Apache Cassandra vs. Aerospike: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas aplicações de IA
À medida que aplicações impulsionadas por IA se tornam mais prevalentes, desenvolvedores e engenheiros enfrentam o desafio de selecionar o banco de dados certo para lidar com dados vetoriais de forma eficiente. Duas opções populares nesse espaço são Apache Cassandra e Aerospike. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a decidir sobre suas necessidades de banco de dados vetorial.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Apache Cassandra e Aerospike, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar embeddings de vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análises e recuperação de dados mais avançadas.
Bancos de dados vetoriais são adotados em muitos casos de uso, incluindo recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial em Retrieval Augmented Generation (RAG), uma técnica que melhora o desempenho de modelos de linguagem grandes (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais desenvolvidos especificamente como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL tradicional que evoluiu para incluir recursos de busca vetorial como um complemento. Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído que também evoluiu para incluir recursos de busca vetorial.
Apache Cassandra: Visão Geral e Tecnologia Central
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL distribuído e de código aberto conhecido por sua escalabilidade e disponibilidade. Os recursos do Cassandra incluem uma arquitetura sem mestre para disponibilidade, escalabilidade, consistência ajustável e um modelo de dados flexível. Com o lançamento do Cassandra 5.0, ele agora oferece suporte a embeddings vetoriais e busca por similaridade vetorial por meio de seu recurso Storage-Attached Indexes (SAI). Embora essa integração permita que o Cassandra lide com dados vetoriais, é importante observar que a busca vetorial é implementada como uma extensão da arquitetura existente do Cassandra, e não como um recurso nativo.
A funcionalidade de busca vetorial do Cassandra é construída sobre sua arquitetura existente. Ela permite que os usuários armazenem embeddings vetoriais junto com outros dados e realizem buscas por similaridade. Essa integração permite que o Cassandra ofereça suporte a aplicações impulsionadas por IA enquanto mantém seus pontos fortes no tratamento de dados distribuídos em larga escala.
Um componente-chave da busca vetorial do Cassandra são os Storage-Attached Indexes (SAI). O SAI é um índice altamente escalável e globalmente distribuído que adiciona índices em nível de coluna a qualquer coluna de tipo de dados vetoriais. Ele fornece alta taxa de transferência de I/O para bancos de dados de Vector Search e outros índices de busca. O SAI oferece ampla funcionalidade de indexação, capaz de indexar consultas e conteúdo (incluindo entradas grandes como documentos, palavras e imagens) para capturar semântica.
Vector Search é a primeira instância de validação da extensibilidade do SAI, aproveitando sua nova modularidade. Essa combinação de Vector Search e SAI aprimora as capacidades do Cassandra no tratamento de cargas de trabalho de IA e machine learning, tornando-o um forte concorrente no espaço de bancos de dados vetoriais.
Aerospike: Visão geral e tecnologia principal
Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído projetado para aplicações em tempo real e de alto desempenho. Ele evoluiu para incluir suporte à indexação e busca vetorial, tornando-o adequado para casos de uso de bancos de dados vetoriais. Essa capacidade vetorial, chamada Aerospike Vector Search (AVS), está em Preview e os usuários podem solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para suas capacidades de busca vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são primeiro gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para a indexação, cada registro deve conter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Vários vetores e índices podem ser especificados para um único registro, permitindo várias abordagens de busca sobre os mesmos dados. A Aerospike recomenda atribuir registros inseridos/atualizados via upsert a um conjunto específico para facilitar o monitoramento e as operações.
O AVS tem uma abordagem única para a construção de índices, gerenciando-a simultaneamente em todos os nós AVS. Enquanto as atualizações de registros vetoriais são confirmadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Esse processamento é feito em lotes e distribuído por todos os nós AVS, maximizando o uso dos núcleos de CPU no cluster AVS e permitindo ingestão escalável. O desempenho da ingestão depende altamente da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
Para cada item na fila de indexação, o AVS processa o vetor para indexação, monta os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e os clusters associados a esse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A construção do índice aproveita extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única e múltiplos dados, aumentando a eficiência.
Devido à natureza interconectada dos registros em seus clusters, o AVS executa consultas durante a ingestão para "pré-hidratar" o cache do índice. Essas consultas não são reportadas como solicitações, mas como leituras na camada de armazenamento. Essa abordagem garante que o cache seja preenchido com dados relevantes, potencialmente melhorando o desempenho das consultas. Esses recursos demonstram a abordagem do AVS para lidar com dados vetoriais e construir índices eficientes para operações de busca por similaridade, permitindo desempenho escalável em buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
Apache Cassandra e Aerospike têm abordagens distintas para implementar capacidades de busca vetorial. Enquanto o Cassandra integra a busca vetorial ao seu banco de dados principal usando Storage-Attached Indexes (SAI), o Aerospike a introduz como uma camada separada (AVS) sobre seu banco de dados principal. Essa diferença fundamental impacta suas metodologias de indexação, tratamento de dados, abordagens de escalabilidade e técnicas de otimização de consultas.
Em termos de manipulação e armazenamento de dados, o Cassandra aproveita seu modelo de armazenamento de colunas largas, permitindo um design de esquema flexível com dados vetoriais armazenados junto com outros atributos usando SAI. O Aerospike usa uma arquitetura de memória híbrida para armazenar dados em DRAM, SSD ou ambos, com dados vetoriais armazenados no núcleo do Aerospike Database (ASDB) e dados de índice gerenciados separadamente na camada AVS.
Ambos os bancos de dados oferecem escalabilidade, mas com ênfases diferentes. O Cassandra fornece escalabilidade linear para operações de escrita e usa sua arquitetura distribuída para desempenho de busca vetorial. Em contraste, a camada de busca do Aerospike (AVS) pode ser escalada independentemente da camada de armazenamento para atender a requisitos específicos de consulta e ingestão.
Os bancos de dados também diferem em sua abordagem de cache e otimização de consultas. O Cassandra utiliza seus mecanismos de cache existentes, com o SAI potencialmente fornecendo otimizações adicionais para buscas vetoriais. O Aerospike implementa um sistema de cache dedicado na camada AVS, incluindo a pré-hidratação do cache de índice durante a ingestão para otimizar o desempenho das consultas.
Vale notar que a maturidade desses recursos de busca vetorial difere entre os dois bancos de dados. A busca vetorial do Cassandra faz parte do banco de dados principal a partir da versão 5.0, indicando um recurso estável pronto para uso em produção. A busca vetorial do Aerospike (AVS) está atualmente em Preview, sugerindo que ainda está evoluindo e pode passar por mudanças antes do lançamento final.
Conclusão
A evolução do Apache Cassandra e do Aerospike para incluir recursos de busca vetorial representa um avanço em bancos de dados distribuídos. Ambos os sistemas abordaram esse desafio de maneiras que aproveitam seus pontos fortes existentes, ao mesmo tempo em que atendem à crescente demanda por manipulação eficiente de dados vetoriais de alta dimensionalidade. A integração da busca vetorial do Cassandra diretamente em seu banco de dados principal oferece uma experiência integrada para usuários familiarizados com seu ecossistema. Em contraste, a camada dedicada de busca vetorial do Aerospike promete alto desempenho para aplicações em tempo real.
A escolha entre esses dois bancos de dados para aplicações de busca vetorial depende em grande parte dos requisitos específicos do caso de uso. A implementação madura do Cassandra e sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados distribuídos o tornam atraente para implantações em larga escala, nas quais flexibilidade e escalabilidade são fundamentais. Sua integração de operações vetoriais com funcionalidades tradicionais de banco de dados pode ser particularmente benéfica para cenários de consultas híbridas e complexas. Com seu foco em operações de baixa latência e alta taxa de transferência, o Aerospike pode ser mais adequado para casos de uso que exigem recursos de busca vetorial em tempo real. No entanto, seu status de Preview sugere uma possível evolução em seu conjunto de recursos.
Ao decidir entre Cassandra e Aerospike, considere as seguintes etapas:
- Avalie a escala e a complexidade dos seus dados atuais e futuros.
- Avalie seus requisitos de desempenho, especialmente em termos de latência e taxa de transferência.
- Considere a experiência e a familiaridade da sua equipe com cada sistema.
- Conduza testes de prova de conceito com seus conjuntos de dados e padrões de consulta específicos.
- Avalie a maturidade dos recursos de busca vetorial de cada sistema e como eles se alinham ao seu cronograma de produção.
À medida que a busca vetorial se torna cada vez mais crucial em aplicações de IA e aprendizado de máquina, Cassandra e Aerospike estão se posicionando como soluções viáveis. No entanto, o ritmo acelerado de desenvolvimento nesse campo significa que essas tecnologias provavelmente continuarão evoluindo. Organizações que estejam considerando qualquer um desses bancos de dados para busca vetorial devem avaliar suas necessidades atuais, seus requisitos futuros de escalabilidade e o potencial de avanços nas tecnologias de busca vetorial.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Cassandra e do Aerospike, é crucial avaliar esses bancos de dados com base no seu caso de uso específico. Uma ferramenta que pode ajudar nesse processo é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um benchmarking completo com conjuntos de dados e padrões de consulta específicos será essencial para tomar uma decisão informada entre essas duas abordagens poderosas, porém distintas, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para usuários que exigem sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e determinem o mais adequado para seus casos de uso. Usando o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões informadas com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de depender de afirmações de marketing ou evidências anedóticas.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais convencionais no VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
Build Multimodal Search for 3D Assets with Tripo and Zilliz Cloud
Generate 3D assets with Tripo, then search them by text, image, and metadata with multimodal embeddings and Zilliz Cloud.
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
VidTok: Rethinking Video Processing with Compact Tokenization
VidTok tokenizes videos to reduce redundancy while preserving spatial and temporal details for efficient processing.
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.