Apache Cassandra vs TiDB: AI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션의 부상과 방대한 양의 비정형 데이터를 관리해야 할 필요성이 커지면서, 벡터 검색은 제품 추천, 자연어 처리(NLP), 이미지 분석과 같은 현대 AI 애플리케이션 및 사용 사례에 필수적인 요소가 되었습니다. 대표적인 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 TiDB입니다. 두 시스템 모두 확장성, 분산 아키텍처, 대규모 데이터셋 관리 능력으로 잘 알려져 있습니다. 그러나 핵심 아키텍처부터 벡터 검색 기능을 처리하는 방식까지 여러 면에서 차이가 있습니다.
이 글에서는 벡터 검색 요구사항에 가장 적합한 솔루션을 선택하는 데 도움이 되도록 Apache Cassandra와 TiDB를 비교합니다. 검색 방법론, 데이터 처리 능력, 성능, 확장성 및 기타 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. 먼저 벡터 검색과 벡터 데이터베이스의 개념, 그리고 현대 AI 및 데이터 애플리케이션에서 이들이 중요한 이유를 이해하는 것부터 시작하겠습니다.
벡터 검색과 벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Apache Cassandra와 TiDB를 소개하고 비교하기 전에, 먼저 벡터 검색과 벡터 데이터베이스의 개념을 이해해 보겠습니다.
벡터 검색 또는 벡터 유사도 검색은 벡터(숫자 표현)로 저장된 데이터 포인트를 검색하는 것을 의미합니다. 예를 들어 텍스트 데이터를 다룰 때, 단어나 구는 그 의미론적 의미를 포착하는 벡터 임베딩으로 변환됩니다. 이 접근 방식은 유사한 의미를 가진 텍스트 구절을 식별하거나 주어진 쿼리 이미지와 닮은 이미지를 찾는 것처럼 시스템이 유사도 검색을 수행할 수 있게 합니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 쿼리하도록 설계되었습니다. 다시 말해, 벡터 데이터베이스는 벡터 검색을 수행하기 위해 특별히 구축된 솔루션입니다. 전통적인 관계형 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 벡터를 비교해 최근접 이웃이나 유사한 항목을 찾는 유사도 검색을 가능하게 함으로써 추천 시스템, 얼굴 인식, 자연어 처리(NLP) 작업과 같은 AI 기반 애플리케이션을 지원합니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 AI 환각과 같은 문제를 줄여 줍니다.
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.
- TiDB 및 Apache Cassandra와 같은 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스
Apache Cassandra 개요
Apache Cassandra는 범용 하드웨어 전반에서 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된, 확장성이 뛰어난 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 원래 Facebook에서 개발된 Cassandra는 단일 장애 지점 없이 고가용성, 장애 허용성, 수평 확장성을 제공하는 능력으로 잘 알려져 있습니다.
Apache Cassandra의 핵심 기능과 강점
- 분산형 아키텍처: Cassandra 클러스터의 모든 노드는 동등하며, 이는 마스터 노드가 없다는 의미입니다. 이는 뛰어난 장애 허용성을 제공하고 쉬운 수평 확장을 가능하게 합니다.
- 선형 확장성: 클러스터에 더 많은 노드를 추가할수록 성능이 선형적으로 향상되어, 빠르게 증가하는 데이터셋을 가진 애플리케이션에 이상적입니다.
- 조정 가능한 일관성: Cassandra는 조정 가능한 일관성을 제공하여, 개발자가 애플리케이션의 요구 사항에 따라 최종적 일관성과 강한 일관성 중에서 선택할 수 있게 합니다.
- 쓰기 중심 워크로드 지원: Cassandra는 로깅 또는 센서 데이터 수집과 같이 쓰기 작업이 빈번한 시나리오에서 탁월합니다.
Apache Cassandra의 벡터 검색
Apache Cassandra는 기본적으로 벡터 데이터베이스로 설계된 것은 아니지만, DataStax 및 커스텀 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색 기능을 지원할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 Cassandra는 벡터 임베딩을 처리하고 유사도 검색을 수행할 수 있으며, 특히 머신 러닝 프레임워크와 결합할 때 유용합니다.
Cassandra에서 벡터 검색을 구현하려면 일반적으로 외부 라이브러리를 활용하며, 이는 최적의 벡터 검색 성능을 달성하기 위해 추가 설정 및 커스터마이징이 필요할 수 있음을 의미합니다. 그러나 일단 구성되면, Cassandra의 분산 특성 덕분에 많은 노드에 걸쳐 대규모 벡터 검색을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
TiDB 개요
PingCAP이 개발한 TiDB는 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리(HTAP) 기능을 제공하는 오픈 소스 분산 SQL 데이터베이스입니다. TiDB는 MySQL과 호환되어, 이미 MySQL 생태계에 익숙한 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다.
TiDB의 핵심 기능 및 강점
- 분산 SQL: TiDB는 SQL 데이터베이스의 관계형 모델을 유지하면서 NoSQL 데이터베이스와 같은 수평 확장성을 제공합니다. 이를 통해 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 데 매우 유연합니다.
- HTAP 아키텍처: TiDB는 단일 데이터베이스에서 트랜잭션(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 처리할 수 있어, 별도 시스템의 필요성을 줄입니다.
- MySQL 호환성: TiDB는 MySQL과 호환되어, 애플리케이션 코드에 큰 변경 없이 MySQL에 의존하는 기존 환경에 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 자동 샤딩: TiDB는 노드 전반에 데이터를 자동으로 샤딩하여, 강한 일관성을 유지하면서 읽기 및 쓰기 성능을 향상시킵니다.
TiDB의 벡터 검색
TiDB는 외부 라이브러리 및 플러그인과의 통합을 통해 벡터 검색을 지원하여, 벡터화된 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있게 합니다. TiDB의 HTAP 아키텍처는 트랜잭션 및 분석 워크로드와 함께 벡터 검색을 수행하는 데 유리하여, 이러한 기능이 필요한 비즈니스에 다재다능한 선택지가 됩니다.
TiDB에 벡터 검색 기능을 포함하려면 추가 구성이 필요하지만, 일단 설정되면 시스템은 분산 아키텍처를 통해 대규모 벡터 쿼리를 처리할 수 있습니다. SQL 호환성 또한 개발자가 벡터 검색을 전통적인 관계형 쿼리와 결합할 수 있게 하여, 복잡한 애플리케이션에 더 많은 유연성을 제공합니다.
주요 차이점: Apache Cassandra vs TiDB
Apache Cassandra와 TiDB 모두 벡터 검색을 지원할 수 있지만, 아키텍처, 방법론 및 기능 측면에서 상당한 차이가 있습니다. 다음은 다양한 핵심 요소에 대한 비교입니다:
1. 검색 방법론
- Apache Cassandra: Cassandra의 벡터 검색은 일반적으로 외부 플러그인을 통해 구현되며, 이로 인해 프로세스가 더 수동적이고 추가 설정이 필요할 수 있습니다. 그러나 일단 구성되면, Cassandra의 분산 특성 덕분에 대규모 데이터셋에서 효율적인 벡터 검색이 가능합니다.
- TiDB: TiDB의 HTAP 아키텍처는 더 넓은 워크로드 기능의 일부로 벡터 검색을 처리할 수 있게 합니다. 트랜잭션 및 분석 쿼리를 모두 지원함으로써, TiDB는 벡터 검색을 다른 쿼리와 결합할 때 더 큰 유연성을 제공합니다.
2. 데이터 처리
- Apache Cassandra: 유연한 스키마로 비정형 또는 반정형 데이터를 처리하는 데 특화되어 있어, 쓰기 작업이 많은 워크로드를 가진 애플리케이션에 이상적입니다.
- TiDB: 정형 데이터 관리에 뛰어나지만, SQL 호환성 덕분에 반정형 데이터에도 유연성을 제공합니다. 하이브리드 트랜잭션 및 분석 아키텍처를 통해 데이터를 처리하는 데 더 통합적인 접근 방식을 가능하게 합니다.
3. 확장성과 성능
- Apache Cassandra: 선형 확장성과 여러 노드에 걸쳐 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 빠르게 확장해야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.
- TiDB: 수평 확장성도 제공하지만, OLTP와 OLAP의 조합이 필요한 워크로드에서 특히 성능 확장이 뛰어납니다. 트랜잭션 쿼리와 분석 워크로드의 균형을 맞춰야 하는 애플리케이션의 경우, TiDB의 성능이 더 유리할 수 있습니다.
4. 유연성과 사용자 지정
- Apache Cassandra: 데이터 모델링에서 높은 유연성을 제공하여 개발자가 다양한 스키마의 테이블을 정의할 수 있게 합니다. 그러나 벡터 검색을 위한 사용자 지정에는 외부 라이브러리와의 추가 통합이 필요합니다.
- MySQL과의 호환성 덕분에,** TiDB**는 SQL 기반 쿼리와 벡터 검색을 결합하는 데 더 유연합니다. 이러한 유연성은 AI 기반 워크로드를 통합하면서도 팀이 관계형 데이터베이스로 작업하는 것을 선호하는지 여부를 결정할 수 있습니다.
5. 통합 및 생태계
- Apache Cassandra: 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 Apache Kafka, Apache Spark와 같은 다른 빅데이터 프레임워크와 잘 통합됩니다. DataStax Enterprise 제품은 향상된 벡터 검색 기능을 포함하여 더 많은 엔터프라이즈급 기능을 추가합니다.
- TiDB: MySQL 생태계와 강력하게 통합되어 있어 이미 MySQL을 사용하는 팀이 쉽게 도입할 수 있습니다. TiDB는 또한 광범위한 데이터 시각화 및 분석 도구와 통합됩니다.
6. 사용 편의성
- Apache Cassandra: 특히 NoSQL 데이터베이스에 익숙하지 않은 팀에게는 더 가파른 학습 곡선이 필요합니다. 벡터 검색 기능을 구현하면 복잡성이 증가할 수 있습니다.
- TiDB: 이미 SQL 데이터베이스에 익숙한 팀이 더 쉽게 도입할 수 있습니다. MySQL 호환성은 학습 곡선을 줄이고 벡터 검색 구현을 단순화합니다.
7. 비용 고려 사항
- Apache Cassandra: 오픈 소스이지만 확장 시 상당한 인프라 리소스가 필요합니다. DataStax Astra와 같은 관리형 Cassandra 서비스는 운영 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있지만 추가 비용이 발생합니다.
- TiDB: 역시 오픈 소스이지만, 데이터베이스의 하이브리드 특성은 별도의 OLTP 및 OLAP 시스템 필요성을 줄여 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. TiDB Cloud는 관리형 서비스를 제공하여 운영 비용을 낮출 수 있지만, 사용량에 따라 전체 비용이 증가할 수 있습니다.
8. 보안 기능
- Apache Cassandra: 인증, 역할 기반 접근 제어, 데이터 암호화와 같은 기본 보안 기능을 제공합니다. 그러나 더 고급 보안 기능은 DataStax Enterprise를 통해 사용할 수 있습니다.
- TiDB: 암호화, 접근 제어, 감사 로깅을 포함한 포괄적인 보안 기능을 제공합니다. 엔터프라이즈 사용 사례의 경우, TiDB의 보안 기능은 Cassandra의 오픈 소스 버전과 비교해 더 강력합니다.
벡터 검색에 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
- 대규모의 쓰기 작업이 많은 워크로드를 처리할 수 있는 고도로 분산되고 장애 허용성이 뛰어난 데이터베이스가 필요합니다.
- 애플리케이션에 유연한 데이터 모델링이 필요하며, 특정 경우에는 최종적 일관성을 허용할 수 있습니다.
- 외부 라이브러리 또는 플러그인을 통해 벡터 검색을 설정하는 데 익숙합니다.
- 사용 편의성과 고급 검색 기능보다 확장성과 장애 허용성을 우선시합니다.
벡터 검색에 TiDB를 선택해야 하는 경우
- 트랜잭션 및 분석 워크로드를 모두 지원하는 SQL 호환 시스템이 필요합니다.
- 애플리케이션이 구조화 데이터와 반정형 데이터의 조합에 의존하며, SQL의 익숙함을 선호합니다.
- 관계형 쿼리와 잘 통합되는 더 쉽게 구현할 수 있는 벡터 검색이 필요합니다.
- 혼합 워크로드에 대해 강력한 확장성을 갖춘 하이브리드 트랜잭션/분석 데이터베이스가 필요합니다.
특화된 벡터 데이터베이스는 언제 선택해야 할까요?
Apache Cassandra와 TiDB 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 대한 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 특화된 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 통한 벡터 검색, 하이브리드 밀집 및 전체 텍스트 검색 포함), 실시간 수집, 동적 환경에서의 고성능을 위한 분산 확장성과 같은 고급 기능을 제공하여, 벡터 데이터를 대규모로 처리하도록 구축되었습니다.
반면 Apache Cassandra와 TiDB 같은 범용 시스템은 벡터 검색이 주요 초점이 아니며, 더 작은 벡터 데이터셋 또는 중간 수준의 성능 요구 사항으로 구조화 또는 반정형 데이터를 처리할 때 적합합니다. 이미 이러한 시스템을 사용하고 있고 새로운 인프라 도입에 따른 오버헤드를 피하고 싶다면, 벡터 검색 플러그인을 통해 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 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자신의 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 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 당사의 벤치마크 결과를 재현하거나 자신의 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
*VectorDBBench Leaderboard.에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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