Zilliz Cloud vs Vald 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Vald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(LLMs)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とValdは、専用のベクターデータベースである。この記事では、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。
Vald：概要とコアテクノロジー
Vald は膨大なベクトルデータを高速に検索するための強力なツールです。何十億ものベクトルを扱えるように構築されており、ニーズが大きくなるにつれて簡単に拡張することができます。Vald の素晴らしいところは、NGT と呼ばれる超高速アルゴリズムを使って類似ベクトルを見つけることです。
Valdの最も優れた特徴の一つは、インデックスの処理方法です。通常、インデックスを作成する場合、すべてを停止しなければならない。しかし、Valdは賢い。インデックスを異なるマシンに分散させるので、インデックスが更新されている間も検索を続けることができる。さらに、Valdはインデックス・データを自動的にバックアップするので、何か問題が発生してもすべてを失う心配はない。
Valdは様々なセットアップにフィットするのが素晴らしい。データの出入りをカスタマイズできるので、gRPCとの相性も良い。また、クラウド上でスムーズに動作するように構築されているため、必要なときにコンピューティングパワーやメモリを簡単に追加することができる。Valdはデータを複数のマシンに分散させるので、膨大な量の情報を処理するのに役立つ。
Valdが持つもうひとつの巧妙なトリックは、インデックスの複製だ。各インデックスのコピーを異なるマシンに保存する。つまり、1台のマシンに問題が発生しても、検索は問題なく行えるということだ。Valdは自動的にこれらのコピーのバランスをとるので、心配する必要はない。これらのことから、Valdは大量のベクターデータを迅速かつ確実に検索する必要がある開発者にとって、確かな選択肢となる。
主な相違点
検索方法
Zilliz Cloud：Milvusエンジンをベースに構築されたZilliz Cloudは、IVFとグラフベースのアルゴリズムを用いて大規模なデータセットを検索します。AutoIndexはデータとユースケースに最適なインデックス戦略を選択するため、パラメータを手動で調整する必要はありません。微調整の必要がないため、多様なアプリケーションに役立ちます。
Vald：ValdはNGT (Nearest Neighbor Graph and Tree) アルゴリズムを使用しており、高速かつ正確な最近傍探索で知られています。インデックスを更新しながら検索クエリを提供し続けることができるため、ダウンタイムを最小限に抑え、安定したパフォーマンスを実現します。このダイナミックなインデックス作成は、リアルタイム・アプリケーションにとって大きなプラスとなる。
データ処理
Zilliz Cloud：構造化、半構造化、非構造化データをサポートし、Zilliz Cloudはハイブリッド検索を行うため、テキスト、画像、ビデオエンベッディングのような複数のデータタイプにまたがってクエリを実行できます。マルチモーダル検索を必要とするAIアプリケーションに最適です。
Vald：大規模な非構造化データセットも扱うが、単一のクエリで複数のデータタイプを統合するよりも、ベクトル検索に重点を置いている。データの入出力をカスタマイズできるため汎用性は高いが、Zilliz Cloudに比べるとハイブリッド性は劣る。
スケーラビリティとパフォーマンス
Zilliz Cloud：データの成長に合わせてリソースを追加することで、水平スケーリングが可能です。クラウドネイティブな設計により、AWS、Azure、Google Cloud上でシームレスなスケーリングが可能です。パフォーマンスの自動最適化とコスト効率を高める階層型ストレージは、データセットの増大に最適です。
Vald：Valdもまた、データとインデックスを複数のマシンに分散することでスケーリングします。レプリケーションと負荷分散メカニズムが高トラフィックに対応する。しかし、場合によってはスケーリングの微調整に手作業が必要になることもある。
柔軟性とカスタマイズ
Zilliz Cloud：複数の導入オプション、フルマネージドサービスまたは BYOC (Bring Your Own Cloud)。ハイブリッド検索と複数の類似性メトリクス（コサイン、ユークリッド、内積など）のサポートにより、様々なMLモデルに柔軟に対応。
Vald：ValdはgRPCと統合可能で、データ処理のためのカスタムパイプラインを備えている。アーキテクチャは柔軟だが、エンドツーエンドの機能サポートよりもインフラレベルのカスタマイズに重点を置いている。
統合とエコシステム
Zilliz Cloud：Milvusベースのプラットフォームとして、LangChain、LlamaIndex、DsPyなどの機械学習フレームワークと統合。
Vald：クラウドネイティブにフォーカスしたValdはKubernetes中心で、最新のDevOpsワークフローに適合する。コンテナ環境やクラウドプラットフォームと互換性があるため、分散システムに適している。
使いやすさ
Zilliz Cloud：開発者フレンドリーなインターフェースと充実したドキュメントで、セットアップとメンテナンスが簡単です。フルマネージドなので、機能構築に集中できます。
Vald：強力だが、カスタマイズとインフラレベルのコントロールに重点を置いているため、学習曲線が急だ。Kubernetesや分散システム管理に慣れている開発者に向いている。
コスト
Zilliz Cloud：アクセス頻度の低いデータを低コストのストレージに移動する階層型ストレージモデルにより、全体的なコストを最適化。柔軟なコンピュート・オプションにより、ワークロードに合わせてコストを調整できます。
**バルドオープンソースのため初期コストは抑えられるが、インフラのセットアップやメンテナンスに多額の投資が必要になる可能性がある。運用のオーバーヘッドと長期的な柔軟性のトレードオフ。
セキュリティ
Zilliz Cloud：エンタープライズグレードのセキュリティ、暗号化、ロールベースのアクセスコントロール、コンプライアンスツール。更新速度とデータの信頼性をバランスさせる一貫性レベルをサポートします。
Vald：フォールト・トレランスのためのインデックス・レプリケーションはあるが、エンタープライズ・グレードのセキュリティ機能は組み込まれていない。開発者はデータを保護するために追加のセキュリティ対策を実装する必要がある。
Zilliz Cloudを使用する場合
Zilliz Cloudは、最小限の運用で大規模なAIアプリケーションを管理する必要がある組織や開発者のためのサービスです。フルマネージドサービスは、インフラストラクチャを管理する必要がないため、ベクトル検索を利用した機能の構築と拡張に集中することができます。異なるデータタイプ（テキスト、画像、動画）を横断するハイブリッド検索、強力なセキュリティ機能を必要とするアプリケーション、コスト効率の高い階層型ストレージソリューションを必要とするシナリオなどのユースケースは、Zilliz Cloudに適しています。迅速なセットアップ、スケーラビリティ、パフォーマンスチューニングが重要なプロジェクトに適しています。
Valdを使用する場合
Valdは、高度にカスタマイズ可能なKubernetesネイティブのベクトル検索ソリューションを求める開発者向けだ。動的インデックス機能により、ダウンタイムなしで継続的なデータ更新が必要なリアルタイムアプリケーションに適しています。データパイプラインのきめ細かな制御を必要とする分散システムのような複雑なインフラストラクチャを必要とするプロジェクトは、Valdの柔軟性と多くの統合オプションを活用できる。DevOpsワークフローに深く統合するカスタムベクター検索システムを構築したい場合、Valdにはツールと柔軟性があります。
要約
Zilliz Cloudは、大きなAIアプリケーションのための使いやすさ、ハイブリッド検索、エンタープライズグレードのセキュリティに優れている。Valdは、リアルタイムのインデックス作成とKubernetesネイティブのカスタマイズに適しており、特に分散システムの管理に慣れている開発者に向いている。最終的には、ユースケース、データの多様性、運用ニーズ、管理レベル次第だ。これらを評価すれば、どれが自分に合っているかわかるだろう。
Zilliz CloudとVald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: オープンソースベクターデータベースベンチマークツール](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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