Apache Cassandra vs. Redis: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 널리 보급됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이 분야에서 널리 사용되는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Redis입니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Redis를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터 임베딩을 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 더욱 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업 등 다양한 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 특화 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 포함된 전통적인 데이터베이스.
Apache Cassandra는 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 NoSQL 데이터베이스입니다. Redis는 벡터 검색 기능도 포함하도록 발전한 인메모리 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 5.0 출시와 함께, 이제 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 임베딩과 벡터 유사도 검색을 지원합니다. 이 통합을 통해 Cassandra가 벡터 데이터를 처리할 수 있게 되었지만, 벡터 검색은 네이티브 기능이라기보다 Cassandra의 기존 아키텍처의 확장으로 구현된다는 점에 유의해야 합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 사용자는 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
Cassandra의 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes (SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 열에 열 수준 인덱스를 추가하는, 확장성이 매우 뛰어나고 전역적으로 분산된 인덱스입니다. 데이터베이스가 Vector Search 및 기타 검색 인덱싱을 사용할 수 있도록 높은 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 SAI의 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. 이 Vector Search와 SAI의 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
Redis: 개요 및 핵심 기술
Redis는 원래 고성능 인메모리 데이터 저장소로 알려져 있었지만, 현재 Redis Stack에 통합된 Redis Vector Library를 통해 벡터 검색 기능을 포함하도록 역량을 확장했습니다. 이 추가 기능을 통해 Redis는 고유의 속도와 성능을 유지하면서 효율적인 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
Redis의 벡터 검색 기능은 기존 인프라 위에 구축되어 있으며, 플랫폼의 인메모리 처리를 활용해 빠른 쿼리 실행을 가능하게 합니다. Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이를 통해 고차원 벡터 공간에서도 빠르고 정확한 유사도 검색을 가능하게 합니다.
Redis의 벡터 검색의 주요 강점 중 하나는 벡터 유사도 쿼리를 다른 속성을 기반으로 한 전통적인 필터링과 결합할 수 있다는 점입니다. 이 하이브리드 검색 기능을 통해 개발자는 의미적 유사성과 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있어, 다양한 AI 기반 애플리케이션에 다목적으로 활용할 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 유연한 스키마 설계, 사용자 지정 가능한 벡터 쿼리, 그리고 의미론적 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자가 Redis를 AI 워크플로에 통합하기 쉽게 해주며, 특히 실시간 데이터 처리 및 검색 애플리케이션에 적합합니다.
주요 차이점
검색 방법론
Cassandra와 Redis는 모두 벡터 공간에서 근사 최근접 이웃 검색을 위해 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 활용합니다. Cassandra는 Storage-Attached Indexes (SAI)를 통해 이를 구현하여, 기존 분산 아키텍처에 벡터 검색을 통합합니다. Redis는 인메모리 처리를 위해 HNSW를 최적화하여 빠른 유사도 검색을 가능하게 합니다. Redis는 또한 더 작은 데이터셋이나 100% 재현율이 필요한 경우 HNSW의 대안으로 FLAT 인덱스를 제공합니다.
데이터 처리
Cassandra는 대규모 구조화 및 반구조화 데이터를 관리하는 데 뛰어나며, 벡터 임베딩을 다른 데이터 유형과 함께 저장합니다. 인메모리 데이터 저장소인 Redis는 실시간 애플리케이션을 위해 다양한 데이터 구조, 특히 벡터 데이터를 효율적으로 처리합니다.
확장성 및 성능:
Cassandra는 분산 시스템 전반의 수평 확장성을 위해 설계되었으며, 매우 큰 데이터셋에 적합합니다. Redis는 인메모리 데이터셋에 대해 뛰어난 성능을 제공하며, 샤딩을 통한 확장 옵션을 제공합니다.
유연성 및 사용자 지정
Cassandra는 기존 쿼리 언어 내에서 벡터 검색 사용자 지정을 허용합니다. Redis는 사용자 지정 가능한 쿼리와 LLM 관련 작업 확장을 갖춘 전문화된 벡터 라이브러리를 제공하여, AI 특화 사용 사례에 더 큰 유연성을 제공합니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 빅데이터 생태계 및 분석 도구와 잘 통합됩니다. Redis는 클라이언트 라이브러리의 대규모 생태계를 보유하고 있으며 AI 및 머신 러닝 프레임워크와 원활하게 통합됩니다.
사용 편의성
Cassandra는 분산 특성으로 인해 학습 곡선이 더 가파릅니다. Redis는 일반적으로 설정하고 사용하기가 더 쉽고, 벡터 작업을 위한 더 직관적인 인터페이스를 제공하는 것으로 여겨집니다.
비용 고려 사항
Cassandra는 대규모 배포에서 운영 비용이 더 높을 수 있습니다. Redis는 더 작은 인메모리 배포에서는 비용 효율적일 수 있지만, 규모가 커지면 비용이 증가할 수 있습니다.
보안 기능
Cassandra는 분산 환경을 위한 강력한 보안 기능을 제공합니다. Redis는 암호화와 액세스 제어를 제공하지만, 일부 고급 기능에는 추가 구성이 필요할 수 있습니다.
Redis 또는 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra는 벡터 검색 기능이 필요한 대규모 분산 데이터를 다룰 때 선호되는 선택입니다. 단일 서버나 소규모 클러스터의 메모리 용량을 초과하는 방대한 데이터셋이 관련된 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. Cassandra는 벡터 검색 기능과 함께 높은 쓰기 처리량이 필요한 애플리케이션과 여러 데이터 센터에 걸친 강력한 일관성 및 장애 허용이 요구되는 사용 사례에 특히 적합합니다. 대량의 정형 또는 반정형 데이터와 함께 벡터 데이터를 저장하고 쿼리하는 프로젝트에 이상적입니다. Cassandra는 증가하는 데이터 볼륨과 쿼리 부하를 처리하는 데 수평 확장성이 중요한 경우에 빛을 발합니다. 분산 환경에서 벡터를 포함한 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있는 유연성 덕분에 복잡하고 데이터 집약적인 애플리케이션을 위한 강력한 후보가 됩니다.
Redis는 특히 데이터셋이 대부분 또는 전부 메모리에 들어갈 수 있는 경우, 속도와 실시간 처리를 우선시하는 시나리오에서 최적의 선택입니다. 매우 낮은 지연 시간의 벡터 검색이 필요한 실시간 애플리케이션을 구축하는 데 특히 적합합니다. Redis는 벡터 검색을 캐싱이나 pub/sub 메시징과 같은 기능과 결합할 때 뛰어난 성능을 발휘하여 다면적인 애플리케이션에 유연하게 활용될 수 있습니다. 유연한 데이터 구조와 특화된 LLM 관련 기능이 필요한 AI 애플리케이션 개발에 탁월한 선택입니다. 또한 AI 기반 기능을 빠르게 개발하고 배포하는 것이 우선시될 때 Redis가 더 적합합니다. 벡터 검색과 함께 전문 검색 기능을 구현할 수 있는 능력도 매력을 더합니다. Redis의 단순성과 사용 편의성은 중소 규모 데이터셋을 가진 프로젝트나 빠른 설정과 반복이 필요한 프로젝트에 특히 매력적입니다.
Cassandra와 Redis 중 선택은 종종 특정 프로젝트 요구 사항, 기존 인프라, 팀의 전문성에 따라 달라집니다. Cassandra는 대규모 분산 벡터 검색 애플리케이션을 위한 강력한 솔루션을 제공하는 반면, Redis는 인메모리 실시간 벡터 작업을 위한 비할 데 없는 속도와 단순성을 제공합니다. 이 결정을 내릴 때는 데이터의 규모, 실시간 처리의 중요성, 분산 아키텍처의 필요성, 애플리케이션에 필요한 특정 기능을 고려하세요.
결론
Apache Cassandra와 Redis는 강력한 벡터 검색 기능을 제공하지만, 서로 다른 사용 사례와 요구 사항에 맞춰져 있습니다. Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하며, 여러 데이터 센터 전반에서 견고한 확장성, 강력한 일관성, 장애 허용성을 제공합니다. 구조화 및 반구조화 데이터와 함께 벡터 검색이 필요한 방대한 데이터셋을 다루는 애플리케이션에 이상적입니다. 반대로 Redis는 특히 메모리에 적재할 수 있는 데이터셋에 대해 고속의 실시간 벡터 연산이 요구되는 시나리오에서 빛을 발합니다. Redis의 강점은 단순성, 낮은 지연 시간, 그리고 캐싱 및 pub/sub 메시징과 같은 다른 기능과 벡터 검색을 원활하게 통합하는 데 있습니다. 이들 기술 중 어떤 것을 선택할지는 궁극적으로 구체적인 사용 사례, 데이터 볼륨, 성능 요구 사항, 기존 인프라에 달려 있습니다. 결정을 내릴 때는 데이터셋 크기, 실시간 처리의 필요성, 확장성 요구 사항, 데이터 모델의 복잡성과 같은 요소를 고려하세요. Cassandra와 Redis는 모두 벡터 검색 기능을 계속 발전시키고 있어, AI 기반 데이터 관리 및 분석이라는 성장하는 분야에서 가치 있는 도구가 되고 있습니다.
이 글은 Cassandra와 Redis에 대한 개요를 제공하지만, 이러한 데이터베이스를 구체적인 사용 사례에 따라 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 VectorDBBench로, 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
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 의존하지 않고 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, 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 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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