Apache Cassandra vs Zilliz Cloud：AIアプリケーションに適したベクター・データベースの選択
#はじめに
人工知能がデータ主導の世界を再定義し続ける中、ベクトル埋め込みなどの複雑なデータ構造を扱える堅牢なベクトルデータベースの必要性がますます明らかになってきています。このブログでは、2つの注目すべきデータベースを紹介し、比較します：Apache CassandraとDeep Lakeだ。それぞれ、AIアプリケーションに不可欠なベクトル埋め込みを扱うための特徴的なアプローチを提供しています。
ベクターデータベースとは？
Apache CassandraとZilliz Cloudを比較する前に、まずベクターデータベースの概念を探ってみよう。
ベクトル・データベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、特に高次元のベクトルを格納し、クエリするように設計されています。ベクトルは非構造化データの数値表現です。これらのベクトルは、テキストの意味、画像の視覚的特徴、または機械学習モデルを使用した製品属性などの複雑な情報をエンコードします。効率的な類似検索を可能にすることで、ベクトルデータベースはAIアプリケーションにおいて極めて重要な役割を果たし、より高度なデータ分析と検索を可能にしている。
ベクトルデータベースは、電子商取引の商品推奨、コンテンツ発見プラットフォーム、サイバーセキュリティにおける異常検知、医療画像分析、自然言語処理(NLP)タスクなど、多くのユースケースで採用されている。また、AI 幻覚のような問題を軽減するために外部知識を提供することによって、大規模言語モデル (LLMs)の性能を強化する技術であるRetrieval Augmented Generation (RAG)でも重要な役割を果たしている。
市場には、以下のような多くの種類のベクトル・データベースがある：
- Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)、Zilliz Cloud(フルマネージドMilvus)など。
- Faiss](https://zilliz.com/learn/faiss)やAnnoyのようなベクトル検索ライブラリ。
- Chroma](https://zilliz.com/blog/milvus-vs-chroma)やMilvus Liteのような軽量ベクトルデータベース。
- 伝統的なデータベース** ** Apache Cassandraのようなベクトル検索アドオン付き。
Apache Cassandraを理解する
Apache Cassandra](https://cassandra.apache.org/doc/latest/)はオープンソースの分散型NoSQLデータベース・システムで、単一障害点のない多数のサーバーで大量のデータを処理できるように設計されています。元々は、多数のノードにまたがる大量の構造化データおよび半構造化データを効率的に処理するために開発された。Cassandraは、高いスケーラビリティ、フォールト・トレランス、ダウンタイムやパフォーマンスの低下を最小限に抑えて分散環境で動作する能力で知られています。
Cassandra 5.0](https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/vector-search/concepts.html)のリリースにより、Apache CassandraはNoSQLデータベースとしてのコア機能を超えて、ベクトル埋め込みとベクトル検索をサポートするように進化しています。Cassandraのベクトル検索機能は、既存のアーキテクチャに基づいて構築されています。これにより、ユーザーはベクトル埋め込みを他のデータと一緒に保存し、類似検索を実行できる。この統合により、Cassandraは大規模な分散データを扱う強みを維持しながら、AI主導のアプリケーションをサポートすることができる。
Cassandraのベクトル検索の重要なコンポーネントは、Storage-Attached Indexes（SAI）です。SAIは非常にスケーラブルでグローバルに分散されたインデックスで、あらゆるベクトル・データ型の列に列レベルのインデックスを追加します。ベクトル検索やその他の検索インデックスを使用するデータベースに比類ないI/Oスループットを提供します。SAIは広範なインデックス機能を提供し、クエリとコンテンツ（文書、単語、画像などの大規模な入力を含む）の両方にインデックスを付けてセマンティクスを取得することができます。
Vector Searchは、SAIの新しいモジュール性を活用した、SAIの拡張性を検証する最初の事例です。このVector SearchとSAIの組み合わせは、AIと機械学習のワークロードを処理するCassandraの機能を強化し、ベクトル・データベース分野における強力な候補となる。
Zilliz Cloud：概要とコア・テクノロジー
Zilliz Cloudは、オープンソースのMilvusエンジン上に構築されたフルマネージドベクターデータベースサービスです。ベクトル埋め込みデータを効率的に保存、管理、検索することで、開発者や組織が大規模なAIアプリケーションを扱えるよう支援します。Zillizクラウドがインフラを管理するため、データベースを管理する代わりにAI機能の構築に集中することができます。
Zilliz Cloudの主な利点の1つは、パフォーマンスの自動最適化です。このシステムにはAutoIndexテクノロジーが搭載されており、あなたのデータとユースケースに最適なインデックス作成方法を選択します。そのため、パラメータのチューニングや異なるインデックスタイプの比較に時間を費やす必要はありません。また、このプラットフォームはIVF（Inverted File）とグラフベースのテクニックを使い、大規模なデータセットの類似性検索を高速化します。
このプラットフォームにはエンタープライズ機能がある。AWS、Azure、Google Cloudにベクターデータベースを展開することができ、Zillizのフルマネージドサービスを利用することも、BYOC（Bring Your Own Cloud Account）を利用することもできる。機密データを扱う組織のために、Zilliz Cloudは暗号化、アクセス管理、コンプライアンスツールなどのセキュリティコントロールを備えている。また、さまざまな一貫性レベルをサポートしているため、ニーズに応じて高速更新と強力なデータ一貫性のバランスを取ることができます。
コスト管理はZilliz Cloudのもう一つの重要な側面である。このプラットフォームでは、階層型ストレージを使用して、アクセスの少ないデータをより安価なストレージオプションに自動的に移動させるため、パフォーマンスに影響を与えることなくコストを削減することができます。また、ワークロードに合わせてコンピュートリソースを選択することもできます。例えば、重い処理タスクにはより強力なインスタンスを使用し、単純なクエリにはより軽量なインスタンスを使用するといった具合です。この柔軟性により、パフォーマンスを維持しながらコストを最適化することができます。
異なるタイプのデータを一緒に検索する必要があるAIアプリケーションのために、Zilliz Cloudはハイブリッド検索をサポートしています。単一のクエリで、テキスト埋め込み、画像ベクトル、その他のデータタイプを横断的に検索できます。また、このプラットフォームは、コサイン、ユークリッド、内積などの様々な類似度メトリクスをサポートしているため、様々な機械学習モデルやユースケースに適している。データが増大するにつれて、システムは自動的にリソースを追加することで水平方向に拡張できるため、負荷の高い作業でも優れたパフォーマンスを維持することができます。
主な違い
検索方法 Cassandraはベクトル検索にストレージ・アタッチド・インデックス（SAI）を使用し、ベクトル機能を既存のNoSQLアーキテクチャに統合しています。SAIはベクトル・データ型に列レベルのインデックスを提供し、クエリとコンテンツの両方のインデックスをサポートします。
Zilliz Cloudは、最適なインデックス作成方法を自動的に選択するAutoIndexテクノロジーを採用している。類似性検索にはIVFとグラフベースの技術を使用し、複数の類似性メトリクス（コサイン、ユークリッド、内積）をサポートします。
データ・ハンドリング Cassandraは分散ノード間で構造化および半構造化データを処理します。ベクトル埋め込みは他のデータタイプと一緒に保存され、分散環境での一貫性を維持します。
Zilliz Cloudは、単一のクエリで異なるデータタイプ（テキスト埋め込み、画像ベクトル）を横断するハイブリッド検索を可能にします。更新速度とデータの整合性のバランスをとるために、柔軟な整合性レベルを提供します。
スケーラビリティとパフォーマンス Cassandraは、単一障害点のない複数のサーバーにデータを分散する。そのSAIアーキテクチャは、分散データ処理機能を維持しながら、ベクトル検索に高いI/Oスループットを提供します。
Zilliz Cloudはリソースの自動割り当てにより水平方向に拡張します。階層型ストレージを使用してパフォーマンスを最適化し、検索速度に影響を与えることなく、アクセスの少ないデータをより安価なストレージ・オプションに移動します。
管理とコスト Cassandraはインフラストラクチャのセットアップとメンテナンスを手動で行う必要がある。オープンソースのソリューションであるため、主なコストはインフラと運用コストです。
Zilliz Cloudは完全に管理され、インフラのメンテナンスと最適化を行います。コストにはサービス料金とクラウド・インフラストラクチャ（AWS、Azure、Google Cloud）が含まれ、マネージド・サービスを利用するかBYOC（Bring Your Own Cloud）を利用するかのオプションがある。
セキュリティ* 両プラットフォームともエンタープライズ・グレードのセキュリティを提供する。Cassandraは伝統的なデータベース・セキュリティ機能を提供し、Zilliz Cloudはトランジットとレストの暗号化、バックアップとリカバリ、広範なRBACを含む。
それぞれの選択時期
Apache Cassandraを選択するのは、ベクトル検索を備えた分散NoSQLデータベースが必要で、すでにスタックでCassandraを使用しているか、インフラを完全に制御したい場合だ。そのSAIアーキテクチャは、複数のノードで大量の構造化データを扱い、既存のデータベース・セットアップを維持しながらAI機能を追加したい大企業に適している。
Zilliz Cloudは、運用のオーバーヘッドを最小限に抑えたフルマネージド・ベクトルデータベースサービスを求める場合に選択する。ベクトル検索の迅速な展開、パフォーマンスの自動最適化、主要なクラウドプロバイダー間での柔軟なスケーリングが必要なチーム、特に既存のデータベースに制約のない新しいAIアプリケーションを構築する場合に適しています。
要約
Cassandraは、SAIによる統合されたベクトル検索、高いスケーラビリティ、フォールトトレランスを備えた分散データに適しており、完全なコントロールを求める企業に適している。Zilliz Cloudはマネージド・サービス、自動最適化、ハイブリッド検索に適している。インフラの好み（セルフマネージドかフルマネージドか）、既存の技術スタック、チームの専門知識、ベクトル検索とスケーリングに対する特定の要件に基づいて選択する。
Apache CassandraとZilliz Cloudの概要についてはこちらをお読みいただきたいが、これらを評価するには、ユースケースに基づいて評価する必要がある。それに役立つツールの1つが、ベクターデータベースを比較するためのオープンソースのベンチマークツールであるVectorDBBenchだ。最終的には、独自のデータセットとクエリパターンで徹底的なベンチマークを行うことが、分散データベースシステムにおけるベクトル検索に対する、強力だが異なるこの2つのアプローチのどちらを選択するかの鍵となるだろう。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクトルデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータ保存・検索システム、特にベクトルデータベースを必要とするユーザーのためのオープンソースのベンチマークツールです。このツールにより、ユーザはMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような異なるベクトルデータベースシステムを独自のデータセットを使ってテストし比較し、自分のユースケースに合うものを見つけることができます。VectorDBBenchを使えば、ユーザーはマーケティング上の主張や伝聞ではなく、実際のベクターデータベースのパフォーマンスに基づいて決定を下すことができます。
VectorDBBenchはPythonで書かれており、MITオープンソースライセンスの下でライセンスされています。VectorDBBenchは、その機能と性能の改善に取り組む開発者のコミュニティによって活発にメンテナンスされています。
VectorDBBenchをGitHubリポジトリ**からダウンロードして、我々のベンチマーク結果を再現したり、あなた自身のデータセットでパフォーマンス結果を得てください。
VectorDBBench Leaderboard](https://zilliz.com/vector-database-benchmark-tool?database=ZillizCloud%2CMilvus%2CElasticCloud%2CPgVector%2CPinecone%2CQdrantCloud%2CWeaviateCloud&dataset=medium&filter=none%2Clow%2Chigh&tab=1)で、主流のベクトルデータベースのパフォーマンスを簡単に見てみましょう。
ベクターデータベースの評価については、以下のブログをお読みください。
- ベンチマーク・ベクター・データベースのパフォーマンス：テクニックと洞察](https://zilliz.com/learn/benchmark-vector-database-performance-techniques-and-insights)
- VectorDBBench: Open-Source Vector Database Benchmark Tool](https://zilliz.com/learn/open-source-vector-database-benchmarking-your-way)
- ベクターデータベースを他のデータベースと比較する](https://zilliz.com/comparison)
VectorDB、GenAI、MLに関するその他のリソース
- ジェネレーティブAIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)
- あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)
- RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)
- 大規模言語モデル(LLM)を学ぶ](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)
- ベクトルデータベース101](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)
- 自然言語処理(NLP)](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
Chloe WilliamsChloe Williams is a technical writer at Zilliz.
読み続けて
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