Apache Cassandra vs MyScale: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
소개
AI와 머신러닝이 계속 성장함에 따라, 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리하고 검색하는 것이 중요한 요구사항이 되었습니다. 자연어 처리(NLP) 및 이미지 검색과 같은 AI 기반 애플리케이션이 주류가 되면서, 벡터 검색과 벡터 데이터베이스가 핵심 기술로 부상했습니다.
이 글에서는 두 가지 인기 있는 데이터베이스인 Apache Cassandra와 MyScale을 비교합니다. 둘 다 벡터 검색 기능을 제공하지만 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. 목표는 특정 요구사항에 더 적합한 것이 무엇인지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 MyScale을 비교하기 전에, 벡터 데이터베이스와 AI 기반 애플리케이션에서의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.
벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지 또는 비디오와 같은 비정형 데이터의 수치 표현인 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 검색하도록 구축되었습니다. 이러한 벡터는 복잡한 데이터의 의미적 의미를 포착하기 위해 OpenAI의 text-embedding-3-large와 같은 딥러닝 모델을 사용하여 생성되는 경우가 많습니다.
정확히 일치하는 항목을 검색하는 대신, 벡터 데이터베이스는 유사도 벡터 검색을 가능하게 하여 추천 엔진과 같은 시스템이 사용자가 관심을 보인 것과 유사한 제품이나 콘텐츠를 추천하도록 돕습니다. 이들은 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 알고리즘을 사용하여 고차원 공간에서 두 벡터가 얼마나 가까운지 측정하므로, 제품 추천, 자연어 처리 (NLP), 이상 탐지, 이미지 분석과 같은 AI 작업에 필수적입니다.
벡터 데이터베이스는 또한 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별 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 있는 기존 데이터베이스.
Apache Cassandra와 MyScale은 모두 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 기존 데이터베이스입니다.
Apache Cassandra 개요
Apache Cassandra는 원래 여러 서버에 걸쳐 대량의 구조화된 데이터를 처리하도록 설계된 오픈 소스, NoSQL, 분산 데이터베이스입니다. 강력한 수평 확장성을 제공하며 설계상 내결함성을 갖추고 있습니다. 이는 분산 시스템 전반에서 대규모 데이터셋을 관리해야 하는 기업들이 선호하게 만들며, 높은 가용성과 복원력을 보장합니다.
Cassandra의 핵심 기능에는 여러 데이터 센터에 걸쳐 데이터를 자동으로 복제하는 능력이 포함되어 있어, 서버 장애가 발생하더라도 신뢰할 수 있습니다. 또한 쓰기 최적화 아키텍처로도 잘 알려져 있어, 지속적인 데이터 업데이트가 있는 환경에서 유용한 고속 데이터 수집을 가능하게 합니다.
Cassandra는 전통적으로 구조화된 데이터에 더 중점을 두었지만, 반구조화 및 비구조화 데이터 유형을 지원하도록 조정되어 왔습니다. 벡터 검색 기능은 원래 설계의 일부가 아니지만 DataStax와 같은 확장 기능이나 타사 도구를 통해 추가할 수 있습니다. 이를 위해서는 벡터 임베딩과 유사도 검색을 위한 환경을 설정하는 데 추가적인 노력이 필요합니다.
MyScale 개요
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스를 기반으로 구축된 최신 데이터베이스 솔루션으로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 실시간 분석과 머신 러닝 워크로드를 지원합니다. 시계열 데이터, 벡터 검색, 전문 검색에 크게 중점을 두고 있어, 실시간 처리와 AI 기반 인사이트가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
네이티브 SQL 지원을 통해 MyScale은 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 통합 시스템에 결합함으로써 복잡한 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI 애플리케이션의 확장성을 보장합니다.
Apache Cassandra와 MyScale의 주요 차이점
두 기술 모두 벡터 검색을 수행할 수 있지만, 접근 방식은 매우 다릅니다. 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
검색 방법론
Apache Cassandra는 벡터 검색 기능을 위해 타사 솔루션이나 맞춤형 확장 기능에 의존합니다. 이러한 솔루션은 벡터 처리 도구를 통합하지만 데이터베이스 자체에 포함되어 있지는 않습니다.
반면 MyScale은 코사인 유사도와 유클리드 거리 같은 다양한 거리 메트릭을 포함하여 벡터 검색을 기본적으로 지원합니다. 이러한 네이티브 통합 덕분에 MyScale은 처음부터 벡터 검색 기능이 필요한 AI 중심 워크로드에 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
데이터 처리
Cassandra는 구조화 및 반구조화 데이터를 염두에 두고 구축되었지만, 일부 조정을 통해 비구조화 데이터도 처리할 수 있습니다. 데이터 모델은 유연하지만, 특히 비구조화 데이터나 벡터 임베딩을 다룰 때는 신중한 계획이 필요합니다.
반면 MyScale은 구조화 및 비구조화 데이터를 원활하게 처리하도록 설계되어 AI 기반 시나리오에서 더 유연합니다. 벡터 및 시계열 데이터에 중점을 두기 때문에 광범위한 사용자 지정 없이도 실시간 분석과 AI 워크로드를 더 쉽게 구현할 수 있습니다.
확장성과 성능
Cassandra의 주요 강점 중 하나는 수평 확장 능력입니다. 여러 노드에 데이터를 분산하여 대규모 데이터셋을 처리할 수 있으며, 노드를 더 추가할수록 성능이 향상됩니다. 이러한 확장성은 로깅 시스템이나 소셜 미디어 플랫폼과 같은 쓰기 중심 환경에 이상적입니다.
MyScale도 확장 가능하지만, 저지연 실시간 처리에 최적화되어 있습니다. 추천 엔진이나 이상 탐지 시스템처럼 빠른 검색이 필요한 읽기 중심 환경에서 특히 뛰어난 성능을 발휘합니다. Cassandra가 대규모 분산 시스템에서 뛰어난 반면, MyScale은 실시간 AI 기반 워크로드에 더 나은 성능을 제공합니다.
유연성과 사용자 지정
Cassandra는 매우 유연한 데이터 모델을 제공하지만, 벡터 검색 기능에는 종종 맞춤형 구현이나 외부 도구가 필요합니다. 이는 데이터 처리에 대한 완전한 제어를 원하는 개발자에게는 장점이 될 수 있지만, 동시에 복잡성을 증가시킵니다.
반면 MyScale은 AI 및 벡터 검색 작업을 위해 더 많은 내장 유연성을 제공합니다. 광범위한 타사 통합 없이도 특정 요구 사항에 맞게 검색 알고리즘, 거리 메트릭, 데이터 모델을 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 Apache Spark와 Hadoop을 포함한 많은 도구와 잘 통합되어 빅데이터 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 벡터 검색 기능은 기본적으로 통합되어 있지 않으므로 AI 기반 워크로드에는 추가 도구가 필요할 가능성이 높습니다.
반면 MyScale은 AI 및 머신 러닝 프레임워크와의 원활한 통합을 위해 구축되었습니다. 최신 데이터 파이프라인과 AI 도구를 기본적으로 지원하므로, 여러 시스템을 함께 작동시킬 필요 없이 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.
사용 편의성
Cassandra는 특히 벡터 검색 기능을 구현할 때 학습 곡선이 더 가파릅니다. 분산 아키텍처는 상당한 설정과 관리가 필요하며, 복잡한 쿼리로 대규모 데이터셋을 처리하려면 더 많은 수동 튜닝이 필요할 수 있습니다.
반대로 MyScale은 사용자 친화적으로 설계되었습니다. 네이티브 벡터 검색 기능을 통해 더 쉽게 시작할 수 있으며, AI 기반 사용 사례에 초점을 맞추어 머신 러닝 파이프라인 설정과 일반적으로 관련된 복잡성을 줄입니다.
비용 고려 사항
Cassandra와 MyScale은 모두 오픈 소스 버전을 제공하지만, 사용 사례에 따라 비용 구조가 크게 달라질 수 있습니다. Cassandra는 범용 하드웨어에서 실행할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있어, 특히 수평 확장 시 인프라 비용을 낮게 유지할 수 있습니다. 그러나 타사 도구나 플러그인을 통해 벡터 검색 기능을 추가하면 비용이 증가할 수 있습니다. DataSta*에서 제공하는 것과 같은 관리형 Cassandra 서비스도 운영 비용을 추가할 수 있습니다.
MyScale은 오픈 소스이지만, 높은 가용성과 성능이 필요한 기업을 위해 관리형 서비스도 제공합니다. 벡터 검색 수요가 많은 실시간 워크로드는 특히 낮은 지연 시간 성능이 우선순위인 경우 더 높은 운영 비용으로 이어질 수 있습니다.
보안 기능
Cassandra는 암호화, 역할 기반 접근 제어, 감사 등을 포함한 포괄적인 보안 기능을 제공합니다. 이는 민감한 데이터를 다루는 기업에 매우 중요합니다.
MyScale 역시 AI 기반 검색과 벡터 데이터를 보호하기 위해 암호화와 접근 제어에 중점을 둔 강력한 보안 기능을 제공합니다. 둘 중 어떤 것을 선택할지는 구체적인 보안 요구 사항에 따라 달라질 수 있지만, 두 플랫폼 모두 데이터를 안전하게 유지하기 위한 강력한 기본 기능을 제공합니다.
Apache Cassandra를 선택해야 할 때
Apache Cassandra는 확장성과 높은 가용성이 중요한 환경에서 빛을 발합니다. 애플리케이션이 여러 데이터 센터에 걸쳐 방대한 데이터셋을 관리해야 하고 장애 허용성이 필요하다면 Cassandra는 훌륭한 선택입니다. 노드 장애가 발생하더라도 데이터가 지속적으로 사용 가능해야 하는 통신 또는 금융 서비스와 같은 산업에 이상적입니다.
그러나 벡터 검색이 애플리케이션의 핵심 요구 사항이 아니라 추가 기능에 가깝다면, Cassandra의 견고한 분산 아키텍처가 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터를 관리하기 위한 대규모 시스템을 구축하고 있으며 나중에 AI 기반 추천만 통합할 계획이라면, Cassandra는 필요한 안정성과 확장성을 제공합니다.
MyScale을 선택해야 할 때
MyScale은 벡터 검색과 실시간 데이터 처리에 크게 의존하는 AI 기반 애플리케이션에 더 적합한 선택입니다. 애플리케이션이 제품 추천, NLP 기반 검색 엔진, 이미지 인식 등 어떤 목적이든 대량의 벡터 데이터를 빠르게 처리해야 한다면, MyScale의 네이티브 벡터 검색 지원이 개발을 단순화할 것입니다. 내장된 도구와 알고리즘은 최신 AI 워크로드를 위해 설계되어, 지능형 실시간 시스템 구축에 집중하는 팀에 이상적인 솔루션입니다.
개인화된 콘텐츠를 즉시 제공해야 하는 전자상거래 플랫폼이나 스트리밍 서비스와 같은 애플리케이션은 MyScale의 낮은 지연 시간 성능과 AI 프레임워크와의 쉬운 통합으로 이점을 얻을 수 있습니다.
전문 벡터 데이터베이스를 선택해야 할 때는?
Apache Cassandra와 MyScale은 모두 벡터 검색 기능을 제공하지만, 대규모 고성능 벡터 검색 작업에 최적화되어 있지는 않습니다.
애플리케이션이 이미지 인식, 이커머스 추천 또는 NLP 작업과 같이 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터에 대해 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 전문 벡터 데이터베이스가 더 적합합니다. 이러한 데이터베이스는 고급 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 알고리즘(예: HNSW, IVF )을 사용하고, 하이브리드 검색(하이브리드 희소 및 밀집 검색, 멀티모달 검색, 메타데이터 필터링을 사용한 벡터 검색, 하이브리드 밀집 및 전체 텍스트 검색 포함), 실시간 수집, 동적 환경에서의 고성능을 위한 분산 확장성과 같은 고급 기능을 제공하여 대규모 벡터 데이터를 처리하도록 구축되었습니다.
반면 Apache Cassandra 및 TiDB와 같은 범용 시스템은 벡터 검색이 주요 초점이 아니며, 더 작은 벡터 데이터셋 또는 중간 수준의 성능 요구 사항을 가진 구조화 또는 반구조화 데이터를 처리할 때 적합합니다. 이미 이러한 시스템을 사용하고 있고 새로운 인프라 도입에 따른 오버헤드를 피하고 싶다면, 벡터 검색 플러그인은 기능을 확장하고 더 단순하고 낮은 규모의 벡터 검색 작업에 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 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 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 개선하는 데 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 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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