Apache Cassandra vs OpenSearch: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 및 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Apache Cassandra와 OpenSearch는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 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 핵심적인 역할을 하며, 더 발전된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 디스커버리 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
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 Cassandra와 OpenSearch는 모두 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 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 5.0의 출시와 함께 이제 벡터 임베딩과 벡터 유사도 검색을 지원합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 사용자가 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
Cassandra 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 타입 열에 열 수준 인덱스를 추가하는 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 데이터베이스가 Vector Search뿐만 아니라 다른 검색 인덱싱을 사용하는 데 탁월한 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 포착하기 위해 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대용량 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 기능을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
OpenSearch: 개요 및 핵심 기술
OpenSearch는 Elasticsearch에서 파생된 AWS의 서비스입니다. 이는 전문 검색, 로그 분석을 위해 설계되었으며, 이제 벡터 검색 기능도 포함합니다.
OpenSearch는 확장성을 위한 분산 아키텍처, 실시간 검색 및 분석, 구조화 및 비정형 데이터 지원을 제공합니다. 쿼리 DSL(Domain Specific Language), 머신 러닝 기능, 벡터 검색 기능을 제공합니다. OpenSearch의 핵심 기술은 전문 검색을 가능하게 하는 역색인을 기반으로 합니다. 벡터 검색 기능은 이 기반 위에 구축되어 고차원 데이터에 대한 유사도 검색을 가능하게 합니다.
Apache Cassandra와 OpenSearch의 주요 차이점
검색 방법론
Cassandra의 벡터 검색은 고차원 데이터에 대한 유사도 검색을 위해 설계되었습니다. 의미적 이해와 문맥적 관련성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. OpenSearch는 키워드 기반 검색과 벡터 검색 기능을 결합합니다. 이 접근 방식은 전문 검색과 유사도 매칭이 모두 필요한 시나리오에서 수행할 수 있게 합니다.
데이터 처리
Cassandra는 분산 환경에서 구조화 및 반정형 데이터를 처리합니다. 그 데이터 모델은 다른 데이터 타입과 함께 벡터 임베딩의 저장 및 벡터 검색을 가능하게 합니다. OpenSearch는 구조화 및 비정형 데이터 모두를 위해 설계되었습니다. 텍스트 데이터, 로그, 시계열 정보를 관리하고 검색하는 데 효과적입니다.
확장성 및 성능
Cassandra와 OpenSearch는 모두 확장성을 위해 설계되었지만, 접근 방식은 다릅니다. Cassandra는 선형 확장성을 가능하게 하는 마스터리스 아키텍처를 사용합니다. 이 설계는 일관된 성능으로 많은 노드에 걸쳐 대량의 데이터를 처리할 수 있게 합니다. OpenSearch는 기본 샤드와 복제 샤드를 갖춘 분산 아키텍처를 사용합니다. 이 접근 방식은 확장성을 가능하게 하며 클러스터 전반의 검색 성능을 최적화하기 위한 옵션을 제공합니다.
유연성 및 커스터마이징
Cassandra는 데이터 모델링과 일관성 수준에서 유연성을 제공합니다. 사용자는 이러한 측면을 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 그러나 복잡한 쿼리는 데이터 모델과 인덱스를 신중하게 설계해야 할 수 있습니다. OpenSearch는 API와 쿼리 DSL을 제공하여 데이터가 쿼리되고 분석되는 방식에 유연성을 제공합니다. 또한 기능 확장을 위한 플러그인을 지원합니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 Spark 및 Hadoop과 같은 Apache 생태계의 다른 빅데이터 도구와 통합됩니다. 벡터 검색 기능은 또한 AI 기반 애플리케이션을 위한 머신 러닝 프레임워크와 함께 작동할 수 있게 합니다. Elasticsearch에서 파생된 OpenSearch는 Elastic 생태계의 많은 도구와 호환됩니다. Logstash와 같은 로그 수집기 및 Kibana(현재 OpenSearch Dashboards)와 같은 시각화 도구와 함께 작동합니다.
사용 편의성
Cassandra는 특히 분산 시스템을 처음 접하는 사람들에게 학습 곡선이 있습니다. Cassandra 클러스터를 설정하고 유지 관리하려면 그 아키텍처와 데이터 모델을 이해해야 합니다. Elasticsearch에 뿌리를 둔 OpenSearch는 큰 커뮤니티와 문서를 보유하고 있습니다. REST API와 쿼리 DSL은 강력하지만 숙달하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
비용 고려 사항
Cassandra와 OpenSearch는 모두 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 운영 비용은 달라질 수 있습니다. Cassandra는 특히 대규모 클러스터에서 효율적으로 실행하려면 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 하지만 범용 하드웨어에서 실행할 수 있는 능력은 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다. OpenSearch는 특히 대규모 데이터셋에 대한 복잡한 검색에서 리소스를 많이 사용할 수 있습니다. 다양한 클라우드 제공업체에서 관리형 서비스를 제공하며, 이는 운영을 단순화할 수 있지만 비용을 증가시킬 수 있습니다.
보안 기능
Cassandra는 인증, 권한 부여, 암호화와 같은 기능을 제공합니다. 분산 특성상 모든 노드에서 데이터 보안을 보장하기 위한 구성이 필요합니다. OpenSearch는 암호화, 접근 제어, 감사 로깅을 포함한 보안 기능을 제공합니다. 또한 외부 인증 시스템과의 통합도 지원합니다.
Apache Cassandra 또는 OpenSearch를 선택해야 하는 경우
대량의 정형 또는 반정형 데이터를 처리해야 하고, 가용성과 장애 허용성이 중요하며, 유연한 일관성 수준이 필요하고, 사용 사례가 전통적인 데이터 저장과 벡터 유사도 검색을 모두 포함하는 경우 Cassandra를 고려하세요.
주된 필요가 전문 검색과 로그 분석이고, 실시간 검색 및 분석 기능이 필요하며, 비정형 데이터와 복잡한 쿼리에 대한 지원이 필요하고, 사용 사례가 OpenSearch의 머신 러닝 기능에서 이점을 얻는 경우 OpenSearch를 고려하세요.
결론
Apache Cassandra와 OpenSearch는 서로 다른 강점을 가진 유능한 도구입니다. Cassandra는 고가용성을 갖춘 대량의 분산 데이터를 처리하는 데 효과적이며, 이제 벡터 검색 기능으로 강화되었습니다. OpenSearch는 전문 검색과 분석에 강하며, 벡터 검색 기능도 추가되어 있습니다.
Cassandra와 OpenSearch 중 선택은 특정 사용 사례, 데이터 유형, 확장성 요구 사항, 기존 기술 스택에 따라 달라져야 합니다. 주된 필요가 벡터 검색 기능을 갖춘 대규모 분산 데이터 처리라면 Cassandra가 적합할 수 있습니다. 일부 벡터 검색 요구 사항과 함께 전문 검색 및 분석에 집중한다면 OpenSearch가 적절할 수 있습니다.
이러한 기술들은 계속 발전하고 있습니다. 그 진행 상황을 모니터링하고 복잡한 사용 사례에 두 가지를 모두 사용할 가능성을 고려해 볼 가치가 있습니다.
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 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, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 우리의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
주류 벡터 데이터베이스의 성능을 VectorDBBench 리더보드에서 빠르게 살펴보세요.
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