Apache Cassandra vs Deep Lake: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
소개
인공지능이 이 데이터 중심 세계를 계속해서 재정의함에 따라, 벡터 임베딩과 같은 복잡한 데이터 구조를 처리할 수 있는 견고한 벡터 데이터베이스의 필요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 이 블로그에서는 두 가지 주목할 만한 데이터베이스인 Apache Cassandra와 Deep Lake를 소개하고 비교합니다. 각각은 AI 애플리케이션에 필수적인 벡터 임베딩을 처리하는 데 있어 고유한 접근 방식을 제공합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Deep Lake를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 머신 러닝 모델을 사용하여 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며 더 발전된 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 많은 사용 사례에서 채택되어 왔습니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLM)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- Apache Cassandra와 같은 벡터 검색 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스
Apache Cassandra 이해하기
Apache Cassandra는 단일 장애 지점 없이 많은 서버에 걸쳐 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다. 원래는 많은 노드에 걸쳐 대량의 정형 및 반정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 개발되었습니다. Cassandra는 높은 확장성, 장애 허용성, 그리고 최소한의 다운타임이나 성능 저하로 분산 환경에서 운영할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있습니다.
Cassandra 5.0 출시와 함께, Apache Cassandra는 NoSQL 데이터베이스로서의 핵심 기능을 넘어 벡터 임베딩과 벡터 검색을 지원하도록 진화하고 있습니다. Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 사용자는 다른 데이터와 함께 벡터 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 합니다.
Cassandra의 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 열에 열 수준 인덱스를 추가하는, 확장성이 뛰어나고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. Vector Search 및 기타 검색 인덱싱을 사용하는 데이터베이스에 비할 데 없는 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. 이 Vector Search와 SAI의 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 강화하여, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
Deep Lake 이해하기
Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오 및 기타 비정형 데이터 유형과 같이 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에서 점점 더 많이 사용되는 벡터 및 멀티미디어 데이터의 저장, 관리, 쿼리를 처리하도록 설계된 특화된 데이터베이스 시스템입니다. Deep Lake는 데이터 레이크 및 벡터 저장소로 사용할 수 있습니다:
데이터 레이크로서의 Deep Lake: Deep Lake는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트, NIfTI와 같은 의료 영상 형식 및 메타데이터와 같은 비정형 데이터를 딥 러닝 성능을 향상하도록 설계된 버전 관리 형식으로 효율적으로 저장하고 구성할 수 있게 합니다. 사용자가 데이터셋을 빠르게 쿼리하고 시각화할 수 있도록 하여, 고품질 학습 세트 생성을 용이하게 합니다.
벡터 저장소로서의 Deep Lake: Deep Lake는 텍스트, JSON, 이미지, 오디오, 비디오 파일을 포함한 관련 메타데이터와 함께 vector embeddings를 저장하고 검색하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 데이터를 로컬, 선호하는 클라우드 환경 또는 Deep Lake의 관리형 스토리지에 저장할 수 있습니다. Deep Lake는 또한 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 도구와의 원활한 통합을 제공하여, 개발자가 Retrieval Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있게 합니다.
Apache Cassandra와 Deep Lake의 주요 차이점
검색 방법론
Apache Cassandra는 확장을 통해 벡터 검색을 통합하여, 새로운 AI 기능을 지원하도록 기존 데이터베이스 아키텍처를 조정합니다. 반면, Deep Lake는 벡터 검색 및 관리를 중심으로 구축되어 고급 알고리즘을 핵심 기능에 직접 통합함으로써 더 효율적인 벡터 작업을 가능하게 합니다.
데이터 처리
Cassandra는 정형 및 반정형 데이터를 관리하는 데 능숙하지만, 비정형 벡터 데이터를 효과적으로 처리하려면 추가 설정이 필요합니다. 한편 Deep Lake는 본질적으로 비정형 데이터를 관리하도록 설계되어, 멀티미디어 콘텐츠 중심 애플리케이션에 자연스럽게 적합합니다.
성능 및 확장성
두 기술 모두 확장 가능하지만, Cassandra는 분산 환경 전반에서 매우 높은 쓰기 및 읽기 부하를 처리하는 능력으로 특히 유명합니다. Deep Lake는 복잡한 벡터 계산 애플리케이션에 중요한 쿼리 성능 최적화에 더 중점을 둡니다.
유연성 및 맞춤화
Cassandra는 데이터 모델링에서 폭넓은 유연성을 제공하고 다양한 애플리케이션에 맞게 광범위하게 맞춤화할 수 있는 반면, Deep Lake는 벡터 데이터에 특화된 도구와 기능을 제공하지만 일반적인 유연성은 다소 낮습니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 Spark 및 Hadoop과 같은 다른 Apache 도구와 잘 작동합니다. 이는 더 큰 오픈 소스 데이터 도구 생태계의 일부로, 개방형 기술을 선호하는 개발자에게 중요한 이점이 될 수 있습니다.
Deep Lake는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 AI 및 머신러닝 생태계와 더 잘 통합되어 있으며, 일반적으로 사용되는 모델 형식과 머신러닝 프레임워크에 대한 네이티브 지원을 제공합니다.
비용 및 사용 용이성
Cassandra는 일반적으로 대규모 배포에 더 낮은 비용의 옵션을 제공하며, 광범위한 문서와 강력한 커뮤니티의 지원을 받습니다. Deep Lake는 잠재적으로 비용이 더 높을 수 있으며, 특히 전체 기능이 충분히 활용되지 않는 경우 더욱 그렇지만, 특화된 기능에 대해서는 더 간단한 설정을 제공합니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra와 Deep Lake 중 무엇을 선택할지는 특정 애플리케이션 요구 사항에 크게 좌우됩니다. 즉, 전통적인 빅데이터 작업에 더 가까운지, 아니면 특화된 벡터 처리 기능에 더 가까운지에 따라 달라집니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:
Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
다음과 같은 경우 Apache Cassandra를 선택하세요:
- 대규모 분산 데이터셋을 처리하기 위한 막대한 확장성이 필요합니다.
- 애플리케이션에 고가용성과 장애 허용성이 매우 중요합니다.
- 실시간 분석 또는 높은 쓰기 처리량이 필요한 애플리케이션에 중점을 둡니다.
- 정형 및 반정형 데이터를 위한 유연한 데이터 관리가 필요합니다.
- 네이티브 지원이 필요하기보다는 벡터 검색을 위해 외부 도구를 통합할 수 있습니다.
Deep Lake를 선택해야 하는 경우
다음과 같은 경우 Deep Lake를 선택하세요:
- 프로젝트에 머신러닝 또는 NLP와 같은 벡터 데이터 및 AI 워크플로가 포함됩니다.
- 대량의 멀티미디어 또는 비정형 데이터를 처리해야 합니다.
- 데이터 버전 관리를 포함한 딥러닝 모델 학습을 진행하고 있습니다.
- 네이티브 고차원 벡터 검색 기능이 필요합니다.
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 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 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 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
- 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
- VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
- 벡터 데이터베이스 성능 벤치마킹: 기법 및 인사이트
- 모든 벡터 데이터베이스를 대안과 비교하기
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.