Couchbase vs Aerospike: AI 앱을 위한 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Couchbase와 Aerospike를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 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 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
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 포함된 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 분산형 멀티모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. Aerospike 역시 벡터 검색이 추가된 분산형 확장 가능 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Couchbase란 무엇인가? 개요
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅을 위한 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 장점과 JSON의 유연성을 결합합니다. Couchbase는 네이티브 벡터 인덱스가 없더라도 벡터 검색을 수행할 수 있게 해줍니다. 개발자는 머신러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 Couchbase 문서의 JSON 구조 일부로 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요한 의미론적 검색을 기반으로 하는 추천 시스템 또는 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있습니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 수행하는 한 가지 방법은 Full Text Search (FTS)를 사용하는 것입니다. FTS는 텍스트 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 벡터 검색에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화할 수 있으며 FTS는 이러한 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 근사 벡터 검색을 수행하고 유사도가 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리할 수 있습니다.
또는 개발자가 원시 벡터 임베딩을 Couchbase에 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수도 있습니다. 이는 문서를 가져와 벡터 간의 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 일치 항목을 찾는 것을 의미합니다. 이 방식에서는 Couchbase가 벡터의 저장소로 사용되고, 애플리케이션이 수학적 계산을 처리합니다.
더 고급 사용 사례의 경우 일부 개발자는 벡터 검색을 가능하게 하는 특수 라이브러리나 알고리즘과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리가 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 수행하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능에 활용할 수 있으며, 유사도 검색이 필요한 다양한 AI 및 머신 러닝 사용 사례에 유연한 옵션이 될 수 있습니다.
Aerospike란 무엇인가요? 개요
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원이 추가되어 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 단계에 있습니다. Aerospike에 조기 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트 또는 삽입이 이루어지면 벡터를 포함한 레코드 데이터가 Aerospike Database (ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱을 위해 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 가지고 있어야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 가질 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 업서트된 레코드를 특정 세트에 할당하여 모니터링하고 운영할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 고유한 방식이 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 수행됩니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되지만, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치 단위로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 의존합니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터의 클러스터를 구축한 뒤 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 특정 레이어에서 해당 벡터의 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령어, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions (AVX)를 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 수집 중에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”하기 위해 쿼리합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이렇게 하면 캐시에 관련 데이터가 채워지고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있는 방식을 보여줍니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 Couchbase와 Aerospike 중에서 선택할 때 고려해야 할 여러 요소가 있습니다. 결정을 돕기 위해 이를 살펴보겠습니다.
검색 방법론 측면에서 Couchbase에는 네이티브 벡터 인덱스가 없지만 벡터 검색을 위한 우회 방법이 있습니다. 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환하여 Full Text Search (FTS)를 사용합니다. 개발자는 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행할 수도 있습니다. Aerospike에는 전용 벡터 검색 기능이 있습니다. 벡터 검색을 위한 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱스를 제공합니다. Aerospike Vector Search (AVS) 기능은 고차원 벡터 검색을 위한 것입니다.
데이터 처리 측면에서 Couchbase는 관계형 데이터베이스의 기능과 JSON의 유연성을 결합합니다. JSON 문서에 벡터 임베딩을 저장할 수 있습니다. Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 것입니다. 레코드당 여러 벡터와 인덱스를 지원하므로 여러 검색 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
확장성과 성능은 핵심입니다. 분산 NoSQL 데이터베이스인 Couchbase는 확장성을 위해 설계되었습니다. 하지만 벡터 검색 성능은 구현 방식에 따라 달라집니다. Aerospike는 모든 AVS 노드에서 동시 인덱싱을 수행하므로 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 따라 달라집니다.
유연성과 사용자 지정 옵션은 서로 다릅니다. Couchbase는 벡터 검색 구현에서 유연성을 제공하므로 내장 기능과 사용자 지정 솔루션 중에서 선택할 수 있습니다. 더 고급 벡터 검색 기능을 위해 전문 라이브러리와의 통합을 지원합니다. Aerospike는 AVS를 통한 전용 벡터 검색 솔루션을 갖추고 있으며, 유연한 검색 구성을 위해 레코드당 여러 벡터와 인덱스를 허용합니다.
통합 및 생태계 지원도 중요합니다. Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅 시나리오를 지원합니다. 더 많은 벡터 검색 기능을 위해 외부 라이브러리와 통합할 수 있습니다. Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 것이며, AVS는 기본 Aerospike 데이터베이스와 직접 통합됩니다.
사용 편의성은 다릅니다. Couchbase는 벡터 검색을 위해 사용자 지정 구현이 필요하며, 이는 복잡성을 추가합니다. 원시 스토리지 접근 방식을 사용하는 경우 개발자는 벡터 유사도 계산을 수행해야 합니다. Aerospike는 구현을 단순화하는 전용 벡터 검색 솔루션을 갖추고 있습니다. 하지만 AVS는 현재 Preview 상태이며 얼리 액세스 요청이 필요합니다.
추가 고려 사항: Couchbase는 추천 시스템과 검색 증강 생성에 적합합니다. 개발자가 익숙한 데이터베이스 개념을 사용해 벡터 검색을 구현할 수 있게 해줍니다. Aerospike는 쓰기 또는 업데이트 후 벡터 데이터에 대한 즉각적인 가시성을 제공합니다. 인덱싱 중 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용하고, 쿼리 성능을 향상시킬 수 있는 인덱스 캐시 채우기를 위한 사전 하이드레이션 전략을 사용합니다.
각각을 사용해야 하는 경우
Couchbase는 데이터 유연성과 다용성이 중요한 상황에 적합합니다. 특히 JSON 문서로 작업할 때 전통적인 데이터베이스 기능과 벡터 검색의 조합이 필요한 프로젝트에 좋습니다. Couchbase는 이미 JSON 기반 데이터 구조를 사용하는 기존 애플리케이션에 벡터 검색을 추가해야 하는 상황에 매우 적합합니다. 추천 시스템, 콘텐츠 검색, 그리고 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 벡터 임베딩과 함께 저장하고 쿼리할 수 있는 애플리케이션에 완벽합니다. 여러 데이터 유형과 쿼리 방식을 처리할 수 있는 데이터베이스가 필요하고, 사용자 지정 벡터 검색을 구현하거나 더 고급 벡터 작업을 위해 외부 라이브러리와 통합할 의향이 있을 때 Couchbase를 선택하세요.
Aerospike는 실시간 애플리케이션을 위한 전용 고성능 벡터 검색 솔루션이 필요할 때 적합합니다. 대규모 고차원 벡터 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 하는 사용 사례에 좋습니다. Aerospike의 Vector Search (AVS) 기능은 유사도 검색이 중요한 머신 러닝, 인공 지능 및 고급 분석에 매우 적합합니다. 벡터 검색이 주요 초점이고 낮은 지연 시간으로 대량의 벡터 데이터를 처리해야 할 때 Aerospike를 선택하세요. 여러 노드에서 동시 인덱싱이 필요하고 벡터 처리를 위한 하드웨어 가속의 이점을 얻을 수 있는 프로젝트에 완벽합니다.
요약
Couchbase의 강점은 유연성, JSON 지원, 그리고 NoSQL 데이터베이스에 벡터 검색을 추가할 수 있는 능력에 있습니다. 개발자가 익숙한 데이터베이스 환경 내에서 사용자 지정 벡터 검색을 구현할 자유를 제공합니다. Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션에 최적화된 전용 벡터 검색 기능에서 뛰어납니다. 내장 벡터 인덱싱 및 검색 기능을 갖추고 있어 전문적인 벡터 검색에 훌륭한 선택입니다.
사용 사례, 데이터 유형 및 성능 요구 사항에 따라 Couchbase와 Aerospike 중에서 선택하세요. 다양한 데이터 유형과 벡터 검색을 다른 데이터베이스 작업과 함께 처리할 수 있는 유연한 데이터베이스가 필요하다면 Couchbase가 적합할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션에서 고성능 벡터 검색이 주요 초점이라면 Aerospike가 더 적합할 수 있습니다. 결정을 내릴 때 기존 인프라, 개발팀의 전문성, 애플리케이션의 요구 사항을 고려하세요. 최선의 선택은 프로젝트의 요구 사항과 장기 목표에 맞는 선택이라는 점을 기억하세요.
이 글은 Couchbase와 Aerospike에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기준으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움을 줄 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하기 위해 설계된 오픈 소스 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 사이에서 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 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 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 오픈 소스 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 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
Announcing the General Availability of Single Sign-On (SSO) on Zilliz Cloud
SSO is GA on Zilliz Cloud, delivering the enterprise-grade identity management capabilities your teams need to deploy vectorDB with confidence.
What Exactly Are AI Agents? Why OpenAI and LangChain Are Fighting Over Their Definition?
AI agents are software programs powered by AI that can perceive their environment, make decisions, and take actions to achieve a goal—often autonomously.
Milvus WebUI: A Visual Management Tool for Your Vector Database
Explore Milvus WebUI to monitor, manage, and optimize your vector database with real-time insights, performance tracking, and system health monitoring.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.