Zilliz Cloud vs Rockset: 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 Rockset, 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 permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando 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 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. Rockset é um banco de dados de busca e análise com recursos de busca vetorial como complemento. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
Zilliz Cloud: Visão geral e tecnologia central
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, 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 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 IVF (Inverted File) e técnicas baseadas em grafos para acelerar a busca por similaridade em grandes conjuntos de dados.
A plataforma conta com 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 oferece 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 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 pesadas 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 busca 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 carga de trabalho pesada.
Rockset: Visão geral e tecnologia principal
Rockset é um banco de dados de busca e análise em tempo real para dados estruturados e não estruturados, incluindo embeddings vetoriais. Seu ponto forte é ingerir, indexar e consultar dados em tempo real, por isso é ótimo para aplicações que precisam de insights atualizados ao segundo. Rockset oferece suporte tanto à ingestão de dados em streaming quanto em massa, pode processar fluxos de eventos de alta velocidade e feeds de captura de dados alterados (CDC) em 1-2 segundos.
Um dos principais recursos do Rockset é o Converged Indexing, construído sobre o RocksDB mutável. Isso permite atualizações in-place de vetores e metadados, por isso é super eficiente para cenários em que os dados mudam com frequência. Rockset pode lidar com documentos de até 40MB e oferece suporte a dimensionalidade vetorial de até 200.000, portanto é bom para uma ampla variedade de casos de uso de embeddings vetoriais.
Rockset tem busca vetorial integrada ao núcleo. Ele oferece suporte aos métodos de busca K-Nearest Neighbors (KNN) e Approximate Nearest Neighbors (ANN) e usa um índice FAISS distribuído para escalabilidade. Rockset é agnóstico em relação a algoritmos, então você pode escolher sua própria implementação de busca. O otimizador baseado em custo pode escolher dinamicamente entre os métodos de busca KNN e ANN para desempenho ideal.
O que é único no Rockset para busca vetorial é o Converged Index, que combina índices de busca, ANN, colunares e de linhas em um só. Isso significa que você pode lidar com uma ampla variedade de padrões de consulta imediatamente. Rockset também oferece suporte à filtragem de metadados e à busca híbrida. O otimizador escolherá o caminho de consulta mais eficiente. Pode pesquisar em vários campos ANN, oferece suporte a modelos multimodais e tem APIs SQL e REST para interface de consulta.
Principais diferenças
Escalabilidade e desempenho
Zilliz Cloud escala horizontalmente adicionando recursos conforme necessário. Seu armazenamento em camadas move dados menos acessados para armazenamento mais barato sem impacto no desempenho.
Rockset escala por meio de seu índice FAISS distribuído e da arquitetura Converged Index. Seu otimizador baseado em custo pode alternar entre métodos de busca para obter o melhor desempenho.
Flexibilidade e personalização
Zilliz Cloud é implantado na AWS, Azure ou Google Cloud. Os usuários podem escolher entre totalmente gerenciado ou trazer sua própria conta de nuvem (BYOC).
Rockset é agnóstico em relação a algoritmos; os usuários podem usar seus métodos de busca preferidos. Ele oferece suporte a várias interfaces de consulta por meio de APIs SQL e REST.
Integração e ecossistema
Zilliz Cloud integra-se aos principais provedores de nuvem e oferece suporte a vários modelos de machine learning por meio de suas métricas flexíveis de similaridade.
Rockset se destaca em cenários de integração de dados em tempo real, oferece suporte a dados em streaming e feeds CDC. Funciona bem em ambientes onde os dados precisam ser atualizados rapidamente e com análises em tempo real.
Facilidade de uso
Zilliz Cloud reduz a sobrecarga de gerenciamento com AutoIndex e otimização de desempenho automatizada. Não há necessidade de ajustar parâmetros ou comparar tipos de índice manualmente.
Rockset tem uma configuração simples com seu Converged Index, que lida com todos os padrões de consulta sem configuração adicional.
Custo
Zilliz Cloud usa armazenamento em camadas e alocação flexível de recursos de computação para ajudar na otimização de custos. Os usuários podem adequar os recursos à carga de trabalho.
A precificação do Rockset é baseada no volume de dados e na complexidade das consultas. A atualização in-place pode reduzir o custo de armazenamento para dados atualizados com frequência.
Segurança
Zilliz Cloud tem segurança de nível empresarial com criptografia, gerenciamento de acesso e ferramentas de conformidade. Suporta diferentes níveis de consistência para equilibrar velocidade de atualização e consistência dos dados.
Rockset inclui recursos de segurança padrão, como criptografia e controles de acesso, embora detalhes específicos devam ser verificados com base nos seus requisitos.
Principais conclusões sobre Zilliz Cloud e Rockset
Quando escolher Zilliz Cloud
Escolha Zilliz Cloud para aplicações de IA que giram em torno de embeddings vetoriais, especialmente quando você precisa de escalonamento automático e otimização automática. É perfeito para empresas que criam sistemas de recomendação, busca por similaridade de imagens ou busca semântica de texto em escala. A plataforma é ótima quando você precisa de recursos empresariais, como implantação multicloud, controles de segurança robustos e otimização de custos por meio de armazenamento em camadas. Zilliz Cloud é para projetos que exigem gerenciamento mínimo de infraestrutura e alto desempenho em operações vetoriais.
Quando escolher Rockset
Escolha Rockset quando precisar de processamento de dados em tempo real e busca vetorial. É bom para casos de uso com atualizações frequentes de dados, análises de streaming ou quando você precisa combinar operações tradicionais de banco de dados com busca por similaridade vetorial. Rockset é excelente para ingestão rápida de dados e disponibilidade imediata de busca, por isso é bom para painéis de análise em tempo real, sistemas de análise de logs ou mecanismos dinâmicos de recomendação de conteúdo que precisam de precisão atualizada ao segundo.
Conclusão
Zilliz Cloud é bom para busca vetorial pura com otimização automática, recursos empresariais e arquitetura escalável. Rockset é bom para processamento de dados em tempo real e busca híbrida. Sua escolha entre os dois deve se basear nos requisitos do seu caso de uso em relação à frequência de atualização dos dados, tempo de resposta e se a busca vetorial é seu caso de uso principal ou parte de uma estratégia mais ampla de processamento de dados. Ambos têm busca vetorial robusta, mas suas abordagens de tratamento e otimização de dados são diferentes, portanto são bons para diferentes tipos de aplicações e empresas.
Leia isto para obter uma visão geral de Zilliz Cloud e Rockset, 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, benchmarks completos com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta serão fundamentais para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, mas diferentes, de busca vetorial em sistemas de banco 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 banco de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e encontrem aquele que atende 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 afirmações 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 comprometida em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench do seu repositório no 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 convencionais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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