Apache Cassandra vs Milvus: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas necessidades
Apache Cassandra vs Milvus: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Suas Necessidades
À medida que as tecnologias de IA evoluem, a necessidade de bancos de dados vetoriais se tornou cada vez mais crítica. Esses bancos de dados são projetados para lidar com embeddings vetoriais—representações numéricas de dados como texto, imagens e vídeos. Se você está trabalhando em aplicações como mecanismos de recomendação, processamento de linguagem natural (NLP) ou RAG, ter um banco de dados vetorial rápido e eficiente pode fazer toda a diferença no desempenho.
Duas opções nesse espaço são Apache Cassandra e Milvus. Embora ambos ofereçam suporte à busca vetorial, eles são criados para diferentes cargas de trabalho e casos de uso. Se você está tentando decidir qual usar para seu projeto de IA, esta comparação detalhará seus pontos fortes, limitações e como eles se comparam entre si.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Apache Cassandra e Milvus, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é especificamente projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico do texto, 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 na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que aprimora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Existem muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
Bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
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. Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto, criado especificamente para esse fim, que pode lidar com pontos vetoriais em escala de bilhões.
Visão geral do Apache Cassandra
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL distribuído conhecido por sua alta disponibilidade, tolerância a falhas e escalabilidade em grandes clusters. Sua arquitetura permite lidar com grandes volumes de dados estruturados e semiestruturados em um ambiente distribuído, tornando-o popular nos setores de telecomunicações, varejo e finanças.
Recentemente, o Cassandra adicionou recursos de busca vetorial por meio da DataStax, uma distribuição empresarial do Cassandra. Esse novo recurso permite que os usuários gerenciem embeddings vetoriais e realizem buscas por similaridade diretamente no Cassandra, sem precisar de um sistema de banco de dados separado para vetores. No entanto, a busca vetorial do Cassandra ainda é relativamente nova, e sua principal força continua sendo seus recursos tradicionais de NoSQL.
Visão geral do banco de dados vetorial Milvus
Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto projetado desde o início para busca vetorial e busca por similaridade em seu núcleo. Ele é altamente performático e horizontalmente escalável em escala de bilhões, podendo ser executado com eficiência em uma ampla variedade de ambientes, de laptops a sistemas distribuídos de grande escala. O Milvus está disponível tanto como software de código aberto quanto como serviço em nuvem (Zilliz Cloud).
O Milvus oferece suporte a pelo menos 11 métodos de indexação, incluindo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, e CAGRA, permitindo que ele pesquise rapidamente grandes volumes de dados. Diferentemente do Cassandra, o Milvus não é um banco de dados de uso geral, mas uma ferramenta focada em dados não estruturados e busca por similaridade vetorial, tornando-o uma solução mais especializada.
O Milvus faz parte da LF AI & Data Foundation e é licenciado sob Apache 2.0. Muitos colaboradores são especialistas em computação de alto desempenho (HPC), com experiência na criação e otimização de sistemas de grande escala. Os principais colaboradores incluem profissionais de empresas como Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba e Microsoft.
O Milvus oferece três opções de implantação: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
Milvus Lite é uma biblioteca Python e uma versão ultraleve do Milvus. É perfeito para prototipagem rápida em ambientes Python ou de notebooks e para experimentos locais de pequena escala.
Milvus Standalone é a opção de implantação em nó único para o Milvus, usando um modelo cliente-servidor. Você pode pensar nele como o equivalente do Milvus ao MySQL, enquanto o Milvus Lite é como o SQLite.
Milvus Distributed é o modo distribuído do Milvus, ideal para usuários empresariais que criam sistemas de banco de dados vetoriais de grande escala ou plataformas de dados vetoriais.
Principais diferenças entre Milvus e Apache Cassandra
Metodologia de busca
Quando se trata de algoritmos de busca, os dois bancos de dados adotam abordagens diferentes.
Apache Cassandra usa técnicas relativamente simples de busca pelo vizinho mais próximo para vetores, baseando-se em seus recursos tradicionais de indexação e consulta. Isso significa que os recursos de busca vetorial do Cassandra são uma extensão de sua arquitetura de uso geral, tornando-o útil para aplicações que precisam tanto de gerenciamento de dados tradicional quanto de busca vetorial em um único sistema. No entanto, sua velocidade e eficiência de busca podem não corresponder às de ferramentas especializadas como o Milvus.
Por outro lado, Milvus é construído desde o início para busca vetorial, utilizando algoritmos avançados de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (por exemplo, HNSW, IVF ) para busca rápida por similaridade. Esses métodos são projetados para lidar de forma eficiente com grandes volumes de dados de alta dimensionalidade, tornando o Milvus uma escolha melhor para casos de uso em que a busca vetorial é central, como sistemas de recomendação em larga escala ou mecanismos de busca multimídia. Com o lançamento de suas versões mais recentes, o Milvus expandiu seus recursos de busca para incluir busca híbrida, abrangendo busca híbrida esparsa e densa, busca híbrida densa e de texto completo, busca multimodal e filtragem de metadados.
Tratamento de Dados
Embora ambos os bancos de dados ofereçam suporte à busca vetorial, eles diferem na forma como lidam com outros tipos de dados.
Cassandra é um banco de dados NoSQL de propósito geral que armazena vários tipos de dados, incluindo dados estruturados e semiestruturados. Essa flexibilidade o torna ideal para ambientes em que diferentes tipos de dados precisam ser gerenciados em um só lugar. Por exemplo, se sua aplicação combina dados tradicionais, como registros de clientes, com embeddings vetoriais para recomendações de produtos, o Cassandra pode lidar com ambos em um único sistema.
Milvus, no entanto, é altamente especializado e projetado principalmente para dados vetoriais. Embora possa armazenar alguns metadados junto com vetores, ele não se destina a dados relacionais ou transacionais complexos. O Milvus será a escolha mais eficiente se sua aplicação exigir busca vetorial sem a necessidade de gerenciar muitos dados tradicionais.
Escalabilidade e Desempenho
Ambos os bancos de dados são projetados para escalar, mas de maneiras diferentes.
Cassandra se destaca na escalabilidade linear, permitindo adicionar nós a um cluster sem impactar o desempenho. Isso o torna adequado para aplicações que lidam com enormes quantidades de dados estruturados e semiestruturados. No entanto, como a busca vetorial é um recurso relativamente novo no Cassandra, seu desempenho em tarefas de busca vetorial em larga escala pode não corresponder ao do Milvus.
Milvus é otimizado para busca vetorial de alto desempenho e escala horizontalmente para lidar com conjuntos de dados de vetores em escala de bilhões. Ele aproveita a aceleração por GPU para impulsionar o desempenho, especialmente para aplicações que dependem de busca vetorial em tempo real. Isso o torna a escolha clara para aplicações com uso intensivo de IA em que a recuperação rápida de vetores semelhantes é uma prioridade máxima.
Flexibilidade e Personalização
Se sua aplicação exige flexibilidade na forma como você armazena e consulta dados, Cassandra pode ser a melhor escolha. Sua arquitetura sem esquema permite modelos de dados e consultas personalizados, dando a você a liberdade de estruturar seus dados conforme necessário. Além disso, a robusta linguagem de consulta do Cassandra (CQL) oferece ampla funcionalidade para consultas complexas, tornando-o ideal para conjuntos de dados diversos.
Em contraste, Milvus é mais rígido, concentrando-se exclusivamente em dados vetoriais e busca. Embora ofereça opções de personalização para indexação de busca e algoritmos, ele carece da versatilidade para lidar com tipos de dados não vetoriais ou consultas complexas fora da busca vetorial. Se sua aplicação estiver focada exclusivamente em busca vetorial, essa especialização pode ser uma vantagem, pois simplifica o sistema e otimiza o desempenho.
Integração e Ecossistema
Cassandra tem um ecossistema rico, integrando muitas ferramentas populares de big data, analytics e cloud. Se o seu projeto já usa tecnologias como Apache Spark, Hadoop ou Kafka, Cassandra pode se integrar perfeitamente, tornando-se uma boa escolha para ambientes que exigem pipelines e processamento de dados abrangentes.
Milvus é mais especializado, mas também se integra bem a muitas ferramentas de IA e machine learning, como os modelos GPT da OpenAI e modelos de embedding, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch e Hugging Face. Para desenvolvedores que trabalham intensivamente com frameworks de IA, isso torna o Milvus uma escolha atraente, pois simplifica o processo de trabalhar com embeddings vetoriais e busca por similaridade.
Facilidade de Uso
Se o seu foco é puramente em busca vetorial, Milvus leva vantagem em termos de facilidade de uso. Sua API foi projetada para simplicidade, facilitando para os desenvolvedores configurar e começar a consultar vetores com sobrecarga mínima. Milvus também tem três opções de implantação que atendem a diferentes necessidades. Seu serviço totalmente gerenciado, Zilliz Cloud, oferece uma experiência de busca vetorial sem complicações.
Cassandra, por outro lado, tem uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente para aqueles que são novos em bancos de dados distribuídos. Embora seus recursos de busca vetorial sejam diretos, aproveitar ao máximo a arquitetura distribuída do Cassandra exige conhecimento mais aprofundado em gerenciamento de bancos de dados.
Considerações de Custo
Os custos podem variar significativamente dependendo do tamanho dos seus conjuntos de dados e da infraestrutura necessária para dar suporte a eles.
Cassandra pode ficar caro, particularmente em escala, ao lidar com grandes clusters de servidores. Gerenciar um sistema distribuído como Cassandra exige mais recursos e pode elevar os custos, especialmente para armazenamento e poder computacional. No entanto, se você já está usando Cassandra para outras tarefas—como gerenciar dados estruturados ou semiestruturados—o custo de adicionar busca vetorial pode ser mais razoável do que adotar um banco de dados totalmente novo apenas para dados vetoriais.
Milvus, por outro lado, foi criado especificamente para busca vetorial, portanto, embora possa exigir muitos recursos, especialmente ao utilizar aceleração por GPU para processamento mais rápido, geralmente oferece melhor eficiência de custo para aplicações que dependem fortemente de busca vetorial. Você obterá mais desempenho por dólar para cargas de trabalho focadas em consultar grandes conjuntos de vetores. Além disso, Milvus fornece um serviço gerenciado por meio do Zilliz Cloud, permitindo que você evite a complicação de gerenciar sua própria infraestrutura. Essa opção baseada em cloud oferece flexibilidade para escalar conforme necessário sem se preocupar com a sobrecarga da manutenção de servidores.
Quando Escolher Milvus e Apache Cassandra
Milvus é uma opção melhor se sua aplicação é centrada em IA e depende de buscas por similaridade rápidas e precisas em milhões ou bilhões de vetores de alta dimensionalidade, como em reconhecimento de imagem, recomendações de e-commerce ou tarefas de NLP. Suas otimizações de desempenho, escalabilidade e foco em dados de alta dimensionalidade o tornam ideal para tarefas como mecanismos de recomendação, busca multimídia ou aplicações baseadas em NLP. Milvus também é mais fácil de configurar e usar para desenvolvedores preocupados principalmente com dados vetoriais.
Por outro lado, se você precisa de um banco de dados de uso geral que possa lidar tanto com dados estruturados quanto com embeddings vetoriais, Cassandra pode ser uma escolha mais adequada. Ele é particularmente apropriado para aplicações que combinam capacidades NoSQL tradicionais com alguma funcionalidade de busca vetorial, especialmente em ambientes onde tempo de atividade e tolerância a falhas são críticos.
Conclusão
A escolha entre Apache Cassandra e Milvus depende em grande parte do seu caso de uso específico e da complexidade dos seus dados. O Milvus se destaca na busca vetorial e é perfeito para aplicações com forte uso de IA. Ao mesmo tempo, o Cassandra oferece mais versatilidade para ambientes em que a busca vetorial é um complemento, e não o foco principal.
Em última análise, a decisão deve se basear nas necessidades de desempenho da sua aplicação, nos tipos de dados e nos requisitos de escalabilidade.
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 banco de dados vetorial, 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 alegações 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench em seu repositório do 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 principais bancos de dados vetoriais no VectorDBBench Leaderboard.
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