Apache Cassandra vs. Vespa: escolhendo o banco de dados vetorial certo para suas aplicações de IA
À medida que aplicações impulsionadas por IA se tornam mais predominantes, 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 Vespa. 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 Vespa, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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, características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas por similaridade eficientes, bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análises e recuperações 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 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 Vespa representam abordagens diferentes para bancos de dados vetoriais. Cassandra é um banco de dados tradicional que evoluiu para incluir capacidades de busca vetorial e Vespa, por outro lado, é um banco de dados vetorial construído para esse fim. Ele foi projetado desde o início para lidar com dados vetoriais e realizar buscas por similaridade de forma eficiente. Como uma solução especializada, Vespa se concentra exclusivamente em operações vetoriais e é otimizado para tarefas como busca por similaridade e recomendações.
Apache Cassandra: Visão Geral e Tecnologia Principal
Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL distribuído, 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 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 orientadas por IA, mantendo seus pontos fortes no manuseio de dados distribuídos e 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 dado vetorial. Ele fornece alta taxa de transferência de E/S para bancos de dados de Busca Vetorial e outros indexadores de busca. O SAI oferece ampla funcionalidade de indexação, capaz de indexar tanto consultas quanto 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 manuseio de cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina, tornando-o um forte concorrente no espaço de bancos de dados vetoriais.
Vespa: Visão geral e tecnologia principal
Vespa é um mecanismo de busca poderoso e um banco de dados vetorial que pode lidar com vários tipos de buscas ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca de texto e busca em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), pesquisar palavras específicas em textos e filtrar resultados com base em coisas como datas ou números - tudo de uma só vez. Vespa é flexível e pode trabalhar com diferentes tipos de dados, de números simples a estruturas complexas.
Um dos recursos de destaque do Vespa é sua capacidade de busca vetorial. Você pode adicionar quaisquer campos vetoriais aos seus documentos, e o Vespa pesquisará por eles rapidamente. Ele pode até lidar com vetores especiais chamados tensores, úteis para representar coisas como embeddings de documentos com várias partes. O Vespa é inteligente ao armazenar e pesquisar esses vetores, portanto consegue lidar com grandes quantidades de dados sem ficar lento.
Vespa foi criado para ser super rápido e eficiente. Ele usa seu próprio mecanismo especial escrito em C++ para gerenciar memória e realizar buscas, o que o ajuda a ter bom desempenho mesmo ao lidar com consultas complexas e muitos dados. Ele foi projetado para continuar funcionando sem problemas mesmo quando você está adicionando novos dados ou lidando com muitas buscas simultaneamente. Isso o torna ótimo para aplicações grandes e do mundo real que precisam lidar com muito tráfego e dados.
Outra coisa interessante sobre o Vespa é que ele pode escalar automaticamente para lidar com mais dados ou tráfego. Você pode adicionar mais computadores à sua configuração do Vespa, e ele distribuirá automaticamente o trabalho entre eles. Isso significa que seu sistema de busca pode crescer conforme suas necessidades crescem, sem que você precise fazer muita configuração complicada. O Vespa pode até se ajustar automaticamente para lidar com mudanças na quantidade de dados ou tráfego que você tem, o que pode ajudar a economizar custos. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que precisam de um sistema de busca que possa crescer com elas ao longo do tempo.
Principais diferenças: Apache Cassandra vs. Vespa
Metodologia de busca
Cassandra e Vespa abordam a busca de maneiras diferentes. O Cassandra usa Storage-Attached Indexes (SAI) para permitir busca por similaridade vetorial junto com sua estrutura de dados NoSQL tradicional. Embora o SAI permita embeddings vetoriais e buscas, ele é uma extensão da arquitetura do Cassandra, não um recurso central. O Vespa, por outro lado, foi criado especificamente para busca, destacando-se simultaneamente em busca vetorial, de texto e em dados estruturados. O Vespa permite a adição de múltiplos campos vetoriais e lida com vetores complexos baseados em tensores, tornando-o mais especializado para capacidades de busca multimodal e de alto desempenho.
Manuseio de dados
O Cassandra foi projetado para lidar com dados estruturados e semiestruturados, distribuídos e em larga escala, com dados vetoriais adicionados como um recurso mais recente via SAI. Ele se concentra principalmente em armazenar e recuperar dados em nós distribuídos. O Vespa é muito mais flexível, lidando facilmente com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Sua capacidade de processar texto, dados numéricos e vetores em conjunto permite maior versatilidade ao gerenciar conjuntos de dados complexos. Os recursos de tensor do Vespa lhe dão uma vantagem ao trabalhar com modelos de dados avançados, como embeddings em aplicações de IA.
Escalabilidade e desempenho
Tanto o Cassandra quanto o Vespa são altamente escaláveis, mas adotam abordagens diferentes. A arquitetura sem mestre do Cassandra permite que ele escale horizontalmente por vários nós com facilidade, garantindo alta disponibilidade e desempenho. O Vespa também escala de forma eficiente ao distribuir o trabalho por várias máquinas, mas vai um passo além ao se ajustar automaticamente a mudanças de tráfego e dados sem intervenção manual. O gerenciamento de memória do Vespa e seu mecanismo de busca especializado, escrito em C++, garantem desempenho rápido mesmo ao lidar com consultas complexas, enquanto o desempenho do Cassandra é mais generalizado e otimizado para o gerenciamento de dados distribuídos, em vez de busca.
Flexibilidade e personalização
O Cassandra oferece um modelo de dados flexível, especialmente para aplicações distribuídas, mas sua busca vetorial é menos personalizável devido à sua dependência do SAI para estender os recursos de busca. O Vespa é mais flexível quando se trata de modelagem de dados e personalização de busca. Ele permite que desenvolvedores combinem busca vetorial, busca textual e consultas estruturadas de forma integrada. O suporte a tensores do Vespa aprimora ainda mais sua capacidade de trabalhar com embeddings complexos, oferecendo maior personalização das operações de busca e recuperação.
Integração e ecossistema
O Cassandra tem um ecossistema bem estabelecido, com amplo suporte de integração para ferramentas de big data e plataformas em nuvem. Sua ampla adoção facilita sua incorporação à infraestrutura existente. O Vespa, embora mais especializado, integra-se a frameworks de machine learning e sistemas de big data, mas é mais focado em aplicações com uso intensivo de busca. O ecossistema do Vespa é mais voltado para desenvolvedores que criam sistemas complexos de IA e busca em tempo real. Em contraste, o Cassandra é mais adequado para cargas de trabalho gerais de dados distribuídos, com busca vetorial como um recurso adicional.
Facilidade de uso
O Cassandra é mais fácil de adotar para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados NoSQL e sistemas distribuídos, com documentação extensa e suporte da comunidade. O Vespa, por ser mais especializado, pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada, especialmente para usuários não familiarizados com mecanismos de busca ou bancos de dados vetoriais. No entanto, a documentação do Vespa é abrangente, e seus recursos de escalabilidade e gerenciamento automatizados podem reduzir a complexidade de configuração e manutenção ao longo do tempo.
Considerações de custo
O Cassandra, por ser open-source e amplamente adotado, oferece baixos custos operacionais para bancos de dados distribuídos, mas a adição do SAI para busca vetorial pode aumentar o uso de recursos em tarefas de busca de alto desempenho. A escalabilidade automatizada e o gerenciamento eficiente de recursos do Vespa podem ajudar a otimizar custos em ambientes com tráfego ou tamanhos de dados flutuantes. No entanto, seus recursos especializados podem exigir uma infraestrutura mais poderosa, levando a custos iniciais mais altos do que o Cassandra.
Recursos de segurança
Tanto o Cassandra quanto o Vespa oferecem recursos de segurança sólidos. O Cassandra oferece suporte a criptografia, autenticação e controle de acesso baseado em funções, garantindo operações seguras de dados distribuídos. O Vespa também fornece criptografia e controle de acesso granular, mas, com seu foco em aplicações com uso intensivo de busca, inclui recursos de segurança otimizados para dados em tempo real e ambientes de busca vetorial. Ambos os sistemas são capazes de lidar com segurança de nível empresarial, mas a abordagem de uso geral do Cassandra pode ser mais familiar para equipes tradicionais de TI.
Quando escolher o Cassandra
O Cassandra é mais adequado para casos de uso em que você está lidando com dados distribuídos em larga escala, com necessidade de alta disponibilidade e escalabilidade. Sua arquitetura sem mestre garante desempenho confiável em vários nós, tornando-o ideal para aplicações como gerenciamento global de dados, análises em larga escala e cargas de trabalho distribuídas orientadas por IA. Se você precisa de funcionalidade básica de busca vetorial junto com operações NoSQL tradicionais, a integração do Cassandra de embeddings vetoriais por meio de Storage-Attached Indexes (SAI) oferece uma solução eficaz sem exigir um mecanismo totalmente focado em busca.
Quando escolher o Vespa
O Vespa é a melhor opção para aplicações que exigem capacidades avançadas de busca multimodal, especialmente quando você precisa combinar buscas vetoriais, de texto e de dados estruturados em tempo real. Ele se destaca em cenários como sistemas de recomendação orientados por IA, e-commerce ou descoberta de conteúdo, nos quais uma busca rápida e flexível é crucial. A capacidade do Vespa de lidar com consultas complexas envolvendo vetores, tensores e grandes conjuntos de dados com escalonamento eficiente o torna a solução preferida para aplicações intensivas em busca que exigem desempenho e flexibilidade de alto nível.
Conclusão
Em conclusão, Cassandra e Vespa atendem a propósitos diferentes dependendo das suas necessidades. O Cassandra é uma escolha forte para aplicações de dados distribuídos em larga escala nas quais escalabilidade, disponibilidade e funcionalidade básica de busca vetorial são fundamentais. Sua força está em lidar com enormes quantidades de dados em muitos nós com alto desempenho e confiabilidade. Por outro lado, o Vespa se destaca em aplicações intensivas em busca, oferecendo capacidades avançadas de busca multimodal com vetores, texto e dados estruturados, tornando-o ideal para sistemas orientados por IA e consultas complexas. A escolha entre os dois depende de seu foco estar no gerenciamento de dados distribuídos ou em capacidades poderosas de busca em tempo real.
Embora este artigo forneça uma visão geral do Cassandra e do Vespa, é essencial 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 comprometida 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 principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
Recursos adicionais sobre VectorDB, GenAI e ML
Continue lendo
Notion's Vector Search Is Excellent. Their Next Problem Is Harder.
Notion solved vector search scaling in two years. The next bottleneck — offline context engineering, unified data, and the real-time/offline gap — is harder.
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
AI Integration in Video Surveillance Tools: Transforming the Industry with Vector Databases
Discover how AI and vector databases are revolutionizing video surveillance with real-time analysis, faster threat detection, and intelligent search capabilities for enhanced security.
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.