Apache Cassandra vs Zilliz Cloud: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
소개
인공지능이 이 데이터 중심 세계를 계속 재정의함에 따라, 벡터 임베딩과 같은 복잡한 데이터 구조를 처리할 수 있는 강력한 벡터 데이터베이스의 필요성이 점점 더 분명해지고 있습니다. 이 블로그에서는 두 가지 주목할 만한 데이터베이스인 Apache Cassandra와 Deep Lake를 소개하고 비교합니다. 각각은 AI 애플리케이션에 필수적인 벡터 임베딩을 처리하는 데 고유한 접근 방식을 제공합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Apache Cassandra와 Zilliz Cloud를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 머신 러닝 모델을 사용해 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업을 포함한 많은 사용 사례에서 채택되었습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공해 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함한 여러 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적 특화 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- Apache Cassandra와 같은 벡터 검색 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스
Apache Cassandra 이해하기
Apache Cassandra는 단일 장애 지점 없이 많은 서버 전반에서 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다. 원래 여러 노드 전반에서 대량의 구조화 및 반정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 개발되었습니다. Cassandra는 높은 확장성, 장애 허용성, 그리고 최소한의 다운타임이나 성능 저하로 분산 환경에서 운영할 수 있는 능력으로 알려져 있습니다.
Cassandra 5.0의 출시와 함께, Apache Cassandra는 NoSQL 데이터베이스로서의 핵심 기능을 넘어 벡터 임베딩과 벡터 검색을 지원하도록 발전하고 있습니다. Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 사용자가 다른 데이터와 함께 벡터 임베딩을 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있게 해줍니다. 이러한 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터를 처리하는 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
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. Vector Search 및 기타 검색 인덱싱을 사용하는 데이터베이스에 탁월한 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 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. 이 Vector Search와 SAI의 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 기능을 강화하여, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진 위에 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. 개발자와 조직이 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리 및 검색함으로써 대규모 AI 애플리케이션을 처리할 수 있도록 돕습니다. 인프라를 대신 처리해 주므로, 데이터베이스 관리 대신 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Zilliz Cloud의 주요 장점 중 하나는 자동 성능 최적화입니다. 이 시스템에는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 조정하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기술을 사용하여 대규모 데이터셋 전반의 유사도 검색 속도를 높입니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 갖추고 있습니다. 벡터 데이터베이스를 AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 배포할 수 있으며, Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션이 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리 및 컴플라이언스 도구와 같은 보안 제어 기능을 제공합니다. 또한 이 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
비용 관리는 Zilliz Cloud의 또 다른 중요한 측면입니다. 이 플랫폼은 계층형 스토리지를 사용하여 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 자동 이동하므로, 성능에 영향을 주지 않고 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 우수한 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
다양한 유형의 데이터를 함께 검색해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 지원합니다. 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형을 검색할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Cosine, Euclidean 및 Inner Product와 같은 다양한 유사도 지표를 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 자동으로 더 많은 리소스를 추가하여 수평적으로 확장할 수 있으므로, 무거운 워크로드에서도 우수한 성능을 유지할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론 Cassandra는 벡터 검색에 Storage-Attached Indexes(SAI)를 사용하여 기존 NoSQL 아키텍처에 벡터 기능을 통합합니다. SAI는 벡터 데이터 유형에 대한 열 수준 인덱싱을 제공하며 쿼리와 콘텐츠 인덱싱을 모두 지원합니다.
Zilliz Cloud는 최적의 인덱싱 방법을 자동으로 선택하기 위해 AutoIndex 기술을 사용합니다. 유사도 검색을 위해 IVF 및 그래프 기반 기술을 사용하며, 여러 유사도 지표(Cosine, Euclidean, Inner Product)를 지원합니다.
데이터 처리 Cassandra는 분산 노드 전반에서 구조화 및 반구조화 데이터를 처리합니다. 벡터 임베딩은 다른 데이터 유형과 함께 저장되어 분산 환경에서 일관성을 유지합니다.
Zilliz Cloud는 단일 쿼리에서 다양한 데이터 유형(텍스트 임베딩, 이미지 벡터)에 걸친 하이브리드 검색을 가능하게 합니다. 업데이트 속도와 데이터 무결성 간의 균형을 맞추기 위해 유연한 일관성 수준을 제공합니다.
확장성과 성능 Cassandra는 단일 장애 지점 없이 여러 서버에 데이터를 분산합니다. SAI 아키텍처는 분산 데이터 처리 기능을 유지하면서 벡터 검색을 위한 높은 I/O 처리량을 제공합니다.
Zilliz Cloud는 자동 리소스 할당을 통해 수평적으로 확장됩니다. 계층형 스토리지를 사용하여 성능을 최적화하며, 검색 속도에 영향을 주지 않고 덜 접근되는 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 이동합니다.
관리와 비용 Cassandra는 인프라의 수동 설정과 유지보수가 필요합니다. 오픈 소스 솔루션으로서 주요 비용은 인프라 및 운영 비용입니다.
Zilliz Cloud는 완전 관리형으로, 인프라 유지보수와 최적화를 처리합니다. 비용에는 서비스 요금과 클라우드 인프라(AWS, Azure, Google Cloud)가 포함되며, 관리형 서비스 또는 BYOC(Bring Your Own Cloud)를 사용할 수 있는 옵션이 있습니다.
보안 두 플랫폼 모두 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다. Cassandra는 전통적인 데이터베이스 보안 기능을 제공하는 반면, Zilliz Cloud는 전송 중 및 저장 시 암호화, 백업 및 복구, 광범위한 RBAC를 포함합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
벡터 검색이 포함된 분산 NoSQL 데이터베이스가 필요하고 이미 스택에서 Cassandra를 사용하고 있거나 인프라를 완전히 제어하고 싶다면 Apache Cassandra를 선택하세요. SAI 아키텍처는 여러 노드에 걸쳐 방대한 양의 구조화된 데이터를 처리하고 기존 데이터베이스 설정을 유지하면서 AI 기능을 추가하고자 하는 대기업에 적합합니다.
운영 오버헤드를 최소화한 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스를 원한다면 Zilliz Cloud를 선택하세요. 주요 클라우드 제공업체 전반에서 벡터 검색의 빠른 배포, 자동 성능 최적화, 유연한 확장이 필요한 팀에 적합하며, 특히 기존 데이터베이스 제약 없이 새로운 AI 애플리케이션을 구축하는 경우에 좋습니다.
요약
Cassandra는 SAI를 통한 통합 벡터 검색, 높은 확장성 및 내결함성을 갖춘 분산 데이터에 적합하며, 완전한 제어를 원하는 회사에 좋습니다. Zilliz Cloud는 관리형 서비스, 자동 최적화, 하이브리드 검색에 적합합니다. 인프라 선호도(자체 관리형 vs 완전 관리형), 기존 기술 스택, 팀 전문성, 벡터 검색 및 확장에 대한 구체적인 요구 사항을 기준으로 선택하세요.
Apache Cassandra와 Zilliz Cloud의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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