Dati tecnici
Specifiche a confronto
| Caratteristica | Google Vertex AI Vector Search |
|---|---|
| Vendor | Google Cloud |
| Modelli / piano | Vertex AI Vector Search (ex Matching Engine, ScaNN) |
| Pricing | Pricing: hosting nodes da $0. |
| Rating utenti | 4.3/5 |
| Free tier | ✗ |
| GDPR | ✓ |
| Data residency UE | ✓ |
| Enterprise | ✓ |
| Certificazioni | SOC2, ISO27001, ISO27018, HIPAA |
Performance
Confronto multidimensionale
Score editoriali Morfex su qualità, copertura free, conformità e prontezza enterprise.
Verdetto Morfex
Cosa pensare di Google Vertex AI Vector Search
Vertex AI Vector Search (ex Matching Engine, basato su ScaNN) è la scelta naturale per chi è già dentro l'ecosistema Google Cloud: su r/googlecloud viene citata l'integrazione nativa con BigQuery, Gemini embeddings e IAM come killer feature. Per il mercato italiano la possibilità di forzare residency in europe-west1/8/12 con CMEK è il vero motivo per sceglierlo rispetto a Pinecone, anche se G2 lo ferma a 4.3/5 per la curva di apprendimento.
Cosa funziona
- Residency dati EU configurabile (europe-west1 Belgio, europe-west8 Milano, europe-west12 Torino) con CMEK e VPC Service Controls, critico per PA e sanità italiana
- Integrazione nativa con BigQuery, Gemini embeddings (text-embedding-004, 768/3072 dim) e IAM Google Cloud senza glue code
- Algoritmo ScaNN di Google Research: throughput elevatissimo su indici miliardari, stesso motore di Google Search
- Certificazioni complete: SOC2, ISO27001, ISO27018, HIPAA, FedRAMP, più della media dei vector DB
- Streaming updates con latenza secondi per inserimenti incrementali senza rebuild
Cosa non funziona
- Pricing per-pod ($0.094/h-$5.06/h sempre attivo) penalizza workload intermittenti: nessuna vera modalità serverless come Pinecone
- Curva di apprendimento ripida: configurazione richiede gcloud, IAM, deployment endpoint e index endpoint separati
- Nessun free tier: deve essere fatturato dal giorno 1 (mitigato dai $300 di credito GCP iniziali)
- Hybrid search (sparse + dense) introdotta dopo la concorrenza, ancora meno matura di Pinecone su r/MachineLearning
- Lock-in GCP forte: migrazione fuori richiede reimport completo dei vettori
Sceglilo se
- Aziende italiane con vincoli GDPR/AgID che richiedono dati in regione UE (Milano, Torino, Belgio) con CMEK
- Team già su Google Cloud che usano BigQuery e Gemini come stack di base
- Indici miliardari dove ScaNN supera ANN tradizionali in throughput
Evitalo se
- Workload con traffico intermittente: il pricing per-pod sempre attivo è anti-economico
- Team che vogliono setup in pochi minuti senza imparare l'ecosistema GCP
- Chi non è già su Google Cloud: integrazioni con AWS o Azure aggiungono egress e latenza
Dal blog Morfex
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