Apache Cassandra против Milvus: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
Apache Cassandra против Milvus: выбор подходящей векторной базы данных для ваших потребностей
По мере развития технологий ИИ потребность в векторных базах данных становится всё более критичной. Эти базы данных предназначены для работы с векторными эмбеддингами — числовыми представлениями данных, таких как текст, изображения и видео. Если вы работаете над приложениями вроде рекомендательных систем, обработки естественного языка (NLP) или RAG, быстрая и эффективная векторная база данных может существенно повлиять на производительность.
Два варианта в этой области — Apache Cassandra и Milvus. Хотя оба поддерживают векторный поиск, они созданы для разных рабочих нагрузок и сценариев использования. Если вы пытаетесь решить, какой из них использовать для своего AI-проекта, это сравнение разберёт их сильные стороны, ограничения и то, как они соотносятся друг с другом.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Milvus, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к многомерным векторам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как семантическое значение текста, визуальные характеристики 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, обнаружение 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)
Легковесные векторные базы данных, такие как Chroma и Milvus Lite.
Традиционные базы данных с надстройками векторного поиска, способные выполнять векторный поиск небольшого масштаба.
Apache Cassandra — это традиционная NoSQL-база данных, которая эволюционировала и получила возможности векторного поиска в виде надстройки. Milvus — это open-source специализированная векторная база данных, способная обрабатывать миллиарды векторных точек.
Обзор Apache Cassandra
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных, известная своей высокой доступностью, отказоустойчивостью и масштабируемостью в больших кластерах. Её архитектура позволяет обрабатывать большие объёмы структурированных и полуструктурированных данных в распределённой среде, что делает её популярной в телекоммуникационной, розничной и финансовой отраслях.
Недавно Cassandra добавила возможности векторного поиска через DataStax, корпоративный дистрибутив Cassandra. Эта новая функция позволяет пользователям управлять векторными эмбеддингами и выполнять поиск по сходству непосредственно в Cassandra без необходимости использовать отдельную систему баз данных для векторов. Однако векторный поиск Cassandra всё ещё относительно новый, а её основная сила по-прежнему заключается в традиционных возможностях NoSQL.
Обзор векторной базы данных Milvus
Milvus — это векторная база данных с открытым исходным кодом, изначально разработанная для векторного поиска и поиска по сходству как ключевых функций. Она обладает высокой производительностью и горизонтально масштабируется до миллиардного масштаба, а также может эффективно работать в широком диапазоне сред — от ноутбуков до крупномасштабных распределённых систем. Milvus доступен как в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом, так и в виде облачного сервиса (Zilliz Cloud).
Milvus поддерживает как минимум 11 методов индексирования, включая HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN, и CAGRA, что позволяет ему быстро выполнять поиск по большим объёмам данных. В отличие от Cassandra, Milvus не является базой данных общего назначения, а представляет собой специализированный инструмент для неструктурированных данных и векторного поиска по сходству, что делает его более специализированным решением.
Milvus является частью LF AI & Data Foundation и лицензирован по Apache 2.0. Многие участники проекта являются экспертами в области высокопроизводительных вычислений (HPC) с опытом создания и оптимизации крупномасштабных систем. Среди ключевых участников — специалисты из таких компаний, как Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba и Microsoft.
Milvus предлагает три варианта развёртывания: Milvus Lite, Standalone, and Distributed.
Milvus Lite — это библиотека Python и сверхлёгкая версия Milvus. Она идеально подходит для быстрого прототипирования в Python или средах notebook, а также для небольших локальных экспериментов.
Milvus Standalone — это вариант развёртывания Milvus на одном узле, использующий модель клиент-сервер. Его можно рассматривать как аналог MySQL для Milvus, тогда как Milvus Lite похож на SQLite.
Milvus Distributed — это распределённый режим Milvus, идеально подходящий для корпоративных пользователей, создающих крупномасштабные системы векторных баз данных или платформы векторных данных.
Ключевые различия между Milvus и Apache Cassandra
Методология поиска
Когда речь идёт об алгоритмах поиска, эти две базы данных используют разные подходы.
Apache Cassandra использует относительно простые методы поиска ближайших соседей для векторов, опираясь на свои традиционные функции индексирования и запросов. Это означает, что возможности векторного поиска Cassandra являются расширением её архитектуры общего назначения, что делает её полезной для приложений, которым нужны как традиционное управление данными, так и векторный поиск в одной системе. Однако её скорость и эффективность поиска могут не соответствовать специализированным инструментам вроде Milvus.
С другой стороны, Milvus изначально создан для векторного поиска, используя передовые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) для быстрого поиска по сходству. Эти методы разработаны для эффективной обработки больших объемов многомерных данных, что делает Milvus лучшим выбором для сценариев использования, где векторный поиск является центральным, таких как крупномасштабные рекомендательные системы или мультимедийные поисковые системы. С выпуском последних релизов Milvus расширил свои поисковые возможности, включив гибридный поиск, охватывающий гибридный разреженный и плотный поиск, гибридный плотный и полнотекстовый поиск, мультимодальный поиск и фильтрацию метаданных.
Обработка данных
Хотя обе базы данных поддерживают векторный поиск, они различаются тем, как обрабатывают другие типы данных.
Cassandra — это универсальная NoSQL-база данных, хранящая различные типы данных, включая структурированные и полуструктурированные данные. Такая гибкость делает ее идеальной для сред, где разные типы данных должны управляться в одном месте. Например, если ваше приложение объединяет традиционные данные, такие как записи о клиентах, с векторными представлениями для рекомендаций продуктов, Cassandra может обрабатывать и то и другое в одной системе.
Milvus, однако, является узкоспециализированной системой и предназначен прежде всего для векторных данных. Хотя он может хранить некоторые метаданные вместе с векторами, он не предназначен для сложных реляционных или транзакционных данных. Milvus будет более эффективным выбором, если вашему приложению требуется векторный поиск без необходимости управлять большим объемом традиционных данных.
Масштабируемость и производительность
Обе базы данных предназначены для масштабирования, но делают это по-разному.
Cassandra превосходно справляется с линейной масштабируемостью, позволяя добавлять узлы в кластер без влияния на производительность. Это делает ее хорошо подходящей для приложений, которые обрабатывают огромные объемы структурированных и полуструктурированных данных. Однако, поскольку векторный поиск является относительно новой функцией в Cassandra, ее производительность в задачах крупномасштабного векторного поиска может не соответствовать производительности Milvus.
Milvus оптимизирован для высокопроизводительного векторного поиска и масштабируется горизонтально для обработки наборов данных из миллиардов векторов. Он использует GPU acceleration для повышения производительности, особенно в приложениях, которые полагаются на векторный поиск в реальном времени. Это делает его очевидным выбором для приложений с высокой нагрузкой AI, где быстрое извлечение похожих векторов является главным приоритетом.
Гибкость и настройка
Если вашему приложению требуется гибкость в хранении и запросе данных, Cassandra может быть лучшим выбором. Ее бессхемная архитектура позволяет создавать пользовательские модели данных и запросы, давая вам свободу структурировать данные по мере необходимости. Кроме того, надежный язык запросов Cassandra (CQL) предлагает богатую функциональность для сложных запросов, что делает ее идеальной для разнообразных наборов данных.
В отличие от этого, Milvus более жестко специализирован, сосредоточен исключительно на векторных данных и поиске. Хотя он предоставляет возможности настройки поискового индексирования и алгоритмов, ему не хватает универсальности для обработки невекторных типов данных или сложных запросов вне векторного поиска. Если ваше приложение сосредоточено исключительно на векторном поиске, такая специализация может быть преимуществом, поскольку она упрощает систему и оптимизирует производительность.
Интеграция и экосистема
Cassandra обладает богатой экосистемой, интегрируясь со многими популярными инструментами для больших данных, аналитики и облачных вычислений. Если в вашем проекте уже используются такие технологии, как Apache Spark, Hadoop или Kafka, Cassandra может бесшовно интегрироваться с ними, что делает её хорошим выбором для сред, требующих комплексных конвейеров данных и обработки.
Milvus более специализирован, но он также хорошо интегрируется со многими инструментами ИИ и машинного обучения, такими как модели GPT OpenAI и модели embeddings, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch и Hugging Face. Для разработчиков, активно работающих с AI frameworks, это делает Milvus привлекательным выбором, поскольку он упрощает процесс работы с векторными embeddings и поиском по сходству.
Простота использования
Если ваш фокус исключительно на векторном поиске, Milvus имеет преимущество с точки зрения простоты использования. Его API разработан с упором на простоту, что позволяет разработчикам легко настроить систему и начать выполнять запросы к векторам с минимальными накладными расходами. Milvus также предлагает три варианта развертывания, ориентированные на разные потребности. Его полностью управляемый сервис, Zilliz Cloud, обеспечивает беспроблемный опыт векторного поиска.
Cassandra, с другой стороны, имеет более крутой порог вхождения, особенно для тех, кто раньше не работал с распределёнными базами данных. Хотя её функции векторного поиска достаточно понятны, чтобы получить максимум от распределённой архитектуры Cassandra, требуется более глубокая экспертиза в управлении базами данных.
Соображения стоимости
Затраты могут значительно варьироваться в зависимости от размера ваших наборов данных и инфраструктуры, необходимой для их поддержки.
Cassandra может обходиться дорого, особенно в масштабе, при работе с большими кластерами серверов. Управление распределённой системой вроде Cassandra требует больше ресурсов и может увеличивать расходы, особенно на хранение и вычислительные мощности. Однако если вы уже используете Cassandra для других задач — таких как управление структурированными или полуструктурированными данными, — стоимость добавления векторного поиска может быть более разумной, чем внедрение совершенно новой базы данных только для векторных данных.
Milvus, с другой стороны, специально создан для векторного поиска, поэтому, хотя он может требовать значительных ресурсов, особенно при использовании GPU-ускорения для более быстрой обработки, в целом он обеспечивает лучшую экономическую эффективность для приложений, которые сильно зависят от векторного поиска. Вы получите больше производительности на каждый доллар для рабочих нагрузок, ориентированных на выполнение запросов к большим наборам векторов. Кроме того, Milvus предоставляет управляемый сервис через Zilliz Cloud, позволяя вам избежать сложностей управления собственной инфраструктурой. Этот облачный вариант даёт гибкость масштабирования по мере необходимости без забот о накладных расходах на обслуживание серверов.
Когда выбирать Milvus и Apache Cassandra
Milvus лучше подходит, если ваше приложение ориентировано на ИИ и полагается на быстрый, точный поиск по сходству среди миллионов или миллиардов многомерных векторов, например в распознавании изображений, рекомендациях для электронной коммерции или задачах NLP. Его оптимизации производительности, масштабируемость и фокус на многомерных данных делают его идеальным для таких задач, как рекомендательные системы, мультимедийный поиск или приложения на основе NLP. Milvus также проще в настройке и использовании для разработчиков, которых в первую очередь интересуют векторные данные.
С другой стороны, если вам нужна база данных общего назначения, способная работать как со структурированными данными, так и с векторными embeddings, Cassandra может быть более подходящим выбором. Она особенно хорошо подходит для приложений, которые сочетают традиционные возможности NoSQL с некоторой функциональностью векторного поиска, особенно в средах, где критически важны время безотказной работы и отказоустойчивость.
Заключение
Выбор между Apache Cassandra и Milvus во многом зависит от вашего конкретного сценария использования и сложности ваших данных. Milvus отлично справляется с векторным поиском и идеально подходит для приложений с большой долей ИИ. В то же время Cassandra предлагает больше универсальности для сред, где векторный поиск является дополнением, а не основной задачей.
В конечном счете решение должно основываться на требованиях вашего приложения к производительности, типах данных и потребностях в масштабируемости.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, разработанный для пользователей, которым требуются высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно 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 отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и распространяется по open-source лицензии MIT, 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 ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.
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.