Zilliz Cloud vs ClickHouse: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e ClickHouse, 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 casi d'uso comuni per i database vettoriali includono raccomandazioni di prodotti nell'e-commerce, piattaforme di scoperta dei contenuti, rilevamento delle 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 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 di ricerca vettoriale in grado di eseguire ricerche vettoriali su piccola scala.
Zilliz Cloud è un database vettoriale purpose-built. ClickHouse è un database open-source orientato alle colonne 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 embedding vettoriali in modo efficiente. 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 sceglierà il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Così non devi perdere tempo a regolare parametri o confrontare diversi tipi di indice. La piattaforma utilizza anche IVF (Inverted File) e tecniche 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 dispone di controlli di sicurezza come crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità. Il sistema supporta inoltre diversi livelli di coerenza, così puoi bilanciare aggiornamenti rapidi e forte coerenza 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, usare 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.
ClickHouse: Panoramica e tecnologia di base
ClickHouse è un database OLAP open-source per analisi in tempo reale con supporto SQL completo ed elaborazione rapida delle query. È ottimo per le query analitiche grazie alla pipeline di query completamente parallelizzata e può eseguire rapidamente la ricerca vettoriale. Ha un’elevata compressione (personalizzabile tramite codec), quindi può archiviare e interrogare grandi dataset. Uno dei suoi principali vantaggi è che può gestire dataset multi-TB senza essere vincolato dalla memoria, quindi è un ottimo strumento per utenti con grandi quantità di dati vettoriali. Supporta anche il filtraggio e l’aggregazione sui metadati, così puoi interrogare vettori e i relativi metadati.
ClickHouse dispone di funzionalità di ricerca vettoriale tramite SQL, dove le operazioni di distanza vettoriale sono come qualsiasi altra funzione SQL. Quindi puoi combinarle con il filtraggio e l’aggregazione tradizionali. È ottimo per casi d’uso in cui devi interrogare dati vettoriali insieme a metadati o altre informazioni. Ha anche indici sperimentali Approximate Nearest Neighbour (ANN) per corrispondenze più rapide (ma approssimative). E corrispondenza esatta tramite scansione lineare delle righe con elaborazione parallela per velocità ed efficienza.
ClickHouse è ottimo per la ricerca vettoriale quando devi combinare la corrispondenza vettoriale con il filtraggio o l’aggregazione dei metadati. Soprattutto per dataset vettoriali molto grandi che devono essere elaborati in parallelo su più core CPU. ClickHouse è valido anche quando hai bisogno del supporto SQL e il tuo dataset vettoriale è troppo grande per stare in indici solo in memoria. Inoltre, se hai già dati correlati in ClickHouse o non vuoi imparare un altro strumento per gestire milioni di vettori, ClickHouse può farti risparmiare tempo e risorse. La corrispondenza esatta rapida e parallelizzata e la gestione di grandi dataset sono ciò in cui ClickHouse eccelle, quindi è pensato per utenti avanzati della ricerca.
ClickHouse è una piattaforma general purpose per la ricerca vettoriale, soprattutto per grandi dataset che richiedono elaborazione parallela e quando combini la ricerca vettoriale con filtraggio e aggregazione basati su SQL. Non è efficace quanto i database vettoriali specializzati per piccoli dataset vincolati dalla memoria o scenari ad alto QPS, ma può gestire query complesse inclusi i metadati, quindi è ottimo per sviluppatori che conoscono SQL e hanno bisogno di una ricerca vettoriale rapida.
Differenze principali
Quando scegli una soluzione di ricerca vettoriale, conoscere i punti di forza di ciascuna ti aiuta a prendere una decisione migliore. Confrontiamo Zilliz Cloud e ClickHouse sugli aspetti chiave che contano per la ricerca vettoriale.
Metodologia di ricerca e prestazioni
Zilliz Cloud utilizza algoritmi IVF e basati su grafi per la ricerca, con AutoIndex per scegliere automaticamente il miglior metodo di indicizzazione. Non è richiesta alcuna regolazione manuale dei parametri.
ClickHouse adotta un approccio diverso, con la ricerca vettoriale tramite funzioni SQL. Offre corrispondenza esatta tramite scansioni lineari parallele e indici sperimentali Approximate Nearest Neighbor (ANN). È molto efficace nell’elaborazione parallela su core CPU, quindi è adatto alla corrispondenza esatta.
Gestione e trattamento dei dati
Zilliz Cloud è progettato per gli embedding vettoriali e supporta la ricerca ibrida tra diversi tipi di dati, embedding di testo e vettori di immagini. Più metriche di similarità (Coseno, Euclidea, Prodotto interno) per diversi modelli di machine learning.
ClickHouse è ottimo nel combinare la ricerca vettoriale con SQL tradizionale. Gestisce i dati vettoriali insieme ai metadati, così puoi interrogare la similarità vettoriale con filtri e aggregazioni SQL standard. Utile quando devi lavorare con dati vettoriali e non vettoriali nella stessa query.
Strategie di scalabilità
Zilliz Cloud esegue lo scaling orizzontale automatico, aggiunge risorse secondo necessità per mantenere le prestazioni sotto carichi elevati. Archiviazione a livelli, sposta automaticamente i dati meno consultati verso uno storage più economico.
ClickHouse è progettato per gestire dataset multi-TB tramite elaborazione parallela. Non è vincolato alla memoria, quindi è adatto a grandi dataset vettoriali che superano la RAM disponibile. Usa un’elevata compressione (con codec personalizzati) per gestire grandi dataset.
Facilità d’uso e gestione
Zilliz Cloud è un servizio completamente gestito sui principali provider cloud (AWS, Azure, Google Cloud). Gestisce l’infrastruttura per te, così puoi concentrarti sulla creazione di funzionalità AI, non sull’amministrazione del database.
ClickHouse è più familiare ai team con competenze SQL poiché usa la sintassi SQL standard per le operazioni vettoriali. Ma richiede una gestione più pratica rispetto al servizio gestito di Zilliz Cloud.
Ottimizzazione dei costi e delle risorse
Zilliz Cloud ti consente di allocare le risorse secondo necessità, adattando il calcolo al workload. L’archiviazione a livelli automatizzata aiuta nell’ottimizzazione dei costi per i dati meno consultati.
I vantaggi di costo di ClickHouse derivano dalla sua compressione e dalla capacità di gestire grandi dataset senza mantenere tutti i dati in memoria. Ma dovrai gestire tu stesso l’infrastruttura e l’ottimizzazione.
Quando usare Zilliz Cloud
Usa Zilliz Cloud quando hai bisogno di un database vettoriale dedicato con gestione automatica e ottimizzazione automatica. È la scelta migliore per scenari in cui hai bisogno di una ricerca di similarità vettoriale pura su grandi dataset, soprattutto per applicazioni AI e ML che lavorano con embedding. Scaling automatico, ricerca ibrida e modelli di servizio gestito lo rendono perfetto per i team che vogliono concentrarsi sulla creazione di funzionalità AI senza gestire l’infrastruttura. È ottimo per le organizzazioni che hanno bisogno di funzionalità enterprise come distribuzione cross-cloud, solidi controlli di sicurezza e ottimizzazione automatica delle prestazioni.
Quando usare ClickHouse
Usa ClickHouse quando devi combinare la ricerca vettoriale con operazioni SQL complesse e analisi dei metadati. È migliore per le organizzazioni che usano già molto SQL e devono integrare la ricerca vettoriale nei workflow analitici esistenti. La forza della piattaforma nell’elaborazione parallela e la capacità di gestire dataset multi-TB senza vincoli di memoria la rendono perfetta per query analitiche su larga scala che combinano similarità vettoriale con filtri e aggregazioni tradizionali dei dati. È ottima quando devi eseguire la ricerca vettoriale come parte di un’analisi dei dati più ampia o quando i tuoi dati vettoriali sono troppo grandi per indici solo in memoria.
Conclusione
La tua scelta tra Zilliz Cloud e ClickHouse dipende dai tuoi requisiti tecnici e dalle capacità della tua organizzazione. Zilliz Cloud è un servizio di database vettoriale gestito specializzato con ottimizzazione automatica e funzionalità enterprise, perfetto per applicazioni di ricerca vettoriale pura. ClickHouse è un database analitico general purpose con ricerca vettoriale, eccelle negli scenari in cui combini operazioni vettoriali con analisi basate su SQL. Considera le competenze del tuo team, l’infrastruttura esistente, il volume dei dati, i pattern di query e le preferenze di gestione quando prendi la decisione, poiché entrambi hanno approcci forti ma diversi alla ricerca vettoriale.
Leggi questo per ottenere una panoramica di Zilliz Cloud e ClickHouse, ma per valutarli devi farlo in base al 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 i tuoi pattern di query sarà fondamentale per prendere una decisione tra questi due approcci potenti ma diversi alla ricerca vettoriale nei sistemi di database distribuiti.
Usare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali in autonomia
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source per gli utenti che necessitano 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 propri casi d’uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali piuttosto che su affermazioni di marketing o sentito dire.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza 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 con i tuoi dataset.
Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei database vettoriali più diffusi nella classifica di VectorDBBench.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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