Zilliz Cloud vs MyScale: выбор подходящей векторной базы данных для ваших ИИ-приложений
Что такое векторная база данных?
Прежде чем сравнить Zilliz Cloud и MyScale, 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 семантический смысл 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 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)
- 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 в небольшом масштабе.
Zilliz Cloud — это специализированная векторная база данных. MyScale — это база данных, построенная на ClickHouse, которая сочетает векторный поиск и SQL-аналитику с возможностями векторного поиска в качестве дополнения. В этой статье сравниваются их возможности векторного поиска.
Zilliz Cloud: обзор и базовая технология
Zilliz Cloud — это полностью управляемый сервис векторной базы данных, построенный поверх движка Milvus с открытым исходным кодом. Он помогает разработчикам и организациям работать с крупномасштабными приложениями ИИ, эффективно храня, управляя и выполняя поиск по векторным эмбеддингам. Он берет на себя инфраструктуру, чтобы вы могли сосредоточиться на создании функций ИИ вместо управления базами данных.
Одним из ключевых преимуществ Zilliz Cloud является автоматическая оптимизация производительности. В системе есть технология AutoIndex, которая выберет лучший метод индексирования для ваших данных и сценария использования. Поэтому вам не придется тратить время на настройку параметров или сравнение разных типов индексов. Платформа также использует IVF (Inverted File) и графовые методы для ускорения поиска 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 подключить собственную облачную учетную запись (BYOC). Для организаций, работающих с конфиденциальными данными, Zilliz Cloud предлагает средства контроля безопасности, такие как шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям. Система также поддерживает различные уровни согласованности, чтобы вы могли соблюдать баланс 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 ущерба для производительности. Вы также можете выбирать вычислительные ресурсы, которые соответствуют вашей рабочей нагрузке, — например, использовать более мощные инстансы для тяжелых задач обработки и более легкие для простых запросов. Такая гибкость помогает оптимизировать расходы, сохраняя хорошую производительность.
Для AI-приложений, которым необходимо искать разные типы данных вместе, 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 горизонтально масштабироваться, автоматически добавляя больше ресурсов, чтобы вы могли поддерживать хорошую производительность даже при высокой рабочей нагрузке.
Что такое MyScale? Обзор и ключевая технология
MyScale — это облачная база данных, построенная на базе open source базы данных ClickHouse, предназначенная для нагрузок AI и машинного обучения. Она может обрабатывать структурированные и векторные данные, а также аналитику в реальном времени и машинное обучение. MyScale ориентирована на временные ряды, векторный поиск и полнотекстовый поиск, поэтому она хорошо подходит для обработки в реальном времени и инсайтов на основе AI. Благодаря использованию архитектуры ClickHouse MyScale обеспечивает высокую производительность и масштабируемость для AI.
Одной из ключевых функций MyScale является нативная поддержка SQL, которая упрощает запросы на основе AI, интегрируя векторный поиск, полнотекстовый поиск и традиционные SQL-запросы в одной системе. Это снижает необходимость в нескольких инструментах и делает ее масштабируемой для AI. MyScale поддерживает и управляет аналитической обработкой как структурированных, так и векторизованных данных на одной платформе, используя архитектуру базы данных OLAP для работы с векторизованными данными. Разработчики могут взаимодействовать с MyScale с помощью SQL, поэтому она доступна всем программистам, знакомым с реляционными базами данных.
MyScale имеет несколько типов векторных индексов и метрик сходства для поддержки разных сценариев использования. Она поддерживает распространенные метрики расстояния, такие как Euclidean distance (L2), inner product (IP) и cosine similarity. База данных имеет несколько алгоритмов индексирования: MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, каждый со своим набором параметров для настройки. Собственный векторный движок MSTG от MyScale использует NVMe SSD, чтобы увеличить плотность данных, поэтому он превосходит специализированные векторные базы данных как по производительности, так и по стоимости.
Объединяя функциональность SQL-базы данных, векторной базы данных и движка полнотекстового поиска в одной системе, MyScale снижает затраты на инфраструктуру и обслуживание. Такая унификация позволяет выполнять совместные запросы и аналитику данных и обеспечивает единую основу данных для AI-приложений. MyScale также имеет MyScale Telemetry для полной наблюдаемости LLM-систем, чтобы вы могли эффективно мониторить и отлаживать. По мере усложнения данных MyScale является перспективным решением, которое может работать с новыми модальностями данных и размерами баз данных, сохраняя вычислительную производительность и интеграцию между различными типами данных.
Ключевые отличия
Когда речь идет о векторной базе данных для AI-приложений, Zilliz Cloud и MyScale представляют собой два разных подхода к векторному поиску. Каждая платформа построена на разной основе: Zilliz Cloud построена поверх open-source движка Milvus, а MyScale — поверх архитектуры ClickHouse. Это фундаментальное различие влияет на то, как каждая платформа обрабатывает данные и поиск.
Zilliz Cloud фокусируется на специализированных векторных операциях со встроенными оптимизациями. AutoIndex устраняет сложность выбора и настройки типов индексов, автоматически подбирая подходящий для ваших данных и сценария использования. IVF и методы на основе графов для поиска по сходству поддерживают стандартные метрики, такие как cosine similarity, Euclidean distance и inner product.
MyScale использует иной подход, интегрируя SQL, векторный поиск и полнотекстовый поиск в одну систему. Эта единая платформа позволяет разработчикам использовать синтаксис SQL как для традиционных запросов, так и для векторных операций. MyScale предлагает несколько вариантов индексирования, включая их проприетарный векторный движок MSTG, который использует NVMe SSD для более высокой плотности данных. Другие варианты включают ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ и HNSW, поэтому у разработчиков есть гибкость для оптимизации поиска.
Что касается управления данными, у каждой платформы есть свои преимущества. Zilliz Cloud хорошо справляется с чистыми векторными операциями и поддерживает гибридный поиск по разным типам данных. Вы можете искать текстовые эмбеддинги и векторы изображений в одном запросе. Платформа автоматически обрабатывает горизонтальное масштабирование и предлагает варианты развертывания в AWS, Azure или Google Cloud, с выбором между полностью управляемыми сервисами или использованием собственной облачной учетной записи.
Единый подход MyScale к структурированным и векторным данным уникален. Благодаря использованию синтаксиса SQL разработчики могут бесшовно сочетать традиционные запросы с векторными операциями. Это особенно полезно для приложений, которым нужны как аналитические возможности, так и векторный поиск. Основа ClickHouse обеспечивает мощную поддержку обработки в реальном времени и аналитики.
Функции управления затратами различаются между платформами. Zilliz Cloud использует многоуровневое хранение, автоматически перемещая данные, к которым реже обращаются, в более дешевое хранилище. Пользователи также могут выбирать вычислительные ресурсы, соответствующие их рабочей нагрузке, использовать более мощные инстансы для тяжелой обработки и более легкие — для простых запросов. MyScale подходит к эффективности затрат через консолидацию инфраструктуры, снижая расходы за счет объединения нескольких функциональностей баз данных в одной системе. Их векторный движок MSTG также помогает оптимизировать стоимость хранения.
Обе платформы имеют комплексные функции безопасности. Zilliz Cloud предоставляет шифрование, управление доступом и инструменты соответствия требованиям, с разными уровнями согласованности для баланса между скоростью обновлений и согласованностью данных. MyScale имеет стандартные функции безопасности баз данных и MyScale Telemetry для мониторинга системы.
Когда выбирать каждую из них
Zilliz Cloud подходит, когда вам нужен чистый векторный поиск с минимальными накладными расходами на конфигурацию. Его стоит выбрать компаниям, создающим рекомендательные системы, поиск похожих изображений или крупномасштабные AI-приложения, которым требуется автоматическая оптимизация производительности. Он отлично подходит для команд, которые хотят сосредоточиться на создании AI-функций без управления сложной инфраструктурой, особенно при работе с несколькими типами векторов или гибридным поиском по разным модальностям данных.
MyScale подходит, когда вашему приложению нужно сочетать SQL-операции с векторным поиском. Его стоит выбрать компаниям, которые работают с временными рядами и векторными операциями, нуждаются в аналитике в реальном времени или хотят иметь одну систему как для структурированных, так и для векторных данных. Он отлично подходит для команд с опытом работы с SQL, создающих приложения, которым требуются сложные запросы, объединяющие традиционные операции баз данных с поиском по векторному сходству.
Заключение
Выбор между Zilliz Cloud и MyScale сводится к разным подходам к векторному поиску. Zilliz Cloud отлично подходит для специализированных векторных операций, автоматической оптимизации и управляемой инфраструктуры, для команд, которым нужно выделенное решение для векторного поиска. MyScale хорош своим единым подходом, сочетая SQL с векторными операциями, для приложений, которым нужны как традиционные функции баз данных, так и векторный поиск. Ваше решение должно основываться на ваших требованиях: учитывайте типы данных (чистые векторы против смешанных данных), паттерны запросов (специализированный векторный поиск против комбинированных SQL- и векторных операций), экспертизу команды (управление инфраструктурой против разработки на SQL) и потребности в масштабировании (автоматическая против ручной оптимизации). Правильный выбор зависит от этих факторов и от того, насколько они соответствуют целям вашего приложения и возможностям вашей команды.
Прочитайте это, чтобы получить общее представление о Zilliz Cloud и MyScale, но для их оценки необходимо оценивать их с учетом вашего сценария использования. Один инструмент, который может в этом помочь, — VectorDBBench, open-source инструмент бенчмаркинга для сравнения векторных баз данных. В конечном итоге тщательное тестирование на ваших собственных наборах данных и шаблонах 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 самостоятельной оценки и сравнения векторных баз данных
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 различные 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.
Скачайте 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 блоги, чтобы узнать больше об оценке векторных баз данных.
Дополнительные ресурсы о VectorDB, GenAI и ML
Читать далее
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.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.
Creating Collections in Zilliz Cloud Just Got Way Easier
We've enhanced the entire collection creation experience to bring advanced capabilities directly into the interface, making it faster and easier to build production-ready schemas without switching tools.
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.