Apache Cassandra против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на основе ИИ становятся всё более распространёнными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Aerospike. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам определиться с потребностями в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных векторных эмбеддингов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные признаки изображений или атрибуты продуктов. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в приложениях ИИ, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях, включая рекомендации товаров в электронной коммерции, платформы обнаружения контента, выявление аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они также играют важную роль в Retrieval Augmented Generation (RAG) — методе, который повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как галлюцинации ИИ.
На рынке доступно множество типов векторных баз данных, включая:
- Специализированные векторные базы данных, такие как Milvus, Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
- Библиотеки векторного поиска, такие как Faiss и Annoy.
- Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
- Традиционные базы данных с дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Apache Cassandra — это традиционная база данных NoSQL, которая эволюционировала и получила возможности векторного поиска в виде дополнения. Aerospike — это распределённая база данных NoSQL, которая также эволюционировала и получила возможности векторного поиска.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая база данных NoSQL с открытым исходным кодом, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают безмастерную архитектуру для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск по векторному сходству через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra работать с векторными данными, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя её сильные стороны в работе с крупномасштабными распределёнными данными.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra являются Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределённый индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу векторного типа данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных Vector Search и другой поисковой индексации. SAI предлагает широкие возможности индексирования, позволяя индексировать запросы и содержимое (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения) для захвата семантики.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Такое сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, делая её сильным претендентом в области векторных баз данных.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это распределённая NoSQL-база данных, разработанная для высокопроизводительных приложений реального времени. Она эволюционировала и теперь включает поддержку векторной индексации и поиска, что делает её подходящей для сценариев использования векторных баз данных. Эта векторная возможность, называемая Aerospike Vector Search (AVS), находится в стадии Preview, и пользователи могут запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для своих возможностей векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, сначала записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексирования каждая запись должна содержать хотя бы один вектор в указанном векторном поле индекса. Для одной записи можно указать несколько векторов и индексов, что позволяет использовать различные подходы к поиску по одним и тем же данным. Aerospike рекомендует назначать upserted-записи определённому set для облегчения мониторинга и операций.
AVS имеет уникальный подход к построению индекса, управляя им параллельно на всех узлах AVS. В то время как обновления векторных записей фиксируются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексирования. Эта обработка выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, максимизируя использование ядер CPU в кластере AVS и обеспечивая масштабируемую загрузку данных. Производительность загрузки данных сильно зависит от памяти хоста и конфигурации уровня хранения.
Для каждого элемента в очереди индексирования AVS обрабатывает вектор для индексирования, собирает кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и связанные кластеры для этого вектора на данном уровне графа HNSW. Построение индекса использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки по принципу single instruction, multiple data, повышая эффективность.
Из-за взаимосвязанной природы записей в их кластерах AVS выполняет запросы во время загрузки данных для «предварительной гидратации» кэша индекса. Эти запросы не учитываются как requests, а как чтения на уровне хранения. Такой подход гарантирует, что кэш заполняется релевантными данными, потенциально улучшая производительность запросов. Эти функции демонстрируют подход AVS к обработке векторных данных и построению эффективных индексов для операций поиска по сходству, обеспечивая масштабируемую производительность при поиске по высокоразмерным векторам.
Ключевые различия
Apache Cassandra и Aerospike используют разные подходы к реализации возможностей векторного поиска. В то время как Cassandra интегрирует векторный поиск в свою основную базу данных с помощью Storage-Attached Indexes (SAI), Aerospike вводит его как отдельный слой (AVS) поверх своей основной базы данных. Это фундаментальное различие влияет на их методологии индексирования, обработку данных, подходы к масштабируемости и методы оптимизации запросов.
С точки зрения обработки и хранения данных Cassandra использует свою модель ширококолончатого хранилища, позволяя гибко проектировать схему, при этом векторные данные хранятся вместе с другими атрибутами с использованием SAI. Aerospike использует гибридную архитектуру памяти для хранения данных в DRAM, SSD или в обоих вариантах, при этом векторные данные хранятся в основной Aerospike Database (ASDB), а индексные данные управляются отдельно на уровне AVS.
Обе базы данных предлагают масштабируемость, но с разными акцентами. Cassandra обеспечивает линейную масштабируемость для операций записи и использует свою распределенную архитектуру для производительности векторного поиска. В отличие от этого, поисковый уровень Aerospike (AVS) может масштабироваться независимо от уровня хранения, чтобы соответствовать конкретным требованиям к запросам и приему данных.
Базы данных также различаются своим подходом к кэшированию и оптимизации запросов. Cassandra использует свои существующие механизмы кэширования, при этом SAI потенциально обеспечивает дополнительные оптимизации для векторного поиска. Aerospike реализует специализированную систему кэширования на уровне AVS, включая предварительную гидратацию кэша индекса во время приема данных для оптимизации производительности запросов.
Стоит отметить, что зрелость этих функций векторного поиска различается между двумя базами данных. Векторный поиск Cassandra является частью основной базы данных начиная с версии 5.0, что указывает на стабильную функцию, готовую к использованию в production. Векторный поиск Aerospike (AVS) в настоящее время находится в статусе Preview, что говорит о том, что он все еще развивается и может претерпеть изменения до финального релиза.
Заключение
Развитие Apache Cassandra и Aerospike с добавлением возможностей векторного поиска представляет собой шаг вперед для распределенных баз данных. Обе системы подошли к этой задаче способами, которые используют их существующие сильные стороны, одновременно отвечая на растущий спрос на эффективную обработку многомерных векторных данных. Интеграция векторного поиска Cassandra непосредственно в ее основную базу данных обеспечивает бесшовный опыт для пользователей, знакомых с ее экосистемой. В отличие от этого, специализированный уровень векторного поиска Aerospike обещает высокую производительность для приложений реального времени.
Выбор между этими двумя базами данных для приложений векторного поиска в значительной степени зависит от требований конкретного сценария использования. Зрелая реализация Cassandra и способность обрабатывать огромные объемы распределенных данных делают ее привлекательной для крупномасштабных развертываний, где гибкость и масштабируемость имеют первостепенное значение. Ее интеграция векторных операций с традиционными функциями базы данных может быть особенно полезна для сложных гибридных сценариев запросов. Благодаря своему фокусу на операциях с низкой задержкой и высокой пропускной способностью Aerospike может быть более подходящей для сценариев использования, требующих возможностей векторного поиска в реальном времени. Однако его статус Preview предполагает потенциальное развитие набора функций.
При выборе между Cassandra и Aerospike рассмотрите следующие шаги:
- Оцените текущий и будущий масштаб и сложность ваших данных.
- Оцените ваши требования к производительности, особенно с точки зрения задержки и пропускной способности.
- Учтите опыт вашей команды и знакомство с каждой системой.
- Проведите тесты proof-of-concept с вашими конкретными наборами данных и шаблонами запросов.
- Оцените зрелость возможностей векторного поиска каждой системы и то, насколько они соответствуют вашему графику выхода в production.
Поскольку векторный поиск становится все более важным в приложениях ИИ и машинного обучения, Cassandra и Aerospike позиционируют себя как жизнеспособные решения. Однако быстрые темпы развития в этой области означают, что эти технологии, вероятно, продолжат эволюционировать. Организациям, рассматривающим любую из этих баз данных для векторного поиска, следует оценить свои текущие потребности, будущие требования к масштабируемости и потенциал развития технологий векторного поиска.
Хотя эта статья предоставляет обзор Cassandra и Aerospike, крайне важно оценивать эти базы данных с учетом вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может помочь в этом процессе, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для сравнения производительности векторных баз данных. В конечном счете, тщательный бенчмаркинг с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходим для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование VectorDBBench с открытым исходным кодом для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом, предназначенный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, в частности векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать производительность различных систем векторных баз данных, таких как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и определять наиболее подходящую для их сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или единичные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по лицензии MIT с открытым исходным кодом, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Скачайте VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарка или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных на рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
NVIDIA's Cosmos platform enables safe, digital twin training of GenAI models for physical applications, overcoming data scarcity and safety challenges.
1 Table = 1000 Words? Foundation Models for Tabular Data
TableGPT2 automates tabular data insights, overcoming schema variability, while Milvus accelerates vector search for efficient, scalable decision-making.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.