Apache Cassandra против Redis: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
По мере того как приложения на базе ИИ становятся все более распространенными, разработчики и инженеры сталкиваются с задачей выбора подходящей базы данных для эффективной обработки векторных данных. Два популярных варианта в этой области — Apache Cassandra и Redis. В этой статье сравниваются эти технологии, чтобы помочь вам принять обоснованное решение для ваших потребностей в векторной базе данных.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнивать Apache Cassandra и Redis, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и выполнения запросов к высокоразмерным векторным эмбеддингам, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, например 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, обнаружение аномалий в кибербезопасности, анализ медицинских изображений и задачи обработки естественного языка (NLP). Они 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 дополнениями для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск малого масштаба.
Apache Cassandra — это традиционная NoSQL-база данных, которая эволюционировала и теперь включает возможности векторного поиска в качестве дополнения. Redis — это база данных в памяти, которая также эволюционировала и теперь включает возможности векторного поиска.
Apache Cassandra: обзор и базовая технология
Apache Cassandra — это open-source распределенная NoSQL-база данных, известная своей масштабируемостью и доступностью. Возможности Cassandra включают архитектуру без ведущего узла для обеспечения доступности, масштабируемость, настраиваемую согласованность и гибкую модель данных. С выпуском Cassandra 5.0 она теперь поддерживает векторные эмбеддинги и поиск векторного сходства через функцию Storage-Attached Indexes (SAI). Хотя эта интеграция позволяет Cassandra обрабатывать векторные данные, важно отметить, что векторный поиск реализован как расширение существующей архитектуры Cassandra, а не как нативная функция.
Функциональность векторного поиска Cassandra построена на ее существующей архитектуре. Она позволяет пользователям хранить векторные эмбеддинги вместе с другими данными и выполнять поиск по сходству. Эта интеграция позволяет Cassandra поддерживать приложения на базе ИИ, сохраняя свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределенных данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra является использование Storage-Attached Indexes (SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределенный индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу с векторным типом данных. Он обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для баз данных, чтобы использовать Vector Search и другие поисковые индексы. SAI предлагает обширную функциональность индексирования, способную индексировать как запросы, так и контент (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. Эта комбинация Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra в обработке нагрузок ИИ и машинного обучения, делая ее сильным конкурентом в сфере векторных баз данных.
Redis: обзор и основная технология
Redis, изначально известный своим высокопроизводительным хранилищем данных в памяти, расширил свои возможности, включив функциональность векторного поиска через Redis Vector Library, теперь интегрированную в Redis Stack. Это дополнение позволяет Redis выполнять эффективный поиск векторного сходства, сохраняя свою фирменную скорость и производительность.
Возможности векторного поиска Redis построены поверх его существующей инфраструктуры, используя обработку в памяти платформы для быстрого выполнения запросов. Redis использует алгоритмы FLAT и HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приближенных ближайших соседей, что обеспечивает быстрый и точный поиск сходства даже в векторных пространствах высокой размерности.
Одной из ключевых сильных сторон векторного поиска Redis является его способность сочетать запросы векторного сходства с традиционной фильтрацией на основе других атрибутов. Эта возможность гибридного поиска позволяет разработчикам создавать сложные запросы, которые учитывают как семантическое сходство, так и конкретные критерии метаданных, делая его универсальным для широкого спектра приложений на базе ИИ.
Redis Vector Library предоставляет разработчикам удобный интерфейс для работы с векторными данными в Redis. Она предлагает гибкое проектирование схем, настраиваемые векторные запросы и расширения для задач, связанных с LLM, таких как семантическое кэширование и управление сессиями. Эти инструменты упрощают инженерам AI/ML и специалистам по данным интеграцию Redis в их рабочие процессы ИИ, особенно для приложений обработки и извлечения данных в реальном времени.
Ключевые различия
Методология поиска
И Cassandra, и Redis используют алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для поиска приближенных ближайших соседей в векторных пространствах. Cassandra реализует это через Storage-Attached Indexes (SAI), интегрируя векторный поиск в свою существующую распределенную архитектуру. Redis оптимизирует HNSW для обработки в памяти, обеспечивая быстрый поиск сходства. Redis также предлагает индекс FLAT в качестве альтернативы HNSW для небольших наборов данных или когда требуется 100% полнота.
Обработка данных
Cassandra отлично справляется с управлением крупномасштабными структурированными и полуструктурированными данными, храня векторные эмбеддинги наряду с другими типами данных. Redis, хранилище данных в памяти, эффективно обрабатывает различные структуры данных, особенно векторные данные, для приложений реального времени.
Масштабируемость и производительность:
Cassandra разработана для горизонтального масштабирования в распределенных системах и подходит для очень больших наборов данных. Redis предлагает исключительную производительность для наборов данных в памяти, с возможностями масштабирования через шардирование.
Гибкость и настройка
Cassandra позволяет настраивать векторный поиск в рамках своего существующего языка запросов. Redis предоставляет специализированную векторную библиотеку с настраиваемыми запросами и расширениями для задач, связанных с LLM, предлагая большую гибкость для сценариев использования, специфичных для ИИ.
Интеграция и экосистема
Cassandra хорошо интегрируется с экосистемами больших данных и инструментами аналитики. Redis имеет большую экосистему клиентских библиотек и бесшовно интегрируется с фреймворками ИИ и машинного обучения.
Простота использования
Cassandra имеет более крутую кривую обучения из-за своей распределенной природы. Redis обычно считается более простым в настройке и использовании, с более интуитивным интерфейсом для векторных операций.
Соображения стоимости
Cassandra может иметь более высокие операционные расходы для крупномасштабных развертываний. Redis может быть более экономически эффективным для небольших развертываний в памяти, но затраты могут увеличиваться по мере масштабирования.
Функции безопасности
Cassandra предлагает надежные функции безопасности для распределенных сред. Redis предоставляет шифрование и контроль доступа, хотя некоторые расширенные функции могут требовать дополнительной настройки.
Когда выбирать Redis или Apache Cassandra
Apache Cassandra является предпочтительным выбором при работе с крупномасштабными распределенными данными, которым требуются возможности векторного поиска. Она особенно эффективна в сценариях, связанных с огромными наборами данных, превышающими емкость памяти одного сервера или небольшого кластера. Cassandra особенно подходит для приложений, требующих высокой пропускной способности записи наряду с функциональностью векторного поиска, а также для сценариев использования, требующих строгой согласованности и отказоустойчивости в нескольких центрах обработки данных. Она идеальна для проектов, которые хранят и запрашивают векторные данные вместе с большими объемами структурированных или полуструктурированных данных. Cassandra проявляет себя лучше всего, когда горизонтальная масштабируемость критически важна для обработки растущих объемов данных и нагрузок запросов. Ее гибкость в хранении различных типов данных, включая векторы, в распределенной среде делает ее сильным претендентом для сложных приложений, интенсивно работающих с данными.
Redis является оптимальным выбором в сценариях, где приоритет отдается скорости и обработке в реальном времени, особенно при работе с наборами данных, которые могут в основном или полностью помещаться в памяти. Он особенно хорошо подходит для создания приложений реального времени, требующих векторного поиска с крайне низкой задержкой. Redis особенно эффективен при сочетании векторного поиска с такими функциями, как кэширование или обмен сообщениями по модели pub/sub, что делает его универсальным для многогранных приложений. Это отличный выбор для разработки AI-приложений, требующих гибких структур данных и специализированной функциональности, связанной с LLM. Redis также предпочтителен, когда приоритетом являются быстрая разработка и развертывание функций на основе AI. Его способность реализовывать возможности полнотекстового поиска наряду с векторным поиском повышает его привлекательность. Простота и удобство использования Redis делают его особенно привлекательным для проектов с наборами данных малого и среднего размера или тех, которым требуется быстрая настройка и итерация.
Выбор между Cassandra и Redis часто зависит от конкретных требований проекта, существующей инфраструктуры и опыта команды. В то время как Cassandra предлагает надежные решения для крупномасштабных распределенных приложений векторного поиска, Redis обеспечивает непревзойденную скорость и простоту для векторных операций в памяти в реальном времени. При принятии этого решения учитывайте масштаб ваших данных, важность обработки в реальном времени, необходимость распределенной архитектуры и конкретные функции, требуемые вашим приложением.
Заключение
Apache Cassandra и Redis предлагают мощные возможности векторного поиска, но ориентированы на разные сценарии использования и требования. Cassandra обрабатывает крупномасштабные распределенные данные, обеспечивая надежную масштабируемость, строгую согласованность и отказоустойчивость в нескольких дата-центрах. Она идеально подходит для приложений, работающих с массивными наборами данных, которым требуется векторный поиск наряду со структурированными и полуструктурированными данными. Напротив, Redis особенно хорош в сценариях, требующих высокоскоростных операций с векторами в реальном времени, особенно для наборов данных, которые могут поместиться в памяти. Его сильная сторона заключается в простоте, низкой задержке и бесшовной интеграции векторного поиска с другими функциями, такими как кэширование и обмен сообщениями pub/sub. Выбор между этими технологиями в конечном счете зависит от вашего конкретного сценария использования, объема данных, требований к производительности и существующей инфраструктуры. При принятии решения учитывайте такие факторы, как размер набора данных, необходимость обработки в реальном времени, требования к масштабируемости и сложность вашей модели данных. И Cassandra, и Redis продолжают развивать свои возможности векторного поиска, что делает их ценными инструментами в растущей области управления данными и аналитики на основе ИИ.
Хотя эта статья дает обзор Cassandra и Redis, крайне важно оценивать эти базы данных исходя из 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 итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование с конкретными наборами данных и шаблонами запросов будет необходимым для принятия обоснованного решения между этими двумя мощными, но различными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
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, 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 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 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 ваших собственных наборах данных.
Быстро ознакомьтесь с производительностью основных 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 Now Available in AWS Asia Pacific (Seoul)
Zilliz Cloud is now available in AWS Seoul — low-latency vector search, in-country data residency, and one-step migration for Korean AI teams. 31 regions across 5 clouds.
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.
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.
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.