Zilliz Cloud vs MyScale: scegliere il database vettoriale giusto per le tue app di IA
Che cos'è un database vettoriale?
Prima di confrontare Zilliz Cloud e MyScale, 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 per l'e-commerce, piattaforme di scoperta di 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.
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. MyScale è un database costruito su ClickHouse che combina ricerca vettoriale e analisi SQL con funzionalità di ricerca vettoriale come componente aggiuntivo. Questo post confronta le loro capacità 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 sceglierà il metodo di indicizzazione migliore per i tuoi dati e il tuo caso d'uso. Così non devi dedicare tempo alla regolazione dei parametri o al confronto tra diversi tipi di indici. La piattaforma utilizza anche tecniche IVF (Inverted File) e basate su grafi per accelerare la ricerca di similarità su grandi set di dati.
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 anche 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 a cui si accede meno verso opzioni di storage più economiche, così puoi ridurre i costi senza influire sulle prestazioni. Puoi anche scegliere risorse di calcolo che corrispondono 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 AI 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 sotto carichi di lavoro pesanti.
Che cos’è MyScale? Panoramica e tecnologia di base
MyScale è un database basato su cloud costruito sopra il database open source ClickHouse, progettato per carichi di lavoro di AI e machine learning. Può gestire dati strutturati e vettoriali, oltre ad analisi in tempo reale e machine learning. MyScale è focalizzato su serie temporali, ricerca vettoriale e ricerca full text, quindi è adatto all’elaborazione in tempo reale e agli insight guidati dall’AI. Utilizzando l’architettura ClickHouse, MyScale è ad alte prestazioni e scalabile per l’AI.
Una delle caratteristiche principali di MyScale è il supporto SQL nativo, che semplifica le query guidate dall’AI integrando ricerca vettoriale, ricerca full text e query SQL tradizionali in un unico sistema. Questo riduce la necessità di più strumenti e lo rende scalabile per l’AI. MyScale supporta e gestisce l’elaborazione analitica sia di dati strutturati sia di dati vettorializzati su un’unica piattaforma, utilizzando un’architettura di database OLAP per operare su dati vettorializzati. Gli sviluppatori possono interagire con MyScale usando SQL, quindi è accessibile a tutti i programmatori che hanno familiarità con i database relazionali.
MyScale ha più tipi di indici vettoriali e metriche di similarità per supportare diversi casi d’uso. Supporta metriche di distanza comuni come distanza euclidea (L2), prodotto interno (IP) e similarità coseno. Il database ha più algoritmi di indicizzazione: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, ciascuno con il proprio set di parametri da configurare. Il motore vettoriale proprietario MSTG di MyScale utilizza SSD NVMe per aumentare la densità dei dati, quindi supera i database vettoriali specializzati sia in prestazioni sia in costo.
Combinando la funzionalità di un database SQL, di un database vettoriale e di un motore di ricerca full text in un unico sistema, MyScale riduce i costi di infrastruttura e manutenzione. Questa unificazione consente query e analisi congiunte sui dati e una singola base dati per le applicazioni AI. MyScale dispone anche di MyScale Telemetry per una piena osservabilità dei sistemi LLM, così puoi monitorare ed eseguire il debug in modo efficiente. Man mano che i dati diventano più complessi, MyScale è una soluzione a prova di futuro che può gestire nuove modalità di dati e dimensioni di database maggiori, mantenendo al contempo le prestazioni di calcolo e l’integrazione tra diversi tipi di dati.
Differenze principali
Quando si parla di database vettoriali per applicazioni AI, Zilliz Cloud e MyScale rappresentano due approcci diversi alla ricerca vettoriale. Ogni piattaforma è costruita su una base diversa - Zilliz Cloud è costruito sopra il motore open-source Milvus, mentre MyScale è costruito sopra l’architettura ClickHouse. Questa differenza fondamentale influisce su come ciascuna piattaforma elabora i dati e la ricerca.
Zilliz Cloud si concentra su operazioni vettoriali specializzate con ottimizzazioni integrate. AutoIndex elimina la complessità di scegliere e configurare i tipi di indice selezionando automaticamente quello giusto per i tuoi dati e il tuo caso d’uso. IVF e metodi basati su grafi per la ricerca di similarità supportano metriche standard come similarità coseno, distanza euclidea e prodotto interno.
MyScale adotta un approccio diverso integrando SQL, ricerca vettoriale e ricerca full-text in un unico sistema. Questa piattaforma unificata consente agli sviluppatori di usare la sintassi SQL sia per le query tradizionali sia per le operazioni vettoriali. MyScale offre molteplici opzioni di indicizzazione, incluso il loro motore vettoriale proprietario MSTG che usa NVMe SSD per una maggiore densità dei dati. Altre opzioni includono ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, quindi gli sviluppatori hanno la flessibilità necessaria per ottimizzare la loro ricerca.
Quando si tratta di gestione dei dati, ogni piattaforma ha i suoi vantaggi. Zilliz Cloud è efficace nelle operazioni vettoriali pure e supporta la ricerca ibrida su diversi tipi di dati. Puoi cercare embedding di testo e vettori di immagini in una sola query. La piattaforma gestisce automaticamente lo scaling orizzontale e offre opzioni di distribuzione su AWS, Azure o Google Cloud, con possibilità di scegliere tra servizi completamente gestiti o portare il proprio account cloud.
L’approccio unificato di MyScale ai dati strutturati e vettoriali è unico. Usando la sintassi SQL, gli sviluppatori possono combinare perfettamente query tradizionali con operazioni vettoriali. Questo è particolarmente utile per applicazioni che necessitano sia di capacità analitiche sia di ricerca vettoriale. La base ClickHouse fornisce un solido supporto per l’elaborazione in tempo reale e l’analisi.
Le funzionalità di gestione dei costi sono diverse tra le piattaforme. Zilliz Cloud usa lo storage a livelli, spostando automaticamente i dati meno consultati verso uno storage più economico. Gli utenti possono anche scegliere risorse di calcolo che corrispondano al loro carico di lavoro, usare istanze più potenti per elaborazioni pesanti e istanze più leggere per query semplici. MyScale affronta l’efficienza dei costi attraverso il consolidamento dell’infrastruttura, riducendo i costi combinando più funzionalità di database in un unico sistema. Il loro motore vettoriale MSTG aiuta inoltre a ottimizzare i costi di storage.
Entrambe le piattaforme dispongono di funzionalità di sicurezza complete. Zilliz Cloud fornisce crittografia, gestione degli accessi e strumenti di conformità, con diversi livelli di consistenza per bilanciare velocità di aggiornamento e consistenza dei dati. MyScale ha funzionalità standard di sicurezza dei database e MyScale Telemetry per il monitoraggio del sistema.
Quando scegliere ciascuna
Zilliz Cloud è indicato quando hai bisogno di una ricerca vettoriale pura con un overhead di configurazione minimo. È la scelta giusta per aziende che costruiscono sistemi di raccomandazione, ricerca per similarità di immagini o applicazioni AI su larga scala che richiedono l’ottimizzazione automatica delle prestazioni. È ottimo per team che vogliono concentrarsi sulla creazione di funzionalità AI senza gestire infrastrutture complesse, soprattutto quando si lavora con più tipi di vettori o con ricerca ibrida su diverse modalità di dati.
MyScale è indicato quando la tua applicazione deve combinare operazioni SQL con ricerca vettoriale. È la scelta giusta per aziende che gestiscono dati di serie temporali con operazioni vettoriali, necessitano di analytics in tempo reale o vogliono avere un unico sistema sia per dati strutturati sia per dati vettoriali. È ottimo per team con competenze SQL che costruiscono applicazioni che richiedono query complesse combinando operazioni di database tradizionali con ricerca di similarità vettoriale.
Conclusione
La scelta tra Zilliz Cloud e MyScale riguarda soprattutto approcci diversi alla ricerca vettoriale. Zilliz Cloud è ottimo per operazioni vettoriali specializzate, ottimizzazione automatica e infrastruttura gestita, per team che vogliono una soluzione dedicata alla ricerca vettoriale. MyScale è ottimo per un approccio unificato, combinando SQL con operazioni vettoriali, per applicazioni che necessitano sia di funzionalità di database tradizionali sia di ricerca vettoriale. La tua decisione dovrebbe basarsi sui tuoi requisiti: considera i tuoi tipi di dati (vettori puri vs dati misti), i pattern di query (ricerca vettoriale specializzata vs operazioni combinate SQL e vettoriali), le competenze del team (gestione dell’infrastruttura vs sviluppo SQL) e le esigenze di scaling (ottimizzazione automatica vs manuale). La scelta giusta dipende da questi fattori e da come si allineano con gli obiettivi della tua applicazione e le capacità del tuo team.
Leggi questo per avere una panoramica di Zilliz Cloud e MyScale, 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 tra 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.
Utilizzare VectorDBBench open-source per valutare e confrontare i database vettoriali autonomamente
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) usando i propri dataset e trovare quello più adatto ai loro casi d'uso. Con VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni basate sulle prestazioni effettive dei database vettoriali anziché su affermazioni di marketing o voci di corridoio.
VectorDBBench è scritto in Python e concesso in licenza con la 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 funzionalità e prestazioni.
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Dai una rapida occhiata alle prestazioni dei principali database vettoriali nella VectorDBBench Leaderboard.
Leggi i seguenti blog per saperne di più sulla valutazione dei database vettoriali.
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