Zilliz Cloud vs Vald: Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo para Seus Aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Zilliz Cloud e Vald, 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 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 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.
Zilliz Cloud e Vald são bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim. Este post 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 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 possui a tecnologia AutoIndex, que escolherá o melhor método de indexação para seus dados e caso de uso. Assim, você não precisa perder tempo ajustando parâmetros ou comparando diferentes tipos de índice. A plataforma também usa técnicas IVF (Inverted File) e 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 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 juntos, o Zilliz Cloud oferece suporte à pesquisa híbrida. Você pode pesquisar em 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, 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.
Vald: Visão geral e tecnologia central
Vald é uma ferramenta poderosa para pesquisar enormes quantidades de dados vetoriais muito rapidamente. Ela foi criada para lidar com bilhões de vetores e pode crescer facilmente conforme suas necessidades aumentam. O interessante sobre o Vald é que ele usa um algoritmo super-rápido chamado NGT para encontrar vetores semelhantes.
Um dos melhores recursos do Vald é como ele lida com a indexação. Normalmente, quando você está criando um índice, tudo precisa parar. Mas o Vald é inteligente - ele distribui o índice por diferentes máquinas, para que as pesquisas possam continuar acontecendo mesmo enquanto o índice está sendo atualizado. Além disso, o Vald faz backup automaticamente dos seus dados de índice, então você não precisa se preocupar em perder tudo se algo der errado.
Vald é excelente para se adaptar a diferentes configurações. Você pode personalizar como os dados entram e saem, fazendo com que ele funcione bem com gRPC. Ele também foi criado para rodar sem problemas na nuvem, então você pode adicionar facilmente mais poder computacional ou memória quando precisar. O Vald distribui seus dados por várias máquinas, o que o ajuda a lidar com enormes quantidades de informação.
Outro truque interessante do Vald é a replicação de índices. Ele armazena cópias de cada índice em diferentes máquinas. Isso significa que, se uma máquina tiver um problema, suas pesquisas ainda poderão funcionar bem. O Vald equilibra automaticamente essas cópias, então você não precisa se preocupar com isso. Tudo isso torna o Vald uma escolha sólida para desenvolvedores que precisam pesquisar toneladas de dados vetoriais de forma rápida e confiável.
Principais diferenças
Metodologia de pesquisa
Zilliz Cloud: Construído sobre o mecanismo Milvus, o Zilliz Cloud usa algoritmos IVF e baseados em grafos para pesquisar em grandes conjuntos de dados. O AutoIndex seleciona a melhor estratégia de indexação para seus dados e caso de uso, para que você não precise ajustar parâmetros manualmente. Isso é útil para aplicações diversas, pois você não precisa fazer ajustes finos.
Vald: O Vald usa o algoritmo NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree), conhecido por sua busca de vizinhos mais próximos rápida e precisa. Ele pode continuar atendendo consultas de pesquisa enquanto atualiza índices, portanto há tempo de inatividade mínimo e desempenho consistente. Essa indexação dinâmica é uma grande vantagem para aplicações em tempo real.
Tratamento de dados
Zilliz Cloud: Suporta dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, o Zilliz Cloud faz pesquisa híbrida, você pode consultar vários tipos de dados, como embeddings de texto, imagem e vídeo. Isso é perfeito para aplicações de IA que exigem pesquisa multimodal.
Vald: Também lida com grandes conjuntos de dados não estruturados, mas se concentra mais na pesquisa vetorial do que na integração de múltiplos tipos de dados em uma única consulta. Sua personalização de entrada e saída de dados o torna versátil, mas menos híbrido do que o Zilliz Cloud.
Escalabilidade e desempenho
Zilliz Cloud: Escalabilidade horizontal adicionando recursos à medida que os dados crescem. O design cloud-native garante escalabilidade contínua na AWS, Azure ou Google Cloud. A otimização automática de desempenho e o armazenamento em camadas para eficiência de custos são perfeitos para conjuntos de dados em crescimento.
Vald: O Vald também escala distribuindo dados e índices por várias máquinas. Mecanismos de replicação e balanceamento de carga estão disponíveis para alto tráfego. Mas intervenção manual pode ser necessária para ajustar a escalabilidade em alguns casos.
Flexibilidade e Personalização
Zilliz Cloud: Múltiplas opções de implantação, serviço totalmente gerenciado ou BYOC (Bring Your Own Cloud). A busca híbrida e o suporte a múltiplas métricas de similaridade (por exemplo, Cosseno, Euclidiana, Produto Interno) o tornam flexível para vários modelos de ML.
Vald: Criado para alta configurabilidade, o Vald é integrável com gRPC e tem pipelines personalizados para processamento de dados. Embora seja flexível em arquitetura, é mais focado na personalização em nível de infraestrutura do que no suporte a recursos de ponta a ponta.
Integração e Ecossistema
Zilliz Cloud: Como uma plataforma baseada no Milvus, integra-se a frameworks de machine learning como LangChain, LlamaIndex e DsPy. Também oferece suporte a APIs RESTful para maior compatibilidade com aplicações.
Vald: Focado em cloud-native, o Vald é centrado em Kubernetes e se encaixa em fluxos de trabalho modernos de DevOps. Compatível com ambientes conteinerizados e plataformas de nuvem, o que o torna uma boa opção para sistemas distribuídos.
Facilidade de Uso
Zilliz Cloud: Interface amigável para desenvolvedores, com boa documentação, fácil de configurar e manter. Totalmente gerenciado, para que você possa se concentrar em criar recursos.
Vald: Poderoso, mas tem uma curva de aprendizado mais acentuada, pois é focado em personalização e controle em nível de infraestrutura. Bom para desenvolvedores que se sentem confortáveis com Kubernetes e gerenciamento de sistemas distribuídos.
Custo
Zilliz Cloud: Modelo de armazenamento em camadas que move dados acessados com pouca frequência para armazenamento de menor custo, otimizando o custo geral. Opções de computação flexíveis para que você possa alinhar os gastos à carga de trabalho.
Vald: Open source, então pode reduzir o custo inicial, mas pode exigir investimento significativo na configuração e manutenção da infraestrutura. O trade-off é sobrecarga operacional versus flexibilidade de longo prazo.
Segurança
Zilliz Cloud: Segurança de nível empresarial, criptografia, controle de acesso baseado em função, ferramentas de conformidade. Oferece suporte a níveis de consistência para equilibrar velocidade de atualização e confiabilidade dos dados.
Vald: Replicação de índice para tolerância a falhas, mas sem recursos integrados de segurança de nível empresarial. Desenvolvedores precisam implementar medidas de segurança adicionais para proteger os dados.
Quando Usar o Zilliz Cloud
O Zilliz Cloud é para organizações e desenvolvedores que precisam gerenciar grandes aplicações de IA com operações mínimas. O serviço totalmente gerenciado significa que não há infraestrutura para gerenciar, então você pode se concentrar em criar e escalar recursos impulsionados por busca vetorial. Casos de uso como busca híbrida em diferentes tipos de dados (texto, imagens, vídeo), aplicações que precisam de recursos de segurança robustos e cenários que exigem soluções de armazenamento em camadas com bom custo-benefício se encaixam bem no Zilliz Cloud. É bom para projetos em que configuração rápida, escalabilidade e ajuste de desempenho são importantes.
Quando Usar o Vald
O Vald é para desenvolvedores que desejam uma solução de busca vetorial altamente personalizável e nativa de Kubernetes. A indexação dinâmica o torna uma boa opção para aplicações em tempo real que precisam de atualizações contínuas de dados sem tempo de inatividade. Projetos com necessidades complexas de infraestrutura, como sistemas distribuídos que exigem controle granular sobre pipelines de dados, podem aproveitar a flexibilidade do Vald e suas muitas opções de integração. Se você quer criar um sistema de busca vetorial personalizado que se integra profundamente ao seu fluxo de trabalho DevOps, o Vald tem as ferramentas e a flexibilidade.
Resumo
O Zilliz Cloud é bom pela facilidade de uso, busca híbrida e segurança de nível empresarial para grandes aplicações de IA. O Vald é bom para indexação em tempo real e personalização nativa de Kubernetes, especialmente para desenvolvedores que se sentem confortáveis em gerenciar sistemas distribuídos. Em última análise, depende do seu caso de uso, diversidade de dados, necessidades operacionais e nível de controle. Avalie esses fatores e você saberá qual é o ideal para você.
Leia isto para obter uma visão geral do Zilliz Cloud e do Vald, 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 open-source para comparação de bancos de dados vetoriais. No fim, um benchmarking completo com seus próprios conjuntos de dados e padrões de consulta será essencial para tomar uma decisão entre essas duas abordagens poderosas, porém 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. 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 do banco de dados vetorial, e não em alegações de marketing ou boatos.
O 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 de seu repositório no GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho com 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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