Apache Cassandra vs Milvus: 필요에 맞는 벡터 데이터베이스 선택하기
Apache Cassandra vs Milvus: 요구 사항에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기술이 발전함에 따라 벡터 데이터베이스의 필요성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 데이터의 숫자 표현인 벡터 임베딩을 처리하도록 설계되었습니다. 추천 엔진, 자연어 처리(NLP), RAG와 같은 애플리케이션을 개발하고 있다면, 빠르고 효율적인 벡터 데이터베이스는 성능에 큰 차이를 만들 수 있습니다.
이 분야의 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Milvus입니다. 둘 다 벡터 검색을 지원하지만, 서로 다른 워크로드와 사용 사례를 위해 구축되었습니다. AI 프로젝트에 어떤 것을 사용할지 결정하려는 경우, 이 비교는 각각의 강점과 한계, 그리고 서로 어떻게 비교되는지 분석해 줄 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Milvus를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 숫자 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 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 많은 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄이는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함하여 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Apache Cassandra는 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 NoSQL 데이터베이스입니다. Milvus는 10억 규모의 벡터 포인트를 처리할 수 있는 오픈 소스 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다.
Apache Cassandra 개요
Apache Cassandra는 대규모 클러스터 전반에서 높은 가용성, 내결함성, 확장성으로 알려진 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 그 아키텍처는 분산 환경에서 대량의 정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있게 해 주며, 통신, 소매, 금융 산업에서 널리 사용됩니다.
최근 Cassandra는 Cassandra의 엔터프라이즈 배포판인 DataStax를 통해 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이 새로운 기능을 통해 사용자는 벡터 임베딩을 관리하고 벡터를 위한 별도의 데이터베이스 시스템 없이 Cassandra 내에서 직접 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 그러나 Cassandra의 벡터 검색은 아직 비교적 새로운 기능이며, 주요 강점은 여전히 전통적인 NoSQL 기능에 있습니다.
Milvus 벡터 데이터베이스 개요
Milvus는 벡터 검색과 유사도 검색을 핵심으로 처음부터 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 10억 규모에서도 높은 성능과 수평 확장성을 제공하며, 노트북부터 대규모 분산 시스템까지 다양한 환경에서 효율적으로 실행될 수 있습니다. Milvus는 오픈 소스 소프트웨어와 클라우드 서비스(Zilliz Cloud)로 모두 제공됩니다.
Milvus는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File), DiskANN** 및** CAGRA를 포함하여 최소 11가지 인덱싱 방법을 지원하므로, 대량의 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. Cassandra와 달리 Milvus는 범용 데이터베이스가 아니라 비정형 데이터와 벡터 유사도 검색에 초점을 맞춘 도구로, 더 전문화된 솔루션입니다.
Milvus는 LF AI & Data Foundation의 일부이며 Apache 2.0 라이선스가 적용됩니다. 많은 기여자들은 고성능 컴퓨팅(HPC) 전문가로, 대규모 시스템 구축 및 최적화 배경을 보유하고 있습니다. 주요 기여자로는 Zilliz, ARM, NVIDIA, AMD, Intel, Meta, IBM, Salesforce, Alibaba, Microsoft와 같은 회사의 전문가들이 포함됩니다.
Milvus는 Milvus Lite, Standalone, and Distributed. 세 가지 배포 옵션을 제공합니다.
Milvus Lite는 Python 라이브러리이자 Milvus의 초경량 버전입니다. Python 또는 노트북 환경에서의 빠른 프로토타이핑과 소규모 로컬 실험에 적합합니다.
Milvus Standalone는 클라이언트-서버 모델을 사용하는 Milvus의 단일 노드 배포 옵션입니다. Milvus Lite가 SQLite와 같다면, 이를 MySQL에 해당하는 Milvus 버전으로 생각할 수 있습니다.
Milvus Distributed는 Milvus의 분산 모드로, 대규모 벡터 데이터베이스 시스템이나 벡터 데이터 플랫폼을 구축하는 엔터프라이즈 사용자에게 이상적입니다.
Milvus와 Apache Cassandra의 주요 차이점
검색 방법론
검색 알고리즘과 관련하여 두 데이터베이스는 서로 다른 접근 방식을 취합니다.
Apache Cassandra는 벡터에 대해 비교적 단순한 최근접 이웃 검색 기법을 사용하며, 기존 인덱싱 및 쿼리 기능 위에 구축됩니다. 이는 Cassandra의 벡터 검색 기능이 범용 아키텍처의 확장이라는 의미로, 전통적인 데이터 관리와 벡터 검색을 하나의 시스템에서 모두 필요로 하는 애플리케이션에 유용합니다. 그러나 검색 속도와 효율성은 Milvus와 같은 전문 도구에 미치지 못할 수 있습니다.
반면, Milvus는 벡터 검색을 위해 처음부터 구축되었으며, 빠른 유사도 검색을 위해 고급 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 알고리즘(예: HNSW, IVF )을 활용합니다. 이러한 방법은 대량의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되어, 대규모 추천 시스템이나 멀티미디어 검색 엔진처럼 벡터 검색이 중심이 되는 사용 사례에 Milvus가 더 나은 선택이 되게 합니다. 최신 릴리스 출시와 함께 Milvus는 검색 기능을 확장하여 하이브리드 희소 및 밀집 검색, 하이브리드 밀집 및 전체 텍스트 검색, 멀티모달 검색, 메타데이터 필터링을 포함하는 하이브리드 검색을 지원하게 되었습니다.
데이터 처리
두 데이터베이스 모두 벡터 검색을 지원하지만, 다른 유형의 데이터를 처리하는 방식은 다릅니다.
Cassandra는 구조화 및 반구조화 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 저장하는 범용 NoSQL 데이터베이스입니다. 이러한 유연성 덕분에 여러 데이터 유형을 한곳에서 관리해야 하는 환경에 이상적입니다. 예를 들어, 애플리케이션이 고객 기록과 같은 전통적인 데이터와 제품 추천을 위한 벡터 임베딩을 결합한다면, Cassandra는 하나의 시스템에서 둘 다 처리할 수 있습니다.
하지만 Milvus는 고도로 특화되어 있으며 주로 벡터 데이터를 위해 설계되었습니다. 벡터와 함께 일부 메타데이터를 저장할 수는 있지만, 복잡한 관계형 또는 트랜잭션 데이터용으로 의도된 것은 아닙니다. 애플리케이션이 많은 전통적인 데이터를 관리할 필요 없이 벡터 검색을 요구한다면 Milvus가 더 효율적인 선택이 될 것입니다.
확장성과 성능
두 데이터베이스 모두 확장되도록 설계되었지만 그 방식은 다릅니다.
Cassandra는 선형 확장성이 뛰어나 성능에 영향을 주지 않고 클러스터에 노드를 추가할 수 있습니다. 따라서 대량의 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하는 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 벡터 검색은 Cassandra에서 비교적 새로운 기능이므로, 대규모 벡터 검색 작업에서의 성능은 Milvus에 미치지 못할 수 있습니다.
Milvus는 고성능 벡터 검색에 최적화되어 있으며, 수십억 규모의 벡터 데이터셋을 처리하기 위해 수평으로 확장됩니다. 특히 실시간 벡터 검색에 의존하는 애플리케이션에서 성능을 높이기 위해 GPU 가속을 활용합니다. 이는 유사 벡터의 빠른 검색이 최우선인 AI 중심 애플리케이션에 Milvus가 확실한 선택이 되게 합니다.
유연성과 맞춤화
애플리케이션이 데이터를 저장하고 쿼리하는 방식에서 유연성을 요구한다면 Cassandra가 더 나은 선택일 수 있습니다. 스키마리스 아키텍처를 통해 맞춤형 데이터 모델과 쿼리를 사용할 수 있어, 필요에 따라 데이터를 구조화할 자유를 제공합니다. 또한 Cassandra의 강력한 쿼리 언어(CQL)는 복잡한 쿼리를 위한 풍부한 기능을 제공하므로 다양한 데이터셋에 이상적입니다.
반대로 Milvus는 벡터 데이터와 검색에만 집중하여 더 엄격합니다. 검색 인덱싱과 알고리즘에 대한 맞춤화 옵션을 제공하지만, 벡터 검색 외부의 비벡터 데이터 유형이나 복잡한 쿼리를 처리할 수 있는 다재다능함은 부족합니다. 애플리케이션이 오직 벡터 검색에만 집중한다면, 이러한 전문화는 시스템을 단순화하고 성능을 최적화하므로 장점이 될 수 있습니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 풍부한 생태계를 갖추고 있으며, 많은 인기 빅데이터, 분석 및 클라우드 도구와 통합됩니다. 프로젝트에서 이미 Apache Spark, Hadoop 또는 Kafka와 같은 기술을 사용하고 있다면 Cassandra는 원활하게 통합될 수 있어, 포괄적인 데이터 파이프라인과 처리가 필요한 환경에 좋은 선택이 됩니다.
Milvus는 더 특화되어 있지만, OpenAI의 GPT models 및 embedding models, LlamaIndex, LangChain, Airbyte, PyTorch, Hugging Face와 같은 많은 AI 및 머신러닝 도구와도 잘 통합됩니다. AI frameworks를 많이 사용하는 개발자에게 이는 Milvus를 매력적인 선택지로 만들어 주며, 벡터 임베딩과 유사도 검색 작업 과정을 단순화해 줍니다.
사용 편의성
초점이 순전히 벡터 검색에 있다면, 사용 편의성 측면에서는 Milvus가 우위에 있습니다. API는 단순성을 염두에 두고 설계되어, 개발자가 최소한의 오버헤드로 벡터 쿼리를 설정하고 시작하기 쉽습니다. Milvus는 또한 다양한 요구에 맞춘 세 가지 배포 옵션을 제공합니다. 완전 관리형 서비스인 Zilliz Cloud는 번거로움 없는 벡터 검색 경험을 제공합니다.
반면 Cassandra는 특히 분산 데이터베이스를 처음 접하는 사람들에게 학습 곡선이 더 가파릅니다. 벡터 검색 기능은 직관적이지만, Cassandra의 분산 아키텍처를 최대한 활용하려면 데이터베이스 관리에 대한 더 깊은 전문 지식이 필요합니다.
비용 고려 사항
비용은 데이터셋의 크기와 이를 지원하는 데 필요한 인프라에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
Cassandra는 특히 대규모 서버 클러스터를 다룰 때 규모가 커질수록 비용이 많이 들 수 있습니다. Cassandra와 같은 분산 시스템을 관리하려면 더 많은 리소스가 필요하며, 특히 스토리지와 컴퓨팅 파워 측면에서 비용이 증가할 수 있습니다. 그러나 구조화된 데이터나 반구조화된 데이터를 관리하는 등 다른 작업에 이미 Cassandra를 사용하고 있다면, 벡터 데이터만을 위해 완전히 새로운 데이터베이스를 도입하는 것보다 벡터 검색을 추가하는 비용이 더 합리적일 수 있습니다.
반면 Milvus는 벡터 검색을 위해 특별히 구축되었으므로, 특히 더 빠른 처리를 위해 GPU 가속을 활용할 때 리소스를 많이 사용할 수 있지만, 일반적으로 벡터 검색에 크게 의존하는 애플리케이션에 대해 더 나은 비용 효율성을 제공합니다. 대규모 벡터 집합 쿼리에 초점을 맞춘 워크로드에서는 비용 대비 더 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 또한 Milvus는 Zilliz Cloud를 통해 관리형 서비스를 제공하여 자체 인프라를 관리하는 번거로움을 피할 수 있게 해줍니다. 이 클라우드 기반 옵션은 서버 유지관리의 오버헤드를 걱정하지 않고 필요에 따라 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Milvus와 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
애플리케이션이 AI 중심이며 이미지 인식, 전자상거래 추천 또는 NLP 작업처럼 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터에 대해 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면 Milvus가 더 적합합니다. 성능 최적화, 확장성, 고차원 데이터에 대한 집중 덕분에 추천 엔진, 멀티미디어 검색 또는 NLP 기반 애플리케이션과 같은 작업에 이상적입니다. Milvus는 또한 주로 벡터 데이터를 다루는 개발자가 설정하고 사용하기 더 쉽습니다.
반면 구조화된 데이터와 벡터 임베딩을 모두 처리할 수 있는 범용 데이터베이스가 필요하다면 Cassandra가 더 적합한 선택일 수 있습니다. 특히 가동 시간과 내결함성이 중요한 환경에서 전통적인 NoSQL 기능과 일부 벡터 검색 기능을 혼합하는 애플리케이션에 매우 적합합니다.
결론
Apache Cassandra와 Milvus 중 선택하는 것은 주로 구체적인 사용 사례와 데이터의 복잡성에 따라 달라집니다. Milvus는 벡터 검색에 뛰어나며 AI 중심 애플리케이션에 완벽합니다. 동시에 Cassandra는 벡터 검색이 핵심 초점이 아니라 추가 기능인 환경에서 더 높은 범용성을 제공합니다.
궁극적으로 결정은 애플리케이션의 성능 요구사항, 데이터 유형, 확장성 요구사항을 기반으로 이루어져야 합니다.
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 사용자가 자신의 데이터셋을 활용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하지 않고 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, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
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벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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