Apache Cassandra vs. Vald: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면합니다. 이 분야에서 인기 있는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Vald입니다. 이 글은 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Vald를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다. 벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치 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 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업을 포함한 많은 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 기반 벡터 데이터베이스
Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온을 갖춘 기존 데이터베이스.
Cassandra와 Vald는 벡터 데이터베이스에 대한 서로 다른 접근 방식을 대표합니다. Cassandra는 벡터 검색 기능을 포함하도록 발전한 기존 데이터베이스이며, 반면 Vald는 목적 기반 벡터 데이터베이스입니다. Vald는 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 효율적으로 수행하도록 처음부터 설계되었습니다. 전문화된 솔루션으로서 Vald는 벡터 연산에만 집중하며 유사도 검색 및 추천과 같은 작업에 최적화되어 있습니다.
##Apache Cassandra: 개요 및 핵심 기술
Apache Cassandra는 확장성과 가용성으로 잘 알려진 오픈소스 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 구현되었다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 사용자는 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터 처리의 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 합니다.
Cassandra의 벡터 검색에서 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes (SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 열에 열 수준 인덱스를 추가하는 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 이는 데이터베이스가 Vector Search뿐만 아니라 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 대형 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 역량을 강화하여, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 영리합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 이루어질 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞춰지는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정하여 gRPC와 잘 작동하도록 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어, 필요할 때 컴퓨팅 성능이나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 멋진 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 즉, 한 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 정상적으로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 사본들을 자동으로 균형 있게 배치하므로, 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점이 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 탄탄한 선택지로 만들어 줍니다.
주요 차이점
검색 방법론
Cassandra와 Vald는 검색에 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. Cassandra는 Storage-Attached Indexes (SAI)를 사용하여 벡터 유사도 검색을 기존 아키텍처에 통합했으며, 이를 통해 기존 데이터베이스 작업과 함께 벡터 검색을 수행할 수 있습니다. 반면 Vald는 벡터 검색을 위해 처음부터 구축되었으며, 밀집 벡터 공간에서 빠른 근사 최근접 이웃 검색을 위해 특별히 설계된 NGT 알고리즘을 활용합니다. 이러한 설계 철학의 근본적인 차이는 서로 다른 검색 기능과 성능 특성으로 이어집니다.
데이터 처리
NoSQL 데이터베이스로서의 Cassandra의 뿌리는 구조화 및 반구조화 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 다른 데이터 유형과 함께 벡터 임베딩을 저장하고 검색할 수 있는 기능이 추가되어 있습니다. 이러한 다재다능함은 Cassandra를 기존 데이터 저장과 벡터 검색 기능을 모두 필요로 하는 광범위한 애플리케이션에 적합하게 만듭니다. 그러나 Vald는 주로 벡터 데이터를 처리하고 검색하는 데 중점을 둡니다. 고차원 특징 벡터에 최적화되어 있어, 벡터 표현만을 또는 주로 다루는 애플리케이션에 특히 적합합니다.
확장성 및 성능
두 시스템 모두 강력한 확장성을 제공하지만, 서로 다른 메커니즘을 통해 이를 구현합니다. Cassandra는 높은 가용성과 확장성을 보장하는 마스터리스 아키텍처를 제공하며, 조정 가능한 일관성이라는 추가 이점도 갖추고 있습니다. 이를 통해 사용자는 특정 요구사항에 따라 일관성과 성능 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. Vald는 벡터 검색 작업에서 높은 확장성을 위해 처음부터 설계된 다른 접근 방식을 취합니다. 여러 에이전트에 벡터 인덱스를 분산하고 메모리와 CPU 리소스의 수평 확장을 지원하여 수십억 개의 벡터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Cassandra는 확립된 NoSQL 데이터 모델을 통해 유연성을 제공하여, 사용자가 데이터베이스 패러다임 내에서 다양한 사용 사례에 맞게 조정할 수 있도록 합니다. 벡터 검색 기능의 추가는 이러한 유연성을 AI 기반 애플리케이션으로 확장합니다. Vald는 더 전문화되어 있어 벡터 검색 작업과 직접 관련된 영역에서 높은 사용자 지정 가능성을 제공합니다. 인그레스/이그레스 필터링을 사용자 지정하기 위한 광범위한 옵션을 제공하고 gRPC 인터페이스와 잘 통합되어, 사용자가 특정 벡터 검색 요구사항에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다.
Vald 또는 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Cassandra: Cassandra는 이제 벡터 검색도 처리할 수 있는 강력한 데이터베이스가 필요할 때 훌륭한 선택입니다. 여러 머신에 걸쳐 분산된 방대한 데이터를 다루는 대규모 프로젝트에 완벽합니다. 이미 다른 용도로 Cassandra를 사용하고 있고 벡터 검색이 필요한 AI 기능을 추가하고 싶다면 매우 편리합니다. Cassandra는 또한 모든 머신에서 데이터의 일관성을 얼마나 엄격하게 유지할지 조정해야 하는 경우에도 뛰어납니다. 따라서 일반 데이터 저장소와 일부 벡터 검색이 모두 필요한 대규모 앱을 운영하고 있다면 Cassandra가 적합한 선택이 될 수 있습니다. Vald: Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하는 것이 주요 목표일 때 선택해야 할 솔루션입니다. 제품 추천이나 유사 이미지 찾기처럼 유사한 항목을 빠르게 찾는 것이 핵심인 앱을 구축하고 있다면, Vald는 바로 이를 위해 설계되었습니다. 영리한 인덱싱 시스템 덕분에 데이터를 업데이트하는 동안에도 계속 검색해야 하는 경우에 매우 좋습니다. Vald는 데이터가 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있는 것을 원할 때도 좋은 선택이며, 특히 클라우드에서 운영하는 경우에 적합합니다. 수십억 개의 벡터를 다루고 번개처럼 빠른 검색 결과가 필요하다면, Vald는 그런 종류의 워크로드를 처리하도록 만들어졌습니다.
결론
결론적으로, Cassandra와 Vald는 각각 서로 다른 상황에 적합하게 만드는 고유한 강점을 가지고 있습니다. Cassandra는 벡터 검색 기능이 추가된 다재다능한 NoSQL 데이터베이스로 돋보이며, 벡터 작업과 함께 다양한 데이터 유형을 처리해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다. 분산 아키텍처와 조정 가능한 일관성은 대규모 배포를 위한 강력한 확장성을 제공합니다. 반면 Vald는 고성능 벡터 검색을 위한 전문화된 강력한 솔루션으로, 수십억 개의 벡터 전반에서 빠른 유사도 검색이 필요한 상황에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 분산 인덱싱과 실시간 업데이트 기능은 동적이고 벡터 중심적인 애플리케이션에 특히 적합하게 만듭니다. 이러한 기술 중에서 선택할 때는 구체적인 사용 사례, 다루는 데이터 유형, 성능 요구사항을 고려하는 것이 중요합니다. 벡터 검색 기능을 갖춘 범용 데이터베이스가 필요하다면 Cassandra가 적합할 수 있습니다. 하지만 주요 초점이 빠르고 확장 가능한 벡터 검색 작업이라면 Vald가 더 잘 맞을 수 있습니다. 최선의 선택을 하기 위해 항상 프로젝트의 고유한 요구사항을 평가하세요.
이 글은 Cassandra와 Vald에 대한 개요를 제공하지만, 이러한 데이터베이스를 특정 사용 사례에 따라 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자신의 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 시스템을 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 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자신의 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench 다운로드.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.**
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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