Apache Cassandra vs. Vearch: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 점점 더 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 적절한 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이 분야에서 인기 있는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Vearch입니다. 이 글은 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Vearch를 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, 또는 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 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업을 포함한 많은 사용 사례에서 채택되고 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 기술인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공합니다.
시장에는 다음을 포함한 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 전통적 데이터베이스.
Cassandra와 Qdrant는 벡터 데이터베이스에 대한 서로 다른 접근 방식을 대표합니다. Cassandra는 벡터 검색 기능을 포함하도록 발전한 전통적 데이터베이스인 반면, Vearch는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Vearch는 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 효율적으로 수행하도록 처음부터 설계되었습니다. 전문화된 솔루션으로서, Vearch는 벡터 작업에만 집중하며 유사도 검색 및 추천과 같은 작업에 최적화되어 있습니다.
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 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 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
Cassandra의 벡터 검색에서 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes (SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 타입 컬럼에 컬럼 수준 인덱스를 추가하는, 확장성이 뛰어나고 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, 의미론을 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. Vector Search와 SAI의 이러한 조합은 AI 및 머신러닝 워크로드 처리에서 Cassandra의 역량을 강화하여, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
Vearch: 개요 및 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션 개발자를 위해 설계된 강력한 도구입니다. 이는 강화된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 데 그치지 않고 현대 AI 기술의 많은 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 구축되었습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색 기능입니다. 벡터를 사용해 검색하고(유사한 이미지나 텍스트를 찾는 것을 생각해 보세요) 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터를 기반으로 결과를 필터링할 수 있습니다. "이 제품과 유사한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리에 속하고 $500 미만인 것만"과 같은 복잡한 검색을 할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 항목을 단 몇 밀리초 만에 검색하는 수준입니다.
Vearch는 사용자의 요구와 함께 성장하도록 구축되었습니다. 여러 컴퓨터가 함께 작업하는 팀과 같은 클러스터 구성을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router, partition server)가 있습니다. 이 구성 덕분에 Vearch는 쉽게 수평 확장할 수 있으며, 데이터가 증가하더라도 안정성을 유지할 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자를 위해 Vearch는 작업을 더 쉽게 해주는 유용한 기능들을 제공합니다. 실시간으로 인덱스에 데이터를 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. 또한 Vearch는 인덱싱 방법(예: IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU와 GPU 버전을 모두 지원하므로, 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색, 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 어떤 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 실현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점: Apache Cassandra vs. Vearch
검색 방법론
Cassandra와 Vearch는 벡터 검색에 서로 다른 접근 방식을 사용합니다. Cassandra는 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 검색 기능을 통합하며, 이는 벡터 데이터 타입 컬럼에 컬럼 수준 인덱스를 추가합니다. 이를 통해 Cassandra는 기존 데이터베이스 작업과 함께 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 반면 Vearch는 벡터 검색을 위해 특별히 구축되었으며 하이브리드 검색 기능을 제공합니다. 벡터 검색(유사한 항목을 찾기 위한)과 스칼라 필터링을 동시에 수행할 수 있어, 유사도와 전통적인 필터링을 결합한 복잡한 쿼리가 가능합니다.
데이터 처리
Cassandra는 NoSQL 데이터베이스로서 구조화된 데이터와 반정형 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 벡터 검색 기능이 추가되면서 이제 다른 데이터 유형과 함께 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. 따라서 Cassandra는 기존 데이터 저장과 벡터 연산이 모두 필요한 애플리케이션에 다재다능하게 활용될 수 있습니다. Vearch는 벡터 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었으며, 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원합니다. 벡터 데이터와 스칼라 데이터를 모두 관리할 수 있어 임베딩과 기존 데이터 유형을 결합한 복잡한 데이터 구조를 허용합니다.
확장성과 성능
두 기술 모두 강력한 확장성을 제공하지만 서로 다른 아키텍처를 통해 이를 구현합니다. Cassandra는 조정 가능한 일관성과 함께 높은 가용성과 확장성을 제공하는 마스터리스 아키텍처를 사용합니다. SAI 기능은 확장성이 뛰어나고 전 세계적으로 분산된 것으로 설명됩니다. Vearch는 다양한 유형의 노드(마스터, 라우터, 파티션 서버)를 갖춘 클러스터 구성을 사용하여 워크로드를 분산하고 쉽게 확장합니다. Vearch는 밀리초 단위로 수백만 개의 객체를 검색할 수 있다고 주장하며 높은 성능을 자랑합니다. 또한 실시간 인덱싱을 지원하여 검색 결과를 즉시 업데이트할 수 있습니다.
유연성과 커스터마이징
Cassandra는 NoSQL 데이터 모델과 SAI 기능의 확장성을 통해 유연성을 제공합니다. 데이터베이스 패러다임 내에서 다양한 사용 사례에 적응할 수 있습니다. Vearch는 IVFPQ 및 HNSW와 같은 옵션을 지원하여 인덱싱 방식에서 유연성을 제공합니다. 또한 CPU 및 GPU 버전을 모두 지원하여 하드웨어 사용 측면에서 커스터마이징을 제공합니다. Vearch는 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 포함한 복잡한 데이터 구조를 허용하며 최적화를 위한 다양한 인덱싱 방식을 지원합니다.
Vearch 또는 Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Cassandra: 벡터뿐만 아니라 다양한 유형의 데이터를 많이 처리해야 하는 큰 프로젝트를 다룰 때는 Cassandra를 선택하세요. 이미 Cassandra를 사용 중이고 벡터 검색이 필요한 일부 AI 기능을 추가하려는 경우에 적합합니다. Cassandra는 데이터를 여러 머신에 분산하고 모든 것이 원활하게 실행되도록 유지해야 할 때 완벽합니다. 또한 모든 머신에 걸쳐 데이터의 일관성을 얼마나 유지할지 조정할 수 있어야 하는 경우에도 좋은 선택입니다. 따라서 일반 데이터 저장과 일부 벡터 검색 기능이 모두 필요한 대규모 애플리케이션을 운영하고 있다면 Cassandra가 최선의 선택일 수 있습니다.
Vearch: 특히 AI 애플리케이션을 구축하고 있으며 빠르고 효율적인 벡터 검색에 주된 초점을 두고 있다면 Vearch를 선택하세요. 벡터 유사성과 일반 데이터 필터링을 결합한 복잡한 검색이 필요한 경우, 예를 들어 유사한 제품을 찾되 특정 카테고리나 가격 범위 내에서만 찾는 경우에 적합합니다. Vearch는 검색 결과의 실시간 업데이트가 필요한 프로젝트에 좋으며 수백만 개의 항목을 빠르게 검색할 수 있습니다. 추천 시스템, 이미지 유사도 검색 또는 유사한 항목을 빠르게 찾는 것이 중요한 모든 AI 앱을 작업하고 있다면 Vearch는 바로 이를 위해 구축되었습니다. 또한 사용 가능한 하드웨어에 따라 검색에 CPU 또는 GPU를 사용할 수 있는 유연성을 원한다면 좋은 선택입니다.
결론
결론적으로, Cassandra와 Vearch는 모두 벡터 데이터를 처리하기 위한 강력한 솔루션을 제공하지만, 서로 다른 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. Cassandra는 벡터 검색 기능과 함께 다양한 데이터 유형을 관리해야 하는 대규모 애플리케이션에 적합한 선택지로, 다양한 사용 사례를 처리할 수 있는 유연성을 갖춘 견고한 분산 아키텍처를 제공합니다. 반면 Vearch는 고성능 벡터 검색과 복잡한 하이브리드 쿼리가 필요한 AI 기반 애플리케이션에서 빛을 발하며, 초고속 검색과 실시간 인덱싱을 제공합니다. 둘 중 하나를 결정할 때는 구체적인 요구 사항을 고려하세요. 더 광범위한 데이터 관리 전략에 벡터 검색을 통합할 수 있는 다목적 데이터베이스를 찾고 있다면 Cassandra가 최선의 선택일 수 있습니다. 하지만 주요 초점이 복잡한 쿼리를 수행할 수 있는 특화된 고속 벡터 검색 작업에 있다면 Vearch가 이상적인 솔루션일 수 있습니다. 궁극적으로 선택은 프로젝트의 고유한 요구 사항, 규모, 그리고 일반 데이터 관리와 특화된 벡터 검색 기능 사이에서 필요한 균형에 따라 달라집니다.
이 글은 Cassandra와 Vearch에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나가 VectorDBBench로, 벡터 데이터베이스 성능을 비교하기 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 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 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 의존하지 않고 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 제공되므로 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 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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