AI의 민주화: 벡터 검색을 강력하고 합리적인 가격으로 만들기
지난 몇 년 동안, 여러분은 아마도 우리가 “AI의 민주화”에 대해 이야기하는 것을 들어보셨을 것입니다 — 특히 벡터 검색과 관련해서 말이죠. 하지만 우리가 실제로 의미하는 바는 무엇일까요?
Zilliz에서는 AI가 진정으로 번창하려면 정교한 벡터 데이터베이스와 같은 필수 도구가 개발자들에게 접근 가능해야 한다고 굳게 믿습니다. 이러한 도구는 방대한 양의 비정형 데이터에서 강력한 인사이트를 끌어내어 다양한 산업 전반의 애플리케이션을 지원합니다.
우리는 잘 알고 있습니다 — 예산은 빠듯합니다. 재무팀이 새로운 기술을 위해 백지수표를 내어주는 일은 없죠. 그래서 벡터 검색을 강력하게 만들 뿐만 아니라 비용 효율적으로 만드는 것이 우리의 최우선 과제입니다. 검색 비용이 낮아질수록 더 많은 일을 할 수 있습니다 — 더 풍부한 추천을 구동하든, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 확장하든, 아니면 단순히 비용 부담 없이 더 많은 워크로드를 실행하든 말입니다.
여기서 제번스의 역설이라는 경제 원리가 작용합니다. 19세기에 처음 관찰된 이 원리는 석탄, 전기, 또는 우리의 경우 컴퓨팅과 같은 자원의 효율성이 높아지면 실제로 전체 사용량이 증가할 수 있음을 설명합니다. 벡터 검색이 더 저렴하고 접근 가능해지면 팀은 더 많은 실험을 실행하고, 사용 사례를 확장하며, 궁극적으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 간단히 말해: 낮은 비용은 더 높은 사용량을 가능하게 합니다.
Zilliz Cloud에서는 여러분의 예산과 사용 요구에 맞도록 설계된 유연한 요금제를 제공합니다. 진정한 사용량 기반 서버리스 옵션부터 세 가지 가격 등급의 전용 클러스터까지, 애플리케이션에 가장 적합한 것을 선택하고 자신 있게 워크로드를 확장할 수 있습니다.
하지만 민주화는 상용 제품에만 국한되지 않습니다. 우리는 때때로 오픈소스 버전이 많은 프로젝트의 중추가 된다는 것을 알고 있습니다. 그래서 우리의 최신 릴리스인 Milvus 2.6은 시장에서 가장 비용 효율적인 벡터 데이터베이스 솔루션 중 하나를 제공합니다 — 인프라, 운영, 개발자 시간 전반에서 비용을 절감하여, 비용을 늘리지 않고도 애플리케이션을 확장할 수 있도록 합니다.
Milvus 2.6: 확장을 위해 구축되고, 비용 절감을 위해 설계됨
오늘 우리는 Milvus 2.6을 출시하며, 비용 절감의 세 가지 차원인 금전적 절감, 운영 효율성, 개발자 시간에 집중하여 벡터 데이터 솔루션의 비용을 낮춤으로써 AI를 더 접근 가능하게 만들겠다는 우리의 미션을 이어갑니다.
Milvus 2.6이 비용 절감에 도움이 되는 방법
Milvus 2.6은 여러 비용 절감 혁신을 도입합니다. 핫/콜드 데이터 분리를 지원하는 계층형 스토리지는 자주 액세스되는 벡터를 고성능 스토리지로 자동 이동하고 덜 사용되는 데이터를 더 경제적인 위치에 보관하여, 검색 속도를 저하시키지 않으면서 스토리지 비용을 줄입니다. Cohesity, Pure Storage, MinIO, NetApp 같은 제공업체와 원활하게 작동합니다.
Int8 벡터 압축과 RabitQ 양자화는 높은 정확도를 유지하면서 메모리 요구 사항을 크게 줄입니다. Woodpecker Write-Ahead Log (WAL)는 Kafka나 Pulsar와 같은 메시지 큐의 필요성을 제거하여, 인프라 비용을 낮추는 동시에 쓰기 속도를 높이는 디스크리스 아키텍처를 제공합니다.
운영을 더 단순하고 저렴하게 만들기
Milvus 2.6은 여러 새로운 기능으로 인프라 관리를 간소화합니다. Streaming Node는 외부 메시지 큐 없이 실시간 데이터 수집을 가능하게 합니다. CDC + BulkInsert는 교차 리전 복제를 단순화하며, Storage v2 Format과 네이티브 APT/YUM 패키지 지원은 설치와 업그레이드를 더 쉽고 견고하게 만들어 운영 오버헤드를 줄입니다.
내장 도구로 개발자 시간 절약하기
Milvus 2.6은 더 많은 기본 제공 기능으로 생산성을 향상합니다. Data-In, Data-Out을 사용하면 내장 추론을 통해 원시 텍스트, 이미지, 오디오를 직접 수집할 수 있어 전처리 파이프라인이 필요 없습니다. Custom Reranker를 사용하면 스칼라 필드와 UDF로 자체 로직을 적용할 수 있습니다. 내장 Text & JSON Search는 고급 토큰화(예: 일본어/한국어용), JSON 경로 인덱싱, match/phrase 쿼리를 지원합니다. 마지막으로, sampling and aggregation queries는 데이터를 빠르게 분석하고 개발 중 더 빠르게 반복하는 데 도움이 됩니다.
오픈 소스, 투명성, 신뢰
Milvus는 허용적인 Apache 2.0 라이선스하에 완전한 오픈 소스입니다. 블랙박스는 없습니다 — 개발자와 조직은 필요에 따라 커스터마이징하고, 감사하고, 기여할 수 있습니다.
Milvus는 전 세계에서 가장 널리 채택된 벡터 데이터베이스 중 하나가 되어, 10,000개 이상의 조직에서 대규모 AI 애플리케이션을 구동하고 있습니다. 하지만 이러한 추진력은 그 뒤에 있는 놀라운 커뮤니티 덕분에만 가능합니다.
여러분의 기여를 기념하기 위해, 최근 Milvus Ambassador Program을 시작했습니다 — 이는 멋진 것을 구축하고 더 넓은 커뮤니티와 공유하고자 하는 개발자들을 조명하기 위한 방법입니다.
우리의 핵심은 투명성을 믿는 개발자 그룹이라는 점입니다 — 좋은 점, 나쁜 점, 그리고 그 사이의 복잡한 것들을 공유합니다. 우리는 완벽하지 않으며, 그런 척하지도 않습니다. 우리는 만들고, 부수고, 서로의 성장을 도우며 배웁니다 — 그리고 바로 그것이 이 커뮤니티를 번성하게 만드는 이유입니다.
비용 효율적인 벡터 검색을 경험할 준비가 되셨나요?
이제 막 시작했든 AI 애플리케이션을 확장하려고 하든, Zilliz Cloud와 Milvus 2.6은 벡터 검색을 강력하고, 저렴하며, 확장 가능하게 만드는 도구를 제공합니다. 저희는 팀이 구축한 수많은 리소스를 보유하고 있으며, 여기에는 docs, bootcamps, tutorials가 포함됩니다. 또한 여러분의 모든 질문을 돕기 위해 무료 비공개 office hours를 제공하며, 저희 Discord 채널에서 팀과 함께 어울릴 수도 있습니다.
저희와 함께 만들어가며 이 마법을 함께 실현해 봅시다.
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