AIデータベースのScyllaDB、リアルタイムAI向け大規模ベクトル検索を正式提供

ScyllaDBは、新機能であるVector Searchの一般提供開始を発表しました。ScyllaDB Vector Searchは、業界最大規模のAIモデルに対応する高性能なベクトル検索機能で、低遅延と低いTCO（総所有コスト）を両立する点が特徴です。ScyllaDBはこれまで、レイテンシに厳しい機械学習、予測分析、不正検知などのリアルタイムAIワークロードで利用されてきました。Tripadvisor、ShareChat、Freshworksといった企業が、大規模かつ低遅延が求められる特徴量ストアの基盤として採用しています。一方で、顧客がベクトル検索を導入する中で、専用のベクトルデータベースは構成が複雑で、スケール時のコストが高いという課題が浮上していました。これを受け、ScyllaDBはScyllaDB CloudにVector Searchを統合しました。

ScyllaDB Vector Searchは、ScyllaDB独自のシャード・パー・コアアーキテクチャを基盤とし、Rustで実装された拡張機能を通じてUSearch近似近傍探索ライブラリを活用しています。この設計により、ユーザー視点では一体化されたシステムを維持しながら、ストレージとインデックスの役割を分離しています。構造化データとベクトル埋め込みは同一の分散テーブルに保存され、専用のVector StoreサービスがCDC（変更データキャプチャ）を通じて更新を受け取り、メモリ上でANNインデックスを構築します。クエリはデータベースに送信され、内部的にVector Storeへルーティングされます。この構成により、各レイヤーが独立してスケールでき、リソース競合を回避しながら最適な性能を引き出せます。ScyllaDBの高スループットなシャード・パー・コア設計と、FAISS比で約10倍の性能を持つUSearchのC++実装を組み合わせることで、巨大なリアルタイムAIワークロードに適した性能を実現しています。

公開ベンチマークでは、10億ベクトル規模の類似検索においてP99レイテンシが2ミリ秒未満、毎秒約25万クエリを達成しました。これらのテストは、10億ベクトルを含む公開データセットyandex-deep 1bを用い、実運用を想定した3＋3ノード構成で実施されています。ScyllaDBの共同創業者兼CEOであるDor Laorは、同社が現在、10億ベクトル規模で最速クラスのベクトル検索性能と優れたコスト効率を両立していると述べ、大規模AI推論ワークロードを性能とコストのトレードオフなしで支えられる点を強調しました。

ScyllaDBについて
ScyllaDBは、予測可能な性能を大規模に提供することに特化したデータベースです。数百万オペレーション毎秒、数十億の埋め込み、ペタバイト級のデータを超低遅延で処理する用途に採用されています。シャード・パー・コアアーキテクチャにより、少ないノード数、低い運用負荷、低コストを実現しています。Disney+、Discord、Tripadvisor、Expedia、Zillow、Starbucks、Comcastなど400社以上がScyllaDBを利用しています。