Zilliz Cloud vs MyScale: escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um banco de dados vetorial?
Antes de compararmos o Zilliz Cloud e o MyScale, 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, os recursos visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando 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 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.
Zilliz Cloud é um banco de dados vetorial criado especificamente para esse fim. MyScale é um banco de dados construído sobre o ClickHouse que combina busca vetorial e análises SQL com recursos de busca vetorial como complemento. Esta publicação compara seus recursos de busca vetorial.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia principal
Zilliz Cloud é um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, construído sobre o mecanismo de código aberto Milvus. Ele ajuda desenvolvedores e organizações a lidar com aplicações de IA em larga escala, armazenando, gerenciando e pesquisando embeddings vetoriais de forma eficiente. 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 tem 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 empresariais. 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 entre 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 enquanto mantém 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 Cosseno, Euclidiana e Produto Interno, por isso 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 carga de trabalho pesada.
O que é MyScale? Visão geral e tecnologia principal
MyScale é um banco de dados baseado em nuvem construído sobre o banco de dados open source ClickHouse, projetado para cargas de trabalho de IA e machine learning. Ele consegue lidar com dados estruturados e vetoriais, além de análises em tempo real e machine learning. MyScale é focado em séries temporais, pesquisa vetorial e pesquisa de texto completo, por isso é bom para processamento em tempo real e insights impulsionados por IA. Ao usar a arquitetura ClickHouse, MyScale é de alto desempenho e escalável para IA.
Um dos principais recursos do MyScale é o suporte nativo a SQL, que simplifica consultas impulsionadas por IA ao integrar pesquisa vetorial, pesquisa de texto completo e consultas SQL tradicionais em um único sistema. Isso reduz a necessidade de várias ferramentas e o torna escalável para IA. MyScale oferece suporte e gerencia o processamento analítico de dados estruturados e vetorizados em uma única plataforma usando arquitetura de banco de dados OLAP para operar em dados vetorizados. Desenvolvedores podem interagir com MyScale usando SQL, por isso ele é acessível a todos os programadores familiarizados com bancos de dados relacionais.
MyScale tem vários tipos de índice vetorial e métricas de similaridade para oferecer suporte a diferentes casos de uso. Ele oferece suporte a métricas de distância comuns, como distância Euclidiana (L2), produto interno (IP) e similaridade de cosseno. O banco de dados tem vários algoritmos de indexação: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, cada um com seu próprio conjunto de parâmetros para ajuste. O mecanismo vetorial MSTG proprietário da MyScale usa SSDs NVMe para aumentar a densidade de dados, por isso supera bancos de dados vetoriais especializados tanto em desempenho quanto em custo.
Ao combinar a funcionalidade de um banco de dados SQL, banco de dados vetorial e mecanismo de pesquisa de texto completo em um único sistema, MyScale reduz custos de infraestrutura e manutenção. Essa unificação permite consultas e análises conjuntas de dados e uma base de dados única para aplicações de IA. MyScale também tem MyScale Telemetry para observabilidade completa de sistemas LLM, para que você possa monitorar e depurar com eficiência. À medida que os dados se tornam mais complexos, MyScale é uma solução preparada para o futuro, capaz de lidar com novas modalidades de dados e tamanhos de banco de dados, mantendo o desempenho computacional e a integração entre diferentes tipos de dados.
Principais diferenças
Quando se trata de banco de dados vetorial para aplicações de IA, Zilliz Cloud e MyScale são duas abordagens diferentes para pesquisa vetorial. Cada plataforma é construída sobre uma base diferente - Zilliz Cloud é construído sobre o mecanismo open-source Milvus, enquanto MyScale é construído sobre a arquitetura ClickHouse. Essa diferença fundamental afeta como cada plataforma processa dados e pesquisa.
Zilliz Cloud se concentra em operações vetoriais especializadas com otimizações integradas. AutoIndex remove a complexidade de escolher e ajustar tipos de índice ao selecionar automaticamente o tipo certo para seus dados e caso de uso. Métodos baseados em IVF e grafos para pesquisa de similaridade, suporte a métricas padrão como similaridade de cosseno, distância Euclidiana e produto interno.
MyScale adota uma abordagem diferente ao integrar SQL, busca vetorial e busca de texto completo em um único sistema. Essa plataforma unificada permite que desenvolvedores usem a sintaxe SQL tanto para consultas tradicionais quanto para operações vetoriais. MyScale oferece várias opções de indexação, incluindo seu mecanismo vetorial proprietário MSTG, que usa SSDs NVMe para maior densidade de dados. Outras opções incluem ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ e HNSW, para que os desenvolvedores tenham flexibilidade para otimizar sua busca.
Quando se trata de gerenciamento de dados, cada plataforma tem suas vantagens. Zilliz Cloud é boa em operações vetoriais puras e oferece suporte à busca híbrida em diferentes tipos de dados. Você pode buscar embeddings de texto e vetores de imagem em uma única consulta. A plataforma lida automaticamente com o escalonamento horizontal e oferece opções de implantação na AWS, Azure ou Google Cloud, com escolhas entre serviços totalmente gerenciados ou trazer sua própria conta na nuvem.
A abordagem unificada da MyScale para dados estruturados e vetoriais é única. Ao usar a sintaxe SQL, os desenvolvedores podem combinar consultas tradicionais com operações vetoriais sem dificuldade. Isso é particularmente útil para aplicações que precisam tanto de recursos analíticos quanto de busca vetorial. A base ClickHouse fornece forte suporte a processamento em tempo real e análises.
Os recursos de gerenciamento de custos são diferentes entre as plataformas. Zilliz Cloud usa armazenamento em camadas, movendo automaticamente dados acessados com menos frequência para armazenamento mais barato. Os usuários também podem escolher recursos de computação que correspondam à sua carga de trabalho, usar instâncias mais potentes para processamento pesado e instâncias mais leves para consultas simples. MyScale aborda a eficiência de custos por meio da consolidação de infraestrutura, reduzindo custos ao combinar várias funcionalidades de banco de dados em um único sistema. Seu mecanismo vetorial MSTG também ajuda a otimizar o custo de armazenamento.
Ambas as plataformas têm recursos de segurança abrangentes. Zilliz Cloud fornece criptografia, gerenciamento de acesso e ferramentas de conformidade, com diferentes níveis de consistência para equilibrar velocidade de atualização e consistência dos dados. MyScale tem recursos padrão de segurança de banco de dados e MyScale Telemetry para monitoramento do sistema.
Quando escolher cada uma
Zilliz Cloud é para quando você precisa de busca vetorial pura com sobrecarga mínima de configuração. É a opção a escolher para empresas que constroem sistemas de recomendação, busca por similaridade de imagens ou aplicações de IA em larga escala que exigem otimização automática de desempenho. É ótima para equipes que querem se concentrar na criação de recursos de IA sem gerenciar infraestrutura complexa, especialmente ao lidar com vários tipos de vetores ou busca híbrida em diferentes modalidades de dados.
MyScale é para quando sua aplicação precisa combinar operações SQL com busca vetorial. É a opção a escolher para empresas que lidam com dados de séries temporais com operações vetoriais, precisam de análises em tempo real ou querem ter um único sistema tanto para dados estruturados quanto vetoriais. É ótima para equipes com experiência em SQL que constroem aplicações que exigem consultas complexas combinando operações tradicionais de banco de dados com busca por similaridade vetorial.
Conclusão
A escolha entre Zilliz Cloud e MyScale tem tudo a ver com diferentes abordagens para busca vetorial. Zilliz Cloud é ótima para operações vetoriais especializadas, otimização automática e infraestrutura gerenciada, para equipes que querem uma solução dedicada de busca vetorial. MyScale é ótima pela abordagem unificada, combinando SQL com operações vetoriais, para aplicações que precisam tanto de recursos tradicionais de banco de dados quanto de busca vetorial. Sua decisão deve se basear nos seus requisitos: considere seus tipos de dados (vetores puros vs dados mistos), padrões de consulta (busca vetorial especializada vs operações combinadas de SQL e vetores), experiência da equipe (gerenciamento de infraestrutura vs desenvolvimento em SQL) e necessidades de escalonamento (otimização automática vs manual). A escolha certa depende desses fatores e de como eles correspondem aos objetivos da sua aplicação e às capacidades da sua equipe.
Leia isto para obter uma visão geral do Zilliz Cloud e do MyScale, 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 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, mas diferentes, para busca vetorial em sistemas de bancos 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 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 dos bancos de dados vetoriais, em vez de alegações de marketing ou rumores.
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 comprometida 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.
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