8 Vector Database Terbaik untuk Deployment On-Premise
Dalam dunia AI dan machine learning, pencarian similarity berbasis vektor telah menjadi kebutuhan mendesak, terutama untuk aplikasi yang memanfaatkan embedding vektor dari teks, gambar, atau data lainnya. Berikut ini adalah beberapa vector database yang mendukung deployment on-premise dan dapat digunakan untuk menyimpan serta melakukan pencarian data vektor dalam skala besar.
1. [FAISS (Facebook AI Similarity Search)](https://github.com/facebookresearch/faiss)
FAISS adalah perpustakaan open-source dari Facebook yang dirancang khusus untuk pencarian similarity dalam data vektor. Performa FAISS optimal karena mendukung komputasi berbasis CPU dan GPU. Meskipun demikian, FAISS lebih cocok untuk skenario pencarian similarity dibandingkan manajemen data yang lebih kompleks.
- Deployment: Bisa di-deploy on-premise, baik di server fisik maupun dalam container seperti Docker.
- Kelebihan: Skala besar, mendukung komputasi GPU, dan cepat.
- Keterbatasan: Tidak memiliki fitur lengkap untuk manajemen data seperti query language.
Untuk menjalankan FAISS (Facebook AI Similarity Search) di VPS, spesifikasi yang dibutuhkan sangat bergantung pada ukuran dataset dan intensitas pencarian similarity yang akan Anda lakukan. Berikut adalah rekomendasi umum berdasarkan penggunaan:
1. Spesifikasi Minimum (untuk pengujian atau dataset kecil):
- CPU: 2 vCPUs (dengan dukungan instruksi AVX2 untuk performa lebih baik)
- RAM: 8 GB
- Storage: 50 GB SSD (bergantung pada ukuran dataset yang disimpan)
- Network: Koneksi jaringan dengan latency rendah
- Operating System: Linux (disarankan Ubuntu atau CentOS)
Ini cocok untuk pengujian atau pencarian dengan jumlah data vektor kecil.
2. Spesifikasi Rekomendasi (untuk penggunaan skala menengah atau besar):
- CPU: 4–8 vCPUs (lebih banyak CPU akan membantu dalam proses indexing dan pencarian similarity)
- RAM: 32–64 GB (FAISS membutuhkan banyak RAM untuk memuat indeks ke memori, terutama jika Anda memproses jutaan vektor)
- Storage: 100–500 GB SSD (disarankan menggunakan SSD untuk kecepatan akses yang lebih tinggi)
- Network: Koneksi jaringan yang cepat dan stabil (1 Gbps atau lebih)
- Operating System: Linux (disarankan Ubuntu LTS atau distribusi stabil lainnya)
Spesifikasi ini cocok jika Anda memproses dataset dengan ukuran besar (jutaan vektor) dan membutuhkan pencarian yang lebih cepat.
3. Jika Menggunakan GPU (untuk percepatan pencarian):
- CPU: 8 vCPUs
- RAM: 64 GB atau lebih (RAM yang besar diperlukan untuk menyimpan indeks)
- GPU: Nvidia GPU dengan dukungan CUDA, seperti Nvidia Tesla V100 atau RTX 3090
- Storage: 500 GB SSD atau lebih
- Operating System: Linux dengan CUDA yang terinstall
Menggunakan GPU dapat sangat meningkatkan performa FAISS, terutama untuk pencarian similarity dalam skala besar dan real-time.
Jika Anda berencana menggunakan FAISS untuk pencarian similarity dalam dataset yang sangat besar, pastikan untuk memilih VPS dengan CPU yang kuat dan RAM yang besar. Jika Anda menggunakan GPU untuk percepatan pencarian, pastikan VPS mendukung GPU dan memiliki RAM yang cukup besar untuk memproses data vektor yang besar.
2. [Weaviate](https://www.semi.technology/documentation/weaviate/current/)
Weaviate adalah vector database open-source yang mendukung pencarian similarity serta integrasi dengan machine learning, AI, dan data semantik. Weaviate menawarkan berbagai fitur menarik seperti RESTful API dan dukungan graph database.
- Deployment: Bisa di-deploy on-premise atau sebagai managed service di cloud.
- Kelebihan: Mendukung integrasi AI, pencarian similarity, serta graph database.
- Keterbatasan: Butuh konfigurasi yang tepat untuk scaling on-premise.
Untuk menjalankan Weaviate sebagai vector database di VPS, spesifikasi yang dibutuhkan tergantung pada ukuran data, volume query, dan tingkat performa yang Anda harapkan. Berikut adalah spesifikasi umum yang dapat digunakan sebagai acuan:
1. Spesifikasi Minimum (untuk pengujian atau proyek kecil):
- CPU: 2 vCPUs
- RAM: 8 GB
- Storage: 50 GB SSD (bergantung pada ukuran data vektor yang disimpan)
- Network: Koneksi jaringan dengan bandwidth yang stabil
- Operating System: Linux (disarankan Ubuntu LTS atau CentOS), atau bisa juga dengan Docker untuk kemudahan deployment.
Ini cocok untuk pengujian atau proyek dengan dataset kecil hingga menengah dan beban query yang rendah.
2. Spesifikasi Rekomendasi (untuk penggunaan skala menengah hingga besar):
- CPU: 4–8 vCPUs (lebih banyak CPU akan meningkatkan kinerja pencarian dan penanganan query secara paralel)
- RAM: 16–32 GB RAM (Weaviate membutuhkan lebih banyak RAM untuk memproses vektor dalam memori)
- Storage: 100–500 GB SSD (untuk menyimpan data vektor yang besar, disarankan menggunakan SSD untuk meningkatkan kecepatan I/O)
- Network: Minimal 1 Gbps koneksi jaringan (untuk memastikan kecepatan dan latency rendah dalam mengakses data vektor)
- Operating System: Linux dengan Docker atau Kubernetes jika Anda memerlukan auto-scaling.
Spesifikasi ini ideal untuk aplikasi dengan beban query yang lebih tinggi atau data vektor yang lebih besar.
3. Spesifikasi untuk Proyek Skala Besar (dan Production-Grade):
- CPU: 8–16 vCPUs
- RAM: 64 GB atau lebih (untuk memuat dataset yang besar ke dalam RAM untuk query yang cepat)
- Storage: 500 GB — 1 TB SSD NVMe (untuk data vektor besar dan indexing yang efisien)
- Network: Minimal 1 Gbps atau lebih (untuk penggunaan dalam konteks klaster atau skenario distribusi data)
- Operating System: Linux (dengan Docker atau Kubernetes jika menjalankan Weaviate dalam cluster mode)
4. Jika Menggunakan GPU (untuk percepatan pencarian embedding):
- CPU: 16 vCPUs
- RAM: 64 GB atau lebih
- GPU: Nvidia GPU dengan CUDA support (misalnya Nvidia A100 atau Tesla V100)
- Storage: 1 TB SSD NVMe
- Operating System: Linux dengan dukungan CUDA dan driver GPU yang tepat.
Menggunakan GPU dapat mempercepat embedding vektor, terutama jika Anda melakukan pencarian similarity dengan model AI yang kompleks.
Kesimpulan:
Untuk Weaviate, spesifikasi VPS yang dibutuhkan sangat bergantung pada ukuran data vektor dan beban query. Proyek kecil bisa berjalan baik dengan spesifikasi minimum, tetapi untuk skenario produksi skala besar, sebaiknya Anda menggunakan CPU, RAM, dan penyimpanan yang lebih tinggi untuk performa optimal, terutama jika Anda berencana untuk menangani jutaan vektor atau beban query yang tinggi.
3. [Milvus](https://milvus.io/)
Milvus adalah vector database open-source yang dirancang untuk mendukung pencarian similarity dalam data vektor skala besar. Milvus mendukung berbagai algoritma indexing, seperti IVF, HNSW, dan ANNOY, serta bisa diintegrasikan dengan ekosistem AI lainnya.
- Deployment: Mendukung deployment on-premise dan di cloud.
- Kelebihan: Skala besar, clustering, dan mendukung banyak algoritma indexing.
- Keterbatasan: Dibutuhkan infrastruktur yang kuat untuk skala besar.
Untuk menjalankan Milvus sebagai vector database di VPS, spesifikasi yang dibutuhkan bergantung pada jumlah data, beban kerja, dan volume query yang diharapkan. Berikut adalah panduan umum untuk spesifikasi VPS berdasarkan kebutuhan:
1. Spesifikasi Minimum (untuk pengujian atau proyek kecil):
- CPU: 2–4 vCPUs
- RAM: 8–16 GB RAM
- Storage: 50–100 GB SSD (tergantung pada jumlah data yang diindeks dan disimpan)
- Network: Koneksi jaringan yang stabil
- Operating System: Linux (disarankan Ubuntu atau CentOS), dengan Docker untuk deployment yang lebih mudah.
Spesifikasi ini cocok untuk pengujian atau proyek dengan dataset kecil hingga menengah.
2. Spesifikasi Rekomendasi (untuk penggunaan skala menengah hingga besar):
- CPU: 8–16 vCPUs (lebih banyak vCPUs akan meningkatkan kemampuan parallel processing dan query throughput)
- RAM: 32–64 GB RAM (RAM yang besar dibutuhkan untuk memuat dataset besar ke dalam memori untuk pencarian yang lebih cepat)
- Storage: 200–500 GB SSD (disarankan menggunakan SSD NVMe untuk kinerja I/O yang lebih cepat, terutama dengan dataset besar)
- Network: Minimal 1 Gbps koneksi jaringan
- Operating System: Linux (disarankan Ubuntu) dengan Docker atau Kubernetes jika Anda memerlukan auto-scaling dan pengelolaan container yang lebih fleksibel.
Spesifikasi ini direkomendasikan jika Anda berencana untuk memproses jutaan vektor dengan beban query tinggi.
3. Spesifikasi untuk Proyek Skala Besar (dan Production-Grade):
- CPU: 16–32 vCPUs
- RAM: 128 GB atau lebih (untuk memuat dataset besar dan memastikan query cepat)
- Storage: 1 TB SSD NVMe atau lebih (untuk menyimpan data dan indexing secara efisien)
- Network: Minimal 1–10 Gbps jaringan, terutama jika digunakan dalam lingkungan terdistribusi atau kluster
- Operating System: Linux (Ubuntu atau distribusi lain) dengan Docker atau Kubernetes jika digunakan untuk clustering.
Spesifikasi ini ideal untuk penggunaan dalam skenario besar atau produksi di mana jumlah data vektor mencapai ratusan juta.
4. Jika Menggunakan GPU (untuk akselerasi pencarian embedding):
- CPU: 16 vCPUs
- RAM: 128 GB atau lebih
- GPU: Nvidia GPU dengan CUDA support (misalnya Nvidia Tesla V100 atau A100)
- Storage: 1 TB SSD NVMe atau lebih
- Operating System: Linux dengan CUDA dan driver GPU yang tepat.
Menggunakan GPU dapat mempercepat indexing dan pencarian similarity secara signifikan, terutama untuk pencarian real-time dan embedding besar.
Kesimpulan:
Milvus adalah vector database yang scalable, sehingga spesifikasi VPS yang dibutuhkan bervariasi tergantung pada ukuran dataset dan beban pencarian. Untuk proyek kecil, spesifikasi minimum cukup memadai, tetapi untuk skenario skala besar, Anda memerlukan CPU dan RAM yang lebih kuat, serta penyimpanan cepat (SSD NVMe) untuk mendukung performa optimal.
4. [Vespa](https://vespa.ai/)
Vespa adalah platform open-source dari Verizon Media yang mendukung pencarian similarity vektor serta eksekusi algoritma machine learning pada skala besar. Vespa memungkinkan pengolahan real-time maupun batch processing.
- Deployment: Mendukung deployment on-premise maupun di cloud.
- Kelebihan: Sangat fleksibel untuk AI-driven search dan rekomendasi.
- Keterbatasan: Lebih kompleks dan membutuhkan waktu untuk memahami fitur-fiturnya.
5. [Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)](https://github.com/spotify/annoy)
Annoy adalah perpustakaan open-source dari Spotify yang dirancang untuk pencarian approximate nearest neighbors (ANN) secara efisien. Annoy fokus pada efisiensi dengan penyimpanan yang ringan dan pencarian nearest neighbors.
- Deployment: Bisa digunakan di on-premise.
- Kelebihan: Cepat, ringan, dan efisien.
- Keterbatasan: Fokus hanya pada ANN dan tidak memiliki fitur manajemen database yang lengkap.
6. [Elasticsearch dengan Plugin K-NN](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/knn.html)
Elasticsearch adalah platform pencarian terdistribusi yang mendukung pencarian similarity vektor melalui plugin K-NN. Jika Anda sudah menggunakan Elasticsearch, menambahkan plugin K-NN memungkinkan pencarian similarity vektor dengan integrasi yang mudah.
- Deployment: Mendukung deployment on-premise dengan menambahkan plugin K-NN.
- Kelebihan: Mudah diintegrasikan jika sudah menggunakan Elasticsearch.
- Keterbatasan: Performa tidak secepat solusi khusus vector database.
7. [Qdrant](https://qdrant.tech/)
Qdrant adalah vector search engine yang berfokus pada pencarian similarity berbasis AI dan rekomendasi. Qdrant memiliki fitur indexing yang efisien dan dirancang untuk AI-driven search.
- Deployment: Mendukung deployment on-premise dan di cloud.
- Kelebihan: Mendukung pencarian similarity nearest neighbors dengan indexing yang efisien.
- Keterbatasan: Platform ini masih berkembang dibandingkan solusi yang lebih matang seperti FAISS atau Weaviate.
8. [PGVector](https://github.com/pgvector/pgvector)
PGVector adalah ekstensi PostgreSQL yang memungkinkan pencarian similarity vektor menggunakan database relasional PostgreSQL. PGVector cocok jika Anda sudah menggunakan PostgreSQL dan ingin menambahkan kemampuan pencarian similarity.
- Deployment: Bisa di-deploy on-premise seperti PostgreSQL biasa.
- Kelebihan: Integrasi mudah jika sudah menggunakan PostgreSQL.
- Keterbatasan: Performanya mungkin lebih rendah dibandingkan solusi khusus vector database.
Untuk menjalankan PGVector, sebuah ekstensi PostgreSQL untuk pencarian similarity berbasis vektor, spesifikasi VPS bergantung pada ukuran data, volume query, dan beban kerja yang diharapkan. Berikut adalah panduan spesifikasi VPS yang diperlukan:
1. Spesifikasi Minimum (untuk pengujian atau proyek kecil):
- CPU: 2 vCPUs
- RAM: 8 GB RAM
- Storage: 50 GB SSD (bergantung pada jumlah data yang disimpan dalam database PostgreSQL)
- Network: Koneksi jaringan yang stabil
- Operating System: Linux (Ubuntu atau CentOS) dengan PostgreSQL terinstal
Ini cocok untuk pengujian atau proyek kecil dengan dataset vektor yang relatif kecil dan volume query yang rendah.
2. Spesifikasi Rekomendasi (untuk penggunaan skala menengah):
- CPU: 4–8 vCPUs (untuk mendukung query yang lebih intensif dan indexing data vektor)
- RAM: 16–32 GB RAM (RAM yang lebih besar memungkinkan PostgreSQL memuat lebih banyak data ke memori, yang akan mempercepat pencarian)
- Storage: 100–500 GB SSD (disarankan SSD untuk kinerja I/O yang cepat)
- Network: Minimal 1 Gbps koneksi jaringan
- Operating System: Linux (Ubuntu atau CentOS) dengan PostgreSQL yang dioptimalkan untuk kinerja query
Spesifikasi ini cocok untuk penggunaan dengan dataset vektor yang lebih besar atau beban query yang lebih tinggi.
3. Spesifikasi untuk Skala Besar (Production-Grade):
- CPU: 8–16 vCPUs
- RAM: 64 GB atau lebih (RAM besar memungkinkan PostgreSQL memuat dan mengelola dataset vektor dalam jumlah besar secara efisien)
- Storage: 500 GB — 1 TB SSD NVMe (penyimpanan cepat penting untuk menangani operasi database dengan I/O yang intensif)
- Network: Minimal 1–10 Gbps koneksi jaringan, terutama jika digunakan dalam skenario pencarian real-time
- Operating System: Linux (dengan PostgreSQL yang dioptimalkan dan didukung PGVector)
Spesifikasi ini cocok untuk proyek produksi dengan dataset besar yang memerlukan pencarian similarity cepat dalam skenario real-time.
4. Jika Menggunakan GPU (untuk akselerasi pencarian embedding vektor — opsional):
PGVector tidak memiliki dukungan langsung untuk GPU, tetapi jika Anda melakukan embedding di luar PostgreSQL, Anda bisa memanfaatkan GPU untuk mempercepat embedding dan integrasi ke dalam database.
Kesimpulan:
PGVector sebagai ekstensi PostgreSQL memiliki kebutuhan yang fleksibel. Untuk skala kecil, spesifikasi minimum sudah mencukupi, tetapi untuk skala besar, CPU, RAM, dan penyimpanan cepat menjadi kunci penting untuk performa pencarian similarity yang optimal. Jika Anda menangani jutaan vektor atau query dengan beban berat, disarankan menggunakan spesifikasi yang lebih tinggi, terutama dalam hal RAM dan CPU.
Jika Anda mencari vector database on-premise, beberapa opsi terbaik adalah FAISS, Weaviate, Milvus, dan Vespa. Setiap solusi memiliki kelebihan dan kekurangan tergantung pada kebutuhan Anda, seperti skalabilitas, integrasi AI, performa pencarian, dan kompleksitas deployment. Pilih solusi yang sesuai dengan skala dan kebutuhan proyek Anda agar pencarian vektor dapat berjalan optimal dalam skenario on-premise.
Itu adalah beberapa rekomendasi vector database yang bisa digunakan untuk deployment on-premise. Solusi ini mendukung skenario pencarian similarity berbasis vektor dengan performa yang optimal, terutama jika dikelola dengan baik di infrastruktur lokal.
