Apache Cassandra против Zilliz Cloud: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Введение
Поскольку искусственный интеллект продолжает переопределять этот мир, основанный на данных, потребность в надежных векторных базах данных, способных обрабатывать сложные структуры данных, такие как векторные эмбеддинги, становится все более очевидной. В этом блоге будут представлены и сравнены две заметные базы данных: Apache Cassandra и Deep Lake. Каждая из них предлагает особые подходы к обработке векторных эмбеддингов, необходимых для AI-приложений.
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Apache Cassandra и Zilliz Cloud, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз 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 признаки изображений или атрибуты продуктов, используя модели машинного обучения. Обеспечивая эффективный поиск по сходству, векторные базы данных играют ключевую роль в AI-приложениях, позволяя выполнять более продвинутый анализ и извлечение данных.
Векторные базы данных применяются во многих сценариях использования, 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) — технике, которая повышает производительность больших языковых моделей (LLMs), предоставляя внешние знания для уменьшения таких проблем, как AI-галлюцинации.
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, такими как Apache Cassandra
Понимание Apache Cassandra
Apache Cassandra — это open-source распределенная система баз данных NoSQL, разработанная для обработки огромных объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа. Изначально она была создана для эффективной обработки больших объемов структурированных и полуструктурированных данных на множестве узлов. Cassandra известна своей высокой масштабируемостью, отказоустойчивостью и способностью работать в распределенных средах с минимальным временем простоя или снижением производительности.
С выпуском Cassandra 5.0 Apache Cassandra развивается за пределы своей основной функциональности базы данных NoSQL, чтобы поддерживать векторные эмбеддинги и векторный поиск. 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 AI-приложения, сохраняя свои сильные стороны в обработке крупномасштабных распределенных данных.
Ключевым компонентом векторного поиска Cassandra являются индексы, привязанные к хранилищу (Storage-Attached Indexes, SAI). SAI — это высокомасштабируемый и глобально распределенный индекс, который добавляет индексы на уровне столбцов к любому столбцу векторного типа данных. Он обеспечивает непревзойденную пропускную способность I/O для баз данных, использующих Vector Search и другую поисковую индексацию. SAI предлагает обширные возможности индексирования и способен индексировать как запросы, так и контент (включая крупные входные данные, такие как документы, слова и изображения), чтобы улавливать семантику.
Vector Search — это первый пример проверки расширяемости SAI, использующий его новую модульность. Эта комбинация Vector Search и SAI расширяет возможности Cassandra при обработке рабочих нагрузок AI и machine learning, делая ее сильным претендентом в области векторных баз данных.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный на основе open-source движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными AI-приложениями, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным embeddings. Он берет инфраструктуру на себя, чтобы вы могли сосредоточиться на создании AI-функций, а не на управлении базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выбирает лучший метод индексирования для ваших данных и варианта использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение разных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и методы на основе графов, чтобы ускорить поиск по сходству в больших наборах данных.
Платформа обладает корпоративными функциями. Вы можете развертывать свои векторные базы данных в AWS, Azure или Google Cloud, с вариантами использования полностью управляемого сервиса Zilliz или собственного облачного аккаунта (BYOC). Для организаций, которые работают с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предлагает средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает разные уровни согласованности, чтобы вы могли выбирать баланс между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранилище, чтобы автоматически перемещать менее часто используемые данные в более дешевые варианты хранения, позволяя снизить затраты без влияния на производительность. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие вашей рабочей нагрузке — например, использовать более мощные инстансы для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Эта гибкость помогает оптимизировать расходы при сохранении хорошей производительности.
Для AI-приложений, которым необходимо выполнять поиск по разным типам данных вместе, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск по текстовым embeddings, векторам изображений и другим типам данных в одном запросе. Платформа также поддерживает различные метрики сходства, такие как Cosine, Euclidean и Inner Product, поэтому она подходит для разных моделей machine learning и вариантов использования. По мере роста ваших данных система может масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Ключевые различия
Методология поиска Cassandra использует индексы, привязанные к хранилищу (Storage-Attached Indexes, SAI), для векторного поиска, интегрируя векторные возможности в свою существующую NoSQL-архитектуру. SAI обеспечивает индексирование на уровне столбцов для векторных типов данных и поддерживает индексирование как запросов, так и контента.
Zilliz Cloud использует технологию AutoIndex для автоматического выбора оптимальных методов индексирования. Он применяет IVF и методы на основе графов для поиска по сходству, поддерживая несколько метрик сходства (Cosine, Euclidean, Inner Product).
Обработка данных Cassandra обрабатывает структурированные и полуструктурированные данные на распределенных узлах. Векторные embeddings хранятся вместе с другими типами данных, сохраняя согласованность в распределенной среде.
Zilliz Cloud обеспечивает гибридный поиск по разным типам данных (текстовые embeddings, векторы изображений) в рамках одного запроса. Он предлагает гибкие уровни согласованности для баланса между скоростью обновлений и целостностью данных.
Масштабируемость и производительность Cassandra распределяет данные по нескольким серверам без единой точки отказа. Ее архитектура SAI обеспечивает высокую пропускную способность ввода-вывода для векторного поиска, сохраняя при этом возможности распределенной обработки данных.
Zilliz Cloud масштабируется горизонтально с автоматическим распределением ресурсов. Он использует многоуровневое хранение для оптимизации производительности, перемещая данные, к которым обращаются реже, в более дешевые варианты хранения без влияния на скорость поиска.
Управление и затраты Cassandra требует ручной настройки и обслуживания инфраструктуры. Как решение с открытым исходным кодом, основные затраты связаны с инфраструктурой и эксплуатацией.
Zilliz Cloud полностью управляемый, он берет на себя обслуживание и оптимизацию инфраструктуры. Затраты включают плату за сервис плюс облачную инфраструктуру (AWS, Azure, Google Cloud), с возможностью использовать их управляемый сервис или BYOC (Bring Your Own Cloud).
Безопасность Обе платформы предлагают безопасность корпоративного уровня. Cassandra предоставляет традиционные функции безопасности базы данных, тогда как Zilliz Cloud включает шифрование при передаче и хранении, резервное копирование и восстановление, а также расширенный RBAC.
Когда выбирать каждую из них
Выбирайте Apache Cassandra, когда вам нужна распределенная NoSQL-база данных с векторным поиском и вы уже используете Cassandra в своем стеке или хотите полный контроль над своей инфраструктурой. Ее архитектура SAI хорошо подходит для крупных компаний, которые обрабатывают огромные объемы структурированных данных на нескольких узлах и хотят добавить возможности ИИ, сохраняя существующую конфигурацию базы данных.
Выбирайте Zilliz Cloud, когда вам нужен полностью управляемый сервис векторной базы данных с минимальными операционными накладными расходами. Он подходит для команд, которым нужно быстрое развертывание векторного поиска, автоматическая оптимизация производительности и гибкое масштабирование у основных облачных провайдеров, особенно если вы создаете новые ИИ-приложения без ограничений существующей базы данных.
Резюме
Cassandra хорошо подходит для распределенных данных со встроенным векторным поиском через SAI, высокой масштабируемостью и отказоустойчивостью для компаний, которым нужен полный контроль. Zilliz Cloud хорошо подходит как управляемый сервис, для автоматической оптимизации и гибридного поиска. Выбирайте на основе ваших предпочтений в инфраструктуре (самостоятельно управляемая или полностью управляемая), существующего технологического стека, экспертизы команды и конкретных требований к векторному поиску и масштабированию.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Apache Cassandra и Zilliz Cloud, но для их оценки вам нужно ориентироваться на ваш сценарий использования. Один инструмент, который может помочь в этом, — VectorDBBench, инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для сравнения векторных баз данных. В конечном счете тщательный бенчмаркинг с вашими собственными наборами данных и шаблонами запросов будет ключом к принятию решения между этими двумя мощными, но разными подходами к векторному поиску в распределенных системах баз данных.
Использование open-source VectorDBBench для оценки и сравнения векторных баз данных самостоятельно
VectorDBBench — это инструмент бенчмаркинга с открытым исходным кодом для пользователей, которым нужны высокопроизводительные системы хранения и извлечения данных, особенно векторные базы данных. Этот инструмент позволяет пользователям тестировать и сравнивать разные системы векторных баз данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus), используя собственные наборы данных, и находить ту, которая подходит для их сценариев использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторных баз данных, а не маркетинговых заявлений или слухов.
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 бенчмаркинга или получить результаты производительности на ваших собственных наборах данных.
Быстро оцените производительность 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
A Few Notes from Databricks Data + AI Summit 2026: Why the Data Layer Matters Again
James Luan shares notes from Databricks Data + AI Summit 2026 on why production AI is pushing the data layer back to the center of infrastructure.
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.
Selecting the Right ETL Tools for Unstructured Data to Prepare for AI
Learn the right ETL tools for unstructured data to power AI. Explore key challenges, tool comparisons, and integrations with Milvus for vector search.
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.