Apache Cassandra против OpenSearch: выбор подходящей векторной базы данных для ваших нужд
По мере развития ИИ и технологий, основанных на данных, выбор подходящей векторной базы данных для вашего приложения становится всё более важным. Apache Cassandra и OpenSearch — два варианта в этой области. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для вашего проекта.
Что такое векторная база данных?
Векторная база данных специально разработана для хранения и запроса многомерных векторов, 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.
Распространённые варианты использования векторных баз данных включают 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)
Лёгкие 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 OpenSearch — это традиционные базы данных, которые развились и включили возможности векторного поиска в качестве надстройки.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это распределённая NoSQL-база данных 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 представления и поиск по векторному сходству.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на её существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные представления наряду с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на основе ИИ, сохраняя при этом свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределённых данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование 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 непревзойдённую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, позволяя использовать Vector Search, а также другие виды поискового индексирования. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (включая большие входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы фиксировать семантику.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI с использованием его новой модульности. Это сочетание Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок AI и машинного обучения, делая её сильным претендентом в области векторных баз данных.
OpenSearch: обзор и базовая технология
OpenSearch — это сервис от AWS, производный от Elasticsearch. Он предназначен для полнотекстового поиска, аналитики логов, а теперь также включает возможности векторного поиска.
OpenSearch предлагает распределённую архитектуру для масштабируемости, поиск и аналитику в реальном времени, а также поддержку структурированных и неструктурированных данных. Он предоставляет query DSL (Domain Specific Language), возможности машинного обучения и функциональность векторного поиска. Базовая технология OpenSearch основана на инвертированных индексах, которые позволяют выполнять полнотекстовый поиск. Его возможности векторного поиска построены на этой основе, обеспечивая поиск сходства по многомерным данным.
Ключевые различия между Apache Cassandra и OpenSearch
Методология поиска
Векторный поиск Cassandra предназначен для поиска сходства по многомерным данным. Он подходит для приложений, которым требуется семантическое понимание и контекстная релевантность. OpenSearch сочетает поиск на основе ключевых слов с возможностями векторного поиска. Такой подход позволяет ему работать в сценариях, требующих как полнотекстового поиска, так и сопоставления по сходству.
Работа с данными
Cassandra обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные в распределённой среде. Её модель данных позволяет хранить и извлекать векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. OpenSearch предназначен как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Он эффективен при управлении текстовыми данными, логами и информацией временных рядов, а также при поиске по ним.
Масштабируемость и производительность
И Cassandra, и OpenSearch предназначены для масштабируемости, но подходят к ней по-разному. Cassandra использует архитектуру без главного узла, которая обеспечивает линейную масштабируемость. Такая конструкция позволяет ей обрабатывать большие объёмы данных на множестве узлов с устойчивой производительностью. OpenSearch использует распределённую архитектуру с первичными и реплицированными шардами. Этот подход обеспечивает масштабируемость и предоставляет возможности для оптимизации производительности поиска в кластере.
Гибкость и настройка
Cassandra предлагает гибкость в моделировании данных и уровнях согласованности. Пользователи могут настраивать эти аспекты под свои конкретные сценарии использования. Однако сложные запросы могут требовать тщательного проектирования моделей данных и индексов. OpenSearch предоставляет API и query DSL, предлагая гибкость в том, как данные запрашиваются и анализируются. Он также поддерживает плагины для расширения функциональности.
Интеграция и экосистема
Cassandra интегрируется с другими инструментами больших данных в экосистеме Apache, такими как Spark и Hadoop. Её возможности векторного поиска также позволяют ей работать с фреймворками машинного обучения для приложений на основе AI. OpenSearch, будучи производным от Elasticsearch, совместим со многими инструментами в экосистеме Elastic. Он работает с отправителями логов, такими как Logstash, и инструментами визуализации, такими как Kibana (теперь OpenSearch Dashboards).
Простота использования
Cassandra имеет определённую кривую обучения, особенно для тех, кто впервые сталкивается с распределёнными системами. Настройка и обслуживание кластера Cassandra требуют понимания её архитектуры и модели данных. OpenSearch, берущий начало в Elasticsearch, имеет большое сообщество и обширную документацию. Его REST API и query DSL мощны, но на их освоение может потребоваться время.
Соображения по затратам
И Cassandra, и OpenSearch являются open-source и бесплатны для использования. Однако операционные затраты могут различаться. Cassandra может требовать больше ресурсов для эффективной работы, особенно для больших кластеров. Однако её способность работать на обычном оборудовании может помочь управлять затратами. OpenSearch может быть ресурсоёмким, особенно при сложном поиске по большим наборам данных. Управляемые сервисы доступны у различных облачных провайдеров, что может упростить эксплуатацию, но также может увеличить затраты.
Функции безопасности
Cassandra предлагает такие функции, как аутентификация, авторизация и шифрование. Её распределённая природа требует настройки для обеспечения безопасности данных на всех узлах. OpenSearch предоставляет функции безопасности, включая шифрование, контроль доступа и журналирование аудита. Он также поддерживает интеграцию с внешними системами аутентификации.
Когда выбирать Apache Cassandra или OpenSearch
Рассмотрите Cassandra, когда вам нужно обрабатывать большие объёмы структурированных или полуструктурированных данных, важны доступность и отказоустойчивость, требуются гибкие уровни согласованности, а ваш сценарий использования включает как традиционное хранение данных, так и поиск по векторному сходству.
Рассмотрите OpenSearch, когда ваша основная потребность — полнотекстовый поиск и аналитика логов, вам нужны возможности поиска и аналитики в реальном времени, требуется поддержка неструктурированных данных и сложных запросов, а ваш сценарий использования выигрывает от функций машинного обучения OpenSearch.
Заключение
Apache Cassandra и OpenSearch — оба эффективные инструменты с разными сильными сторонами. Cassandra эффективна при обработке больших объёмов распределённых данных с высокой доступностью, теперь усиленная возможностями векторного поиска. OpenSearch силён в полнотекстовом поиске и аналитике, с добавленной функциональностью векторного поиска.
Ваш выбор между Cassandra и OpenSearch должен зависеть от вашего конкретного сценария использования, типов данных, потребностей в масштабируемости и существующего технологического стека. Если ваша основная потребность — обработка крупномасштабных распределённых данных с возможностями векторного поиска, Cassandra может быть подходящим вариантом. Если вы сосредоточены на полнотекстовом поиске и аналитике с некоторыми потребностями в векторном поиске, OpenSearch может подойти.
Эти технологии продолжают развиваться. Стоит отслеживать их прогресс и рассмотреть возможность использования обеих для сложных сценариев использования.
Использование open-source VectorDBBench для самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
VectorDBBench — это open-source инструмент для бенчмаркинга, 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 систему 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 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.
Загрузите VectorDBBench из его репозитория GitHub, чтобы воспроизвести наши результаты бенчмарков или получить результаты производительности на собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью популярных векторных баз данных в рейтинге VectorDBBench.
Прочитайте следующие статьи, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
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.