Zilliz Cloud против Aerospike: выбор подходящей векторной базы данных для ваших AI-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Zilliz Cloud и Aerospike, давайте сначала рассмотрим концепцию векторных баз данных.
Векторная база данных специально разработана для хранения и запросов высокоразмерных векторов, которые являются числовыми представлениями неструктурированных данных. Эти векторы кодируют сложную информацию, такую как 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.
Распространенные сценарии использования векторных баз данных включают 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 надстройками для векторного поиска, способные выполнять векторный поиск в небольших масштабах.
Zilliz Cloud — это специализированная векторная база данных. Aerospike — распределенная масштабируемая NoSQL-база данных с возможностями векторного поиска в виде надстройки. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторных баз данных, построенный на базе open-source-движка Milvus. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными ИИ-приложениями, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании ИИ-функций вместо управления 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 сценария использования. Поэтому вам не нужно тратить время на настройку параметров или сравнение различных 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 возможностью использовать полностью управляемый сервис Zilliz или собственный облачный аккаунт (BYOC). Для организаций, работающих с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud имеет средства безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты обеспечения соответствия требованиям. Система также поддерживает различные уровни согласованности, чтобы вы могли балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Управление затратами — еще один важный аспект Zilliz Cloud. Платформа использует многоуровневое хранение, чтобы автоматически перемещать реже используемые данные в более дешевые варианты хранения, поэтому вы можете 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 вам оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым нужно совместно искать разные типы данных, Zilliz Cloud поддерживает гибридный поиск. Вы можете выполнять поиск по текстовым эмбеддингам, 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 машинного обучения и сценариев использования. По мере роста ваших данных система может масштабироваться горизонтально, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли сохранять хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Aerospike: обзор и базовая технология
Aerospike — это NoSQL-база данных для высокопроизводительных приложений реального времени. В нее добавлена поддержка векторной индексации и поиска, поэтому она подходит для сценариев использования векторных баз данных. Векторная возможность называется Aerospike Vector Search (AVS) и находится в Preview. Вы можете запросить ранний доступ у Aerospike.
AVS поддерживает только индексы Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для векторного поиска. Когда в AVS выполняются обновления или вставки, данные записи, включая вектор, записываются в Aerospike Database (ASDB) и сразу становятся видимыми. Для индексации каждая запись должна иметь как минимум один вектор в указанном векторном поле индекса. У одной записи может быть несколько векторов и индексов, поэтому вы можете искать одни и те же данные разными способами. Aerospike рекомендует назначать записи, добавленные через upsert, определенному set, чтобы вы могли отслеживать их и выполнять с ними операции.
У AVS есть уникальный способ построения индекса: он выполняется конкурентно на всех узлах AVS. Хотя обновления векторных записей записываются напрямую в ASDB, индексные записи обрабатываются асинхронно из очереди индексирования. Это выполняется пакетами и распределяется по всем узлам AVS, поэтому используются все CPU-ядра в кластере AVS, и процесс является масштабируемым. Производительность ingest сильно зависит от памяти хоста и конфигурации слоя хранения.
Для каждого элемента в очереди индексирования AVS обрабатывает вектор для индексации, строит кластеры для каждого вектора и фиксирует их в ASDB. Индексная запись содержит копию самого вектора и кластеры для этого вектора на заданном уровне HNSW-графа. Индексация использует векторные расширения (AVX) для параллельной обработки single instruction, multiple data.
Во время ingest AVS выполняет запросы, чтобы «предварительно прогреть» кэш индекса, поскольку записи в кластерах взаимосвязаны. Эти запросы не учитываются как query requests, но отображаются как чтения на уровне хранения. Таким образом, кэш заполняется релевантными данными и может улучшить производительность запросов. Это показывает, как AVS обрабатывает векторные данные и строит индексы для поиска по сходству, чтобы масштабироваться для высокоразмерных векторных поисков.
Ключевые различия
Векторный поиск стал фундаментальной технологией для рекомендательных систем, семантического поиска и аналитики на базе AI. Выбор подходящего инструмента для ваших потребностей в векторной базе данных требует понимания того, как разные платформы обрабатывают векторную индексацию, управление данными и операционную масштабируемость. Ниже приведено сравнение Zilliz Cloud и Aerospike Vector Search (AVS), которое поможет вам принять решение.
Методология поиска
Zilliz Cloud: Zilliz Cloud построен на движке Milvus, который использует несколько методов индексации, таких как IVF (Inverted File System) и графовые методы. Его функция AutoIndex автоматически выбирает лучший метод индексации для ваших данных, поэтому вам не нужно настраивать его вручную. Это делает Zilliz подходящим для различных сценариев использования машинного обучения и AI.
Aerospike: Векторный поиск Aerospike работает на основе индексации Hierarchical Navigable Small World (HNSW), которая известна своей производительностью в поиске сходства в пространствах высокой размерности. Но AVS всё ещё находится в предварительной версии и поддерживает только HNSW, без автоматического выбора индекса. Разработчикам приходится вручную настраивать и управлять параметрами индекса.
Данные
Zilliz Cloud: Zilliz отлично работает с мультимодальными данными. Он поддерживает гибридный поиск, вы можете запрашивать текстовые, графические и числовые векторы за одну операцию. Система также поддерживает разные уровни согласованности, поэтому вы можете балансировать между быстрыми обновлениями и строгой согласованностью данных в зависимости от ваших потребностей.
Aerospike: Aerospike хорошо поддерживает структурированные и полуструктурированные данные, поскольку это база данных NoSQL. Но векторный поиск в Aerospike более жесткий: он предназначен для структурированного рабочего процесса, где каждая запись имеет заранее определенные векторные поля. Гибридный поиск не упоминается.
Масштабируемость и производительность
Zilliz Cloud: Zilliz обладает горизонтальной масштабируемостью, вы можете масштабироваться по мере роста данных. Его распределенная архитектура обеспечивает стабильную производительность при высокой нагрузке. Многоуровневое хранение дополнительно оптимизирует производительность, перенося менее часто используемые данные на более дешевые уровни хранения.
Aerospike: Параллельная индексация Aerospike предназначена для масштабируемости. Записи индекса обрабатываются асинхронно и распределяются по узлам, используя все ядра CPU в кластере. Но масштабируемость сильно зависит от системной памяти и конфигурации хранилища, что может усложнить масштабирование.
Гибкость и настройка
Zilliz Cloud: Платформа обладает гибкостью в моделировании данных и поддерживает несколько метрик сходства, таких как косинусная, евклидова и скалярное произведение. Это делает Zilliz подходящим для различных сценариев использования AI и машинного обучения без значительной кастомизации.
Aerospike: Aerospike поддерживает несколько векторов на запись и стратегии индексации для разных путей запросов. Хотя это полезно, это требует ручной настройки и не имеет функций автонастройки Zilliz.
Интеграция и экосистема
Zilliz Cloud: Zilliz работает поверх основных облачных провайдеров, таких как AWS, Azure и Google Cloud. Разработчики могут выбирать между полностью управляемыми сервисами или моделью BYOC (Bring Your Own Cloud). Он также хорошо интегрируется с AI-фреймворками, поэтому подходит для сквозных рабочих процессов машинного обучения.
Aerospike: Aerospike является частью более широкой экосистемы NoSQL, поэтому это хороший выбор для приложений, которые объединяют аналитику в реальном времени с традиционными возможностями баз данных. Но его векторный поиск относительно самостоятельный и всё ещё находится в предварительной версии.
Простота использования
Zilliz Cloud: Zilliz упрощает настройку благодаря управляемым сервисам и функциям вроде AutoIndex. Разработчики могут сосредоточиться на создании приложений, не беспокоясь об инфраструктуре или настройке параметров. Документация исчерпывающая, а платформа проста в использовании.
Aerospike: Крутая кривая обучения Aerospike обусловлена его технической сложностью и ручной настройкой. Настройка и оптимизация AVS требуют глубокого понимания архитектуры системы, особенно для рабочих процессов с векторными данными.
Стоимость
Zilliz Cloud: Zilliz имеет функции экономии затрат, такие как многоуровневое хранение и вычисления, специфичные для рабочей нагрузки. Эти функции позволяют оптимизировать затраты на основе ваших моделей использования.
Aerospike: Aerospike не предоставляет подробного управления затратами для AVS. Стоимость, вероятно, связана с ресурсоемкой конфигурацией, такой как память и хранилище, которая будет увеличиваться по мере масштабирования.
Функции безопасности
Zilliz Cloud: Zilliz имеет надежные функции безопасности, такие как шифрование, управление доступом и соответствие корпоративным стандартам. Это делает его хорошим выбором для организаций, которые работают с конфиденциальными данными.
Aerospike: Aerospike имеет шифрование и аутентификацию, но ему не хватает подробной документации по расширенным функциям безопасности для AVS. Это может быть ограничением для предприятий с высокими требованиями к безопасности.
Когда использовать Zilliz Cloud
Zilliz Cloud предназначен для приложений, которые работают с крупномасштабными распределенными данными и используют векторный поиск как ключевую функцию. Он особенно эффективен в рабочих процессах ИИ и машинного обучения, где требуется эффективная обработка векторных эмбеддингов, гибридный поиск по мультимодальным данным и масштабируемость. Автоматическая индексация, гибридный поиск и поддержка нескольких метрик сходства делают его хорошим выбором для рекомендательных систем, семантического поиска и аналитики в реальном времени. А управляемые сервисы и простота использования подходят командам, которым важны быстрое развертывание и низкие операционные затраты.
Когда использовать Aerospike
Aerospike предназначен для организаций, которые уже используют его возможности NoSQL и нуждаются в векторном поиске как дополнительной функции. Приложения, которым требуется транзакционная обработка в реальном времени вместе с поиском по векторному сходству, получат преимущества от индексации Aerospike и его архитектуры с низкой задержкой. Он хорошо подходит, когда векторный поиск можно объединить с операциями со структурированными данными, такими как управление запасами или финансовые транзакции. Но его векторный поиск на стадии предварительной версии требует более глубокого понимания архитектуры и конфигурации, поэтому он больше подходит для технических команд.
Заключение
И Zilliz Cloud, и Aerospike имеют свои сильные стороны. Zilliz Cloud предназначен для разработчиков, которым нужен простой в использовании, масштабируемый и функционально насыщенный векторный поиск для приложений ИИ. Aerospike подходит для сред, где векторный поиск дополняет надежные транзакционные системы реального времени. Выбирайте между ними на основе ваших типов данных, масштабируемости, интеграции и операционной сложности. В конечном итоге все зависит от того, нужен ли вам зрелый инструмент векторного поиска или база данных с развивающимися векторными возможностями.
Прочитайте это, чтобы получить обзор Zilliz Cloud и Aerospike, но для их оценки необходимо исходить из вашего конкретного сценария использования. Один из инструментов, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное бенчмаркинг-тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах запросов будет ключевым фактором при выборе 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 open-source инструмент бенчмаркинга 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 соответствует их сценариям использования. С VectorDBBench пользователи могут принимать решения на основе фактической производительности векторной базы 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 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
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.
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
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.