OpenSearch 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: OpenSearch e Aerospike. Cada um fornece 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 OpenSearch 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 dimensionalidade, 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. 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.
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 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.
Tanto OpenSearch quanto Aerospike são bancos de dados tradicionais que evoluíram para incluir recursos de busca vetorial como um complemento.
O que é OpenSearch? Uma Visão Geral
OpenSearch é um conjunto robusto, de código aberto, de busca e análise que gerencia uma ampla variedade de tipos de dados, de dados estruturados e semiestruturados a dados não estruturados. Lançado em 2021 como um fork orientado pela comunidade a partir do Elasticsearch e do Kibana, este conjunto OpenSearch inclui o armazenamento de dados e mecanismo de busca OpenSearch, o OpenSearch Dashboards para visualização avançada de dados e o Data Prepper para coleta eficiente de dados no lado do servidor.
Construído sobre a base sólida do Apache Lucene, o OpenSearch permite pesquisas de texto completo (pesquisa por palavra-chave) altamente escaláveis e eficientes, tornando-o ideal para lidar com grandes conjuntos de dados. Com seus lançamentos mais recentes, o OpenSearch expandiu significativamente seus recursos de pesquisa para incluir pesquisa vetorial por meio de plugins adicionais, o que é essencial para criar aplicações impulsionadas por IA. O OpenSearch agora oferece suporte a uma variedade de métodos de pesquisa alimentados por aprendizado de máquina, incluindo pesquisas lexicais tradicionais, vizinhos mais próximos k (k-NN), pesquisa semântica, pesquisa multimodal, pesquisa esparsa neural e modelos de pesquisa híbrida. Esses aprimoramentos integram modelos neurais diretamente ao framework de pesquisa, permitindo a geração de embeddings e a pesquisa em tempo real no ponto de ingestão dos dados. Essa integração não apenas simplifica os processos, mas também melhora significativamente a relevância e a eficiência da pesquisa.
Atualizações recentes avançaram ainda mais a funcionalidade do OpenSearch, introduzindo recursos como pesquisa vetorial otimizada para disco, quantização binária e codificação de vetores de bytes em pesquisas k-NN. Essas adições, juntamente com melhorias no processamento de tarefas de aprendizado de máquina e no desempenho de consultas de pesquisa, reafirmam o OpenSearch como uma ferramenta de ponta para desenvolvedores e empresas que buscam aproveitar totalmente seus dados. Apoiado por uma comunidade dinâmica e colaborativa, o OpenSearch continua a evoluir, oferecendo uma plataforma de pesquisa e análise abrangente, escalável e adaptável que se destaca como uma das principais escolhas para desenvolvedores que precisam de recursos avançados de pesquisa em suas aplicações.
O que é Aerospike? Uma visão geral
Aerospike é um banco de dados NoSQL de alto desempenho, conhecido por sua capacidade de gerenciar volumes extremamente altos de dados com latência mínima. Em sua essência, o Aerospike emprega uma arquitetura híbrida de memória única que combina armazenamento em memória e em disco, garantindo acesso e atualizações rápidos aos dados, essenciais em ambientes digitais dinâmicos.
Para expandir suas ofertas, a Aerospike introduziu o Aerospike Vector Search (AVS), uma extensão adaptada para aplicações de IA e aprendizado de máquina. Com essa extensão, o Aerospike pode realizar pesquisas vetoriais baseadas em similaridade em conjuntos de dados extensos, o que é indispensável para desenvolver aplicações modernas de IA, como mecanismos de recomendação, geração aumentada por recuperação, pesquisa semântica e curadoria dinâmica de conteúdo.
Aerospike Vector Search (AVS) incorpora uma variedade de funcionalidades de pesquisa vetorial que são vitais para aplicações modernas de IA, que dependem de modelos de aprendizado de máquina para interpretar e processar rapidamente grandes volumes de dados. Construído sobre a robusta infraestrutura de banco de dados do Aerospike, o AVS aproveita os pontos fortes de desempenho inerentes ao banco de dados, ao mesmo tempo em que introduz recursos avançados:
- Multimodelo: Flexibilidade muito além do NoSQL, incluindo chave-valor, documento, grafo e vetor. Tudo alimentado por um único mecanismo de banco de dados integrado em seu núcleo.
- Atualizações em tempo real: A ingestão em escala impede que o índice hierarchical navigable small world (HNSW) fique desatualizado, garantindo resultados de pesquisa com contexto atualizado.
- Pesquisa híbrida: Combine sua pesquisa vetorial com critérios adicionais – filtragem, exame de relacionamentos e muito mais – impulsionados pela arquitetura multimodelo da Aerospike.
- Latência em milissegundos: Gerencie conjuntos de dados muito grandes com a capacidade de armazenar e recuperar bilhões de registros em milissegundos.
- Ingestão vetorial paralela: Abordagem rápida e inovadora para ingerir e atualizar estruturas complexas de índice HNSW a partir de dezenas de milhares de fontes.
- Configuração flexível: Flexibilidade para controlar seus custos, inclusive por meio da separação de computação e armazenamento e do trabalho com modelos grandes ou pequenos.
Comparando OpenSearch e Aerospike: principais diferenças para GenAI
Ao selecionar uma tecnologia de banco de dados para aplicações orientadas por IA, entender as diferenças entre OpenSearch e Aerospike pode ajudar os desenvolvedores a tomar decisões informadas com base em suas necessidades específicas. Aqui está uma comparação detalhada de ambas as plataformas em vários fatores críticos:
Metodologia de Pesquisa
OpenSearch: Dando continuidade ao seu legado do Elasticsearch, o OpenSearch se baseia no Apache Lucene e expandiu ainda mais seus recursos de pesquisa ao incorporar pesquisa vetorial, incluindo suporte a k-vizinhos mais próximos (k-NN), pesquisa semântica, pesquisa multimodal e pesquisa esparsa neural. Essas melhorias facilitam cenários de pesquisa mais complexos e orientados por IA, aprimorando a relevância e a eficiência ao integrar modelos neurais para geração de embeddings em tempo real.
Aerospike: Com a introdução do Aerospike Vector Search (AVS), o Aerospike agora oferece suporte a recursos avançados de pesquisa vetorial, essenciais para aplicações de IA como sistemas de recomendação e pesquisa semântica. O AVS combina o modelo de alto desempenho do Aerospike com recursos de pesquisa modernos, incluindo atualizações em tempo real para índices HNSW, pesquisas híbridas que combinam pesquisa vetorial com consultas tradicionais e ingestão vetorial paralela para escalabilidade.
Tratamento de Dados
OpenSearch: Gerencia uma ampla variedade de tipos de dados, de estruturados a não estruturados, aumentando sua utilidade no tratamento de conjuntos de dados diversos. As atualizações mais recentes aprimoram sua capacidade de processar e pesquisar grandes conjuntos de dados com eficiência, tornando-o ainda mais poderoso para tarefas analíticas complexas.
Aerospike: Conhecido por sua arquitetura de memória híbrida, que lida efetivamente com altos volumes de dados em modelos chave-valor, documento, grafo e agora vetorial. A extensão AVS enriquece seus recursos de tratamento de dados, especialmente para aplicações orientadas por IA que exigem processamento rápido de estruturas de dados complexas.
Escalabilidade e Desempenho
OpenSearch: Altamente escalável, aproveitando sua base Lucene para lidar com conjuntos de dados extensos com desempenho aprimorado de consultas de pesquisa e pesquisa vetorial otimizada para disco. Esses recursos o tornam adequado para aplicações em escala empresarial que exigem recuperação eficiente de dados e análises em tempo real.
Aerospike: Destaca-se em desempenho e escalabilidade, com o AVS aprimorando esses aspectos ao oferecer suporte a atualizações em tempo real e latência de milissegundos em pesquisas vetoriais. Seus métodos exclusivos de tratamento e armazenamento de dados garantem que o desempenho não se degrade, mesmo com conjuntos de dados muito grandes.
Flexibilidade e Personalização
OpenSearch: Oferece flexibilidade significativa na modelagem de dados e em consultas, apoiada por um conjunto robusto de APIs e plugins para personalização. A integração de várias metodologias de pesquisa permite soluções sob medida que atendem a necessidades específicas de aplicações.
Aerospike: O AVS traz flexibilidade aprimorada com seu suporte multimodelo e recursos de pesquisa híbrida, permitindo que os usuários combinem diferentes métodos de recuperação de dados. Suas opções flexíveis de configuração ajudam a otimizar custos e desempenho de acordo com os requisitos da aplicação.
Integração e Ecossistema
OpenSearch: Continua a se beneficiar de um ecossistema amplo, integrando-se perfeitamente a uma variedade de ferramentas e frameworks para processamento e visualização de dados. A abordagem orientada pela comunidade garante melhorias e suporte contínuos.
Aerospike: Embora tradicionalmente focado em armazenamento chave-valor de alto desempenho, seu ecossistema está se expandindo com a integração de recursos vetoriais e multimodelo. No entanto, talvez ainda não corresponda à amplitude de integrações disponíveis com o OpenSearch.
Facilidade de Uso
OpenSearch: Mantém uma documentação abrangente e uma estrutura de suporte da comunidade, embora seus recursos avançados possam apresentar uma curva de aprendizado. A inclusão de novos recursos de pesquisa e funcionalidades de data prepper pode exigir aprendizado adicional para uso ideal.
Aerospike: A adição do AVS e de seus recursos multimodelo pode aumentar a complexidade, mas o Aerospike é geralmente conhecido por sua configuração e manutenção simples, especialmente em ambientes de alta taxa de transferência.
Considerações de custo
OpenSearch: Os custos operacionais variam com base nas estratégias de implantação, com opções para hospedagem on-premise e em nuvem. Serviços gerenciados como o Amazon OpenSearch Service oferecem facilidade de uso, mas a um custo mais alto.
Aerospike: Oferece uma solução econômica em sua Community Edition, com a Enterprise Edition fornecendo recursos adicionais. A flexibilidade na configuração e a separação entre computação e armazenamento podem ajudar a gerenciar os custos de forma eficaz.
Recursos de segurança
OpenSearch: Recursos de segurança robustos continuam sendo um aspecto fundamental, com criptografia sólida, controle de acesso baseado em funções e registro de auditoria para atender a requisitos rigorosos de segurança e conformidade.
Aerospike: Continua a fornecer opções abrangentes de segurança, incluindo recursos aprimorados com o AVS para garantir o manuseio e o processamento seguros de dados sensíveis.
Esta comparação mostra que tanto o OpenSearch quanto o Aerospike evoluíram para enfrentar os desafios modernos de dados, especialmente em contextos de IA e aprendizado de máquina, oferecendo soluções poderosas e flexíveis adaptadas a diversas necessidades de aplicações.
Quando escolher OpenSearch e Aerospike
Ao decidir entre OpenSearch e Aerospike, a escolha depende em grande parte dos casos de uso específicos, dos requisitos de recursos de busca, das necessidades de desempenho e da arquitetura do sistema. Aqui está um guia sobre quando você pode escolher cada tecnologia:
Escolha OpenSearch para GenAI quando:
- Buscas complexas: Sua aplicação precisa de recursos avançados de busca de texto, como buscas de texto completo, aproximadas ou contextuais.
- Análise e visualização: Você precisa de ferramentas para visualizar e analisar dados em tempo real.
- Aprimoramentos com aprendizado de máquina: Você está incorporando aprendizado de máquina para melhorar a relevância da busca e a análise.
- Escalabilidade em nuvem: Você planeja usar recursos de nuvem extensivamente e precisa de um sistema que escale de forma eficiente.
Escolha Aerospike para GenAI quando:
- Desempenho máximo: Sua aplicação exige acesso e manipulação de dados ultrarrápidos, especialmente sob altas cargas.
- Grandes volumes de dados: Você precisa gerenciar enormes quantidades de dados com latência mínima.
- IA com busca vetorial: Você está usando busca vetorial para aplicações de IA, como sistemas de recomendação.
- Eficiência de custo: Você busca um sistema que seja ao mesmo tempo poderoso e econômico em operação, particularmente em ambientes com requisitos rigorosos de desempenho e confiabilidade.
Quando escolher um banco de dados vetorial especializado?
Embora o OpenSearch e o Aerospike ofereçam recursos de busca vetorial por meio de uma extensão, eles não são otimizados para tarefas de busca vetorial em larga escala e de alto desempenho. Se sua aplicação depende de buscas de similaridade rápidas e precisas em milhões ou bilhões de vetores de alta dimensionalidade, como em reconhecimento de imagens, recomendações de e-commerce ou tarefas de NLP, bancos de dados vetoriais especializados como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado) são uma opção melhor. Esses bancos de dados são criados para lidar com dados vetoriais em escala, usando algoritmos avançados de Approximate Nearest Neighbor (ANN) (por exemplo, HNSW, IVF ) e oferecendo recursos avançados como busca híbrida (incluindo busca híbrida esparsa e densa, busca multimodal, busca vetorial com filtragem de metadados e busca híbrida densa e de texto completo), ingestão em tempo real e escalabilidade distribuída para alto desempenho em ambientes dinâmicos.
Por outro lado, sistemas de uso geral como OpenSearch e Aerospike são adequados quando a busca vetorial não é o foco principal, e você está lidando com dados estruturados ou semiestruturados com conjuntos de dados vetoriais menores ou requisitos de desempenho moderados. Se você já usa esses sistemas e deseja evitar a sobrecarga de introduzir uma nova infraestrutura, plugins de busca vetorial podem estender suas capacidades e fornecer uma solução econômica para tarefas de busca vetorial mais simples e de menor escala.
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. 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 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 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
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