Apache Cassandra vs. Aerospike: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이 분야에서 널리 사용되는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Aerospike입니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스 요구 사항에 맞는 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Aerospike를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 벡터 데이터베이스는 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업 등 다양한 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss 및 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 포함된 기존 데이터베이스.
Apache Cassandra는 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 기존 NoSQL 데이터베이스입니다. Aerospike는 벡터 검색 기능도 포함하도록 발전한 분산 NoSQL 데이터베이스입니다.
Apache Cassandra: 개요 및 핵심 기술
Apache Cassandra는 확장성과 가용성으로 잘 알려진 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. Cassandra의 기능에는 가용성을 위한 마스터리스 아키텍처, 확장성, 조정 가능한 일관성, 유연한 데이터 모델이 포함됩니다. Cassandra 5.0 출시와 함께, 이제 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 임베딩과 벡터 유사도 검색을 지원합니다. 이 통합을 통해 Cassandra가 벡터 데이터를 처리할 수 있게 되었지만, 벡터 검색은 네이티브 기능이라기보다 Cassandra의 기존 아키텍처 확장으로 구현되었다는 점에 유의해야 합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 사용자는 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터 처리의 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 합니다.
Cassandra 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 타입 열에 열 수준 인덱스를 추가하는, 확장성이 뛰어나고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 Vector Search 데이터베이스 및 기타 검색 인덱싱에 높은 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 포착하기 위해 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대규모 입력 포함)를 인덱싱할 수 있습니다.
Vector Search는 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. 이 Vector Search와 SAI의 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위해 설계된 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원을 포함하도록 발전해 왔으며, 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. Aerospike Vector Search(AVS)라고 불리는 이 벡터 기능은 Preview 상태이며, 사용자는 Aerospike에 조기 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색 기능을 위해 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트나 삽입이 이루어지면, 벡터를 포함한 레코드 데이터가 먼저 Aerospike Database(ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱을 위해 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 포함해야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 지정할 수 있어, 동일한 데이터에 대해 다양한 검색 접근 방식을 사용할 수 있습니다. Aerospike는 모니터링 및 운영을 용이하게 하기 위해 업서트된 레코드를 특정 세트에 할당할 것을 권장합니다.
AVS는 인덱스 구성에 독특한 접근 방식을 가지며, 모든 AVS 노드에서 이를 동시에 관리합니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 커밋되지만, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이 처리는 배치로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되어, AVS 클러스터의 CPU 코어 사용량을 극대화하고 확장 가능한 수집을 가능하게 합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 좌우됩니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터에 대한 클러스터를 조립하며, 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 주어진 계층에서 해당 벡터와 관련된 클러스터를 포함합니다. 인덱스 구성은 단일 명령 및 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions(AVX)를 활용하여 효율성을 향상시킵니다.
클러스터 내 레코드의 상호 연결된 특성으로 인해, AVS는 수집 중에 인덱스 캐시를 "pre-hydrate"하기 위해 쿼리를 수행합니다. 이러한 쿼리는 요청으로 보고되지 않고 스토리지 계층에 대한 읽기로 보고됩니다. 이 접근 방식은 캐시가 관련 데이터로 채워지도록 보장하여, 잠재적으로 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기능은 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색 작업을 위한 효율적인 인덱스를 구성하는 접근 방식을 보여 주며, 고차원 벡터 검색에서 확장 가능한 성능을 가능하게 합니다.
주요 차이점
Apache Cassandra와 Aerospike는 벡터 검색 기능을 구현하는 데 있어 서로 다른 접근 방식을 가지고 있습니다. Cassandra는 Storage-Attached Indexes(SAI)를 사용하여 벡터 검색을 핵심 데이터베이스에 통합하는 반면, Aerospike는 이를 핵심 데이터베이스 위의 별도 계층(AVS)으로 도입합니다. 이러한 근본적인 차이는 인덱싱 방법론, 데이터 처리, 확장성 접근 방식 및 쿼리 최적화 기법에 영향을 미칩니다.
데이터 처리 및 저장 측면에서 Cassandra는 와이드 컬럼 스토어 모델을 활용하여, SAI를 사용해 벡터 데이터를 다른 속성과 함께 저장하는 유연한 스키마 설계를 가능하게 합니다. Aerospike는 하이브리드 메모리 아키텍처를 사용하여 데이터를 DRAM, SSD 또는 둘 모두에 저장하며, 벡터 데이터는 핵심 Aerospike Database (ASDB)에 저장되고 인덱스 데이터는 AVS 계층에서 별도로 관리됩니다.
두 데이터베이스 모두 확장성을 제공하지만 강조점은 다릅니다. Cassandra는 쓰기 작업에 대해 선형 확장성을 제공하고 벡터 검색 성능을 위해 분산 아키텍처를 사용합니다. 반면 Aerospike의 검색 계층(AVS)은 특정 쿼리 및 수집 요구 사항을 충족하도록 저장소 계층과 독립적으로 확장할 수 있습니다.
두 데이터베이스는 캐싱 및 쿼리 최적화에 대한 접근 방식에서도 차이가 있습니다. Cassandra는 기존 캐싱 메커니즘을 활용하며, SAI가 벡터 검색에 대한 추가 최적화를 제공할 수 있습니다. Aerospike는 AVS 계층에 전용 캐싱 시스템을 구현하며, 쿼리 성능을 최적화하기 위해 수집 중 인덱스 캐시의 사전 하이드레이션을 포함합니다.
이러한 벡터 검색 기능의 성숙도는 두 데이터베이스 간에 다르다는 점에 주목할 필요가 있습니다. Cassandra의 벡터 검색은 버전 5.0부터 핵심 데이터베이스의 일부로 포함되어, 프로덕션 사용에 적합한 안정적인 기능임을 나타냅니다. Aerospike의 벡터 검색(AVS)은 현재 Preview 상태로, 아직 발전 중이며 최종 릴리스 전에 변경될 수 있음을 시사합니다.
결론
Apache Cassandra와 Aerospike가 벡터 검색 기능을 포함하도록 진화한 것은 분산 데이터베이스의 진전을 나타냅니다. 두 시스템 모두 기존 강점을 활용하면서 고차원 벡터 데이터의 효율적인 처리에 대한 증가하는 수요를 해결하는 방식으로 이 과제에 접근했습니다. Cassandra가 벡터 검색을 핵심 데이터베이스에 직접 통합한 것은 해당 생태계에 익숙한 사용자에게 매끄러운 경험을 제공합니다. 반면 Aerospike의 전용 벡터 검색 계층은 실시간 애플리케이션을 위한 높은 성능을 약속합니다.
벡터 검색 애플리케이션을 위해 이 두 데이터베이스 중 하나를 선택하는 것은 주로 특정 사용 사례 요구 사항에 따라 달라집니다. Cassandra의 성숙한 구현과 방대한 양의 분산 데이터를 처리할 수 있는 능력은 유연성과 확장성이 가장 중요한 대규모 배포에 매력적입니다. 벡터 연산을 기존 데이터베이스 기능과 통합한 점은 복잡한 하이브리드 쿼리 시나리오에 특히 유익할 수 있습니다. 낮은 지연 시간과 높은 처리량 작업에 중점을 둔 Aerospike는 실시간 벡터 검색 기능을 요구하는 사용 사례에 더 적합할 수 있습니다. 그러나 Preview 상태는 기능 세트가 발전할 가능성이 있음을 시사합니다.
Cassandra와 Aerospike 중에서 결정할 때는 다음 단계를 고려하세요:
- 현재 및 미래의 데이터 규모와 복잡성을 평가하세요.
- 특히 지연 시간과 처리량 측면에서 성능 요구 사항을 평가하세요.
- 각 시스템에 대한 팀의 전문성과 익숙함을 고려하세요.
- 특정 데이터셋과 쿼리 패턴으로 개념 증명 테스트를 수행하세요.
- 각 시스템의 벡터 검색 기능 성숙도와 이것이 프로덕션 일정과 얼마나 부합하는지 평가하세요.
벡터 검색이 AI 및 머신러닝 애플리케이션에서 점점 더 중요해짐에 따라, Cassandra와 Aerospike는 자신들을 실행 가능한 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. 그러나 이 분야의 빠른 개발 속도는 이러한 기술이 계속 진화할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 벡터 검색을 위해 이들 데이터베이스 중 하나를 고려하는 조직은 현재 요구 사항과 미래 확장성 요구 사항, 그리고 벡터 검색 기술의 발전 가능성을 평가해야 합니다.
이 글은 Cassandra와 Aerospike에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 시스템을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하기 위해 헌신하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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