Zilliz Cloud vs Aerospike 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
ベクターデータベースとは？
Zilliz Cloud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、クエリするため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によって大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させる技術であるRAG(Retrieval Augmented Generation) において重要な役割を果たす。
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**。
Zilliz Cloudは、専用のベクターデータベースである。Aerospikeは分散型でスケーラブルなNoSQLデータベースで、アドオンとしてベクトル検索機能を備えている。この投稿では、両者のベクトル検索機能を比較する。 ；
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、開発者は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。
Aerospike概要とコアテクノロジー
Aerospikeは、高性能なリアルタイムアプリケーション向けのNoSQLデータベースである。ベクトルデータベースのユースケースに適しているように、ベクトルインデックスと検索のサポートが追加された。ベクトル機能はAerospike Vector Search (AVS)と呼ばれ、現在プレビュー中です。Aerospikeから早期アクセスをリクエストできます。
AVSは、ベクター検索用にHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスのみをサポートしています。AVSで更新や挿入が行われると、ベクトルを含むレコードデータがAerospikeデータベース（ASDB）に書き込まれ、すぐに表示されます。インデックスを作成するためには、各レコードは、インデックスの指定されたベクトルフィールドに少なくとも1つのベクトルを持つ必要があります。1つのレコードに対して複数のベクトルとインデックスを持つことができるので、同じデータをさまざまな方法で検索することができます。Aerospike では、アップサートされたレコードを特定のセットに割り当てて、監視および操作できるようにすることを推奨しています。
AVSにはインデックスを構築する独自の方法があり、それはすべてのAVSノードで同時並行的に行われます。ベクトルレコードの更新はASDBに直接書き込まれますが、インデックスレコードはインデックスキューから非同期に処理されます。これはバッチで行われ、すべてのAVSノードに分散されるため、AVSクラスタのすべてのCPUコアを使用し、スケーラブルです。Ingestionのパフォーマンスはホストのメモリとストレージレイヤーの構成に大きく依存します。
インデキシングキュー内の各アイテムについて、AVSはインデキシング用のベクトルを処理し、各ベクトルのクラスタを構築し、それらをASDBにコミットします。インデックスレコードには、ベクター自体のコピーと、HNSWグラフの指定されたレイヤーにおけるそのベクターのクラスタが含まれます。インデックス作成には、単一命令、複数データ並列処理のためのベクトル拡張（AVX）を使用する。
クラスタ内のレコードは相互に接続されているため、AVSはインジェスト時にクエリーを行い、インデックスキャッシュに「事前水分補給」を行う。これらのクエリーはクエリーリクエストとしてカウントされず、ストレージレイヤーに対するリードとして表示される。こうすることで、キャッシュに関連データが蓄積され、クエリ性能を向上させることができる。これはAVSがどのようにベクトルデータを扱い、類似検索のためのインデックスを構築し、高次元のベクトル検索に対応できるかを示している。
主な相違点
ベクトル検索は、レコメンデーションシステム、セマンティック検索、AIを活用したアナリティクスの基盤技術となっている。ベクターデータベースのニーズに合ったツールを選ぶには、プラットフォームによってベクターのインデックス作成、データ管理、運用のスケーラビリティがどのように異なるかを理解する必要があります。ここでは、Zilliz CloudとAerospike Vector Search (AVS)の比較をご紹介します。
検索方法
Zilliz Cloud: Zilliz Cloudは、IVF(Inverted File System)やグラフベースのような複数のインデックス作成方法を使用するMilvusエンジンをベースに構築されています。AutoIndex機能により、データに最適なインデックス方法を自動的に選択するため、手動で調整する必要はありません。このため、Zillizは様々な機械学習やAIのユースケースに適している。
Aerospike:Aerospikeのベクトル検索は、高次元類似検索の性能で知られるHNSW（Hierarchical Navigable Small World）インデックスを採用している。しかし、AVSはまだプレビュー版であり、HNSWのみをサポートし、自動インデックス選択はできない。開発者はインデックスパラメータを手動で設定・管理しなければならない。
データ
Zilliz Cloud: Zillizはマルチモーダルデータに優れている。ハイブリッド検索をサポートし、テキスト、画像、数値ベクトルを一度の操作でクエリできます。また、異なる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。
Aerospike:AerospikeはNoSQLデータベースなので、構造化データや半構造化データをよくサポートしている。しかし、Aerospikeのベクトル検索はより厳格で、各レコードがあらかじめ定義されたベクトルフィールドを持つような構造化ワークフロー向けに設計されている。ハイブリッド検索については言及されていない。
スケーラビリティとパフォーマンス
Zillizクラウド:Zillizは水平スケーラビリティを備えており、データの成長に合わせて拡張することができます。分散アーキテクチャにより、高負荷時でも安定したパフォーマンスを保証します。階層型ストレージは、アクセス頻度の低いデータをより安価なストレージ階層にオフロードすることで、パフォーマンスをさらに最適化します。
Aerospike:Aerospikeの並行インデックス作成は、スケーラビリティのために設計されています。インデックスレコードは非同期で処理され、クラスター内のすべてのCPUコアを使用してノードに分散される。しかし、スケーラビリティはシステムメモリとストレージ構成に大きく依存するため、スケーリングが複雑になる可能性がある。
柔軟性とカスタマイズ
Zilliz Cloud:プラットフォームはデータモデリングに柔軟性があり、コサイン、ユークリッド、内積のような複数の類似性メトリクスをサポートしている。そのため、Zillizはあまりカスタマイズすることなく、様々なAIや機械学習のユースケースに適している。
Aerospike:Aerospikeはレコードごとに複数のベクトルをサポートし、異なるクエリパスのインデックス戦略をサポートしている。これは便利だが、手動での設定が必要で、Zillizの自動チューニング機能はない。
統合とエコシステム
Zillizクラウド: ZillizはAWS、Azure、Google Cloudのような主要なクラウドプロバイダーの上に位置する。開発者はフルマネージドサービスかBYOC（Bring Your Own Cloud）モデルを選択できる。また、AIフレームワークとの統合性も高いため、エンドツーエンドの機械学習ワークフローにも適している。
Aerospike:Aerospikeはより広範なNoSQLエコシステムの一部であるため、リアルタイム分析と従来のデータベース機能を組み合わせたアプリケーションに適している。しかし、ベクトル検索は比較的スタンドアロンで、まだプレビューの段階だ。
使いやすさ
Zillizクラウド： Zillizはマネージド・サービスとAutoIndexのような機能でセットアップを簡単にする。開発者はインフラやパラメータチューニングを気にすることなく、アプリケーションの構築に集中できる。ドキュメントは包括的で、プラットフォームは使いやすい。
Aerospike:Aerospikeの学習曲線が急なのは、その技術的な複雑さと手動設定によるものである。AVSのセットアップと最適化には、特にベクターデータのワークフローの場合、システムアーキテクチャを深く理解する必要がある。
コスト
Zilliz Cloud: Zillizには階層型ストレージやワークロードに特化したコンピュートといったコスト削減機能がある。これらの機能により、利用パターンに応じてコストを最適化することができます。
Aerospike: AerospikeにはAVSの詳細なコスト管理がない。コストはおそらくメモリやストレージのようなリソースを大量に消費する構成に結びついており、規模が拡大するにつれて増加する。
セキュリティ機能
Zillizクラウド: Zillizは暗号化、アクセス管理、企業標準コンプライアンスなどの堅牢なセキュリティ機能を備えている。そのため、機密性の高いデータを扱う組織に適した選択肢となります。
Aerospike：Aerospikeは暗号化と認証を備えているが、AVSの高度なセキュリティ機能に関する詳細な文書がない。これは、高いセキュリティ要件を持つ企業にとっては制限となるかもしれない。
Zilliz Cloudを使用する場合
Zilliz Cloudは、大規模分散データとベクトル検索をコア機能とするアプリケーション向けです。ベクトル埋込みの効率的な処理、マルチモーダルデータ間のハイブリッド検索、スケーラビリティを必要とするAIや機械学習ワークフローに優れています。自動インデックス作成、ハイブリッド検索、複数の類似性メトリクスのサポートにより、レコメンデーション・エンジン、セマンティック検索、リアルタイム分析に適している。また、マネージド・サービスと使いやすさは、迅速な導入と低い運用オーバーヘッドを重視するチームに適している。
Aerospike を使用する場合
Aerospikeは、すでにNoSQLの機能を使用しており、アドオンとしてベクトル検索を必要とする組織向けです。ベクトル類似検索とともにリアルタイムのトランザクション処理を必要とするアプリケーションは、Aerospikeのインデックス作成と低レイテンシーアーキテクチャの恩恵を受けることができる。ベクトル検索を在庫管理や財務トランザクションのような構造化データ処理と組み合わせられると良い。しかし、プレビュー段階のベクトル検索は、そのアーキテクチャと構成についてより深い理解を必要とするため、技術チームに適している。
結論
Zilliz CloudとAerospikeにはそれぞれ長所がある。Zilliz Cloudは、AIアプリケーションのための使いやすく、スケーラブルで機能豊富なベクトル検索を求める開発者向けである。Aerospikeは、ベクトル検索が堅牢なリアルタイムトランザクションシステムを補完する環境向けだ。データの種類、スケーラビリティ、統合性、運用の複雑さに応じて、この2つのどちらかを選択する。最終的には、成熟したベクトル検索ツールが欲しいのか、新たなベクトル機能を備えたデータベースが欲しいのかによって決まります。
Zilliz CloudとAerospike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一つが、ベクターデータベースの比較の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用いてテストし比較することができ、ユーザ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性能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.
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