OpenSearchとAerospikeの比較：GenAIアプリケーションに適したデータベースの選択
AI主導のアプリケーションが進化する中、これらの進化をサポートするベクトル検索機能の重要性はいくら強調してもしすぎることはない。このブログ記事では、ベクトル検索機能を持つ2つの著名なデータベースについて説明する：OpenSearchとAerospikeである。それぞれ、推薦エンジン、画像検索、セマンティック検索などのアプリケーションに不可欠な機能であるベクトル検索を扱うための堅牢な機能を提供している。我々のゴールは、開発者やエンジニアに明確な比較を提供し、どのデータベースが彼らの特定の要件に最も合致するかを決定する手助けをすることである。
ベクターデータベースとは？
OpenSearchとAerospikeを比較する前に、まずベクターデータベースの概念について説明します。
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、または製品の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の一般的なユースケースには、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)タスクなどがある。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で大規模言語モデル(LLMs)のパフォーマンスを向上させる技術である、検索拡張生成(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。
- 小規模なベクトル検索が可能なベクトル検索アドオンを備えた従来のデータベース**。
OpenSearchとAerospikeはどちらも伝統的なデータベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を含むように進化している。
オープンサーチとは？概要
OpenSearch](https://opensearch.org/)は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、多様なデータタイプを管理する、堅牢なオープンソースの検索・分析スイートである。ElasticsearchとKibanaからコミュニティ主導のフォークとして2021年に開始されたこのOpenSearchスイートには、OpenSearchデータストアと検索エンジン、高度なデータ可視化のためのOpenSearchダッシュボード、効率的なサーバーサイドのデータ収集のためのData Prepperが含まれています。
Apache Luceneの強固な基盤の上に構築されたOpenSearchは、非常にスケーラブルで効率的な全文検索（キーワード検索）***を可能にし、大規模なデータセットを扱うのに理想的です。最新のリリースで、OpenSearch は検索機能を大幅に拡張し、追加プラグインを通じて ベクトル検索 を含むようになりました。OpenSearchは現在、従来の字句検索、k-nearest neighbors (k-NN)、意味検索、マルチモーダル検索、ニューラル・スパース検索、ハイブリッド検索モデルなど、機械学習を利用した検索手法の数々をサポートしている。これらの機能強化により、ニューラル・モデルが検索フレームワークに直接統合され、データ取り込みの時点でオンザフライの埋め込み生成と検索が可能になります。この統合により、プロセスが合理化されるだけでなく、検索の関連性と効率が著しく向上します。
最近のアップデートでは、OpenSearchの機能がさらに進化し、ディスク最適化ベクトル検索、バイナリ量子化、k-NN検索におけるバイトベクトルエンコーディングなどの機能が導入された。機械学習タスク処理と検索クエリ性能の改善とともに、これらの追加機能は、OpenSearchがデータをフル活用することを目指す開発者や企業にとって最先端のツールであることを再確認させる。ダイナミックで協力的なコミュニティに支えられ、OpenSearchは進化を続け、アプリケーションに高度な検索機能を必要とする開発者にとって最良の選択肢として際立つ、包括的でスケーラブル、かつ適応性の高い検索・分析プラットフォームを提供します。
Aerospike とは？概要
Aerospikeは、非常に大量のデータを最小限のレイテンシで管理できることで有名な高性能NoSQLデータベースです。その中核となるAerospikeは、インメモリとオンディスクストレージを融合させた独自のハイブリッドメモリアーキテクチャを採用しており、ダイナミックなデジタル環境で不可欠な迅速なデータアクセスと更新を実現します。
Aerospikeは、AIおよび機械学習アプリケーションに特化した拡張機能であるAerospike Vector Search (AVS)を発表しました。この拡張機能により、Aerospikeは広範なデータセットに対して類似性ベースのベクトル検索を実行できます。これは、レコメンデーションエンジン、検索拡張世代、セマンティック検索、ダイナミックコンテンツキュレーションなど、最新のAIアプリケーションの開発に不可欠です。
Aerospike Vector Search (AVS)は、大量のデータを迅速に解釈・処理する機械学習モデルに依存する最新のAIアプリケーションに不可欠な、さまざまなベクトル検索機能を組み込んでいます。Aerospikeの堅牢なデータベース基盤上に構築されたAVSは、高度な機能を導入しながら、データベース固有の性能の強みを活用します：
- マルチモデル： **キーバリュー、ドキュメント、グラフ、ベクトルなど、NoSQLをはるかに超える柔軟性。
- リアルタイム更新：** スケールでの取り込みにより、階層型ナビゲーシブル・スモールワールド（HNSW）インデックスが古くなるのを防ぎ、新鮮なコンテキストでの検索結果を保証します。
- ハイブリッド検索:** Aerospikeのマルチモデルアーキテクチャーにより、ベクトル検索にフィルタリング、関係検査などの追加条件を組み合わせることができます。
- ミリ秒のレイテンシ:** 数十億のレコードをミリ秒以内で保存・検索できる能力で、非常に大きなデータセットを管理します。
- 並列ベクトル取り込み**：何万ものソースから複雑なHNSWインデックス構造を取り込み、更新するための高速で革新的なアプローチ。
- 柔軟なコンフィギュレーション:**コンピュートとストレージの分離、大規模または小規模モデルでの作業など、コストをコントロールする柔軟性。
OpenSearch とAerospikeの比較：GenAIにおける主な違い
AI駆動型アプリケーション用のデータベース技術を選択する際、OpenSearchとAerospikeの違いを理解することで、開発者は特定のニーズに基づいて情報に基づいた選択をすることができます。ここでは、いくつかの重要な要素について両プラットフォームを詳細に比較します：
検索方法
OpenSearch:Elasticsearchの遺産を引き継ぐOpenSearchはApache Luceneをベースに構築されており、k-nearest neighbors (k-NN)、セマンティック検索、マルチモーダル検索、ニューラルスパース検索のサポートを含むベクトル検索を取り入れることで、検索機能をさらに拡張している。これらの機能強化により、より複雑なAI主導の検索シナリオが容易になり、その場で埋め込みを生成するニューラル・モデルを統合することで、関連性と効率が向上している。
**Aerospike Vector Search (AVS)の導入により、Aerospikeはレコメンデーションシステムやセマンティック検索などのAIアプリケーションに不可欠な高度なベクトル検索機能をサポートします。AVSは、HNSWインデックスへのリアルタイム更新、ベクトル検索と従来のクエリを組み合わせたハイブリッド検索、スケーラビリティのための並列ベクトル取り込みなど、Aerospikeの高性能モデルと最新の検索機能を組み合わせています。
データ処理
OpenSearch: 構造化データから非構造化データまで、幅広いデータタイプを管理し、多様なデータセットの処理における有用性を高める。最新のアップデートにより、大規模なデータセットを効率的に処理・検索する機能が強化され、複雑な分析タスクにさらに威力を発揮します。
Aerospike:ハイブリッド・メモリ・アーキテクチャで知られるAerospikeは、キーバリュー、ドキュメント、グラフ、そして現在ではベクトル・モデルにわたって大量のデータを効率的に処理します。AVS拡張は、特に複雑なデータ構造の高速処理を必要とするAI駆動型アプリケーション向けに、そのデータ処理能力を強化します。
スケーラビリティとパフォーマンス
OpenSearch:拡張性に優れ、Lucene の基盤を活用することで、検索クエリのパフォーマンス向上とディスク最適化されたベクトル検索により、大規模なデータセットを処理できます。これらの機能により、効率的なデータ検索とリアルタイムの分析を必要とするエンタープライズ規模のアプリケーションに適しています。
Aerospike:パフォーマンスとスケーラビリティに優れ、AVSはベクトル検索におけるリアルタイム更新とミリ秒単位のレイテンシをサポートすることで、これらの側面を強化しています。独自のデータ処理と保存方法により、非常に大きなデータセットでもパフォーマンスが低下することはありません。
柔軟性とカスタマイズ
OpenSearch:データモデリングとクエリに大きな柔軟性があり、カスタマイズのための堅牢なAPIとプラグインのセットによってサポートされています。様々な検索手法を統合することで、特定のアプリケーションのニーズに合わせたソリューションを提供します。
Aerospike:AVSは、マルチモデルのサポートとハイブリッド検索機能によって柔軟性を高め、ユーザーは異なるデータ検索手法を組み合わせることができます。柔軟な設定オプションにより、アプリケーションの要件に応じてコストとパフォーマンスを最適化できます。
統合とエコシステム
OpenSearch:データ処理と可視化のための様々なツールやフレームワークとシームレスに統合し、幅広いエコシステムの恩恵を受け続けています。コミュニティ主導のアプローチにより、継続的な改善とサポートが保証されます。
Aerospike:伝統的に高性能なキー・バリュー・ストレージに焦点を当ててきたが、ベクトルやマルチモデル機能の統合によりエコシステムが拡大している。しかし、OpenSearchで利用可能な統合の幅にはまだ及ばないかもしれない。
使いやすさ
OpenSearch:は、包括的なドキュメントとコミュニティサポート体制を維持していますが、その高度な機能は、学習曲線をもたらす可能性があります。新しい検索機能やデータ・プリパーの機能が含まれているため、最適に使用するためにはさらに学習が必要な場合があります。
Aerospike:AVSとそのマルチモデル機能の追加により、複雑さが増すかもしれないが、Aerospikeは一般的に、特に高スループット環境において、その簡単なセットアップとメンテナンスで知られている。
コストの検討
**運用コストは導入戦略によって異なり、オンプレミスとクラウドホスティングのオプションがある。Amazon OpenSearch Service のようなマネージド・サービスは使いやすいが、コストは高い。
Aerospike:Communityエディションで費用対効果の高いソリューションを提供し、Enterpriseエディションではさらに機能を追加できる。柔軟な構成が可能で、コンピュートとストレージを分離できるため、効果的なコスト管理ができる。
セキュリティ機能
**強固な暗号化、ロールベースのアクセス制御、監査ロギングなど、強力なセキュリティ機能は引き続き重要な要素であり、厳格なセキュリティ要件とコンプライアンス要件に対応しています。
Aerospike:AVSによる強化された機能を含む包括的なセキュリティ・オプションを提供し続け、機密データの安全な取り扱いと処理を保証する。
この比較は、OpenSearchとAerospikeの両方が、特にAIや機械学習の文脈における現代のデータ課題に対処するために進化し、多様なアプリケーションのニーズに合わせた強力で柔軟なソリューションを提供していることを示しています。
##オープンサーチとAerospikeを選ぶとき
OpenSearchとAerospikeのどちらを選択するかは、特定のユースケース、検索機能の要件、パフォーマンスニーズ、システムアーキテクチャによって大きく異なります。ここでは、それぞれのテクノロジーを選択する場合のガイドを示します：
GenAIにOpenSearchを選択するのは以下のような場合です：
- 複雑な検索:** 全文検索、あいまい検索、文脈検索のような高度なテキスト検索機能が必要な場合。
- 分析・視覚化:** リアルタイムでデータを視覚化・分析するツールが必要な場合。
- 機械学習の強化:** 検索の関連性と分析を改善するために機械学習を組み込んでいます。
- クラウド・スケーラビリティ:** クラウドリソースを広範囲に使用する予定であり、効率的に拡張できるシステムが必要です。
GenAIのためにAerospikeをお選びください：
- ピーク時のパフォーマンス：*** アプリケーションが、特に高負荷時に超高速のデータアクセスと処理を必要とする場合。
- 大容量データ:** 膨大な量のデータを最小限のレイテンシで管理する必要がある。
- ベクトル検索によるAI:** 推薦システムのようなAIアプリケーションにベクトル検索を使用しています。
- コスト効率:** 性能と信頼性が厳しく要求される環境において、強力かつ経済的な運用が可能なシステムを求めている。
ベクターデータベースに特化したシステムとは？
OpenSearchとAerospikeは拡張機能を通じてベクトル検索機能を提供していますが、大規模で高性能なベクトル検索タスクに最適化されていません。画像認識、電子商取引のレコメンデーション、NLPタスクなど、数百万から数十億の高次元ベクトルを高速かつ正確に類似検索するアプリケーションには、MilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)のような特化型ベクトルデータベースが適しています。これらのデータベースは、高度な近似最近傍(ANN)アルゴリズム(例、HNSW、IVF)を使用し、ハイブリッド検索(ハイブリッドスパースとデンス検索、マルチモーダル検索、メタデータフィルタリング付きベクトル検索、ハイブリッドデンス検索とフルテキスト検索を含む)、リアルタイムインジェスト、動的環境でのハイパフォーマンスのための分散スケーラビリティなどの高度な機能を提供しています。
一方、OpenSearchやAerospikeのような汎用システムは、ベクトル検索が主な目的ではなく、構造化または半構造化データを扱い、ベクトルデータセットが小さいか、性能要件が中程度の場合に適している。これらのシステムをすでに使用していて、新しいインフラストラクチャを導入するオーバーヘッドを避けたい場合、ベクトル検索プラグインは、それらの機能を拡張し、より単純で低スケールのベクトル検索タスクのための費用対効果の高いソリューションを提供することができます。
オープンソースのVectorDBBenchを使ってベクターデータベースを評価・比較する
VectorDBBenchは、高性能なデータストレージと検索システム、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に設計された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、ユーザは独自のデータセットを用いてMilvusやZilliz Cloud(マネージドMilvus)などの異なるベクトルデータベースシステムの性能をテスト・比較し、ユースケースに最も適したものを決定することができます。VectorDBBenchを使用することで、ユーザーはマーケティング上の主張や逸話的証拠に頼るのではなく、実際のベクトルデータベースのパフォーマンスに基づいて情報に基づいた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る。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性能を見てみましょう。
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)
- 任意のベクトルデータベースを代替と比較する](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
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.