오픈 소스 벡터 데이터베이스의 비용: 엔지니어를 위한 DYI 가격 책정 가이드
엔지니어로서 우리는 종종 오픈 소스 소프트웨어를 활용하는 것으로 프로젝트를 시작합니다. 예를 들어, Retrieval Augmented Generation (RAG) 시스템을 구축할 때, 우리는 간단한 pip install로 실행할 수 있는 Milvus와 같은 오픈 소스 벡터 데이터베이스에 의존합니다. 이 방법은 간단하고 무료이므로 우리에게는 당연한 선택입니다.
그다음에는 AWS와 같은 클라우드 서비스의 매력이 있습니다. 소규모 프로젝트의 경우 비용이 놀라울 정도로 낮을 수 있으며, 때로는 한 달에 몇 달러에 불과합니다. 하지만 프로젝트를 확장하고 요구 사항이 더 복잡해지면 비용은 급증할 수 있습니다. 이것이 사용량 기반 과금의 핵심이며, 사용량이 증가함에 따라 상당한 재정적 부담으로 변할 수 있습니다.
대규모 프로젝트의 경우, 논의는 종종 Amazon S3와 같은 서비스에 의존할지, 아니면 MinIO를 실행하는 것처럼 리소스를 사내에서 관리할지에 대한 결정으로 이어집니다. 이러한 중대한 결정에는 신중한 검토가 필요합니다. 하지만 우리는 모든 소프트웨어 엔지니어와 엔지니어링 매니저가 이러한 옵션을 철저히 평가하는 데 필요한 시간을 투자하는 것은 아니라는 점을 발견했습니다.
관리형 서비스가 저렴한 솔루션을 제공하더라도, 일부 엔지니어는 여전히 오픈 소스 벡터 데이터베이스 설정을 직접 관리하는 것을 선호합니다. 이유를 물으면, 직접 관리에서 얻는 만족감과 그것이 제공하는 커리어 성장 기회부터 "내 매니저는 이 비용을 절대 승인하지 않을 것이다"라는 다소 체념적인 태도까지 답변은 다양합니다.
엔지니어링 매니저들의 반응은 엇갈립니다. 일부는 외부 제공업체보다 자신의 팀이 제공할 수 있는 능력을 더 믿습니다. 그들은 종종 장단점을 저울질하거나 관리형 서비스에 필요한 투자를 정당화하는 데 도움이 필요합니다. 많은 매니저에게 익숙한 관행은 관리형 서비스 예산을 요청하는 것이 아니라 유지보수를 위한 인력 증원을 요청하는 것입니다.
이러한 습관은 우리 분야의 더 넓은 문제를 보여줍니다. 클라우드 서비스가 널리 사용된 지 10년이 넘었음에도 불구하고, 우리는 여전히 관리형 서비스를 가장 잘 활용하는 방법을 모색하고 있습니다.
그렇다면 오픈 소스 벡터 데이터베이스의 실제 비용은 얼마일까요?
꽤 명확하고 정량화하기 쉬운 비용부터 시작하기
Milvus와 같은 오픈 소스 벡터 데이터베이스를 어떤 프로덕션 형태로든 운영하는 세계에 뛰어들면, "무료 소프트웨어"라는 초기의 설렘은 하드웨어 비용이라는 현실 점검을 빠르게 맞이하게 됩니다. 고려해야 할 두 가지 주요 하드웨어 영역으로 나누어 살펴보겠습니다.
첫 번째는 데이터베이스의 중추입니다. Milvus와 같은 분산 데이터베이스를 운영한다는 것은 단순히 데이터베이스를 실행하는 것만이 아니라, 그 실행을 지원하는 종속성을 설정하는 것이기도 합니다. Milvus를 설정하기 전에 WAL 배포(Kafka 또는 Pulsar와 같은 옵션 포함), 안전한 메타데이터 저장소(안녕하세요, etcd), 그리고 Kubernetes로 전체 구성을 오케스트레이션하는 방법을 파악해야 합니다. 트래픽을 관리할 로드 밸런서와 모든 것을 점검 상태로 유지할 모니터링 및 로깅 도구도 잊지 마세요. 프로젝트가 더 작다면 이러한 구성 요소가 하드웨어 예산에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 미니 데이터 센터를 구축하는 것과 같으며, 우리가 이것저것 만지는 것을 좋아하더라도 비용은 추가적인 도전 과제를 더할 수 있습니다.
그다음에는 운영의 핵심이 있습니다. 바로 벡터 데이터베이스 자체의 비용입니다. 워커 노드를 위한 EC2 인스턴스(또는 그에 상응하는 것)를 설정하는 것은 필수적이며, 사용 규모와 관계없이 특정 성능 및 용량 요구 사항에 맞춰 조정됩니다. 또한 S3 또는 Azure Blob과 같은 스토리지 솔루션도 필요합니다. 더불어 네트워킹 비용도 잊지 마세요. 그 모든 데이터를 주고받는 것은 당연히 발생하는 비용이기 때문입니다.
오픈 소스 벡터 데이터베이스 운영의 일부 측면은 정량화하기가 더 어렵습니다
하지만 그렇다고 해서 그것들을 고려하지 않아도 된다는 뜻은 아니며, 원하든 원하지 않든 나중에 결국 이러한 비용을 지불하게 되지 않는다는 뜻도 아닙니다.
용량 계획에서 시작됩니다. 누구나 용량에 대해 추측하는 것부터 시작합니다—벡터의 수, 차원, 메타데이터 볼륨, 초당 쿼리 수(QPS) 같은 것들입니다. 하지만 솔직히 말해 봅시다. 이런 추측은 종종 빗나갑니다. 과도한 프로비저닝은 안전하게 가는 것처럼 보이지만, 절대 사용하지 않을 수도 있는 리소스를 묶어 둡니다. 과소 프로비저닝은요? 누구도 원치 않는 다운타임과 긴급 문제 해결 세션으로 가는 지름길입니다.
또한 용량을 제대로 맞추는 일은 올바른 인스턴스 수를 선택하는 것 이상을 포함합니다. Zilliz에서는 다양한 사용 사례의 요구사항을 깊이 이해하고, 이러한 요구를 효율적으로 충족하도록 인프라를 지속적으로 조정하는 일입니다.
하드웨어를 선택하는 것만의 문제가 아닙니다. 고려해야 할 전체 설정 단계가 있습니다. Kubernetes 구성, Terraform으로 스크립팅, GUI 개발, 백업 및 복제 전략 최종화 같은 작업은 간단하지 않습니다. 시간이 소요되고 높은 수준의 전문성을 요구합니다.
그다음에는 정기 유지보수가 있습니다. 정기 유지보수는 화려하지 않을 수 있지만, 이를 건너뛰는 것은 도박입니다. 업데이트, 주로 버그 수정과 보안 패치를 꾸준히 적용하는 것은 타협할 수 없는 일입니다. 이는 단순히 시스템을 정상 작동 상태로 유지하는 것만이 아니라, 알려진 취약점으로부터 시스템을 보호하고 새로운 기능을 효과적으로 지원할 수 있도록 보장하는 일입니다.
또 다른 중요한 운영 작업은 워크로드 불균형을 주시하고 조정할 준비를 하는 것입니다. 리소스를 사전에 관리하면 성능 병목을 방지하고 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다. 그리고 확장할 때가 되면 전략적으로 진행함으로써 이미 한계에 도달한 시스템을 급히 확장하느라 허둥대는 상황을 피할 수 있습니다.
문제가 발생했을 때를 계획하는 것은 설정 자체만큼 중요합니다. 선택한 오픈 소스 벡터 데이터베이스에 매우 익숙해져야 하며, 이는 문제 해결에 도움이 됩니다. 또 하나의 전문가 팁은 탄탄한 재해 복구 계획을 구축해 최소한의 영향으로 회복할 수 있도록 보장하는 것입니다.
“왜 내 벡터 데이터베이스가 느릴까?” 세금. 신중한 용량 계획과 튜닝을 했더라도, 결국 누군가는 “왜 내 Milvus가 이렇게 느리지?”라고 물을 것입니다. 지연 시간 문제—100 ms를 예상했지만 200 ms가 나오거나, 가끔 5,000 ms까지 치솟는 경우—는 수수께끼가 될 수 있습니다. 이를 해결하는 것은 간단하지 않으며 전문 지식에 크게 의존합니다. 팀이 Milvus, Kafka, Elasticsearch 전반에 걸쳐 얇게 분산되어 있다면 속도 저하를 찾아내고 해결하는 일은 훨씬 더 어려워집니다. 결국 선택의 문제로 귀결됩니다. 특정 벡터 데이터베이스에 집중하는 전문가를 채용하고 교육하는 데 투자할 것인지, 아니면 성능 문제의 영향을 감수할 것인지 말입니다.
일부 비용은 정량화하기가 거의 불가능합니다
우리는 지금까지 엔지니어의 시간이 얼마의 가치가 있는지 알면 계산할 수 있는 명확한 비용을 다뤘습니다. 하지만 정확히 짚어내기 더 어려운 비용 범주 전체가 있습니다. 이것들은 사소한 것이 아니며, 특히 미션 크리티컬 워크로드를 위한 벡터 데이터베이스처럼 복잡한 것과 관련해서는 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있습니다.
시장 출시 시간. 앱이 프로덕션에 배포되기 전에는 벡터 데이터베이스를 딱 맞게 튜닝하는 것 같은 여러 준비 작업이 있습니다. 여기서의 지연은 사소한 짜증거리에서부터 경쟁사에 선두를 내주는 상황까지 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 단지 첫 번째가 되는 것이 아니라 뒤처지지 않는 것입니다.
엔지니어링 사기와 유지. 솔직히 말하자면—엔지니어들은 시스템을 돌보는 것이 아니라 문제를 해결하고 싶어 합니다. 물론 어느 정도의 온콜 업무와 유지보수는 예상하지만, 이는 이런 작업이 균형 잡혀 있고 지루한 일들을 자동화하는 방향으로 나아가고 있다는 전제하에서입니다. 끝없는 유지보수에 갇혀 끝이 보이지 않는다면, 이는 의욕을 잃고 잠재적으로 줄어드는 팀으로 가는 지름길입니다. 게다가 불만이 있는 엔지니어들은 단지 퇴사를 고민하는 데 그치지 않습니다. 그들은 업무에 최선을 다하지 않게 됩니다.
리스크와 그 파급 효과. 벡터 데이터베이스 마법사들로 이루어진 팀이 있나요? 훌륭합니다. 리스크는 낮아지지만 사라지지는 않습니다. 거의 완벽에 가까운 가동 시간을 달성할 수도 있습니다. 하지만 팀이 진행하면서 배워가는 중이라면, 난관을 예상해야 합니다. 단순한 다운타임만을 말하는 것이 아닙니다—데이터 손실, 보안 실수, 벌금까지 포함됩니다. 그리고 다운타임은 즉각적인 타격만의 문제가 아닙니다. 복구를 위한 고된 과정, 새벽 4시의 위기 대응 근무, 그리고 개선 대신 화재 진압에 얼마나 자주 매달리는지가 문제입니다.
벡터 데이터베이스 관리 비용을 평가하는 방법
직접적인 비용과 엔지니어들이 Milvus 같은 벡터 데이터베이스를 설정하는 데 쓰는 시간과 관련된 비용을 계산한 후에는 더 큰 질문에 직면하게 됩니다. 모든 것을 직접 관리해야 할까요, 아니면 관리형 서비스를 사용하는 것이 더 나을까요?
먼저 데이터를 수집하기 위해 몇 가지 성능 테스트를 진행하는 것이 가장 좋습니다. 벡터 데이터베이스의 가장 중요한 성능 테스트는 실제 워크로드를 어떻게 처리하는지 확인하는 데서 나옵니다. 이는 실제 운영을 모방한 테스트 환경을 설정하고, 성능을 확인하기 위해 부하를 가하는 것을 의미합니다. 이 단계는 매우 중요합니다. 데이터베이스가 얼마나 빠르게 실행될 수 있는지, 그리고 스트레스 상황에서 어떻게 동작하는지를 보여주기 때문입니다—이는 특정 구성이 투자할 가치가 있는지 결정하는 데 필요한 정보입니다.
이 성능 데이터를 수집한 후에는 이를 간단한 비교로 전환합니다. 특정 데이터 볼륨이나 초당 일정한 쿼리 수를 처리하는 데 비용이 얼마나 드는가? 이러한 비용 비교 방식은 데이터베이스 벤치마킹에서 널리 인정받고 있으며, 어떤 옵션이 최고의 가치를 제공하는지 명확히 파악하는 데 도움이 됩니다.
비용 최적화
쿼리당 비용을 줄이는 것은 사용자 측과 클라우드 제공업체 측 모두에서 가능합니다. 한 가지 간단한 전략은 동적 스케일링을 채택하여 사용하지 않는 리소스에 비용을 지불하지 않도록 하는 것입니다. 그러나 앞서 논의한 것처럼, 과소 프로비저닝 가능성과 같은 과제도 기억해둘 필요가 있습니다.
프로젝트 요구 사항에 따라 recall 정확도, 지연 시간, 처리량 간의 균형을 조정하는 것도 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 상황에 맞는 올바른 인덱스 유형을 선택하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 허용 가능한 지연 시간과 처리량을 유지하면서 중간 수준의 recall이 필요한 경우 DiskANN을 선택할 수 있고, 더 높은 지연 시간과 낮은 처리량에도 불구하고 높은 정확도가 필요한 시나리오에서는 IVF_Flat이 더 적합할 수 있습니다.
또 다른 접근 방식은 MMap을 사용해 메모리에 저장하는 데이터 양을 줄이는 것으로, 비용을 절감할 수 있지만 성능이 낮아질 수 있습니다. 이 선택은 사용 사례의 요구 사항과 일치해야 합니다.
Zilliz에서는 다양한 사용 사례에 맞는 비용 최적화에 집중하고 있습니다. 우리는 벡터 데이터베이스 요구 사항에 대해 최고의 가격 대비 성능을 보장하기 위해 매월 출시되는 새로운 기능으로 Zilliz Cloud(Milvus의 완전 관리형 버전)를 지속적으로 개선하고 있습니다.
현명한 경제적 선택하기
벡터 데이터베이스를 어떻게 관리할지 결정하는 것은 결국 숫자를 살펴보고 무엇이 가장 비용 효율적인지에 따라 현명한 결정을 내리는 것으로 귀결됩니다. 이는 서버 운영의 직접 비용부터 더 고급 하드웨어가 필요할 수 있는지, 또는 스마트한 엔지니어링을 통해 더 경제적으로 목표를 달성할 수 있는지까지 모든 것을 고려한다는 의미입니다.
여기서 핵심은 옵션과 그 비용을 이해하기 쉬운 방식으로 제시하는 것입니다. 이를 통해 팀 내 다른 사람들과 또는 의사결정권자들과 이러한 선택지를 논의할 때 명확하고 쉬운 말로 이야기할 수 있도록 해야 합니다. 이는 어려운 일을 피하려는 것이 아니라, 우리의 노력과 리소스를 가장 큰 영향을 낼 수 있는 곳에 투자하고 있는지 확인하려는 것입니다.
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