Apache Cassandra против MyScale: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Введение
По мере того как ИИ и машинное обучение продолжают развиваться, эффективное управление большими наборами данных и поиск по ним стали критически важным требованием. С выходом в мейнстрим приложений на базе ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP) и поиск изображений, векторный поиск и векторные базы данных стали ключевой технологией.
В этой статье сравниваются две популярные базы данных: Apache Cassandra и MyScale. Обе предлагают возможности векторного поиска, но имеют разные сильные стороны. Цель — помочь вам решить, какая из них лучше подходит для ваших конкретных потребностей.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и MyScale, важно понять, что такое векторные базы данных и какова их роль в приложениях на базе ИИ.
Векторная база данных предназначена для хранения и извлечения многомерных векторных эмбеддингов — числовых представлений неструктурированных данных, таких как текст, изображения или видео. Эти векторы часто генерируются с помощью моделей глубокого обучения, таких как text-embedding-3-large от OpenAI, чтобы фиксировать семантический смысл сложных данных.
Вместо поиска точных совпадений векторные базы данных обеспечивают векторный поиск по сходству, помогая таким системам, как рекомендательные движки, предлагать продукты или контент, похожие на то, к чему пользователь проявил интерес. Они используют алгоритмы, такие как косинусное сходство или евклидово расстояние, чтобы измерять, насколько близки два вектора в многомерном пространстве, что делает их необходимыми для задач ИИ, таких как рекомендации продуктов, обработка естественного языка (NLP), обнаружение аномалий и анализ изображений.
Векторные базы данных также играют важнейшую 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольшом масштабе.
И Apache Cassandra, и MyScale — это традиционные базы данных, которые эволюционировали и включили возможности векторного поиска в качестве надстройки.
Обзор Apache Cassandra
Apache Cassandra — это открытая, NoSQL и распределенная база данных, изначально разработанная для обработки больших объемов структурированных данных на множестве серверов. Она предлагает высокую горизонтальную масштабируемость и отказоустойчивость по своей архитектуре. Это делает ее популярной среди предприятий, которым необходимо управлять большими наборами данных в распределенных системах, обеспечивая высокую доступность и устойчивость.
Ключевые возможности Cassandra включают ее способность автоматически реплицировать данные между несколькими дата-центрами, что делает ее надежной даже при сбоях серверов. Она также известна своей архитектурой, оптимизированной для записи, позволяющей выполнять высокоскоростную загрузку данных, что полезно в средах с постоянными обновлениями данных.
Хотя Cassandra традиционно больше ориентирована на структурированные данные, она была адаптирована для поддержки полуструктурированных и неструктурированных типов данных. Функциональность векторного поиска не является частью ее первоначального дизайна, но может быть добавлена с помощью расширений или сторонних инструментов, таких как DataStax. Это требует дополнительных усилий для настройки среды для векторных эмбеддингов и поиска по сходству.
Обзор MyScale
MyScale — это более новое решение для баз данных, построенное на базе open-source базы данных ClickHouse и предназначенное для рабочих нагрузок AI и машинного обучения. Оно может обрабатывать как структурированные, так и векторные данные, а также поддерживать аналитику в реальном времени и рабочие нагрузки машинного обучения. Оно делает сильный акцент на данных временных рядов, векторном поиске и полнотекстовом поиске, что делает его идеальным для приложений, которым требуются обработка в реальном времени и инсайты на основе AI.
Благодаря встроенной поддержке SQL MyScale упрощает сложные запросы на основе AI, интегрируя векторный поиск, полнотекстовый поиск и традиционные SQL-запросы в единой системе. Это снижает потребность в нескольких инструментах и обеспечивает масштабируемость для AI-приложений.
Ключевые различия между Apache Cassandra и MyScale
Хотя обе технологии могут выполнять векторный поиск, они подходят к этому с очень разных сторон. Разберем основные различия.
Методология поиска
Apache Cassandra полагается на сторонние решения или специально разработанные расширения для своих возможностей векторного поиска. Эти решения интегрируют инструменты векторной обработки, но не поставляются вместе с самой базой данных.
С другой стороны, MyScale имеет встроенную поддержку векторного поиска, включая различные метрики расстояния, такие как косинусное сходство и евклидово расстояние. Эта нативная интеграция делает MyScale более простым в использовании для рабочих нагрузок с интенсивным использованием AI, которым возможности векторного поиска нужны с самого начала.
Обработка данных
Cassandra была создана с учетом структурированных и полуструктурированных данных, хотя при некоторых настройках она может обрабатывать неструктурированные данные. Ее модель данных гибкая, но требует тщательного планирования, особенно при работе с неструктурированными данными или векторными эмбеддингами.
В отличие от этого, MyScale разработан для бесшовной обработки структурированных и неструктурированных данных, что делает его более гибким в сценариях, основанных на AI. Его фокус на векторных данных и данных временных рядов упрощает внедрение аналитики в реальном времени и AI-нагрузок без обширной кастомизации.
Масштабируемость и производительность
Одно из ключевых преимуществ Cassandra — ее способность горизонтально масштабироваться. Она может обрабатывать огромные наборы данных, распределяя данные по нескольким узлам, а ее производительность улучшается по мере добавления новых узлов. Такая масштабируемость идеально подходит для сред с высокой интенсивностью записи, таких как системы логирования или платформы социальных сетей.
MyScale, хотя также масштабируем, оптимизирован для обработки в реальном времени с низкой задержкой. Он особенно хорошо работает в средах с высокой интенсивностью чтения, которым требуются быстрые поиски, таких как рекомендательные системы или системы обнаружения аномалий. Хотя Cassandra превосходно работает в крупномасштабных распределенных системах, MyScale обеспечивает лучшую производительность для рабочих нагрузок реального времени, основанных на AI.
Гибкость и кастомизация
Cassandra предоставляет очень гибкую модель данных, но ее возможности векторного поиска часто требуют пользовательских реализаций или внешних инструментов. Это может быть преимуществом для разработчиков, которые хотят полный контроль над обработкой данных, но также добавляет сложности.
В отличие от этого, MyScale предлагает больше встроенной гибкости для задач AI и векторного поиска. Вы можете легко настраивать алгоритмы поиска, метрики расстояния и модели данных под свои конкретные потребности без необходимости в обширных сторонних интеграциях.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо интегрируется со многими инструментами, включая Apache Spark и Hadoop, что делает ее подходящей для приложений больших данных. Однако ее возможности векторного поиска не интегрированы нативно, поэтому для рабочих нагрузок на основе AI вам, вероятно, понадобятся дополнительные инструменты.
MyScale, с другой стороны, создан для бесшовной интеграции с фреймворками AI и машинного обучения. Он поддерживает современные конвейеры данных и инструменты AI из коробки, упрощая разработку и развертывание приложений на основе AI без необходимости заставлять несколько систем работать вместе.
Простота использования
У Cassandra более крутая кривая обучения, особенно когда речь идет о реализации возможностей векторного поиска. Ее распределенная архитектура требует значительной настройки и управления, а обработка больших наборов данных со сложными запросами может потребовать более ручной оптимизации.
MyScale, напротив, разработан с упором на удобство использования. Его встроенная функциональность векторного поиска упрощает начало работы, а ориентация на сценарии использования на основе AI снижает сложность, обычно связанную с настройкой конвейеров машинного обучения.
Соображения стоимости
И Cassandra, и MyScale предлагают версии с открытым исходным кодом, но их профили затрат могут существенно различаться в зависимости от вашего сценария использования. Cassandra известна своей способностью работать на стандартном оборудовании, что может снижать инфраструктурные затраты, особенно при горизонтальном масштабировании. Однако добавление возможностей векторного поиска через сторонние инструменты или плагины может увеличить расходы. Управляемые сервисы Cassandra, такие как предлагаемые DataSta*, также могут добавить операционные расходы.
MyScale, будучи open-source, также предлагает управляемые сервисы для предприятий, которым нужны высокая доступность и производительность. Рабочие нагрузки в реальном времени с высокими требованиями к векторному поиску могут привести к более высоким операционным затратам, особенно если приоритетом является низкая задержка.
Функции безопасности
Cassandra предлагает комплексные функции безопасности, включая шифрование, управление доступом на основе ролей и аудит. Они крайне важны для предприятий, работающих с чувствительными данными.
MyScale также предоставляет надежные функции безопасности, уделяя особое внимание шифрованию и контролю доступа для защиты поисков на основе AI и векторных данных. Выбор между ними может зависеть от ваших конкретных требований к безопасности, но обе платформы предлагают прочные базовые функции для защиты ваших данных.
Когда выбирать Apache Cassandra
Apache Cassandra особенно хорошо проявляет себя в средах, где критически важны масштабируемость и высокая доступность. Cassandra — отличный выбор, если ваше приложение предполагает управление огромными наборами данных в нескольких дата-центрах и вам нужна отказоустойчивость. Она идеально подходит для отраслей вроде телекоммуникаций или финансовых услуг, где данные должны быть постоянно доступны даже в случае отказа узлов.
Однако если векторный поиск не является ключевым требованием для вашего приложения, а скорее дополнительной функцией, надежная распределенная архитектура Cassandra может оказаться более подходящим вариантом. Например, если вы создаете крупномасштабную систему для управления данными клиентов и планируете интегрировать рекомендации на основе AI только позже, Cassandra обеспечит вам необходимую надежность и масштабируемость.
Когда выбирать MyScale
MyScale — лучший выбор для приложений на основе AI, которые сильно зависят от векторного поиска и обработки данных в реальном времени. Если вашему приложению нужно быстро обрабатывать большие объемы векторных данных — будь то рекомендации товаров, поисковые системы на основе NLP или распознавание изображений, — встроенная поддержка векторного поиска в MyScale упростит разработку. Его встроенные инструменты и алгоритмы разработаны для современных рабочих нагрузок AI, что делает его идеальным решением для команд, сосредоточенных на создании интеллектуальных систем реального времени.
Приложения вроде e-commerce-платформ или стриминговых сервисов, которым нужно мгновенно предоставлять персонализированный контент, выиграют от низкой задержки MyScale и простой интеграции с AI-фреймворками.
Когда выбирать специализированную векторную базу данных?
Хотя и Apache Cassandra, и MyScale предлагают возможности векторного поиска, они не оптимизированы для крупномасштабных высокопроизводительных задач векторного поиска.
Если ваше приложение зависит от быстрого и точного поиска сходства среди миллионов или миллиардов многомерных векторов, например для распознавания изображений, рекомендаций в электронной коммерции или задач NLP, специализированные векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), подходят лучше. Эти базы данных созданы для работы с векторными данными в масштабе, используя продвинутые алгоритмы Approximate Nearest Neighbor (ANN) (например, HNSW, IVF ) и предлагая расширенные возможности, такие как гибридный поиск (включая гибридный разреженный и плотный поиск, мультимодальный поиск, векторный поиск с фильтрацией метаданных, а также гибридный плотный и полнотекстовый поиск), прием данных в реальном времени и распределенную масштабируемость для высокой производительности в динамических средах.
С другой стороны, системы общего назначения, такие как Apache Cassandra и TiDB, подходят, когда векторный поиск не является основным фокусом, а вы работаете со структурированными или полуструктурированными данными с небольшими наборами векторных данных или умеренными требованиями к производительности. Если вы уже используете эти системы и хотите избежать накладных расходов, связанных с внедрением новой инфраструктуры, плагины векторного поиска могут расширить их возможности и предоставить экономически эффективное решение для более простых задач векторного поиска меньшего масштаба.
Использование Open-source VectorDBBench 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, 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 своих сценариев использования. Используя VectorDBBench, пользователи могут принимать обоснованные решения на основе фактической производительности векторной базы данных, а не полагаться на маркетинговые заявления или отдельные свидетельства.
VectorDBBench написан на Python и лицензирован по открытой лицензии MIT, что означает, что любой может свободно использовать, изменять и распространять его. Инструмент активно поддерживается сообществом разработчиков, стремящихся улучшать его функции и производительность.
Загрузите 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 в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Zilliz Cloud Update: Smarter Autoscaling for Cost Savings, Stronger Compliance with Audit Logs, and More
What's new in Zilliz Cloud? Smarter autoscaling with scale-down, audit logs GA, enhanced SSO, and Milvus 2.6 in Private Preview.
Optimizing Embedding Model Selection with TDA Clustering: A Strategic Guide for Vector Databases
Discover how Topological Data Analysis (TDA) reveals hidden embedding model weaknesses and helps optimize vector database performance.
DeepSeek Always Busy? Deploy It Locally with Milvus in Just 10 Minutes—No More Waiting!
Learn how to set up DeepSeek-R1 on your local machine using Ollama, AnythingLLM, and Milvus in just 10 minutes. Bypass busy servers and enhance AI responses with custom data.
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.