Décortiquer l'Architecture Interne d'une Base de Données Vectorielle Distribuée : Clés pour une Recherche ANN à Grande Échelle

Comprendre les Intérieurs d'une Base de Données Vectorielle Distribuée En intégrant la recherche vectorielle dans mon moteur sémantique prototype, j’ai rapidement réalisé que le défi ne se limitait pas à obtenir une précision top-k. Il s’agissait également d’infrastructure : comment échelonner l'ingestion de données, construire des index efficacement, maintenir la cohérence des lectures et respecter les objectifs de latence sous pression. J’ai passé plusieurs jours à examiner les intérieurs de systèmes open-source comme Milvus pour comprendre comment ils réussissent à servir des recherches ANN (Approximate Nearest Neighbor) à grande échelle. Voici ce que j’ai découvert, en partant de l’architecture du système jusqu'aux nœuds, composants et choix de conception cruciaux pour la recherche en haute dimension dans les déploiements réels. Pourquoi Une Base de Données Vectorielle Nécessite Une Nouvelle Architecture La plupart des bases de données traditionnelles sont conçues pour des charges de travail transactionnelles, qu'il s'agisse de bases de données clé-valeur, documentales ou relationnelles. Les bases de données vectorielles sont différentes. Elles sont optimisées pour des opérations intensives en calcul, telles que la recherche de similarités et la construction d'index. Si vous tentez d'intégrer ces opérations dans un système OLTP monolithique, vous finirez par avoir des performances fragiles et une mauvaise parallélisation. Une bonne architecture pour les charges de travail vectorielles adopte généralement une conception en quatre couches qui s'aligne bien avec les principes d'ingénierie des données distribuées : Couche de stockage : Gère la persistsnce des données. Couche de service : Coordonne les requêtes et les réponses. Couche de calcul (worker) : Effectue les tâches de traitement, divisées en nœuds spécialisés. Couche de communication : Facilite l'échange de données entre les nœuds. Cette architecture permet de faire évoluer indépendamment les composants lourds en écriture et ceux lourds en lecture, ce qui devient crucial dès que vous franchissez le seuil des 10 millions de vecteurs. Les Trois Types de Nœuds : QueryNode, DataNode et IndexNode Ce qui m'a surpris, c'est comment la couche de calcul est encore décomposée en services spécialisés : QueryNode : Réduit la latence des requêtes. Par exemple, sur un ensemble de données de 50 millions de vecteurs, lancer deux QueryNodes supplémentaires a réduit la latence au 95e percentile de 780 ms à environ 420 ms sous une charge de 300 requêtes par seconde (QPS). DataNode : Important pour les applications en temps réel, comme les chargements de documents ou l'ingestion de journaux de vecteurs. Vous ne voulez pas que la performance de la recherche soit liée à celle de l'ingestion. IndexNode : Lors de l'utilisation de HNSW (Hierarchical Navigable Small World) avec un haut efConstruction, il est courant d'observer une saturation du CPU. Isoler la construction des index à des nœuds séparés évite de ralentir les requêtes. Segments : L’Unité de Données et d’Isolation Un concept que je n'avais pas apprécié avant de faire des tests de performance d'insertion versus recherche est celui des segments. Plutôt que de maintenir un index global, Milvus divise les données en blocs immutables (de 512 Mo par défaut). Chaque bloc est indexé et recherchable de manière indépendante. Cela a une importance cruciale : Sur un ensemble de données de 100 millions de vecteurs, j'ai constaté que l'ajustement de la taille des segments (de 512 Mo à 256 Mo) a amélioré le rappel pour les données récentes tout en maintenant la latence totale des requêtes stable. | Taille des Segments | Rappel pour les Données Récentes | Latence Totale | |--------------------|---------------------------------|-----------------| | 512 Mo | Moyen | Élevé | | 256 Mo | Elevé | Stagnée | Des segments plus petits équivalent à des données plus fraîches, mais impliquent également plus de surcharge d’indexation. L’équilibre dépend du cas d’usage. Niveaux de Cohérence : Compromis Incontournables Milvus prend en charge quatre niveaux de cohérence : fort, stagne limitée, sessionnelle et éventuellement cohérente. Fort : Idéal pour les panneaux administratifs et les tableaux de bord, mais à latence élevée. Stale Bounded : Utile pour la surveillance et les rediffusions de flux, où les lectures peuvent légèrement décalées. Session : Requis pour les applications interactives RAG (Retrieval-Augmented Generation) et la recherche personnalisée, nécessitant un identifiant de session unique. Éventuel : Adapté aux traitements hors ligne et aux journaux, où la fraîcheur des données peut être moindre. Le niveau de cohérence choisi dépend du cas d’usage : Fort : Admin panels, dashboards (haute latence) Stale Bounded : Monitoring, stream replays (lectures décalées) Sessionnel : Interactive RAG, search (identifiant de session requis) Éventuel : Offline processing, logs (peut manquer les inscriptions fraîches) L'Indexation N'est Pas Une Tâche en Arrière-Plan Un choix de conception que j'apprécie particulièrement : Milvus ne traite pas l’indexation comme une tâche en arrière-plan opaquée. Les utilisateurs ont un contrôle déterministe sur la construction des index, ce qui est essentiel pour des cas d’usage comme la recherche de produits en e-commerce, où les distributions d'embeddings évoluent fréquemment. Ce contrôle vous permet d’optimiser : La qualité des index : pour des rappels plus élevés. Les temps de construction : pour une meilleure gestion des ressources. Notes sur le Déploiement Voici quelques leçons que j'ai tirées lors des tests : Optimisation des ressources : Une allocation judicieuse des ressources par type de nœud améliore significativement les performances. Choix de la taille des segments : Ajustez la taille des segments selon les besoins pour équilibrer le rappel et la latence. Gestion des niveaux de cohérence : Choisissez le niveau approprié en fonction de l’application. Expériences Futures Après avoir construit plusieurs prototypes et réalisé des tests, je m'oriente vers : Echelle plus grande : Tester des ensembles de données plus volumineuses pour évaluer davantage la scalabilité. Nouveaux frameworks : Explorer d'autres systèmes open-source pour comparer leurs designs et performances. Je partagerai les résultats et les écueils une fois que j'aurai atteint ces seuils. Si vous évaluez des bases de données vectorielles aujourd'hui, ne vous limitez pas à la comparaison du rappel et de la latence — plongez dans les intérieurs du système. Car si l’architecture ne tient pas la route, peu importe la quality d'autres aspects. Évaluation Professionnelle et Profil de l'Entreprise Ce travail met en lumière l'importance de l'architecture dans les bases de données vectorielles, un domaine en pleine expansion. Les professionnels de l’industrie, comme Zeniteq, s'appuient sur des expériences concrètes pour améliorer les performances et la fiabilité des systèmes de recherche vectorielle. Zeniteq, un leader dans le développement de solutions AI, continue de repousser les limites en publiant des articles et en partageant des connaissances sur les dernières avancées en matière de technologies AI et génératives. Pour rester informé des innovations et des histoires relatives à l’IA générative, abonnez-vous à leur newsletter et suivez-les sur leur chaîne YouTube. Ensemble, nous pouvons façonner l'avenir de l'IA.