Elasticsearch vs Aerospike: GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라 이러한 발전을 지원하는 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 Elasticsearch와 Aerospike에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 검색과 같은 애플리케이션에 필수적인 기능인 벡터 검색을 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 우리의 목표는 개발자와 엔지니어에게 명확한 비교를 제공하여, 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는 데이터베이스를 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Elasticsearch와 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 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, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
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.
Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 검색 엔진이고 Aerospike는 분산형 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 게시물은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Elasticsearch: 개요 및 핵심 기술
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축된 오픈 소스 검색 엔진입니다. 실시간 인덱싱과 전체 텍스트 검색으로 알려져 있어, 대규모 애플리케이션과 로그 분석에서 널리 쓰이는 검색 솔루션입니다. Elasticsearch를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 검색과 분석을 위해 구축되었으며, 퍼지 검색, 구문 일치, 관련성 순위 지정과 같은 기능을 제공합니다. 복잡한 검색 쿼리와 실시간 데이터 검색이 필요한 시나리오에 매우 적합합니다. AI 애플리케이션의 부상과 함께 Elasticsearch는 벡터 검색 기능을 추가하여 유사도 검색과 의미 검색을 수행할 수 있게 되었으며, 이는 이미지 인식, 문서 검색, 생성형 AI와 같은 AI 사용 사례에 필요합니다.
벡터 검색
벡터 검색은 Apache Lucene을 통해 Elasticsearch에 통합되어 있습니다. Lucene은 데이터를 주기적으로 병합되는 불변 세그먼트로 구성하며, 벡터는 다른 데이터 구조와 같은 방식으로 세그먼트에 추가됩니다. 이 프로세스는 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 과정을 포함합니다. 세그먼트는 최적화를 위해 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트에 걸쳐 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 유사한 벡터가 서로 연결되는 그래프를 생성하는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용합니다. 이는 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 그리고 인덱스를 완전히 재훈련할 필요 없이 증분 업데이트를 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 이 시스템은 일반적으로 수십 또는 수백 밀리초 안에 벡터 검색을 수행하며, 이는 브루트 포스 접근 방식보다 훨씬 빠릅니다.
Elasticsearch의 기술 아키텍처는 가장 큰 강점 중 하나입니다. 이 시스템은 동시 인덱싱 중에도 락 프리 검색을 지원하며, 문서를 업데이트할 때 서로 다른 필드 간의 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 업데이트하면, 검색은 모든 이전 값 또는 모든 새로운 값 중 하나만 보게 되며, 데이터 일관성이 보장됩니다. 시스템은 사용 가능한 RAM을 넘어 확장될 수 있지만, 벡터 데이터가 메모리에 들어맞을 때 성능이 최적화됩니다.
핵심 벡터 검색 기능 외에도 Elasticsearch는 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 기존 Elasticsearch 필터와 결합될 수 있으므로, 벡터 유사성과 전체 텍스트 검색 결과를 혼합하는 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 완전히 호환되므로, 현대적인 검색 사용 사례를 위한 완전한 솔루션입니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원을 추가했으므로 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에서 얼리 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 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 가질 수 있으므로, 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 업서트된 레코드를 특정 세트에 할당하여 이를 모니터링하고 운영할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 독특한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 수행됩니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되는 반면, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치로 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 벡터에 대한 클러스터를 구축하며, 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 지정된 레이어에서 해당 벡터에 대한 클러스터를 포함합니다. 인덱싱은 단일 명령어, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드들이 상호 연결되어 있기 때문에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”하기 위해 수집 중에 쿼리합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이런 방식으로 캐시는 관련 데이터로 채워지며 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사성 검색을 위한 인덱스를 구축하는 방식을 보여주며, 고차원 벡터 검색을 위해 확장할 수 있게 합니다.
주요 차이점
벡터 검색은 이미지 인식부터 AI 기반 문서 검색에 이르기까지 현대 애플리케이션에 필수적입니다. 벡터 검색 요구 사항을 위해 Elasticsearch와 Aerospike 중에서 선택하고 있다면, 이 글이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다.
검색 아키텍처 및 구현
Elasticsearch는 Apache Lucene 위에 구축되어 있으며, 벡터 데이터를 주기적으로 병합되는 불변 세그먼트로 구성합니다. 시스템은 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하여 유사한 벡터들이 연결되는 그래프를 생성합니다. 이를 통해 검색은 수십에서 수백 밀리초 내에 완료될 수 있습니다.
Aerospike의 벡터 검색 기능인 Aerospike Vector Search(AVS)는 Preview 단계에 있습니다. Elasticsearch와 마찬가지로 HNSW 인덱스를 사용하지만 인덱싱 방식은 다릅니다. AVS는 클러스터의 모든 노드에서 벡터를 비동기적으로 처리하며, 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용합니다.
데이터 관리 및 일관성
Elasticsearch는 문서를 업데이트할 때 모든 필드에 대해 엄격한 일관성을 적용합니다. 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 업데이트하면, 검색은 항상 모든 이전 값 또는 모든 새 값만 보게 되며, 혼합된 값은 절대 보지 않습니다. 시스템은 동시 인덱싱 중에도 잠금 없는 검색을 허용합니다.
Aerospike는 데이터 업데이트를 다르게 처리합니다. 레코드가 업데이트되거나 삽입되면 벡터 데이터는 즉시 Aerospike Database(ASDB)에 기록됩니다. 그러나 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리되며, AVS 노드 전반에 걸쳐 배치 단위로 분산됩니다.
성능 및 확장성
Elasticsearch는 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 최고의 성능을 발휘하지만, 사용 가능한 RAM을 넘어 확장할 수도 있습니다. 그 아키텍처는 실시간 인덱싱과 전체 텍스트 검색을 지원합니다.
Aerospike의 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 따라 달라집니다. 분산 인덱싱은 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용합니다. 시스템은 백그라운드 쿼리를 통해 인덱스 캐시를 미리 적재하며, 이는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
통합 및 추가 기능
Elasticsearch는 통합 측면에서 강점을 가집니다. 벡터 검색을 기존 필터와 결합하여 벡터 유사도와 전체 텍스트 검색 결과를 혼합하는 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 원활하게 작동합니다.
Aerospike는 레코드당 여러 벡터와 인덱스를 허용하여 데이터를 검색하는 방식에 유연성을 제공합니다. 시스템은 더 쉬운 모니터링과 운영을 위해 upsert된 레코드를 특정 세트에 할당할 것을 권장합니다.
제한 사항 및 고려 사항
Elasticsearch의 벡터 검색은 핵심에 내장된 성숙한 기능입니다. 그러나 성능을 위해서는 신중한 메모리 관리와 시스템 구성이 필요합니다.
AVS는 Preview 단계에 있으며, 조기 액세스를 받으려면 Aerospike에 문의해야 합니다. 분산 인덱싱은 확장성을 제공하지만, Preview 단계라는 것은 향후 릴리스에서 제한 사항과 변경 사항이 있을 수 있음을 의미합니다.
각각을 사용해야 할 때
전체 텍스트 검색과 결합되는 프로덕션 준비 완료 벡터 검색 솔루션이 필요할 때 Elasticsearch를 사용하세요. 키워드 검색과 유사도 검색을 모두 사용하는 전자상거래 플랫폼, 콘텐츠 추천 시스템, 또는 데이터 일관성과 성숙한 보안 기능이 중요한 AI 기반 문서 검색 시스템과 같이 하이브리드 검색 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 성능을 최적화할 메모리가 있고 기존 검색 인프라와 통합해야 할 때 특히 좋습니다.
분산 처리 능력이 필요하고 Preview 상태의 벡터 검색 구현을 처리할 수 있는 시스템을 구축할 때 Aerospike를 사용하세요. 비동기 인덱싱과 노드 전반의 병렬 처리에서 이점을 얻는 애플리케이션, 예를 들어 고처리량 데이터 수집 시스템이나 유연한 벡터 인덱싱 옵션이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 분산 아키텍처를 활용할 수 있고 벡터 검색을 즉시 프로덕션에 배포할 필요가 없을 때 가장 좋습니다.
결론
Elasticsearch와 Aerospike 중 선택은 기술 요구 사항과 프로젝트 일정에 달려 있습니다. Elasticsearch는 검증된 하이브리드 검색 기능과 강력한 생태계를 갖춘 성숙하고 잘 통합된 벡터 검색 솔루션을 보유하고 있어, 즉각적인 프로덕션 요구 사항에는 더 안전한 선택입니다. Aerospike는 강력한 분산 처리와 유연한 벡터 인덱싱 옵션을 제공하지만 현재 프리뷰 단계이므로 향후 릴리스의 제한 사항과 변경 사항을 고려해야 합니다. 기존 인프라, 데이터 일관성 요구 사항, 처리 요구 사항, 그리고 즉시 프로덕션에 배포해야 하는지 또는 시스템을 구축하는 동안 프리뷰 기능으로 작업할 수 있는지를 종합적으로 따져 결정해야 합니다.
Elasticsearch와 Aerospike에 대한 개요를 보려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이를 도울 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저한 벤치마킹을 수행하는 것이 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 자체적으로 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 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 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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