Apache Cassandra vs. Clickhouse: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이 분야에서 인기 있는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Clickhouse입니다. 이 글은 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Clickhouse를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업을 포함한 다양한 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함한 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 전통적인 데이터베이스.
Apache Cassandra는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. Clickhouse는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 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 기능이 아니라 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. 이 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터 처리에서의 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 합니다.
Cassandra 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 타입 컬럼에 컬럼 수준 인덱스를 추가하는, 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 데이터베이스가 Vector Search뿐만 아니라 기타 검색 인덱싱을 사용할 수 있도록 높은 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 포착하기 위해 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대규모 입력 포함)를 모두 인덱싱할 수 있습니다.
Vector Search는 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. Vector Search와 SAI의 이러한 결합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
Clickhouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 고속 쿼리 처리로 알려진 오픈 소스 실시간 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리 처리에 뛰어나며, 벡터 검색 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 코덱을 통해 사용자 지정 가능한 높은 수준의 압축은 ClickHouse가 대규모 데이터셋을 효과적으로 저장하고 쿼리할 수 있게 해줍니다. 주요 강점 중 하나는 메모리에 제약받지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 다루는 사용자에게 강력한 도구가 됩니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하여, 개발자가 벡터와 관련 메타데이터 모두에 대해 복잡한 쿼리를 수행할 수 있게 합니다.
ClickHouse는 벡터 거리 연산이 다른 SQL 함수처럼 취급되는 SQL 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합합니다. 이를 통해 기존 필터링 및 집계와 원활하게 결합할 수 있어, 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 이상적입니다. 또한 Approximate Nearest Neighbour(ANN) 인덱스와 같은 실험적 기능은 근사적이지만 더 빠른 매칭 기능을 제공합니다. ClickHouse는 또한 행에 대한 선형 스캔을 통해 정확한 매칭을 지원하며, 병렬화된 처리로 높은 속도와 효율성을 보장합니다.
벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합하는 것이 중요한 경우, ClickHouse는 벡터 검색을 위한 훌륭한 선택지입니다. 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 특히 유용합니다. SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 너무 커서 메모리 전용 인덱스에 의존할 수 없는 경우에도 ClickHouse는 유리합니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우는 것을 피하고 싶다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 모두 절약해 줄 수 있습니다. 그 강점은 빠르고 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리에 있어, 고급 검색 요구 사항이 있는 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 특히 병렬화된 처리가 필요한 대규모 데이터셋을 다루고 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때, 벡터 검색을 위한 다재다능한 플랫폼으로 두드러집니다. 전용 벡터 데이터베이스만큼 소규모 메모리 종속 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에 특화되어 있지는 않을 수 있지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 능력은 고속 벡터 검색 기능이 필요한 SQL에 익숙한 개발자에게 강력한 선택지가 됩니다.
주요 차이점: Apache Cassandra vs. Clickhouse
검색 방법론
Cassandra와 ClickHouse는 모두 벡터 검색 기능을 제공하지만, 그 방법론은 다릅니다. Cassandra는 Storage-Attached Indexes(SAI) 기능을 통해 벡터 검색을 구현하며, 이를 통해 마스터리스 분산 아키텍처 내에서 유사도 검색이 가능합니다. 벡터 데이터 유형의 인덱싱에 중점을 두며 효율적인 쿼리를 위한 컬럼 수준 인덱싱을 제공합니다. 반면 ClickHouse는 벡터 검색을 SQL 함수로 통합하여 사용자가 SQL 쿼리 내에서 벡터 거리를 계산할 수 있게 합니다. 또한 실험적인 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 인덱스를 사용하여 정확 및 근사 매칭을 지원합니다. Cassandra는 기존 아키텍처 내에서의 확장성에 중점을 두는 반면, ClickHouse의 벡터 검색은 SQL 쿼리 엔진과 긴밀하게 통합되어 벡터 검색을 메타데이터 필터링과 결합하는 데 더 높은 유연성을 제공합니다.
데이터 처리
Cassandra는 유연하고 스키마 선택적인 데이터 모델을 사용하여 분산 아키텍처 전반에서 구조화, 반정형, 비정형 데이터를 관리하는 데 뛰어납니다. 노드 전반에 걸친 대규모 분산 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 컬럼형 데이터베이스인 ClickHouse는 구조화된 데이터에 특화되어 있으며, 빠른 분석 쿼리에 중점을 둡니다. 반정형 데이터도 처리할 수 있지만, 구조화된 고압축 워크로드에 더 최적화되어 있습니다. Cassandra는 분산 시스템 전반의 유연한 데이터 모델에 더 적합한 반면, ClickHouse는 구조화된 데이터에 대한 빠른 쿼리와 분석이 핵심 우선순위인 환경에서 빛을 발합니다.
확장성과 성능
Cassandra는 여러 노드에 걸친 수평 확장성을 위해 구축되어, 가용성과 내결함성을 우선시하는 대규모 분산 시스템에 매우 적합합니다. 더 많은 노드가 추가될수록 선형 확장성을 갖춘 대규모 데이터셋을 처리하도록 설계되었습니다. ClickHouse도 확장 가능하지만, 병렬화된 쿼리 실행을 통해 더 적은 노드에서도 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있도록 수직적 성능 최적화에 더 중점을 둡니다. 컬럼형 아키텍처는 특히 분석 사용 사례에서 빠른 데이터 검색을 위해 설계되었습니다. 대규모 분산 애플리케이션에는 Cassandra의 확장성 모델이 이상적이며, ClickHouse의 강점은 실시간 분석을 위한 빠른 성능에 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Cassandra는 데이터 모델링과 일관성 측면에서 상당한 유연성을 제공하며, 사용 사례에 따라 조정할 수 있는 여러 노드 간 조정 가능한 일관성을 허용합니다. ClickHouse는 쿼리 실행과 벡터 검색에서는 유연하지만, 데이터 모델링에서는 더 엄격하며 동적 스키마에 대한 제한적인 지원과 함께 구조화된 데이터에 중점을 둡니다. 그러나 ClickHouse는 쿼리 사용자 지정에 뛰어나 개발자가 벡터 검색을 필터링, 집계, 고급 SQL 쿼리와 결합할 수 있게 합니다. Cassandra는 데이터 저장 측면에서 더 많은 유연성을 제공하는 반면, ClickHouse는 검색 쿼리와 분석 함수에서 더 많은 사용자 지정을 제공합니다.
통합과 생태계
Cassandra는 분산 시스템 및 클라우드 환경과 잘 통합되며, 다른 NoSQL 데이터베이스, 빅데이터 프레임워크, 클라우드 네이티브 도구와의 통합을 강력하게 지원합니다. Apache Spark, Kafka, Kubernetes가 포함된 환경에서 자주 사용됩니다. ClickHouse도 다양한 도구, 특히 데이터 분석 및 실시간 보고 생태계 내의 도구와 통합됩니다. 인기 있는 분석 플랫폼 및 Kafka와 같은 빅데이터 도구와의 호환성, 그리고 SQL 인터페이스 덕분에 기존 분석 스택에 더 쉽게 연결할 수 있습니다. 두 시스템 모두 풍부한 생태계를 갖추고 있지만, Cassandra의 생태계는 분산 데이터 시스템에 더 중점을 두는 반면 ClickHouse는 실시간 분석 및 OLAP 시스템 쪽으로 기울어져 있습니다.
사용 편의성
Cassandra는 분산 아키텍처와 복제, 일관성, 가용성을 관리해야 하는 필요성 때문에 학습 곡선이 더 가파릅니다. 이를 설정하고 유지 관리하려면 분산 시스템 개념에 대한 이해가 필요합니다. ClickHouse는 강력하면서도 익숙한 쿼리 언어와 분석 기능에 대한 광범위한 문서를 제공하므로, SQL에 익숙한 개발자에게는 일반적으로 더 사용하기 쉽습니다. 그러나 대규모 벡터 검색이 포함된 복잡한 사용 사례의 경우 ClickHouse는 추가 튜닝이 필요할 수 있습니다. 전반적으로 ClickHouse는 특히 SQL에 능숙한 개발자가 시작하기 더 쉬운 반면, Cassandra는 효과적으로 관리하고 확장하려면 더 많은 전문 지식이 필요합니다.
비용 고려 사항
Cassandra의 운영 비용은 배포 규모에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 분산 아키텍처가 확장성과 가용성의 이점을 달성하기 위해 여러 노드를 필요로 하기 때문입니다. 이는 특히 클라우드 환경에서 더 높은 인프라 비용으로 이어질 수 있습니다. ClickHouse도 병렬 처리로 인해 대규모 데이터셋에 상당한 비용이 발생할 수 있지만, 압축과 효율적인 쿼리 실행에 중점을 두기 때문에 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 두 기술 모두 확장 가능하지만, Cassandra는 더 많은 노드가 필요하므로 운영 비용이 더 높을 수 있는 반면, ClickHouse의 컬럼형 스토리지와 압축은 더 낮은 스토리지 비용으로 이어질 수 있습니다.
보안 기능
Cassandra는 저장 데이터 암호화, Kerberos 및 LDAP와 같은 인증 메커니즘, 역할 기반 보안을 통한 접근 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 제공합니다. 또한 전송 중 데이터 암호화도 지원합니다. ClickHouse도 저장 및 전송 중 데이터에 대한 암호화를 제공하지만, 보안 모델은 SQL 수준의 접근 제어와 사용자 정의 함수에 더 중점을 둡니다. 두 시스템 모두 표준 보안 기능을 제공하지만, Cassandra는 엔터프라이즈 수준의 분산 보안 요구 사항에 더 적합한 반면, ClickHouse는 분석 환경에 충분한 보안을 제공합니다.
Clickhouse 또는 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra Cassandra는 고가용성, 내결함성, 수평 확장성을 우선시하는 대규모 분산 시스템에 가장 적합합니다. 최소한의 다운타임으로 여러 노드에 걸쳐 방대한 데이터셋을 처리해야 할 때 이상적이며, 실시간 데이터 복제와 일관성 튜닝을 요구하는 애플리케이션에 강력한 선택지입니다. Cassandra의 강점은 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 대규모로 관리하는 데 있으며, Storage-Attached Indexes (SAI)를 통한 벡터 검색이 추가되면서 벡터 임베딩과 대규모 데이터 작업이 필요한 AI 기반 워크로드에 탄탄한 옵션이 됩니다.
ClickHouse ClickHouse는 고급 쿼리 기능을 갖춘 대규모 데이터셋에 대해 빠른 실시간 분석이 필요할 때 더 나은 옵션입니다. 메타데이터 필터링 및 집계와 결합된 효율적인 벡터 검색이 필요한 환경에서 뛰어나며, OLAP 사용 사례에 적합합니다. 병렬화된 쿼리 실행과 메모리에 제약받지 않고 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 능력을 갖춘 ClickHouse는 복잡한 분석, 고성능 벡터 매칭, 기존 SQL 기반 워크플로와의 통합이 포함된 시나리오에 이상적입니다. 사용 사례에 벡터 검색과 고성능 분석이 모두 포함된다면, ClickHouse는 강력한 솔루션을 제공합니다.
결론
Apache Cassandra와 ClickHouse 중에서 결정할 때는 구체적인 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. Cassandra는 대규모 분산 데이터에 뛰어나며, 높은 가용성과 내결함성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 분산 시스템에서 벡터 검색이 추가 요구 사항인 시나리오에 잘 맞습니다. 반면 ClickHouse는 빠른 실시간 분석과 복잡한 쿼리에 이상적이며, 특히 벡터 검색을 상세한 메타데이터 필터링 및 집계와 결합해야 할 때 적합합니다. 벡터 검색을 포함한 강력한 분석과 대규모 데이터셋의 효율적인 처리가 필요하다면 ClickHouse가 더 나은 선택일 수 있습니다.
이 글은 Cassandra와 Clickhouse에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 핵심입니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 활용하여 Milvus와 Zilliz Cloud(관리형 Milvus) 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 바탕으로 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 제공되므로 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 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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