Apache Cassandra vs. Rockset: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이 분야에서 인기 있는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Rockset입니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Rockset을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 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 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업 등 많은 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Cassandra와 Rockset은 벡터 데이터베이스에 대한 서로 다른 접근 방식을 나타냅니다. Cassandra는 벡터 검색 기능을 포함하도록 발전한 전통적인 데이터베이스이며, 반면 Rockset은 벡터 검색 기능이 추가된 검색 및 분석 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 릴리스와 함께, 이제 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 임베딩과 벡터 유사도 검색을 지원합니다. 이 통합을 통해 Cassandra가 벡터 데이터를 처리할 수 있지만, 벡터 검색은 네이티브 기능이라기보다는 Cassandra의 기존 아키텍처 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. 이 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 합니다.
Cassandra 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes(SAI)입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 열에 열 수준 인덱스를 추가하는 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 Vector Search 데이터베이스 및 기타 검색 인덱싱에 높은 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 포착하기 위해 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대규모 입력 포함)를 인덱싱할 수 있습니다.
Vector Search는 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. Vector Search와 SAI의 이러한 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 강화하여, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만듭니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 구조화 및 비구조화 데이터를 처리하는 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 핵심 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱, 쿼리하는 능력에 있으며, 초 단위의 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 벌크 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 이내에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 mutable RocksDB를 기반으로 구축된 Converged Indexing 기술입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있어, 빈번하게 변경되는 시나리오에 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서 크기를 처리할 수 있으며 최대 200,000의 벡터 차원을 지원하므로, 다양한 벡터 임베딩 애플리케이션에 적합합니다.
Rockset은 벡터 검색 기능을 핵심 기능의 일부로 통합합니다. 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하여 K-Nearest Neighbors(KNN)와 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방법을 모두 지원합니다. Rockset의 접근 방식은 알고리즘에 구애받지 않아 검색 구현에 유연성을 제공합니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 효율성을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색 측면에서 Rockset을 차별화하는 것은 검색, ANN, 컬럼형, 행 인덱스를 단일 구조로 결합한 Converged Index입니다. 이를 통해 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 효율적으로 처리할 수 있습니다. Rockset은 또한 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색을 지원하며, 옵티마이저가 가장 효율적인 쿼리 실행 경로를 결정합니다. 여러 ANN 필드 전반에서 검색을 수행하고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스 유연성을 위해 SQL 및 REST API를 제공할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
Cassandra는 기존 아키텍처를 확장하여 벡터 검색에 Storage-Attached Indexes(SAI)를 사용합니다. Rockset은 분산 FAISS 인덱스를 사용하여 KNN 및 ANN 검색 방법을 모두 채택하며, 비용 기반 옵티마이저가 가장 효율적인 방법을 동적으로 선택합니다.
데이터 처리
Cassandra는 대규모 구조화 및 반구조화 데이터를 관리하는 데 뛰어나며, 벡터 임베딩을 다른 데이터 유형과 함께 저장할 수 있습니다. Rockset의 Converged Indexing 기술은 벡터 임베딩을 포함한 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 제자리 업데이트를 지원합니다.
확장성 및 성능
Cassandra의 마스터리스 아키텍처는 분산 시스템 전반에서 선형 확장성을 가능하게 합니다. Rockset은 컴퓨트-스토리지와 컴퓨트-컴퓨트를 분리하여, 더 나은 성능과 비용 효율성을 위해 수집, 인덱싱, 쿼리 제공을 독립적으로 확장할 수 있게 합니다.
유연성 및 커스터마이징
Cassandra는 기존 쿼리 언어 내에서 SAI 기능을 통해 유연성을 제공합니다. Rockset은 Converged Index를 통해 풍부한 쿼리 옵션을 제공하며, SQL 및 REST API를 사용해 벡터 검색과 전통적인 필터링을 결합하는 복잡한 쿼리를 지원합니다.
통합 및 생태계
Cassandra는 성숙한 생태계를 갖추고 있으며 빅데이터 도구와 잘 통합됩니다. Rockset은 클라우드 환경을 위해 설계되었으며 임베딩 생성을 위한 다양한 데이터 소스 및 AI 플랫폼과의 통합을 지원합니다.
사용 편의성
Cassandra의 분산 특성은 학습 곡선을 더 가파르게 만듭니다. 그러나 Rockset의 관리형 서비스 접근 방식은 특히 실시간 분석 및 벡터 검색 애플리케이션에서 설정과 사용을 더 쉽게 만들 수 있습니다.
비용 고려 사항
Cassandra는 대규모 배포에서 운영 비용이 더 높을 수 있습니다. Rockset의 비용 모델은 컴퓨팅 사용량을 기반으로 하며, 더 나은 가격 대비 성능을 위해 필요에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다.
보안 기능
두 시스템 모두 보안 기능을 제공하지만, 구체적인 비교를 위해서는 Rockset의 보안 기능에 대한 더 자세한 정보가 필요합니다.
Rockset 또는 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra: 다른 데이터 유형과 함께 벡터 검색 기능이 필요한 대규모 분산 데이터를 다룰 때 Cassandra를 선택하세요. 여러 데이터 센터에 분산되어야 하는 방대한 데이터셋이 관련된 시나리오에 특히 적합합니다. Cassandra는 높은 가용성, 내결함성, 조정 가능한 일관성이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 벡터 검색이 주요 초점이 아니라 기존 데이터 작업을 확장하는 경우, 특히 더 크고 다양한 데이터셋의 일부로 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리해야 하는 프로젝트에 적합합니다. 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하는 Cassandra의 강점은 유연한 데이터 모델 내에서 추가 기능으로 벡터 검색이 필요한 복잡하고 데이터 집약적인 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.
Rockset: 주요 초점이 특히 벡터 임베딩을 포함하는 실시간 검색 및 분석에 있을 때 Rockset을 선택하세요. 최신 인사이트와 고속 이벤트 스트림 및 CDC 피드를 빠르게 수집하고 인덱싱하는 능력이 필요한 애플리케이션에 더 나은 선택입니다. Rockset은 벡터 및 메타데이터의 제자리 업데이트를 지원하므로 데이터가 자주 변경되는 상황에 특히 적합합니다. 높은 차원성(최대 200,000)을 지원하여 광범위한 벡터 임베딩 애플리케이션을 처리해야 할 때 Rockset을 선택하세요. KNN 및 ANN 방법을 모두 포함한 유연한 벡터 검색 기능이 필요하고, 벡터 유사성과 메타데이터 필터링을 결합하는 복잡한 쿼리를 수행해야 할 때 선호됩니다. 또한 클라우드 환경에서 수집, 인덱싱, 쿼리 제공을 위해 컴퓨팅 리소스를 독립적으로 확장할 수 있을 때 Rockset은 좋은 선택입니다.
결론
결론적으로, Apache Cassandra와 Rockset은 모두 벡터 데이터를 처리하기 위한 강력한 기능을 제공하지만, 각기 다른 사용 사례에 적합한 뚜렷한 강점을 가지고 있습니다. Cassandra는 대규모 분산 데이터 관리에 뛰어나며, 여러 데이터 센터에 걸쳐 높은 가용성, 내결함성, 확장성을 제공합니다. Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 기존 아키텍처에 벡터 검색을 통합할 수 있어, 더 광범위한 데이터 관리 전략에 벡터 임베딩을 통합하는 애플리케이션에 적합합니다. 반면 Rocket은 고속 데이터 스트림을 빠르게 수집하고 인덱싱하는 능력, 제자리 업데이트 지원, Converged Indexing 기술을 통한 유연한 벡터 검색 기능으로 실시간 검색 및 분석 시나리오에서 두각을 나타냅니다. 이러한 기술 중 선택은 필요한 데이터 분산 규모, 실시간 처리의 중요성, 필요한 벡터 작업의 복잡성, 그리고 벡터 검색이 애플리케이션의 전체 데이터 아키텍처에 어떻게 부합하는지와 같은 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 결정되어야 합니다.
이 글은 Cassandra와 Rockset에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기반으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 VectorDBBench로, 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 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 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 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어, 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 얻기 위해 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
VectorDBBench Leaderboard.에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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