sue prestazioni nella ricerca di similarità ad alta dimensionalità. Ma AVS è ancora in anteprima e supporta solo HNSW, senza selezione automatica dell’indice. Gli sviluppatori devono configurare e gestire manualmente i parametri dell’indice.
Dati
Zilliz Cloud: Zilliz è ottimo con i dati multimodali. Supporta la ricerca ibrida: puoi interrogare vettori di testo, immagini e numerici in un’unica operazione. Il sistema supporta anche diversi livelli di coerenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte coerenza dei dati in base alle tue esigenze.
Aerospike: Aerospike offre un buon supporto per dati strutturati e semi-strutturati, poiché è un database NoSQL. Ma la ricerca vettoriale in Aerospike è più rigida: è progettata per flussi di lavoro strutturati in cui ogni record ha campi vettoriali predefiniti. La ricerca ibrida non è menzionata.
Scalabilità e prestazioni
Zilliz Cloud: Zilliz offre scalabilità orizzontale: puoi scalare man mano che i tuoi dati crescono. La sua architettura distribuita garantisce prestazioni costanti sotto carichi elevati. Lo storage a livelli ottimizza ulteriormente le prestazioni spostando i dati a cui si accede meno frequentemente su livelli di storage più economici.
Aerospike: L’indicizzazione concorrente di Aerospike è progettata per la scalabilità. I record dell’indice vengono elaborati in modo asincrono e distribuiti tra i nodi, utilizzando tutti i core della CPU nel cluster. Ma la scalabilità dipende fortemente dalla memoria di sistema e dalla configurazione dello storage, il che può aggiungere complessità alla scalabilità.
Flessibilità e personalizzazione
Zilliz Cloud: La piattaforma offre flessibilità nella modellazione dei dati e supporta più metriche di similarità come coseno, euclidea e prodotto interno. Questo rende Zilliz adatto a vari casi d’uso di IA e machine learning senza molta personalizzazione.
Aerospike: Aerospike supporta più vettori per record e strategie di indicizzazione per diversi percorsi di query. Sebbene questo sia utile, richiede configurazione manuale e non dispone delle funzionalità di auto-tuning di Zilliz.
Integrazione ed ecosistema
Zilliz Cloud: Zilliz si appoggia ai principali provider cloud come AWS, Azure e Google Cloud. Gli sviluppatori possono scegliere tra servizi completamente gestiti o il modello BYOC (Bring Your Own Cloud). Si integra bene anche con i framework di IA, quindi è adatto a flussi di lavoro di machine learning end-to-end.
Aerospike: Aerospike fa parte di un ecosistema NoSQL più ampio, quindi è una buona scelta per applicazioni che combinano analytics in tempo reale con funzionalità tradizionali di database. Ma la sua ricerca vettoriale è relativamente autonoma ed è ancora in anteprima.
Facilità d’uso
Zilliz Cloud: Zilliz semplifica la configurazione con servizi gestiti e funzionalità come AutoIndex. Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di applicazioni senza preoccuparsi dell’infrastruttura o dell’ottimizzazione dei parametri. La documentazione è completa e la piattaforma è facile da usare.
Aerospike: La ripida curva di apprendimento di Aerospike è dovuta alla sua complessità tecnica e alla configurazione manuale. Configurare e ottimizzare AVS richiede una profonda comprensione dell’architettura del sistema, soprattutto per i flussi di lavoro con dati vettoriali.
Costo
Zilliz Cloud: Zilliz offre funzionalità di risparmio sui costi come storage a livelli e calcolo specifico per il carico di lavoro. Queste funzionalità ti consentono di ottimizzare i costi in base ai tuoi modelli di utilizzo.
Aerospike: Aerospike non dispone di una gestione dettagliata dei costi per AVS. Il costo è probabilmente legato a configurazioni ad alta intensità di risorse come memoria e storage, che aumenteranno man mano che scali.
Funzionalità di sicurezza
Zilliz Cloud: Zilliz offre solide funzionalità di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e conformità agli standard aziendali. Questo lo rende una buona scelta per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili.
Aerospike: Aerospike offre crittografia e autenticazione, ma manca di documentazione dettagliata sulle funzionalità di sicurezza avanzate per AVS. Questo potrebbe essere un limite per le aziende con requisiti di sicurezza elevati.
Quando usare Zilliz Cloud
Zilliz Cloud è pensato per applicazioni che hanno dati distribuiti su larga scala e la ricerca vettoriale come funzionalità principale. Eccelle nei flussi di lavoro di AI e machine learning che richiedono una gestione efficiente degli embedding vettoriali, ricerca ibrida su dati multimodali e scalabilità. L’indicizzazione automatica, la ricerca ibrida e il supporto per più metriche di similarità lo rendono adatto a motori di raccomandazione, ricerca semantica e analytics in tempo reale. Inoltre, i servizi gestiti e la facilità d’uso sono adatti ai team che tengono a una distribuzione rapida e a un basso overhead operativo.
Quando usare Aerospike
Aerospike è pensato per organizzazioni che utilizzano già le sue capacità NoSQL e hanno bisogno della ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Le applicazioni che richiedono elaborazione transazionale in tempo reale insieme alla ricerca per similarità vettoriale trarranno vantaggio dall’indicizzazione e dall’architettura a bassa latenza di Aerospike. È una buona scelta quando la ricerca vettoriale può essere combinata con operazioni su dati strutturati come la gestione dell’inventario o le transazioni finanziarie. Tuttavia, la sua ricerca vettoriale in fase di anteprima richiede una comprensione più approfondita della sua architettura e configurazione, quindi è più adatta a team tecnici.
Conclusione
Sia Zilliz Cloud sia Aerospike hanno i propri punti di forza. Zilliz Cloud è pensato per sviluppatori che desiderano una ricerca vettoriale per applicazioni AI facile da usare, scalabile e ricca di funzionalità. Aerospike è pensato per ambienti in cui la ricerca vettoriale integra solidi sistemi transazionali in tempo reale. Scegli tra i due in base ai tuoi tipi di dati, alla scalabilità, all’integrazione e alla complessità operativa. Alla fine dipende dal fatto che tu voglia uno strumento di ricerca vettoriale maturo o un database con capacità vettoriali emergenti.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e Aerospike, ma per valutarli devi basarti sul tuo caso d’uso. Uno strumento che può aiutare in questo è VectorDBBench, uno strumento di benchmarking open-source per il confronto dei database vettoriali. Alla fine, un benchmarking approfondito con i tuoi dataset e pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare database vettoriali autonomamente
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per utenti che hanno bisogno di sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare diversi sistemi di database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) utilizzando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni reali dei database vettoriali piuttosto che su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e distribuito con licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è mantenuto attivamente da una community di sviluppatori impegnati a migliorarne funzionalità e prestazioni.
Scarica VectorDBBench dal suo repository GitHub per riprodurre i nostri risultati di benchmark o ottenere risultati sulle prestazioni sui tuoi dataset.
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