Apache Cassandra vs Zilliz Cloud: escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
Introdução
À medida que a inteligência artificial continua a redefinir este mundo orientado por dados, a necessidade de bancos de dados vetoriais robustos que possam lidar com estruturas de dados complexas, como embeddings vetoriais, está se tornando cada vez mais evidente. Este blog apresentará e comparará dois bancos de dados notáveis: Apache Cassandra e Deep Lake. Cada um oferece abordagens distintas para lidar com embeddings vetoriais essenciais para aplicações de IA.
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos Apache Cassandra vs Zilliz Cloud, 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 dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de textos, as características visuais de imagens ou atributos de produtos usando modelos de aprendizado de máquina. Ao possibilitar buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, permitindo análise e recuperação de dados mais avançadas.
Bancos de dados vetoriais foram 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 criados 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 como Apache Cassandra
Entendendo o Apache Cassandra
Apache Cassandra é um sistema de banco de dados NoSQL distribuído e de código aberto, projetado para lidar com enormes quantidades de dados em muitos servidores sem nenhum ponto único de falha. Ele foi originalmente desenvolvido para lidar com eficiência com grandes quantidades de dados estruturados e semiestruturados em muitos nós. Cassandra é conhecido por sua alta escalabilidade, tolerância a falhas e capacidade de operar em ambientes distribuídos com tempo de inatividade mínimo ou degradação de desempenho.
Com o lançamento do Cassandra 5.0, o Apache Cassandra está evoluindo além de sua funcionalidade principal como banco de dados NoSQL para oferecer suporte a embeddings vetoriais e busca vetorial. 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 processamento 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 dado vetorial. Ele oferece taxa de transferência de E/S incomparável para bancos de dados que usam Vector Search e outras indexações 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.
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 aprendizado de máquina, tornando-o um forte concorrente no espaço de bancos de dados vetoriais.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia principal
Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, criado sobre o mecanismo open-source Milvus. Ele ajuda desenvolvedores e organizações a lidar com aplicações de IA em grande escala, armazenando, gerenciando e pesquisando embeddings vetoriais com eficiência. Ele cuida da infraestrutura para você, para que você possa se concentrar em criar recursos de IA em vez de gerenciar bancos de dados.
Uma das principais vantagens do Zilliz Cloud é a otimização automática de desempenho. O sistema possui a tecnologia AutoIndex, que escolherá o melhor método de indexação para seus dados e caso de uso. Assim, você não precisa gastar tempo ajustando parâmetros ou comparando diferentes tipos de índice. A plataforma também usa IVF (Inverted File) e técnicas baseadas em grafos para acelerar a busca por similaridade em grandes conjuntos de dados.
A plataforma possui recursos corporativos. Você pode implantar seus bancos de dados vetoriais na AWS, Azure ou Google Cloud, com opções para usar o serviço totalmente gerenciado da Zilliz ou trazer sua própria conta em nuvem (BYOC). Para organizações que lidam com dados confidenciais, o Zilliz Cloud possui controles de segurança como criptografia, gerenciamento de acesso e ferramentas de conformidade. O sistema também oferece suporte a diferentes níveis de consistência, para que você possa equilibrar atualizações rápidas e forte consistência de dados com base em suas necessidades.
O gerenciamento de custos é outro aspecto importante do Zilliz Cloud. A plataforma usa armazenamento em camadas para mover automaticamente dados menos acessados para opções de armazenamento mais baratas, para que você possa reduzir custos sem afetar o desempenho. Você também pode escolher recursos de computação que correspondam à sua carga de trabalho - por exemplo, usar instâncias mais poderosas para tarefas de processamento pesado e instâncias mais leves para consultas simples. Essa flexibilidade ajuda você a otimizar seus gastos, mantendo um bom desempenho.
Para aplicações de IA que precisam pesquisar diferentes tipos de dados em conjunto, o Zilliz Cloud oferece suporte à busca híbrida. Você pode pesquisar embeddings de texto, vetores de imagem e outros tipos de dados em uma única consulta. A plataforma também oferece suporte a várias métricas de similaridade, como Cosseno, Euclidiana e Produto Interno, por isso é adequada para diferentes modelos de aprendizado de máquina e casos de uso. À medida que seus dados crescem, o sistema pode escalar horizontalmente adicionando mais recursos automaticamente, para que você possa manter um bom desempenho mesmo sob carga de trabalho pesada.
Principais diferenças
Metodologia de busca O Cassandra usa Storage-Attached Indexes (SAI) para busca vetorial, integrando capacidades vetoriais à sua arquitetura NoSQL existente. O SAI fornece indexação em nível de coluna para tipos de dados vetoriais e oferece suporte à indexação tanto de consultas quanto de conteúdo.
Zilliz Cloud emprega a tecnologia AutoIndex para selecionar automaticamente métodos de indexação ideais. Ele usa IVF e técnicas baseadas em grafos para buscas por similaridade, com suporte a várias métricas de similaridade (Cosseno, Euclidiana, Produto Interno).
Tratamento de dados O Cassandra lida com dados estruturados e semiestruturados em nós distribuídos. Embeddings vetoriais são armazenados junto com outros tipos de dados, mantendo a consistência em um ambiente distribuído.
Zilliz Cloud permite busca híbrida em diferentes tipos de dados (embeddings de texto, vetores de imagem) em consultas únicas. Ele oferece níveis de consistência flexíveis para equilibrar velocidade de atualização e integridade dos dados.
Escalabilidade e desempenho O Cassandra distribui dados entre vários servidores sem ponto único de falha. Sua arquitetura SAI fornece alta taxa de transferência de E/S para buscas vetoriais, mantendo recursos de manipulação de dados distribuídos.
O Zilliz Cloud escala horizontalmente com alocação automática de recursos. Ele usa armazenamento em camadas para otimizar o desempenho, movendo dados acessados com menos frequência para opções de armazenamento mais baratas sem impactar a velocidade de busca.
Gerenciamento e custos O Cassandra exige configuração e manutenção manuais da infraestrutura. Como uma solução de código aberto, os principais custos são de infraestrutura e operação.
O Zilliz Cloud é totalmente gerenciado, cuidando da manutenção e otimização da infraestrutura. Os custos incluem taxas de serviço mais infraestrutura em nuvem (AWS, Azure, Google Cloud), com opções para usar o serviço gerenciado deles ou BYOC (Bring Your Own Cloud).
Segurança Ambas as plataformas oferecem segurança de nível empresarial. O Cassandra fornece recursos tradicionais de segurança de banco de dados, enquanto o Zilliz Cloud inclui criptografia em trânsito e em repouso, backup e recuperação, e RBAC abrangente.
Quando escolher cada um
Escolha Apache Cassandra quando precisar de um banco de dados NoSQL distribuído com busca vetorial e já usar Cassandra na sua stack ou quiser controle total sobre sua infraestrutura. Sua arquitetura SAI é boa para grandes empresas que lidam com enormes quantidades de dados estruturados em vários nós e querem adicionar recursos de IA mantendo sua configuração de banco de dados existente.
Escolha Zilliz Cloud quando quiser um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado com sobrecarga operacional mínima. Ele é bom para equipes que precisam de implantação rápida de busca vetorial, otimização automática de desempenho e escalabilidade flexível entre os principais provedores de nuvem, especialmente se você estiver criando novas aplicações de IA sem restrições de bancos de dados existentes.
Resumo
O Cassandra é bom para dados distribuídos com busca vetorial integrada por meio de SAI, alta escalabilidade e tolerância a falhas para empresas que querem controle total. O Zilliz Cloud é bom para serviço gerenciado, otimização automática e busca híbrida. Escolha com base na sua preferência de infraestrutura (autogerenciada vs totalmente gerenciada), stack tecnológica existente, experiência da equipe e requisitos específicos para busca vetorial e escalabilidade.
Leia isto para obter uma visão geral do Apache Cassandra e do Zilliz Cloud, mas para avaliá-los você precisa avaliar com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será fundamental para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém diferentes, para busca vetorial em sistemas de banco 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 para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Essa ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de banco de dados vetorial, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que se encaixa em seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de alegações de marketing ou boatos.
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 Ranking do VectorDBBench.
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