Apache Cassandra vs Elasticsearch: 필요에 맞는 벡터 데이터베이스 선택하기
오늘날 데이터와 검색 기술은 현대 애플리케이션에 필수적인 요소가 되었으며, 추천 시스템부터 자율주행차에 이르기까지 모든 것을 구동합니다. 데이터 기반 기술의 부상은 고차원 벡터를 저장하고 검색하도록 설계된 벡터 데이터베이스의 채택 증가로 이어졌습니다.
벡터 검색을 위한 두 가지 주요 선택지는 Apache Cassandra와 Elasticsearch입니다. 이 두 시스템은 모두 복잡한 AI 기반 작업을 처리하는 데 핵심적인 벡터 검색을 지원하도록 발전해 왔습니다. 그러나 각각 고유한 강점, 약점, 이상적인 사용 사례가 있습니다. 이 글에서는 이들의 차이점을 살펴보고, 여러분의 벡터 데이터베이스 요구 사항에 기반해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕겠습니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Elasticsearch를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 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 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스.
Apache Cassandra와 Elasticsearch는 모두 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 데이터베이스입니다.
Apache Cassandra란 무엇인가요?
Apache Cassandra는 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스로, 높은 가용성과 내결함성을 갖추고 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리하는 데 뛰어납니다. 원래 Facebook이 대규모 워크로드를 관리하기 위해 개발한 Cassandra는 단일 장애 지점 없이 여러 서버에 걸쳐 수평적으로 확장할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있습니다.
Cassandra의 아키텍처는 탈중앙화되어 있으며, 이는 데이터베이스 클러스터의 모든 노드가 동등하고 데이터가 파티셔닝 모델을 사용해 이러한 노드 전반에 분산된다는 의미입니다. 이를 통해 Cassandra는 방대한 양의 데이터를 저장하고 낮은 지연 시간으로 이를 검색할 수 있습니다. Cassandra는 전통적으로 대규모 쓰기 작업 처리에 중점을 두어 왔지만, 이제 Cassandra 5.0의 출시와 함께 vector embeddings와 벡터 유사도 검색을 지원합니다.
벡터 검색을 통합함으로써 Cassandra는 활용 범위를 넓혔으며, 추천 시스템, 이미지 인식 및 검색, 자연어 처리와 같은 AI 기반 작업을 포함하는 애플리케이션에 적합한 옵션이 되었습니다.
Elasticsearch란 무엇인가요?
Elasticsearch는 오픈 소스 검색 엔진입니다 Apache Lucene 라이브러리를 기반으로 합니다. 실시간 인덱싱 및 전체 텍스트 검색 기능으로 널리 알려져 있어, 검색 중심 애플리케이션과 로그 분석에 인기 있는 선택지입니다. Elasticsearch를 사용하면 사용자는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 검색 및 분석을 위해 특별히 설계되었으며, 퍼지 검색, 구문 매칭, 관련성 순위 지정과 같은 고급 검색 기능을 제공합니다. 복잡한 검색 쿼리와 실시간 데이터 검색이 필요한 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 Elasticsearch는 vector searches를 포함하도록 기능을 확장하여, 이미지 인식, 문서 검색, Generative AI.와 같은 AI 작업에 필수적인 유사도 검색과 semantic search를 처리할 수 있게 되었습니다.
Apache Cassandra vs. Elasticsearch: 주요 차이점
Apache Cassandra와 Elasticsearch 모두 이제 벡터 검색을 지원하지만, 데이터를 처리하고 확장하며 성능을 발휘하는 방식에서 큰 차이가 있습니다. 올바른 선택을 할 수 있도록 이러한 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
검색 방법론
Apache Cassandra에서 주요 초점은 빠르고 확장 가능한 쓰기 작업에 있습니다. 기본적으로 NoSQL 데이터베이스이며, 벡터 검색 기능은 비교적 새로 도입된 것으로, 유사도를 기반으로 고차원 데이터를 효율적으로 검색해야 하는 애플리케이션을 대상으로 합니다.
반면, Elasticsearch는 본질적으로 검색 엔진이며, 그 검색 방법론은 대규모 데이터 세트의 실시간 인덱싱 및 검색을 중심으로 구축되어 있습니다. 전체 텍스트 검색 기능은 독보적이며, 벡터 검색 구현은 더 성숙하여 검색 중심 작업에 더 적합합니다.
데이터 처리
Apache Cassandra는 구조화 및 반구조화 데이터 처리에 최적화되어 있으며, 쓰기 중심 워크로드 처리에 강한 초점을 둡니다. 노드 전반에 데이터를 균등하게 분산하는 파티셔닝 방식을 사용하여, 특히 높은 가용성과 처리량을 요구하는 애플리케이션에서 빠른 검색 시간을 보장합니다.
반대로, Elasticsearch는 특히 실시간 인덱싱 및 검색이 필요한 시나리오에서 비정형 및 반구조화 데이터 처리에 뛰어납니다. 검색 엔진, 로그 분석, 모니터링 시스템과 같은 읽기 중심 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
확장성과 성능
확장성 측면에서 Apache Cassandra는 많은 노드에 분산된 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 두드러집니다. 쓰기 성능이 뛰어나며, 복잡한 구성이나 마스터 노드 없이도 더 많은 노드를 추가하여 수평적으로 확장할 수 있습니다.
Elasticsearch도 수평적으로 확장되지만, 실시간 검색 성능에 더 중점을 둡니다. 빠른 검색 및 분석이 필요한 경우 특히 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리할 수 있지만, 성능은 읽기에 더 최적화되어 있을 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Cassandra는 데이터 모델링 측면에서 유연성을 제공하여, 사용자가 특정 애플리케이션 요구 사항에 맞는 스키마를 설계할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 유연성에는 신중한 계획이 필요하며, 잘못 설계된 스키마는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
반면 Elasticsearch는 검색 쿼리에 대한 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 그 유연성은 검색 기능에서 두드러지며, 사용자가 전체 텍스트 검색부터 벡터 기반 유사도 검색에 이르기까지 복잡한 쿼리를 수행할 수 있도록 합니다.
통합, 생태계 및 커뮤니티 지원
Apache Cassandra와 Elasticsearch는 모두 강력한 커뮤니티와 생태계를 보유하고 있습니다.
Cassandra는 강력한 오픈 소스 커뮤니티의 지원을 받으며 Apache Spark 및 Hadoop과 같은 빅데이터 도구와의 통합을 제공합니다. DataStax에서 제공하는 것과 같은 상용 지원은 추가적인 엔터프라이즈 수준 기능을 더합니다.
Elasticsearch는 이 프로젝트를 개발하고 유지 관리하는 회사인 Elastic의 지원을 받습니다. 시각화를 위한 Kibana와 로그 처리를 위한 Logstash 같은 도구를 포함한 방대한 생태계를 갖추고 있습니다. 인기 있는 도구 및 플랫폼과의 통합으로 인해 검색, 분석, 로깅을 위한 다재다능한 선택지가 됩니다.
사용 용이성
Cassandra는 특히 효율적인 데이터 모델을 설계하고 대규모 클러스터를 관리하는 데 있어 학습 곡선이 더 가파릅니다. 운영상의 복잡성은 분산 데이터베이스에 익숙하지 않은 팀에게 도전 과제가 될 수 있습니다.
반면, Elasticsearch는 일반적으로 설정하고 사용하기 더 쉬운 것으로 간주됩니다. RESTful API 덕분에 현대적인 웹 개발에 익숙한 개발자들이 쉽게 접근할 수 있으며, 클러스터를 모니터링하고 관리하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.
비용 고려 사항
두 기술 모두 오픈 소스이지만, 운영 비용은 다릅니다.
Cassandra의 경우 대규모 클러스터와 복잡한 유지 관리가 필요하기 때문에 비용이 증가할 수 있습니다. DataStax와 같은 관리형 서비스는 엔터프라이즈 수준의 지원을 제공하지만, 더 높은 비용이 듭니다.
Elasticsearch는 오픈 소스 버전을 제공하지만, Elastic은 보안 및 클러스터 관리와 같은 고급 기능을 위한 상용 라이선스를 제공합니다. Elastic 또는 클라우드 제공업체를 통한 관리형 서비스는 운영을 단순화할 수 있지만 비용을 추가할 수도 있습니다.
보안 기능
Cassandra와 Elasticsearch는 모두 암호화 및 역할 기반 접근 제어를 포함한 강력한 보안 기능을 제공합니다.
Cassandra는 저장 중 및 전송 중 암호화를 모두 지원하며, 인증 및 권한 부여를 위한 사용자 지정 가능한 옵션을 제공하여 보안을 중시하는 환경에서 사용하기에 적합합니다.
마찬가지로 Elasticsearch도 저장 중 및 전송 중 암호화를 제공합니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC) 및 감사 로깅과 같은 추가 보안 기능은 Elastic의 엔터프라이즈 라이선스를 통해 사용할 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 규정 준수
데이터 개인정보 보호와 관련하여 Cassandra는 여러 데이터 센터에 데이터를 복제할 수 있는 능력을 통해 가용성과 지역 데이터 규정 준수를 모두 보장하는 데 뛰어납니다.
Elasticsearch도 데이터 규정 준수 기능을 제공하지만, 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위한 고급 옵션에는 엔터프라이즈 수준 라이선스가 필요할 수 있습니다.
Apache Cassandra와 Elasticsearch를 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra는 높은 쓰기 처리량과 장애 허용성이 필요한 대규모 분산 데이터 관리에 주된 초점을 둘 때 더 나은 선택입니다. 애플리케이션이 IoT 시스템, 실시간 데이터 처리, 또는 여러 지역에 걸친 복제가 필요한 글로벌 플랫폼과 같은 지속적인 데이터 수집을 포함한다면, Cassandra의 분산형 아키텍처는 이상적인 선택이 됩니다.
최근 벡터 검색 지원은 유사도 기반 쿼리와 함께 데이터 저장 및 검색을 우선시하는 애플리케이션, 특히 데이터 일관성과 가용성이 중요한 환경에서 잘 작동합니다. 가동 시간과 확장성이 가장 중요한 쓰기 집약적 애플리케이션, 예를 들어 금융 거래나 로깅 시스템의 경우, Cassandra는 분산 노드 전반에서 낮은 지연 시간 성능을 보장하는 데 탁월합니다.
반면, Elasticsearch는 실시간 검색과 분석에 중점을 둘 때, 특히 비정형 데이터나 복잡한 쿼리를 처리할 때 가장 많이 선택되는 솔루션입니다. Elasticsearch는 추천 엔진, 자연어 처리, 로그 분석과 같은 AI 기반 애플리케이션처럼 빠른 검색이 필요한 시나리오에서 빛을 발하며, 고급 전체 텍스트 검색 기능이나 벡터 유사도 검색이 필수적인 경우에 적합합니다. 성숙한 벡터 검색 지원과 모니터링 및 데이터 시각화를 위한 도구를 포함한 광범위한 생태계 덕분에, 전자상거래 플랫폼이나 즉각적인 데이터 액세스 및 분석이 필요한 시스템과 같은 검색 중심 사용 사례에 더 잘 맞습니다. 애플리케이션이 데이터 탐색이나 인사이트를 위해 유연한 쿼리와 빠른 응답 시간을 필요로 한다면, Elasticsearch는 더 직관적이고 강력한 솔루션을 제공합니다.
특화된 벡터 데이터베이스는 언제 선택해야 할까요?
Cassandra와 Elasticsearch가 벡터 검색 기능을 제공하긴 하지만, 대규모 고성능 벡터 검색 작업에 최적화되어 있지는 않습니다. 애플리케이션이 이미지 인식, 전자상거래 추천, NLP 작업처럼 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터에 대해 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 특화된 벡터 데이터베이스가 더 적합합니다. 이러한 데이터베이스는 고급 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 알고리즘(예: HNSW, IVF )을 사용하고, hybrid search(하이브리드 sparse and dense 검색, multimodal search, metadata filtering을 통한 벡터 검색, 하이브리드 밀집 및 전체 텍스트 검색 포함), 실시간 수집, 그리고 동적 환경에서의 고성능을 위한 분산 확장성과 같은 고급 기능을 제공하여 대규모 벡터 데이터를 처리하도록 구축되었습니다.
반면 Cassandra나 Elasticsearch와 같은 범용 시스템은 벡터 검색이 주요 초점이 아니며, 더 작은 벡터 데이터셋이나 중간 수준의 성능 요구 사항으로 구조화 또는 반정형 데이터를 처리할 때 적합합니다. 이미 이러한 시스템을 사용하고 있고 새로운 인프라 도입에 따른 오버헤드를 피하고 싶다면, 벡터 검색 플러그인을 통해 기능을 확장하고 더 단순하고 낮은 규모의 벡터 검색 작업에 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 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 비교할 수 있으며, 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
VectorDBBench Leaderboard.에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
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