Apache Cassandra vs. Rockset: 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 Rockset. Este artigo compara essas tecnologias para ajudar você a tomar uma decisão informada para suas necessidades de banco de dados vetorial.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Apache Cassandra e Rockset, 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 dimensionalidade, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análise 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 melhora o desempenho de grandes modelos de linguagem (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 construídos para esse fim 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.
Cassandra e Rockset representam abordagens diferentes para bancos de dados vetoriais. Cassandra é um banco de dados tradicional que evoluiu para incluir recursos de busca vetorial e Rockset, por outro lado, é um banco de dados de busca e análise com recursos adicionais de busca vetorial.
Apache Cassandra: Visão Geral e Tecnologia Principal
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, em vez de 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, mantendo 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 distribuído globalmente que adiciona índices em nível de coluna a qualquer coluna de tipo de dados vetoriais. Ele fornece alta taxa de transferência de E/S para bancos de dados de Busca Vetorial 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.
A Busca Vetorial é a primeira instância de validação da extensibilidade do SAI, aproveitando sua nova modularidade. Essa combinação de Busca Vetorial 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.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real que lida com dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Sua principal força está na capacidade de ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, tornando-o adequado para aplicações que exigem insights atualizados ao segundo. Rockset oferece suporte à ingestão de dados tanto em streaming quanto em lote, com a capacidade de processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados de alterações (CDC) em 1-2 segundos.
Uma das principais funcionalidades do Rockset é sua tecnologia Converged Indexing, construída sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, tornando-o altamente eficiente para cenários que mudam com frequência. Rockset pode lidar com tamanhos de documentos de até 40MB e oferece suporte a dimensionalidade vetorial de até 200.000, tornando-o adequado para uma ampla variedade de aplicações de embeddings vetoriais.
Rockset integra capacidades de busca vetorial como parte de sua funcionalidade principal. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN), usando um índice FAISS distribuído para escalabilidade. A abordagem do Rockset é independente de algoritmo, permitindo flexibilidade nas implementações de busca. Seu otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para eficiência ideal.
O que diferencia o Rockset em termos de busca vetorial é seu Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em uma única estrutura. Isso permite lidar eficientemente com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também oferece suporte à filtragem de metadados e à busca híbrida, com seu otimizador determinando o caminho de execução de consulta mais eficiente. Ele pode realizar buscas em vários campos ANN, dar suporte a modelos multimodais e oferecer APIs SQL e REST para flexibilidade na interface de consulta.
Principais diferenças
Metodologia de busca
Cassandra usa Storage-Attached Indexes (SAI) para busca vetorial, estendendo sua arquitetura existente. Rockset emprega os métodos de busca KNN e ANN usando um índice FAISS distribuído, com um otimizador baseado em custo que escolhe dinamicamente o método mais eficiente.
Tratamento de dados
Cassandra se destaca no gerenciamento de dados estruturados e semiestruturados em grande escala, permitindo que embeddings vetoriais sejam armazenados junto com outros tipos de dados. A tecnologia Converged Indexing do Rockset permite o tratamento eficiente de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais, com suporte a atualizações in-place.
Escalabilidade e desempenho
A arquitetura sem mestre do Cassandra permite escalabilidade linear em sistemas distribuídos. Rockset separa computação-armazenamento e computação-computação, permitindo o escalonamento independente da ingestão, indexação e atendimento de consultas para melhor desempenho e eficiência de custos.
Flexibilidade e personalização
Cassandra oferece flexibilidade por meio de seu recurso SAI dentro de sua linguagem de consulta existente. Rockset oferece um conjunto rico de opções de consulta por meio de seu Converged Index, que oferece suporte a consultas complexas que combinam busca vetorial com filtragem tradicional usando APIs SQL e REST.
Integração e ecossistema
Cassandra tem um ecossistema maduro e integra-se bem com ferramentas de big data. Rockset foi projetado para ambientes de nuvem e oferece suporte à integração de várias fontes de dados e plataformas de IA para geração de embeddings.
Facilidade de Uso
A natureza distribuída do Cassandra torna sua curva de aprendizado mais íngreme. No entanto, a abordagem de serviço gerenciado do Rockset pode torná-lo mais fácil de configurar e usar, especialmente para aplicações de análise em tempo real e busca vetorial.
Considerações de Custo
Cassandra pode ter custos operacionais mais altos para implantações em larga escala. O modelo de custos do Rockset é baseado no uso de computação, e ele pode escalar para cima e para baixo sob demanda para melhor desempenho de preço.
Recursos de Segurança
Ambos os sistemas oferecem recursos de segurança, mas comparações específicas exigiriam informações mais detalhadas sobre os recursos de segurança do Rockset.
Quando Escolher Rockset ou Apache Cassandra
Apache Cassandra: Escolha Cassandra ao lidar com dados distribuídos em larga escala que exigem recursos de busca vetorial junto com outros tipos de dados. Ele é particularmente adequado para cenários que envolvem conjuntos de dados massivos que devem ser distribuídos por vários data centers. Cassandra é ideal para aplicações que exigem alta disponibilidade, tolerância a falhas e consistência ajustável. É uma boa opção para projetos que precisam armazenar e consultar embeddings vetoriais como parte de um conjunto de dados maior e diverso, especialmente quando a busca vetorial estende operações de dados existentes em vez de ser o foco principal. Os pontos fortes do Cassandra no tratamento de dados estruturados e semiestruturados o tornam adequado para aplicações complexas e intensivas em dados que exigem busca vetorial como um recurso adicional dentro de seu modelo de dados flexível.
Rockset: Opte pelo Rockset quando seu foco principal estiver em busca e análise em tempo real, especialmente envolvendo embeddings vetoriais. Ele é a melhor escolha para aplicações que exigem insights atualizados ao segundo e a capacidade de ingerir e indexar rapidamente fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de CDC. Rockset é particularmente adequado para situações em que os dados mudam com frequência, graças ao seu suporte a atualizações in-place de vetores e metadados. Escolha Rockset quando precisar lidar com uma ampla variedade de aplicações de embeddings vetoriais com suporte a alta dimensionalidade (até 200.000). Ele é preferível quando você exige recursos flexíveis de busca vetorial, incluindo métodos KNN e ANN, e precisa executar consultas complexas que combinam similaridade vetorial com filtragem de metadados. Rockset também é uma boa escolha quando você pode escalar recursos de computação de forma independente para ingestão, indexação e atendimento de consultas em ambientes de nuvem.
Conclusão
Em conclusão, Apache Cassandra e Rockset oferecem recursos poderosos para lidar com dados vetoriais, mas com pontos fortes distintos adequados a diferentes casos de uso. Cassandra se destaca no gerenciamento de dados distribuídos em larga escala, oferecendo alta disponibilidade, tolerância a falhas e escalabilidade em vários data centers. Seu recurso Storage-Attached Indexes (SAI) permite integrar a busca vetorial à sua arquitetura existente, tornando-o adequado para aplicações que incorporam embeddings vetoriais a uma estratégia mais ampla de gerenciamento de dados. Rocket, por outro lado, se destaca em cenários de busca e análise em tempo real com sua capacidade de ingerir e indexar rapidamente fluxos de dados de alta velocidade, suporte a atualizações in-place e recursos flexíveis de busca vetorial por meio de sua tecnologia Converged Indexing. A escolha entre essas tecnologias deve ser orientada pelos requisitos específicos do projeto, como a escala de distribuição de dados necessária, a importância do processamento em tempo real, a complexidade das operações vetoriais exigidas e como a busca vetorial se encaixa na arquitetura geral de dados da aplicação.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Cassandra e do Rockset, 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 precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, particularmente bancos de dados vetoriais. Essa 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 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 comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório no 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 Leaderboard do VectorDBBench.
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