Couchbase vs Zilliz Cloud: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Couchbase와 Zilliz Cloud를 비교하기 전에 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Couchbase는 벡터 검색 기능이 추가된 분산형 다중 모델 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Couchbase: 개요 및 핵심 기술
Couchbase는 클라우드, 모바일, AI 및 엣지 컴퓨팅용 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 분산형 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 관계형 데이터베이스의 강점과 JSON의 다재다능함을 결합합니다. 또한 Couchbase는 벡터 인덱스에 대한 네이티브 지원이 없음에도 불구하고 벡터 검색을 구현할 수 있는 유연성을 제공합니다. 개발자는 머신 러닝 모델이 생성한 수치적 표현인 벡터 임베딩을 JSON 구조의 일부로 Couchbase 문서 내에 저장할 수 있습니다. 이러한 벡터는 의미 검색을 기반으로 한 추천 시스템이나 검색 증강 생성과 같은 유사도 검색 사용 사례에 활용될 수 있으며, 여기서는 고차원 공간에서 서로 가까운 데이터 포인트를 찾는 것이 중요합니다.
Couchbase에서 벡터 검색을 가능하게 하는 한 가지 접근 방식은 전체 텍스트 검색(FTS)을 활용하는 것입니다. FTS는 일반적으로 텍스트 기반 검색을 위해 설계되었지만, 벡터 데이터를 검색 가능한 필드로 변환함으로써 벡터 검색을 처리하도록 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터를 텍스트와 유사한 데이터로 토큰화하여 FTS가 해당 토큰을 기반으로 인덱싱하고 검색할 수 있게 할 수 있습니다. 이는 근사 벡터 검색을 용이하게 하여, 유사성이 가까운 벡터를 가진 문서를 쿼리하는 방법을 제공합니다.
또는 개발자가 Couchbase에 원시 벡터 임베딩을 저장하고 애플리케이션 수준에서 벡터 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 여기에는 문서를 검색하고 벡터 간의 코사인 유사도 또는 유클리드 거리와 같은 메트릭을 계산하여 가장 가까운 매치를 식별하는 과정이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 Couchbase가 벡터용 스토리지 솔루션 역할을 하면서 애플리케이션이 수학적 비교 로직을 처리할 수 있습니다.
더 고급 사용 사례의 경우, 일부 개발자는 효율적인 벡터 검색을 가능하게 하는 전문 라이브러리나 알고리즘(예: FAISS 또는 HNSW)과 Couchbase를 통합합니다. 이러한 통합을 통해 Couchbase는 문서 저장소를 관리하고 외부 라이브러리는 실제 벡터 비교를 수행할 수 있습니다. 이런 방식으로 Couchbase는 여전히 벡터 검색을 지원하는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 사용하면 Couchbase를 벡터 검색 기능을 처리하도록 조정할 수 있어, 유사도 검색에 의존하는 다양한 AI 및 머신 러닝 작업에 유연한 옵션이 됩니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진을 기반으로 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 파라미터를 튜닝하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 쓰지 않아도 됩니다. 또한 이 플랫폼은 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF (Inverted File) 및 그래프 기반 기술을 사용합니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 갖추고 있습니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 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 규정 준수 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 절감할 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수도 있습니다 - 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 좋은 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
서로 다른 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 메트릭을 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 더 많은 리소스를 자동으로 추가하여 수평 확장할 수 있으므로, 높은 워크로드에서도 좋은 성능을 유지할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
Couchbase: Couchbase는 벡터 검색을 기본적으로 지원하지 않지만 우회 방법이 있습니다. JSON 문서에 벡터 임베딩을 저장하고 벡터를 토큰화하여 근사 벡터 검색에 Full Text Search (FTS)를 사용할 수 있습니다. 또는 FAISS와 같은 외부 라이브러리와 통합하거나 애플리케이션 수준에서 유사도 계산을 수행할 수 있습니다. 이러한 방법은 유연하지만 더 많은 구현 노력이 필요합니다.
Zilliz Cloud: 벡터 검색을 위해 구축된 Zilliz Cloud는 IVF 및 그래프 기반 기법과 같은 최적화된 인덱싱 방법을 사용하여 고성능 유사도 검색을 제공합니다. AutoIndex는 수동 튜닝의 필요성을 없애므로 개발자는 코딩에만 집중할 수 있습니다.
데이터
Couchbase: JSON 문서 모델을 통해 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 처리합니다. 유연하지만 고차원 벡터 데이터에 최적화되어 있지 않으며 사용자 지정이 필요합니다.
Zilliz Cloud: 비구조화 및 벡터화된 데이터를 위한 서비스입니다. 하이브리드 검색을 지원하고, 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형 전반에 걸친 쿼리를 허용하여 AI 기반 애플리케이션에 적합합니다.
확장성과 성능
Couchbase: 문서 기반 작업을 위한 수평 확장성과 높은 처리량을 제공합니다. 그러나 벡터 검색 성능은 선택한 통합 또는 애플리케이션 계층 계산에 따라 달라지며, 매우 큰 데이터셋에서는 잘 확장되지 않을 수 있습니다.
Zilliz Cloud: 대규모 AI 워크로드에 맞춰 확장되며, 데이터가 증가해도 성능을 유지하기 위해 분산 아키텍처를 사용합니다. 계층형 스토리지는 덜 자주 액세스되는 데이터에 대해 비용 대비 성능을 최적화합니다.
유연성과 사용자 지정
Couchbase: 범용 애플리케이션에 대해 고도로 사용자 지정할 수 있습니다. 개발자는 스토리지부터 유사도 계산까지 벡터 검색 구현을 완전히 제어할 수 있습니다.
Zilliz Cloud: 유사도 지표(예: Cosine, Euclidean, Inner Product)와 여러 배포 옵션(완전 관리형 서비스 및 BYOC)에서 유연성을 제공하지만, 사용자 지정은 벡터 사용 사례에 더 집중되어 있습니다.
통합과 생태계
Couchbase: 기존 엔터프라이즈 생태계와 통합되며, 여러 프로그래밍 언어용 SDK를 제공하고 벡터 특정 요구 사항을 위한 외부 검색 라이브러리와 호환됩니다.
Zilliz Cloud: AI/ML 워크플로와 기본적으로 통합되며, Milvus 및 DsPy, LangChain과 같은 도구와 호환됩니다. API를 통해 벡터 기반 애플리케이션 개발을 단순화합니다.
사용 편의성
Couchbase: 개발자가 벡터 검색을 직접 구성하고 구현해야 하므로 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 광범위한 문서와 커뮤니티 지원이 제공되지만, 고급 사용 사례의 경우 학습 곡선이 가파릅니다.
Zilliz Cloud: 사용하기 쉽고, 자동 최적화와 최소한의 설정을 제공합니다. 인프라 관리를 추상화하여 개발자가 데이터베이스 유지 관리에 대해 걱정하지 않고 AI/ML 작업에 집중할 수 있게 합니다.
비용
Couchbase: 비용은 배포 방식과 벡터 검색의 계산 오버헤드에 따라 달라집니다. 벡터 인덱싱 또는 유사도 계산에 외부 도구를 사용하는 경우 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
Zilliz Cloud: 관리형 서비스를 통해 예측 가능한 가격을 제공합니다. 계층형 스토리지와 사용자 지정 가능한 컴퓨팅 리소스는 특히 대규모 워크로드에서 비용 최적화에 도움이 됩니다.
보안
Couchbase: 강력한 보안 옵션, 암호화, 역할 기반 액세스 제어 및 엔터프라이즈 인증 시스템과의 통합을 제공합니다. 하지만 추가적인 벡터 검색 통합을 보호하려면 사용자 지정 구현이 필요합니다.
Zilliz Cloud: 암호화, 액세스 관리 및 규정 준수 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다. 관리형 서비스에는 기본 제공 보안 제어가 포함되어 있어 개발자가 직접 처리할 필요가 없습니다.
Couchbase를 선택해야 하는 경우
Couchbase는 대규모 애플리케이션에서 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 처리할 수 있는 유연하고 분산된 데이터베이스가 필요할 때 좋은 선택입니다. JSON 문서 모델과 확장성 덕분에 콘텐츠 관리, 모바일 앱 및 IoT 워크로드에 적합합니다. 벡터 검색의 경우, Couchbase는 Full Text Search 또는 사용자 지정 통합을 통해 기본 또는 근사 유사도 쿼리를 수행할 수 있으며, 이는 벡터 검색이 더 큰 애플리케이션의 보조 기능인 경우에 적합합니다. 데이터베이스 구성, 통합 및 검색 알고리즘에 대한 높은 제어력과 유연성이 필요한 개발자는 Couchbase의 플러그형 아키텍처에서 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
Zilliz Cloud를 선택해야 하는 경우
Zilliz Cloud는 효율적인 대규모 벡터 검색이 필요한 AI 기반 애플리케이션에 적합합니다. 목적에 맞게 구축된 벡터 데이터베이스는 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 검색 증강 생성과 같은 사용 사례를 위해 고차원 임베딩을 네이티브로 처리합니다. 자동 성능 최적화를 위한 AutoIndex, 여러 데이터 유형에 걸친 하이브리드 검색, 관리형 서비스와 같은 기능을 통해 Zilliz Cloud는 수동 구성 및 인프라 관리의 필요성을 없애줍니다. 이는 원활한 벡터 검색을 원하고, 다양한 임베딩 데이터를 처리해야 하며, 맞춤형 솔루션을 구현하지 않고도 AI/ML 워크플로에 최적화된 시스템을 원하는 개발자에게 좋습니다.
결론
Couchbase와 Zilliz Cloud는 각각 다른 용도에 적합합니다. Couchbase는 벡터 검색을 위한 우회 방법을 갖춘 유연한 범용 데이터베이스로, 벡터 검색이 주요 초점이 아닌 복잡한 다기능 시스템에 적합합니다. Zilliz Cloud는 벡터 검색과 AI/ML 워크로드에 특화되어 있으며, 임베딩 중심 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 선택은 궁극적으로 사용 사례, 관리하는 데이터, 그리고 애플리케이션에서 벡터 검색이 얼마나 중요한지에 따라 달라집니다. 자신에게 맞는 기술을 선택하려면 이러한 요소들을 신중하게 고려하세요.
Couchbase와 Zilliz Cloud에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽되, 이들을 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 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 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 사용자는 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 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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