Apache Cassandra vs. Vespa: AI 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 더욱 보편화됨에 따라, 개발자와 엔지니어는 벡터 데이터를 효율적으로 처리할 올바른 데이터베이스를 선택해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이 분야에서 인기 있는 두 가지 옵션은 Apache Cassandra와 Vespa입니다. 이 글은 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Vespa를 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 고급 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 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
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 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스.
Cassandra와 Vespa는 벡터 데이터베이스에 대해 서로 다른 접근 방식을 나타냅니다. Cassandra는 벡터 검색 기능을 포함하도록 발전한 전통적인 데이터베이스이며, 반면 Vespa는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Vespa는 처음부터 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다. 전문화된 솔루션으로서, Vespa는 벡터 작업에만 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. 이러한 통합을 통해 Cassandra가 벡터 데이터를 처리할 수 있지만, 벡터 검색은 네이티브 기능이라기보다는 Cassandra의 기존 아키텍처 확장으로 구현되었다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이를 통해 사용자는 다른 데이터와 함께 벡터 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이러한 통합은 Cassandra가 대규모 분산 데이터 처리의 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있게 해줍니다.
Cassandra의 벡터 검색에서 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes (SAI)입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 컬럼에 컬럼 수준 인덱스를 추가하는, 확장성이 매우 높고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 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 대용량 입력 포함)를 모두 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 만들어 줍니다.
Vespa: 개요 및 핵심 기술
Vespa는 여러 유형의 검색을 한 번에 처리할 수 있는 강력한 검색 엔진이자 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색에 뛰어납니다. 즉, 이를 사용하여 유사한 항목(예: 이미지나 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자 같은 기준에 따라 결과를 필터링할 수 있습니다. 이 모든 것을 한 번에 수행할 수 있습니다. Vespa는 유연하며 단순한 숫자부터 복잡한 구조까지 다양한 데이터 유형과 함께 작동할 수 있습니다.
Vespa의 두드러진 기능 중 하나는 벡터 검색 능력입니다. 문서에 어떤 벡터 필드든 추가할 수 있으며, Vespa는 이를 빠르게 검색합니다. 텐서라고 하는 특수한 벡터도 처리할 수 있는데, 이는 다중 부분 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용합니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 지능적이어서, 속도 저하 없이 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 설계되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하며, 이는 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 처리할 때도 뛰어난 성능을 내는 데 도움이 됩니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리하는 경우에도 원활하게 계속 작동하도록 설계되었습니다. 따라서 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, Vespa가 자동으로 작업을 분산합니다. 즉, 많은 복잡한 설정을 직접 하지 않아도 필요가 증가함에 따라 검색 시스템을 확장할 수 있습니다. Vespa는 보유한 데이터나 트래픽 양의 변화에 대응하도록 자동으로 조정될 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 기업에 훌륭한 선택이 되게 합니다.
주요 차이점: Apache Cassandra vs. Vespa
검색 방법론
Cassandra와 Vespa는 검색에 대해 서로 다른 방식으로 접근합니다. Cassandra는 기존 NoSQL 데이터 구조와 함께 벡터 유사도 검색을 가능하게 하기 위해 Storage-Attached Indexes (SAI)를 사용합니다. SAI가 벡터 임베딩과 검색을 가능하게 하기는 하지만, 이는 Cassandra 아키텍처의 확장 기능이지 핵심 기능은 아닙니다. 반면 Vespa는 검색을 위해 특별히 구축되었으며, 벡터, 텍스트, 구조화된 데이터 검색을 동시에 수행하는 데 뛰어납니다. Vespa는 여러 벡터 필드를 추가할 수 있고 복잡한 텐서 기반 벡터를 처리하므로, 고성능 멀티모달 검색 기능에 더 특화되어 있습니다.
데이터 처리
Cassandra는 SAI를 통해 최신 기능으로 벡터 데이터가 추가된, 대규모 분산형 구조화 및 반구조화 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 주로 분산 노드 전반에서 데이터를 저장하고 검색하는 데 중점을 둡니다. Vespa는 훨씬 더 유연하며, 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 손쉽게 처리합니다. 텍스트, 수치 데이터, 벡터를 함께 처리할 수 있는 능력은 복잡한 데이터셋을 관리할 때 더 큰 다용성을 제공합니다. Vespa의 텐서 기능은 AI 애플리케이션의 임베딩과 같은 고급 데이터 모델을 다룰 때 강점을 제공합니다.
확장성과 성능
Cassandra와 Vespa는 모두 확장성이 뛰어나지만 서로 다른 접근 방식을 취합니다. Cassandra의 마스터리스 아키텍처는 여러 노드에 걸쳐 쉽게 수평 확장할 수 있게 해 주며, 높은 가용성과 성능을 보장합니다. Vespa도 여러 머신에 작업을 분산하여 효율적으로 확장하지만, 한 단계 더 나아가 수동 개입 없이 트래픽과 데이터 변화에 자동으로 적응합니다. C++로 작성된 Vespa의 메모리 관리와 특화된 검색 엔진은 복잡한 쿼리를 처리할 때도 빠른 성능을 보장하는 반면, Cassandra의 성능은 더 범용적이며 검색보다는 분산 데이터 관리에 최적화되어 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Cassandra는 특히 분산 애플리케이션을 위한 유연한 데이터 모델을 제공하지만, 검색 기능 확장을 SAI에 의존하기 때문에 벡터 검색의 사용자 지정 가능성은 낮습니다. Vespa는 데이터 모델링과 검색 사용자 지정 측면에서 더 유연합니다. 개발자가 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화 쿼리를 원활하게 결합할 수 있게 해 줍니다. Vespa의 텐서 지원은 복잡한 임베딩을 다루는 능력을 더욱 향상시켜, 검색 및 조회 작업에서 더 높은 수준의 사용자 지정을 제공합니다.
통합과 생태계
Cassandra는 빅데이터 도구와 클라우드 플랫폼에 대한 광범위한 통합 지원을 갖춘 잘 확립된 생태계를 보유하고 있습니다. 널리 채택되어 있어 기존 인프라에 통합하기가 더 쉽습니다. Vespa는 더 특화되어 있지만, 머신 러닝 프레임워크 및 빅데이터 시스템과 통합되며 검색 중심 애플리케이션에 더 초점을 맞춥니다. Vespa의 생태계는 복잡한 AI 및 실시간 검색 시스템을 구축하는 개발자에게 더 맞춰져 있습니다. 반면 Cassandra는 벡터 검색을 추가 기능으로 갖춘 일반적인 분산 데이터 워크로드에 더 적합합니다.
사용 편의성
Cassandra는 NoSQL 데이터베이스와 분산 시스템에 익숙한 개발자가 도입하기 더 쉬우며, 방대한 문서와 커뮤니티 지원을 제공합니다. Vespa는 더 특화되어 있어, 특히 검색 엔진이나 벡터 데이터베이스에 익숙하지 않은 사용자에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다. 그러나 Vespa의 문서는 포괄적이며, 자동 확장 및 관리 기능은 시간이 지남에 따라 설정과 유지 관리의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
비용 고려사항
오픈 소스이고 널리 채택된 Cassandra는 분산 데이터베이스에 대해 낮은 운영 비용을 제공하지만, 벡터 검색을 위한 SAI 추가는 고성능 검색 작업에서 리소스 사용량을 증가시킬 수 있습니다. Vespa의 자동 확장과 효율적인 리소스 관리는 트래픽이나 데이터 크기가 변동하는 환경에서 비용 최적화에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 특화된 기능으로 인해 더 강력한 인프라가 필요할 수 있어, Cassandra보다 초기 비용이 더 높아질 수 있습니다.
보안 기능
Cassandra와 Vespa는 모두 견고한 보안 기능을 제공합니다. Cassandra는 암호화, 인증, 역할 기반 접근 제어를 지원하여 안전한 분산 데이터 작업을 보장합니다. Vespa도 암호화와 세분화된 접근 제어를 제공하지만, 검색 중심 애플리케이션에 초점을 맞추고 있기 때문에 실시간 데이터 및 벡터 검색 환경에 최적화된 보안 기능을 포함합니다. 두 시스템 모두 엔터프라이즈 수준의 보안을 처리할 수 있지만, Cassandra의 범용 접근 방식은 기존 IT 팀에 더 익숙할 수 있습니다.
Cassandra를 선택해야 하는 경우
Cassandra는 고가용성과 확장성이 필요하며 대규모 분산 데이터를 처리하는 사용 사례에 가장 적합합니다. 마스터리스 아키텍처는 여러 노드 전반에서 안정적인 성능을 보장하므로 글로벌 데이터 관리, 대규모 분석, 분산형 AI 기반 워크로드와 같은 애플리케이션에 이상적입니다. 기존 NoSQL 작업과 함께 기본적인 벡터 검색 기능이 필요하다면, Storage-Attached Indexes (SAI)를 통한 Cassandra의 벡터 임베딩 통합은 완전한 검색 중심 엔진을 필요로 하지 않으면서 효과적인 솔루션을 제공합니다.
Vespa를 선택해야 하는 경우
Vespa는 특히 벡터, 텍스트, 구조화된 데이터 검색을 실시간으로 결합해야 할 때 고급 멀티모달 검색 기능이 필요한 애플리케이션에 더 나은 옵션입니다. AI 기반 추천 시스템, 전자상거래, 콘텐츠 탐색과 같은 시나리오에서 뛰어나며, 빠르고 유연한 검색이 매우 중요합니다. 벡터, 텐서, 대규모 데이터셋이 포함된 복잡한 쿼리를 효율적인 확장으로 처리할 수 있는 Vespa의 능력은 최고 수준의 성능과 유연성이 필요한 검색 중심 애플리케이션을 위한 최적의 솔루션으로 만들어 줍니다.
결론
결론적으로 Cassandra와 Vespa는 필요에 따라 서로 다른 목적을 제공합니다. Cassandra는 확장성, 가용성, 기본적인 벡터 검색 기능이 핵심인 대규모 분산 데이터 애플리케이션에 강력한 선택지입니다. Cassandra의 강점은 높은 성능과 신뢰성으로 많은 노드에 걸쳐 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 있습니다. 반면 Vespa는 검색 중심 애플리케이션에서 뛰어나며, 벡터, 텍스트, 구조화된 데이터를 활용한 고급 멀티모달 검색 기능을 제공하므로 AI 기반 시스템과 복잡한 쿼리에 이상적입니다. 두 가지 중 무엇을 선택할지는 초점이 분산 데이터 관리인지, 강력한 실시간 검색 기능인지에 따라 달라집니다.
이 글은 Cassandra와 Vespa에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하도록 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
Open-source 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 통해 사용자는 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 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자신의 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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