Zilliz Cloud vs Aerospike: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Apps de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos o Zilliz Cloud e o Aerospike, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente 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, 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 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 especializados 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.
O Zilliz Cloud é um banco de dados vetorial especializado. O Aerospike é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável com recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia principal
O Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, construído sobre o mecanismo open-source Milvus. Ele ajuda desenvolvedores e organizações a lidar com aplicações de IA em larga escala ao armazenar, gerenciar e pesquisar 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 conta com 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 técnicas de IVF (Inverted File) e baseadas em grafos para acelerar a busca por similaridade em grandes conjuntos de dados.
A plataforma tem 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 de nuvem (BYOC). Para organizações que lidam com dados sensíveis, 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 dos dados com base nas 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 pesquisa 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 Cosine, Euclidean e Inner Product, portanto é adequada para diferentes modelos de machine learning 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 uma carga de trabalho pesada.
Aerospike: Visão geral e tecnologia principal
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e pesquisa de vetores, 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 pesquisa 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, para poder pesquisar os mesmos dados de diferentes maneiras. A Aerospike recomenda atribuir registros inseridos/atualizados por upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operá-los.
O AVS tem uma forma única de construir o índice: ela é concorrente em todos os nós AVS. Embora as atualizações de registros vetoriais sejam 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, 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 confirma esses dados 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 e múltiplos dados.
O AVS realiza consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contadas 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 pesquisa por similaridade, para que possa escalar para pesquisas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
A pesquisa vetorial tornou-se uma tecnologia fundamental para sistemas de recomendação, pesquisa semântica e análises com tecnologia de IA. Escolher a ferramenta certa para suas necessidades de banco de dados vetorial exige entender como diferentes plataformas lidam com indexação vetorial, gerenciamento de dados e escalabilidade operacional. Aqui está uma comparação entre o Zilliz Cloud e o Aerospike Vector Search (AVS) para ajudar você a decidir.
Metodologia de pesquisa
Zilliz Cloud: O Zilliz Cloud é construído sobre o mecanismo Milvus, que usa vários métodos de indexação, como IVF (Inverted File System) e métodos baseados em grafos. Seu recurso AutoIndex seleciona automaticamente o melhor método de indexação para seus dados, para que você não precise ajustá-lo manualmente. Isso torna o Zilliz adequado para vários casos de uso de machine learning e IA.
Aerospike: A busca vetorial da Aerospike é impulsionada pela indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW), conhecida por seu desempenho em busca de similaridade de alta dimensionalidade. Mas o AVS ainda está em prévia e só oferece suporte a HNSW, sem seleção automática de índice. Os desenvolvedores precisam configurar e gerenciar os parâmetros de índice manualmente.
Dados
Zilliz Cloud: A Zilliz é excelente com dados multimodais. Ela oferece suporte à busca híbrida, permitindo consultar vetores de texto, imagem e numéricos em uma única operação. O sistema também oferece suporte a diferentes níveis de consistência, para que você possa equilibrar entre atualizações rápidas e forte consistência de dados com base nas suas necessidades.
Aerospike: A Aerospike tem bom suporte para dados estruturados e semiestruturados, já que é um banco de dados NoSQL. Mas a busca vetorial na Aerospike é mais rígida, projetada para fluxos de trabalho estruturados em que cada registro tem campos vetoriais predefinidos. A busca híbrida não é mencionada.
Escalabilidade e Desempenho
Zilliz Cloud: A Zilliz tem escalabilidade horizontal, permitindo escalar conforme seus dados crescem. Sua arquitetura distribuída garante desempenho consistente sob carga pesada. O armazenamento em camadas otimiza ainda mais o desempenho ao transferir dados acessados com menos frequência para camadas de armazenamento mais baratas.
Aerospike: A indexação concorrente da Aerospike foi projetada para escalabilidade. Os registros de índice são processados de forma assíncrona e distribuídos entre nós, usando todos os núcleos de CPU no cluster. Mas a escalabilidade depende fortemente da configuração de memória e armazenamento do sistema, o que pode adicionar complexidade ao escalar.
Flexibilidade e Personalização
Zilliz Cloud: A plataforma oferece flexibilidade na modelagem de dados e oferece suporte a várias métricas de similaridade, como cosseno, Euclidiana e produto interno. Isso torna a Zilliz adequada para diversos casos de uso de IA e aprendizado de máquina sem muita personalização.
Aerospike: A Aerospike oferece suporte a múltiplos vetores por registro e estratégias de indexação para diferentes caminhos de consulta. Embora isso seja útil, exige configuração manual e não possui os recursos de autoajuste da Zilliz.
Integração e Ecossistema
Zilliz Cloud: A Zilliz opera sobre os principais provedores de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud. Os desenvolvedores podem escolher entre serviços totalmente gerenciados ou o modelo BYOC (Bring Your Own Cloud). Ela também se integra bem com frameworks de IA, por isso é adequada para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
Aerospike: A Aerospike faz parte de um ecossistema NoSQL mais amplo, por isso é uma boa escolha para aplicações que combinam análises em tempo real com capacidades tradicionais de banco de dados. Mas sua busca vetorial é relativamente independente e ainda está em prévia.
Facilidade de Uso
Zilliz Cloud: A Zilliz facilita a configuração com serviços gerenciados e recursos como AutoIndex. Os desenvolvedores podem se concentrar na criação de aplicações sem se preocupar com infraestrutura ou ajuste de parâmetros. A documentação é abrangente e a plataforma é fácil de usar.
Aerospike: A curva de aprendizado íngreme da Aerospike se deve à sua complexidade técnica e configuração manual. Configurar e otimizar o AVS exige um entendimento profundo da arquitetura do sistema, especialmente para fluxos de trabalho com dados vetoriais.
Custo
Zilliz Cloud: A Zilliz possui recursos de economia de custos, como armazenamento em camadas e computação específica por carga de trabalho. Esses recursos permitem otimizar custos com base nos seus padrões de uso.
Aerospike: A Aerospike não possui gerenciamento de custos detalhado para o AVS. O custo provavelmente está vinculado a configurações intensivas em recursos, como memória e armazenamento, que aumentarão conforme você escala.
Recursos de Segurança
Zilliz Cloud: A Zilliz possui recursos de segurança robustos, como criptografia, gerenciamento de acesso e conformidade com padrões empresariais. Isso a torna uma boa escolha para organizações que lidam com dados sensíveis.
Aerospike: A Aerospike possui criptografia e autenticação, mas carece de documentação detalhada sobre recursos avançados de segurança para o AVS. Isso pode ser uma limitação para empresas com altos requisitos de segurança.
Quando Usar o Zilliz Cloud
Zilliz Cloud é para aplicações que têm dados distribuídos em larga escala e busca vetorial como um recurso central. Ele se destaca em fluxos de trabalho de IA e machine learning que exigem manipulação eficiente de embeddings vetoriais, busca híbrida em dados multimodais e escalabilidade. Indexação automática, busca híbrida e suporte a múltiplas métricas de similaridade fazem dele uma boa opção para mecanismos de recomendação, busca semântica e análises em tempo real. E os serviços gerenciados e a facilidade de uso são bons para equipes que se importam com implantação rápida e baixa sobrecarga operacional.
Quando Usar Aerospike
Aerospike é para organizações que já usam seus recursos NoSQL e precisam de busca vetorial como um complemento. Aplicações que exigem processamento transacional em tempo real junto com busca por similaridade vetorial se beneficiarão da indexação e da arquitetura de baixa latência do Aerospike. Ele é bom quando a busca vetorial pode ser combinada com operações de dados estruturados, como gerenciamento de inventário ou transações financeiras. Mas sua busca vetorial em estágio de prévia exige um entendimento mais profundo de sua arquitetura e configuração, então é mais adequada para equipes técnicas.
Conclusão
Tanto Zilliz Cloud quanto Aerospike têm seus próprios pontos fortes. Zilliz Cloud é para desenvolvedores que querem uma busca vetorial fácil de usar, escalável e rica em recursos para aplicações de IA. Aerospike é para ambientes em que a busca vetorial complementa sistemas transacionais robustos em tempo real. Escolha entre os dois com base nos seus tipos de dados, escalabilidade, integração e complexidade operacional. No fim, depende se você quer uma ferramenta madura de busca vetorial ou um banco de dados com recursos vetoriais emergentes.
Leia isto para obter uma visão geral do Zilliz Cloud e do Aerospike, mas para avaliá-los você precisa fazer a avaliação com base no seu caso de uso. Uma ferramenta que pode ajudar com isso é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking minucioso 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 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 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 do banco de dados vetorial, em vez de alegações de marketing ou boatos.
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 comprometidos 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 nos seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos bancos de dados vetoriais populares no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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