Денис Курия, дипломированный инженер по машинному обучению и технический писатель-фрилансер, рассказывает на портале The New Stack о методах масштабирования векторных баз данных, достижения беспрецедентной производительности и внедрения инноваций в управление неструктурированными данными на предприятиях.

Представьте себе глобальную платформу электронной коммерции, неспособную справиться с резким увеличением выдачи рекомендаций по товарам при росте трафика во время праздничных распродаж, или систему обнаружения мошенничества финансового учреждения, которая прогибается под тяжестью миллионов транзакций в режиме реального времени. Это не просто технические неполадки — это потенциальные бизнес-катастрофы.

Стремительный рост объема неструктурированных данных открывает перед организациями как захватывающие возможности, так и серьезные проблемы. По мере увеличения объема данных поиск масштабируемых решений для управления и использования этой информации становится как никогда актуальным, особенно для предприятий, внедряющих технологии генеративного ИИ (GenAI).

Векторные базы данных стали мощным инструментом для работы с неструктурированными данными, что делает их незаменимыми для приложений GenAI, требующих надежных возможностей обработки данных для получения глубоких инсайтов, автоматизации процессов и улучшения пользовательского опыта. Понимание особенностей масштабирования баз данных имеет решающее значение для расширения этих возможностей. Давайте рассмотрим основные принципы масштабирования баз данных.

Особенности масштабирования баз данных

К масштабированию баз данных можно подойти двумя основными способами: вертикальным и горизонтальным. Каждый подход служит разным целям, и выбор между ними может существенно повлиять на то, насколько хорошо ваша система справится с возрастающей нагрузкой.

Вертикальное масштабирование (Scaling Up)

Вертикальное масштабирование подразумевает увеличение мощности одного сервера базы данных путем добавления дополнительных ресурсов, таких как процессоры, оперативная память или хранилище. Этот метод повышает производительность одной машины, позволяя ей обрабатывать больше запросов или бóльшие наборы данных.

Преимущества вертикального масштабирования:

  • Простота. Вертикальное масштабирование относительно простое и не требует изменения архитектуры приложения или базы данных. Такая простота делает его привлекательным вариантом для компаний, желающих быстро повысить производительность, не перестраивая свои системы.
  • Повышение производительности. Модернизация аппаратного обеспечения может привести к значительному повышению производительности, что делает вертикальное масштабирование подходящим для приложений, требующих высокоскоростной обработки данных или большого объема памяти.
  • Экономическая эффективность для небольших развертываний. Вертикальное масштабирование более экономично для небольших приложений с предсказуемым ростом, чем добавление нескольких серверов. Оно позволяет максимально эффективно использовать существующую инфраструктуру без дополнительных затрат на управление распределенной системой.

Проблемы вертикального масштабирования:

  • Уменьшение отдачи. По мере наращивания ресурсов на одном сервере баз данных прирост производительности может уменьшаться из-за аппаратных ограничений и снижения отдачи от инвестиций. Это делает вертикальное масштабирование менее практичным для долгосрочного роста.
  • Единая точка отказа. Если вы полагаетесь на один сервер и он выходит из строя, это влияет на все приложение, что приводит к потенциальному простою и потере работоспособности сервиса.
  • Аппаратные ограничения. Существует физическое ограничение на количество процессоров, объем памяти и емкость хранилища, которые можно добавить к одной машине. При достижении этих пределов вертикальное масштабирование становится невозможным, что приводит к переходу к горизонтальному масштабированию.

Вертикальное масштабирование идеально подходит для приложений с предсказуемым ростом или тех, которые не требуют экстенсивного масштабирования. Однако оно может оказаться неприемлемым для крупномасштабных развертываний или приложений с быстро растущими объемами данных и пользовательской нагрузкой. Именно здесь на помощь приходит горизонтальное масштабирование, предлагающее решение, способное удовлетворить обширные потребности крупномасштабных развертываний.

Горизонтальное масштабирование (Scaling Out)

Горизонтальное масштабирование подразумевает добавление в систему дополнительных серверов или узлов и распределение нагрузки между несколькими машинами. Такой подход позволяет базе данных обрабатывать больше запросов и хранить больше данных за счет использования совокупной мощности нескольких серверов.

Преимущества горизонтального масштабирования:

  • Неограниченный потенциал роста. Горизонтальное масштабирование обеспечивает практически неограниченный потенциал роста за счет добавления дополнительных серверов по мере необходимости. Это делает его идеальным для приложений, требующих огромной масштабируемости для удовлетворения растущих объемов данных и пользовательских нагрузок.
  • Повышенная отказоустойчивость. Распределение данных по нескольким серверам обеспечивает избыточность, снижая риск возникновения единой точки отказа. Если один сервер выходит из строя, другие могут взять на себя его функции, обеспечивая постоянную доступность и надежность.
  • Повышенная производительность. Горизонтальное масштабирование позволяет повысить производительность приложений, требующих больших объемов чтения данных, обработки больших объемов данных или поддержки множества одновременных запросов, за счет распределения рабочей нагрузки по нескольким серверам.

Проблемы горизонтального масштабирования:

  • Сложность. Управление распределенной системой сложнее, чем управление одним сервером. Оно требует тщательного планирования для обеспечения согласованности данных, репликации и балансировки нагрузки между серверами.
  • Согласованность данных. Обеспечение согласованности данных на нескольких серверах может быть сложной задачей, особенно если речь идет о сетевых задержках и секционировании. Обеспечение целостности и синхронизации данных имеет решающее значение для приложений, требующих обновлений в режиме реального времени.

Горизонтальное масштабирование лучше всего подходит для приложений, требующих высокой доступности, отказоустойчивости и возможности неограниченного масштабирования. Хотя оно дает значительные преимущества для крупномасштабных развертываний, оно также требует тщательного управления, чтобы сбалансировать преимущества масштабируемости с проблемами сложности и согласованности данных.

Важно отметить, что некоторые базы данных могут масштабироваться как по вертикали, так и по горизонтали.

Роль векторных баз данных в реализации GenAI

Векторные базы данных стали важнейшим компонентом в ландшафте GenAI. Давайте рассмотрим, как они адаптируются к уникальным требованиям приложений, основанных на ИИ.

Векторные базы данных — это новая категория систем управления базами данных, предназначенных для работы с неструктурированными и полуструктурированными данными. В отличие от традиционных баз данных, которые опираются на форматы структурированных данных, векторные базы хранят данные в виде высокоразмерных векторов, что обеспечивает расширенные возможности поиска и извлечения информации по сходству. Это полезно для приложений GenAI, где способность находить и анализировать закономерности в огромных массивах данных имеет решающее значение.

Приложения GenAI, такие как обработка естественного языка (NLP), генерация изображений и персонализированные рекомендации, в значительной степени зависят от векторных вложений, которые передают семантический смысл точек данных. Эти вложения обеспечивают поиск по сходству, позволяя системам определять наиболее релевантные или похожие элементы по заданному запросу.

Поскольку потребность в масштабируемых векторных базах данных растет, для решения этой задачи были разработаны различные методы. Эти стратегии включают в себя методы вертикального и горизонтального масштабирования, предлагающие надежный набор инструментов для управления сложностями современных сред данных.

Методы масштабирования векторных баз данных

Для масштабирования векторных баз данных используется несколько стратегий. Эти методы решают проблемы как вертикального, так и горизонтального масштабирования, предлагая комплексный подход к управлению растущими объемами и сложностью данных.

  1. Гибридные подходы к масштабированию. Гибридный подход сочетает вертикальное и горизонтальное масштабирование, обеспечивая гибкость и максимальное использование ресурсов. Организации могут начать с вертикального масштабирования, чтобы повысить производительность отдельных узлов, а затем перейти к горизонтальному масштабированию по мере роста объемов данных и требований к обработке. Такая стратегия позволяет компаниям использовать существующую инфраструктуру, готовясь к будущему росту — например, сначала модернизировать серверы для повышения производительности, а затем распределять базу данных по нескольким узлам по мере расширения приложения.
  2. Секционирование и сегментирование (шардинг). Подразумевает разделение больших наборов данных на более мелкие и управляемые части, распределенные между несколькими серверами. Такой подход особенно полезен для векторных баз данных, где секционирование данных повышает производительность запросов и снижает нагрузку на отдельные узлы. Шардинг позволяет векторной базе данных более эффективно обрабатывать большие данные, распределяя их между различными узлами на основе заранее определенного ключа шардинга. Это гарантирует, что каждый узел обрабатывает только подмножество данных, и оптимизирует производительность и масштабируемость.
  3. Индексирование и оптимизация запросов. Эффективное индексирование и оптимизация запросов имеют решающее значение для масштабирования векторных баз данных. Такие методы индексирования, как HNSW (Hierarchical Navigable Small World, алгоритм на основе графов, выполняющий поиск ближайших соседей), или PQ (Product Quantization, метод сжатия векторов данных высокой размерности в компактные представления с минимальными потерями информации), значительно повышают производительность запросов за счет сокращения числа сравнений, необходимых для поиска похожих векторов. Оптимизация запросов для минимизации потребления ресурсов и повышения скорости выполнения также очень важна. Она может включать переписывание запросов для снижения сложности, кэширование часто используемых данных и использование планировщиков запросов, которые оптимизируют путь выполнения на основе распределения данных и шаблонов рабочей нагрузки.
  4. Фреймворки распределенных вычислений. Такие фреймворки, например, Apache Spark или Hadoop, помогают масштабировать векторные базы данных, обеспечивая параллельную обработку больших массивов данных. Они позволяют векторным базам данных распределять задачи по обработке данных между несколькими узлами, повышая производительность и масштабируемость. Благодаря интеграции фреймворков распределенных вычислений, организации могут обрабатывать более сложные запросы и бóльшие массивы данных, что упрощает масштабирование векторных баз данных для удовлетворения растущих потребностей.
  5. Балансировка нагрузки и репликация. Это важнейшие компоненты масштабирования векторных баз данных. Балансировка нагрузки обеспечивает равномерное распределение входящих запросов по узлам, не позволяя одному узлу стать узким местом. Это помогает поддерживать высокую производительность и снижает риск перегрузки сервера. Репликация предполагает создание копий данных на нескольких узлах, что повышает отказоустойчивость и доступность. Благодаря репликации данных векторные базы обеспечивают обработку запросов, даже если один или несколько узлов выйдут из строя.

Масштабирование векторных баз данных предполагает балансировку множества приоритетов, что приводит к появлению новой теоремы CAP.

Трилемма векторных баз данных

По мере того как организации внедряют векторные базы данных для поддержки GenAI и других приложений, требующих больших объемов данных, появилась новая теорема CAP (Сost-effectiveness, Accuracy, Performance), сформулированная Zilliz и описывающая компромиссы между экономической эффективностью, точностью и производительностью. Эта теорема имеет решающее значение для понимания проблем масштабирования векторных баз данных и принятия обоснованных решений об инвестициях в инфраструктуру.

Экономическая эффективность

Экономическая эффективность векторных баз данных предполагает баланс между стоимостью оборудования и производительностью. Высокая производительность часто требует более быстрого и дорогого оборудования, такого как графические процессоры или специализированные ускорители. Для приложений, где ограничения бюджета имеют решающее значение, экономическая эффективность является первостепенным фактором.

Точность

Речь идет о точности поиска сходства в векторных базах данных. В зависимости от конкретного сценария использования некоторые приложения могут отдавать предпочтение точности перед скоростью, требуя методов индексирования и алгоритмов, обеспечивающих точное совпадение, даже если они потребляют больше ресурсов.

Производительность

Производительность определяется скоростью выполнения запросов и пропускной способностью системы. Высокая производительность важна для приложений, обрабатывающих большие объемы данных в режиме реального времени, таких как обнаружение мошенничества или персонализированные рекомендации.

Балансировка приоритетов

Новая теорема CAP для векторных баз данных подчеркивает, что невозможно одновременно оптимизировать экономичность, точность и производительность, что приводит к трилемме. В этой ситуации перед вами три варианта, и вы можете выбрать один из трех неблагоприятных вариантов или два из трех благоприятных вариантов, но не все три. Организации должны выбрать, на каких приоритетах сосредоточиться, исходя из конкретного сценария использования. Давайте рассмотрим, когда какой вариант предпочтительнее.

  • Экономичность и производительность (CP). Идеально подходит для таких приложений, как рекомендательные системы, которым необходимо быстро и экономично обрабатывать большие объемы данных. Например, после того как пользователь закончил просмотр сериала, сервису необходимо быстро предложить ему похожий контент, чтобы поддержать его интерес. Высокая производительность обеспечивает быстрое реагирование, а экономичность помогает управлять расходами при обслуживании большого количества пользователей.
  • Экономичность и точность (CA). Подходит для случаев, когда требуются точные результаты, но производительность не столь важна. Примером может служить молекулярный поиск, который используется в научных исследованиях, таких как поиск новых лекарств. В этом сценарии точность имеет решающее значение, поскольку результаты напрямую влияют на итоги исследований. Высокая производительность менее важна, поскольку главная цель — получить точные данные без больших затрат. Исследователям нужны точные результаты без необходимости использования дорогостоящего высокоскоростного оборудования.
  • Точность и производительность (AP). Лучше всего подходит для приложений реального времени, таких как обнаружение мошенничества, где важны и скорость, и точность.

Тенденции в области масштабирования векторных баз данных

Развивающаяся природа векторных баз данных отражается в новых тенденциях, которые обещают повысить их масштабируемость и производительность. Следующие тенденции определяют будущее управления данными в средах, основанных на ИИ:

  • Усовершенствование аппаратного ускорения. Развитие специализированного оборудования, такого как графические процессоры (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и блоки тензорной обработки (TPU), значительно повышает производительность векторных баз данных, обеспечивая более быстрый и эффективный поиск по сходству.
  • Интеграция с облачными сервисами. Многие поставщики векторных баз данных предлагают услуги по управлению своими продуктами в облаке. Эта тенденция позволяет компаниям избежать сложности управления локальными базами данных и использовать масштабируемость облака.
  • Усовершенствование методов сжатия данных. Разрабатываются новые методы сжатия данных для снижения требований к хранению векторных вложений, что упрощает масштабирование векторных баз данных без ущерба для производительности.
  • Улучшение алгоритмов индексирования. Непрекращающиеся исследования алгоритмов индексирования приводят к созданию более эффективных методов поиска данных, сокращающих время и ресурсы, необходимые для выполнения поиска по сходству в больших массивах данных.

Заключение

Масштабирование баз данных для ИИ-приложений необходимо по мере роста потребностей в данных. Важно выбрать правильный подход к масштабированию, будь то вертикальное или горизонтальное масштабирование. Векторные базы данных, крайне важные для работы с неструктурированными данными, выигрывают от таких стратегий, как секционирование и расширенное индексирование данных. Однако баланс между затратами, точностью и производительностью является ключевым, поскольку оптимизировать все три параметра одновременно невозможно.