Vespa vs Aerospike Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Vespa e 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 textos, as características 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 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.
Vespa é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável com recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
Vespa: Visão geral e tecnologia principal
Vespa é um mecanismo de busca poderoso e um banco de dados vetorial que consegue lidar com vários tipos de busca ao mesmo tempo. Ele é excelente em busca vetorial, busca textual e busca em dados estruturados. Isso significa que você pode usá-lo para encontrar itens semelhantes (como imagens ou produtos), buscar 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, desde números simples até estruturas complexas.
Um dos recursos de destaque do Vespa é sua capacidade de fazer busca vetorial. Você pode adicionar qualquer número de campos vetoriais aos seus documentos, e o Vespa pesquisará neles rapidamente. Ele pode até lidar com tipos especiais de vetores chamados tensores, que são úteis para representar coisas como embeddings de documentos com múltiplas partes. Vespa é inteligente quanto à forma como armazena e pesquisa esses vetores, de modo que consegue lidar com quantidades realmente grandes de dados sem desacelerar.
Vespa foi desenvolvido 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 ao mesmo tempo. Isso o torna ótimo para aplicações grandes e reais 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 automaticamente distribuirá o trabalho entre eles. Isso significa que seu sistema de busca pode crescer conforme suas necessidades crescem, sem que você precise fazer muitas configurações complicadas. 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.
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 banco de dados vetorial. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS suporta apenas 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 indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter múltiplos vetores e índices para um único registro, para que possa buscar os mesmos dados de maneiras diferentes. A Aerospike recomenda atribuir registros inseridos/atualizados a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma forma única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós 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 AVS, então usa todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é escalável. O desempenho de ingestão é altamente dependente 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 os clusters desse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única, múltiplos dados.
O AVS executa 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 contra a 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, para que possa escalar para buscas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
Metodologia de busca
Vespa e Aerospike têm abordagens diferentes para busca vetorial, o que pode impactar o desempenho e a eficiência dependendo do tipo de consultas que você precisa executar.
Vespa: O Vespa suporta múltiplos tipos de busca em um único mecanismo: busca vetorial, busca textual e filtragem de dados estruturados. A busca vetorial é altamente otimizada para tempo real e grande escala. O Vespa permite indexar vários tipos de vetores (incluindo vetores baseados em tensores) e recuperar itens similares rapidamente. Ele usa algoritmos avançados para pesquisar esses vetores e oferecer suporte a consultas complexas em dados de alta dimensionalidade.
Aerospike: A busca vetorial do Aerospike é baseada na indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Este é um algoritmo de busca baseado em grafos otimizado para dados de alta dimensionalidade, particularmente para busca de vizinhos mais próximos. A busca vetorial do Aerospike está em preview; ela foi criada para aplicações em tempo real, portanto quaisquer atualizações nos vetores ficam imediatamente visíveis para busca. No entanto, ela suporta apenas HNSW, então pode não ter a variedade de algoritmos de busca que o Vespa tem para casos de uso mais específicos.
Tipos de dados
Quando se trata de diferentes tipos de dados, ambos têm flexibilidade, mas há grandes diferenças em como lidam com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Vespa: Vespa é muito flexível ao lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ele pode lidar com vários tipos de dados em um documento, então você pode combinar texto, valores numéricos e dados vetoriais. Você pode armazenar e pesquisar diferentes tipos de dados em uma consulta, por exemplo, misturar busca vetorial com filtragem estruturada (por exemplo, faixa de preço, data de publicação).
Aerospike: Como um banco de dados NoSQL, Aerospike é otimizado para armazenamento em tempo real de dados estruturados e semiestruturados. Embora agora suporte busca vetorial, seu foco principal é em gravações rápidas e recuperação de dados estruturados. O modelo de dados do Aerospike é simples, mas eficaz para aplicações de alta taxa de transferência. Para busca vetorial, você precisa gerenciar dados vetoriais como parte dos registros, mas ele não tem a capacidade do Vespa de lidar com diferentes tipos de dados em uma consulta.
Escalabilidade e Desempenho
Tanto Vespa quanto Aerospike são construídos para escalabilidade, mas fazem isso de maneiras diferentes.
Vespa: Vespa é projetado para escalar em aplicações de grande escala e alto tráfego. Ele pode distribuir automaticamente dados e processamento entre vários nós e ajustar dinamicamente a alocação de recursos. Esse recurso de autoescalonamento torna o Vespa uma boa escolha para empresas que esperam alto crescimento ou cargas de tráfego flutuantes.
Aerospike: Aerospike é conhecido por sua escalabilidade, especialmente para cargas de trabalho em tempo real. Ele usa uma arquitetura distribuída em que os dados são particionados entre nós e tanto leituras quanto gravações são otimizadas para acesso de baixa latência. Mas o desempenho da busca vetorial depende mais da configuração da memória e da camada de armazenamento, o que exige uma configuração cuidadosa para obter a máxima taxa de transferência.
Flexibilidade e Personalização
A personalização é fundamental ao criar soluções de busca complexas, e ambos têm diferentes níveis de flexibilidade.
Vespa: Vespa é muito flexível. Você pode definir esquemas complexos com campos personalizados, incluindo vários tipos vetoriais. Você também pode definir consultas poderosas, incluindo ranqueamento personalizado, filtragem e combinação de vários tipos de busca (texto, vetor, numérico etc.). Isso torna o Vespa adequado para aplicações que exigem modelagem de dados complexa e personalização avançada de busca.
Aerospike: A flexibilidade do Aerospike é focada no modelo de dados. Você pode definir campos vetoriais dentro dos registros e personalizar como eles são indexados e consultados. Mas, em comparação com o Vespa, as opções de personalização do Aerospike para lógica de busca e ranqueamento são limitadas. Ele é otimizado para aplicações simples em tempo real, em vez de consultas de busca altamente personalizáveis.
Integração e Ecossistema
A integração com outras ferramentas e ecossistemas pode ser um fator importante ao escolher entre estes dois.
Vespa: Vespa integra-se a várias ferramentas e frameworks, incluindo bibliotecas populares de machine learning e mecanismos de busca. Ele tem suporte integrado para pipelines de dados complexos, por isso é adequado para casos de uso como motores de recomendação, busca de imagens e busca de conteúdo em grande escala. Ele também tem APIs RESTful, então a integração com sistemas externos é relativamente simples.
Aerospike: Aerospike é mais focado em armazenamento e busca de dados em tempo real, então integra-se bem com aplicações que exigem acesso de baixa latência a grandes conjuntos de dados. Ele tem conectores para ecossistemas populares, incluindo Python, Java e Go. Mas, em comparação com o Vespa, pode exigir mais desenvolvimento personalizado para integrar-se a frameworks de machine learning ou outros sistemas de dados complexos.
Facilidade de Uso
Para desenvolvedores, a curva de aprendizado, a complexidade de configuração e a manutenção contínua são importantes.
Vespa: Vespa pode ser difícil de configurar, especialmente para quem é novo em sistemas distribuídos ou mecanismos de busca avançados. Mas ele tem documentação abrangente e uma comunidade ativa que pode ajudar com configuração e solução de problemas. Uma vez configurado, o sistema de consultas flexível e o autoescalonamento do Vespa tornam a manutenção mais gerenciável.
Aerospike: O Aerospike geralmente é mais fácil de configurar e manter, especialmente para desenvolvedores familiarizados com bancos de dados NoSQL. Seu foco principal em desempenho em tempo real faz dele uma boa escolha para projetos que exigem velocidade sem muita complexidade na lógica de busca. A funcionalidade de busca vetorial, embora útil, ainda pode exigir mais esforço de configuração em comparação com os recursos vetoriais completos do Vespa.
Custo
O custo é um fator importante ao escolher entre esses dois, especialmente se você planeja escalar rapidamente.
Vespa: Embora o Vespa tenha bom desempenho e escale bem, a estrutura de custos pode variar dependendo dos recursos usados, especialmente ao escalar horizontalmente. Como é open-source, não há taxas de licenciamento, mas os custos operacionais (por exemplo, hardware, instâncias em nuvem) e a manutenção podem se acumular. Também existem serviços gerenciados para o Vespa, que podem gerar custos adicionais.
Aerospike: O Aerospike tem um modelo de preços mais direto, com opções para versões open-source e enterprise. A versão enterprise tem recursos avançados e suporte, o que é importante para aplicações críticas. Assim como no Vespa, a escalabilidade pode levar a custos operacionais, especialmente quando a busca vetorial é integrada a ambientes de alta taxa de transferência.
Recursos de Segurança
A segurança é sempre uma preocupação ao lidar com dados sensíveis, especialmente ao usar esses bancos de dados em produção.
Vespa: O Vespa tem vários recursos de segurança, incluindo autenticação e controle de acesso, mas é preciso fazer configurações extras para proteger dados em trânsito e em repouso. Como recursos de segurança open-source estão disponíveis, eles podem precisar ser personalizados com base nos seus requisitos.
Aerospike: O Aerospike tem recursos robustos de segurança, incluindo autenticação, criptografia em repouso e comunicação segura via TLS. A versão enterprise também tem recursos adicionais de segurança para conformidade com padrões como GDPR, por isso é uma boa escolha para aplicações de alta segurança.
Quando Escolher Cada Um
Vespa: O Vespa é para aplicações que precisam de busca multimodal, combinando busca vetorial, busca de texto completo e filtragem de dados estruturados em uma única consulta. Use o Vespa para grandes sistemas de dados distribuídos que precisam de busca em tempo real, escalabilidade e personalização dinâmica de consultas. Exemplos são mecanismos de recomendação, busca semântica de conteúdo ou busca avançada em e-commerce, onde vários tipos de dados e modelos complexos de ranqueamento estão envolvidos.
Aerospike: O Aerospike é para aplicações em tempo real e de baixa latência que precisam de alta taxa de transferência e lógica de busca simples. Ele é voltado para cenários em que a ingestão e recuperação de dados em alta velocidade são essenciais, como sistemas de transações financeiras ou plataformas de ad-tech. A busca vetorial do Aerospike (embora ainda esteja em preview) é para casos de uso que precisam de busca eficiente de vizinhos mais próximos em dados estruturados ou semiestruturados, desde que a velocidade seja mais importante que a personalização.
Resumo
Vespa e Aerospike são diferentes. O Vespa é flexível, multimodal e escalável para aplicações ricas em dados; o Aerospike é em tempo real e simples para cargas de trabalho de alta velocidade. A escolha entre eles depende do seu caso de uso, dos tipos de dados e do equilíbrio entre complexidade de busca e desempenho. Pense bem.
Leia isto para obter uma visão geral do Vespa e do Aerospike, mas, para avaliá-los, você precisa fazer uma avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar nisso é o VectorDBBench, uma ferramenta open-source de benchmarking 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, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o Open-source VectorDBBench 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. 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 conjuntos de dados 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 alegações de marketing ou boatos.
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 VectorDBBench Leaderboard.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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