Elasticsearch vs Aerospike: Selecionando o Banco de Dados Certo para Aplicações de GenAI
À medida que aplicações orientadas por IA evoluem, a importância dos recursos de busca vetorial no suporte a esses avanços não pode ser subestimada. Esta publicação do blog discutirá dois bancos de dados proeminentes com recursos de busca vetorial: Elasticsearch e Aerospike. Cada um oferece recursos robustos para lidar com busca vetorial, um recurso essencial para aplicações como mecanismos de recomendação, recuperação de imagens e busca semântica. Nosso objetivo é fornecer a desenvolvedores e engenheiros uma comparação clara, auxiliando na decisão de qual banco de dados melhor se alinha aos seus requisitos específicos.
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Elasticsearch vs Aerospike, 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 texto, os recursos 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.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem 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 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.
Elasticsearch é um mecanismo de busca baseado no Apache Lucene e Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável. Ambos têm recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
Elasticsearch: Visão geral e Tecnologia Central
Elasticsearch é um mecanismo de busca de código aberto construído sobre a biblioteca Apache Lucene. Ele é conhecido pela indexação em tempo real e busca de texto completo, por isso é uma opção de busca preferida para aplicações pesadas e análise de logs. Elasticsearch permite pesquisar e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente.
Elasticsearch foi criado para busca e análise, com recursos como busca aproximada, correspondência de frases e classificação por relevância. Ele é excelente para cenários em que consultas de busca complexas e recuperação de dados em tempo real são necessárias. Com o crescimento das aplicações de IA, Elasticsearch adicionou recursos de busca vetorial para que possa realizar busca por similaridade e busca semântica, o que é necessário para casos de uso de IA como reconhecimento de imagens, recuperação de documentos e IA Generativa.
Busca Vetorial
A busca vetorial é integrada ao Elasticsearch por meio do Apache Lucene. O Lucene organiza os dados em segmentos imutáveis que são mesclados periodicamente; os vetores são adicionados aos segmentos da mesma forma que outras estruturas de dados. O processo envolve o armazenamento em buffer de vetores na memória no momento da indexação e, em seguida, a serialização desses buffers como parte dos segmentos quando necessário. Os segmentos são mesclados periodicamente para otimização, e as buscas combinam acertos vetoriais em todos os segmentos.
Para indexação vetorial, o Elasticsearch usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World), que cria um grafo em que vetores semelhantes são conectados entre si. Ele é escolhido por sua simplicidade, forte desempenho em benchmarks e capacidade de lidar com atualizações incrementais sem exigir o retreinamento completo do índice. O sistema realiza buscas vetoriais normalmente em dezenas ou centenas de milissegundos, muito mais rápido do que abordagens de força bruta.
A arquitetura técnica do Elasticsearch é um dos seus maiores pontos fortes. O sistema oferece suporte a buscas sem bloqueios mesmo durante a indexação concorrente e mantém consistência rigorosa entre diferentes campos ao atualizar documentos. Portanto, se você atualizar tanto campos vetoriais quanto campos de palavras-chave, as buscas verão todos os valores antigos ou todos os valores novos; a consistência dos dados é garantida. Embora o sistema possa escalar além da RAM disponível, o desempenho é otimizado quando os dados vetoriais cabem na memória.
Além dos recursos centrais de busca vetorial, o Elasticsearch oferece recursos práticos de integração que o tornam extremamente valioso. Buscas vetoriais podem ser combinadas com filtros tradicionais do Elasticsearch, permitindo fazer uma busca híbrida que mistura similaridade vetorial com resultados de busca de texto completo. A busca vetorial é totalmente compatível com os recursos de segurança, agregações e ordenação de índices do Elasticsearch, portanto é uma solução completa para casos de uso modernos de busca.
Aerospike: Visão geral e tecnologia central
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e busca vetorial, portanto é adequado para casos de uso de bancos de dados vetoriais. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para busca vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para a indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter vários vetores e índices para um único registro, assim é possível buscar os mesmos dados de diferentes maneiras. A Aerospike recomenda atribuir registros submetidos a upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma maneira única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós do AVS. Enquanto as atualizações de registros vetoriais são gravadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Isso é feito em lotes e distribuído por todos os nós do AVS, portanto usa todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é escalável. O desempenho de ingestão depende muito 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, constrói os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e dos clusters para esse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de uma única instrução e múltiplos dados.
O AVS faz consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contabilizadas como solicitações de consulta, mas aparecem como leituras na camada de armazenamento. Dessa forma, o cache é populado com dados relevantes e pode melhorar o desempenho das consultas. Isso mostra como o AVS lida com dados vetoriais e constrói índices para busca por similaridade, de modo que possa escalar para buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais Diferenças
A busca vetorial é indispensável para aplicações modernas, do reconhecimento de imagens à recuperação de documentos com tecnologia de IA. Se você está escolhendo entre Elasticsearch e Aerospike para suas necessidades de busca vetorial, este post ajudará você a tomar uma decisão informada.
Arquitetura e Implementação de Busca
O Elasticsearch é construído sobre o Apache Lucene; ele organiza dados vetoriais em segmentos imutáveis que se mesclam periodicamente. O sistema usa o algoritmo HNSW (Hierarchical Navigable Small World) para criar um grafo em que vetores semelhantes se conectam. Isso permite que as buscas sejam concluídas em dezenas a centenas de milissegundos.
A capacidade de busca vetorial do Aerospike, chamada Aerospike Vector Search (AVS), está em Preview. Assim como o Elasticsearch, ela usa índices HNSW, mas indexa de forma diferente. O AVS processa vetores de forma assíncrona em todos os nós do cluster e usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo.
Gerenciamento de Dados e Consistência
O Elasticsearch impõe consistência rigorosa em todos os campos ao atualizar documentos. Quando você atualiza campos vetoriais e de palavras-chave, as buscas verão todos os valores antigos ou todos os novos valores, nunca uma mistura. O sistema permite buscas sem bloqueio durante a indexação simultânea.
O Aerospike lida com atualizações de dados de forma diferente. Quando registros são atualizados ou inseridos, os dados vetoriais são gravados imediatamente no Aerospike Database (ASDB). No entanto, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação, distribuídos em lotes entre os nós AVS.
Desempenho e Escalabilidade
O Elasticsearch tem melhor desempenho quando os dados vetoriais cabem na memória, mas pode escalar além da RAM disponível. Sua arquitetura permite indexação em tempo real e busca de texto completo.
O desempenho do Aerospike depende da memória do host e da configuração da camada de armazenamento. Sua indexação distribuída usa todos os núcleos de CPU no cluster AVS. O sistema pré-carrega o cache do índice por meio de consultas em segundo plano, o que pode melhorar o desempenho das consultas.
Integração e Recursos Adicionais
O Elasticsearch é forte em suas integrações. Você pode combinar buscas vetoriais com filtros tradicionais para fazer busca híbrida, que mistura similaridade vetorial com resultados de busca de texto completo. A busca vetorial funciona perfeitamente com os recursos de segurança, agregações e ordenação de índice do Elasticsearch.
O Aerospike permite múltiplos vetores e índices por registro, oferecendo flexibilidade em como você pesquisa seus dados. O sistema recomenda atribuir registros inseridos ou atualizados via upsert a conjuntos específicos para facilitar o monitoramento e as operações.
Limitações e Considerações
A busca vetorial do Elasticsearch é um recurso maduro incorporado ao núcleo. No entanto, o desempenho exige gerenciamento cuidadoso de memória e configuração do sistema.
O AVS está em Preview; entre em contato com a Aerospike para obter acesso antecipado. A indexação distribuída oferece escalabilidade, mas o status de preview significa que pode haver limitações e mudanças em versões futuras.
Quando Usar Cada Um
Use o Elasticsearch quando precisar de uma solução de busca vetorial pronta para produção que se combine com busca de texto completo. Ele é perfeito para aplicações que precisam de funcionalidade de busca híbrida, por exemplo, plataformas de e-commerce que usam tanto busca por palavras-chave quanto por similaridade, sistemas de recomendação de conteúdo ou sistemas de recuperação de documentos com tecnologia de IA em que a consistência dos dados e recursos de segurança maduros são importantes. Ele é particularmente bom quando você tem memória para otimizar o desempenho e precisa se integrar à infraestrutura de busca existente.
Use o Aerospike quando estiver construindo um sistema que precise de poder de processamento distribuído e possa lidar com uma implementação de busca vetorial em status de preview. Ele é bom para aplicações que se beneficiam de indexação assíncrona e processamento paralelo entre nós, por exemplo, sistemas de ingestão de dados de alta vazão ou aplicações em que você precisa de opções flexíveis de indexação vetorial. Ele é melhor quando você pode usar sua arquitetura distribuída e não precisa implantar a busca vetorial em produção imediatamente.
Conclusão
A escolha entre Elasticsearch e Aerospike depende dos seus requisitos técnicos e do cronograma do projeto. O Elasticsearch tem uma solução madura e bem integrada de busca vetorial, com capacidades comprovadas de busca híbrida e um ecossistema forte, por isso é a escolha mais segura para necessidades imediatas de produção. O Aerospike tem processamento distribuído poderoso e opções flexíveis de indexação vetorial, mas está em preview, então você precisará considerar as limitações e mudanças em versões futuras. Sua decisão deve ponderar a infraestrutura existente, os requisitos de consistência dos dados, as necessidades de processamento e se você precisa implantar em produção imediatamente ou pode trabalhar com recursos em preview enquanto constrói seu sistema.
Leia isto para obter uma visão geral do Elasticsearch e do Aerospike, mas, para avaliá-los, você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, benchmarks completos com seus próprios datasets e padrões de consulta serão fundamentais para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench open-source para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking open-source para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios datasets e encontrem aquele que se ajusta aos seus casos de uso. Com o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões com base no desempenho real de bancos de dados vetoriais, em vez de afirmações de marketing ou boatos.
O VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença open-source 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 datasets.
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.
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