Elasticsearch vs Rockset: 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 Rockset에 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, 어떤 데이터베이스가 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Elasticsearch vs Rockset을 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 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
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 전통적 데이터베이스.
Elasticsearch는 Apache Lucene 기반의 검색 엔진이고 Rockset은 검색 및 분석 데이터베이스이며, 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 게시물에서는 두 제품의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Elasticsearch: 개요 및 핵심 기술
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리 위에 구축된 오픈 소스 검색 엔진입니다. 실시간 인덱싱과 전문 검색으로 잘 알려져 있어, 대규모 애플리케이션과 로그 분석에서 널리 사용되는 검색 솔루션입니다. Elasticsearch를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
Elasticsearch는 퍼지 검색, 구문 매칭, 관련성 순위 지정과 같은 기능을 갖춘 검색 및 분석을 위해 구축되었습니다. 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, Generative 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 동일한 방식으로 세그먼트에 추가됩니다. 이 과정은 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 방식으로 이루어집니다. 세그먼트는 최적화를 위해 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트의 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이 알고리즘은 유사한 벡터들이 서로 연결된 그래프를 생성합니다. 이는 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 그리고 인덱스를 완전히 재학습하지 않고도 증분 업데이트를 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 이 시스템은 일반적으로 수십 또는 수백 밀리초 내에 벡터 검색을 수행하며, 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 새 값 중 하나만 보게 되며 데이터 일관성이 보장됩니다. 시스템은 사용 가능한 RAM을 넘어 확장할 수 있지만, 벡터 데이터가 메모리에 들어맞을 때 성능이 최적화됩니다.
핵심 벡터 검색 기능 외에도 Elasticsearch는 이를 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 기존 Elasticsearch 필터와 결합될 수 있으므로, 벡터 유사성과 전체 텍스트 검색 결과를 혼합한 하이브리드 검색을 수행할 수 있습니다. 벡터 검색은 Elasticsearch의 보안 기능, 집계 및 인덱스 정렬과 완전히 호환되므로, 최신 검색 사용 사례를 위한 완전한 솔루션입니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 것이므로 최신 순간의 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 내에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 mutable RocksDB 기반의 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있어 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방법을 지원하며, 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
벡터 검색 도구로 Elasticsearch와 Rockset 중 선택할 때는 사용 사례, 기술 요구사항 및 제약 조건에 따라 달라집니다. 결정을 돕기 위해 이들의 기능을 분석하면 다음과 같습니다:
검색 방법론
Elasticsearch: Apache Lucene을 기반으로 구축된 Elasticsearch는 벡터 검색에 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. HNSW는 그래프 기반 구조를 생성하므로, 재학습 없이 빠른 검색과 증분 인덱스 업데이트에 적합합니다. 하지만 벡터 검색은 Lucene의 불변 세그먼트 구조와 연결되어 있어 업데이트나 재인덱싱 중 성능이 저하될 수 있습니다.
Rockset: Rockset은 벡터 검색을 위해 FAISS의 분산 구현을 갖추고 있으며, KNN과 ANN 검색 방식을 모두 지원합니다. 비용 기반 옵티마이저를 통해 알고리즘을 동적으로 선택할 수 있는 능력은 큰 장점입니다. Rockset의 실시간 인덱싱과 변경 가능한 데이터는 데이터가 변하는 사용 사례에 더 적합합니다.
데이터
Elasticsearch: 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 잘 처리하며, 텍스트 기반 검색이 강력합니다. 벡터 검색을 기존 기능과 통합하므로 전체 텍스트 검색과 벡터 유사도를 결합한 하이브리드 쿼리를 수행할 수 있습니다.
Rockset: 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리하며, 특히 실시간 분석에 강점이 있습니다. Converged Indexing 기술은 여러 인덱싱 전략(검색, ANN, 행, 열 기반)을 결합하므로 혼합 쿼리 패턴에 더 유연합니다. Rockset은 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터를 거의 실시간으로 처리할 수 있어, 동적 데이터셋에 적합합니다.
확장성 및 성능
Elasticsearch: 노드를 추가하여 수평 확장하며, 벡터 데이터가 메모리에 들어갈 때 성능이 최적화됩니다. 하지만 데이터셋이 사용 가능한 RAM보다 크면 검색 성능이 저하됩니다. 주기적인 세그먼트 병합도 대규모 업데이트에서 지연 시간을 유발할 수 있습니다.
Rockset: 대규모 실시간 분석을 위해 구축된 Rockset은 여러 노드에 걸친 동적 확장을 지원합니다. 분산 아키텍처는 데이터가 증가해도 일관된 성능을 보장합니다. 실시간 업데이트와 낮은 지연 시간의 수집(1-2초)은 최신 데이터가 필요한 사용 사례에 적합합니다.
유연성 및 사용자 지정
Elasticsearch: 쿼리, 데이터 모델링 및 필터에 대한 많은 구성 옵션이 있습니다. 벡터 유사도와 기존 검색을 원활하게 혼합할 수 있지만, 사용자 지정에는 구성과 튜닝에 대한 깊은 지식이 필요합니다.
Rockset: Converged Index와 동적 쿼리 최적화를 통해 다양한 쿼리 유형을 처리하는 데 더 유연합니다. 또한 SQL 쿼리와 REST API를 지원하므로 Elasticsearch의 JSON 기반 쿼리 DSL보다 통합하고 쿼리하기가 더 쉽습니다.
통합 및 생태계
Elasticsearch: 시각화를 위한 Kibana와 데이터 전송을 위한 Beats 등 풍부한 도구 생태계를 갖추고 있습니다. 특히 로그 분석 및 모니터링 스택에서 통합이 잘 확립되어 있습니다.
Rockset: Kafka, Snowflake, DynamoDB와 같은 최신 데이터 파이프라인과 통합됩니다. 실시간 CDC는 이벤트 기반 아키텍처와 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
사용 편의성
Elasticsearch: 복잡한 설정과 구성으로 인해 학습 곡선이 가파릅니다. 문서는 방대하지만 Elasticsearch를 관리하고 최적화하려면 전문 지식이 필요하며, 특히 벡터 검색과 확장을 다룰 때 그렇습니다.
Rockset: 서버리스 아키텍처와 SQL 기반 쿼리 인터페이스 덕분에 설정과 유지 관리가 더 쉽습니다. 개발자 친화적인 도구와 실시간 사용 사례에 중점을 두어 운영 부담을 줄입니다.
비용
- Elasticsearch: 오픈 소스이지만 관리를 위해 상당한 인프라와 엔지니어링 리소스가 필요할 수 있습니다. 관리형 Elasticsearch 서비스(예: Elastic Cloud 또는 AWS OpenSearch Service)는 이를 단순화할 수 있지만 비용이 추가됩니다.
- Rockset: 종량제 가격 책정의 관리형 서비스인 Rockset의 가격은 실시간 기능과 사용 편의성을 반영합니다. 복잡한 인프라를 관리하지 않고 실시간 분석이 필요한 경우 더 비용 효율적일 수 있습니다.
보안
- Elasticsearch: 강력한 보안, TLS 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 인증 시스템과의 통합을 제공합니다. 일부 기능은 Elastic 배포판에서 유료 라이선스가 필요합니다.
- Rockset: 내장 보안, 엔드투엔드 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 클라우드 ID 공급자와의 통합을 제공합니다. 보안은 관리형 서비스에서 핵심 요소로 취급됩니다.
Elasticsearch를 선택해야 할 때
Elasticsearch는 대규모 분산 데이터와 복잡한 검색 쿼리가 있을 때 좋은 선택입니다. 전문 검색과 벡터 유사도를 결합한 하이브리드 검색이 필요한 전자상거래, 로그 분석, 문서 검색에 매우 적합합니다. Elasticsearch는 쿼리 관련성에 대한 정밀한 제어, 여러 노드에 걸친 확장성, 풍부한 도구 세트와의 통합이 필요한 기존 검색 워크로드 환경에 적합합니다. 하지만 벡터 검색에서의 효율성은 벡터 데이터가 메모리에 얼마나 잘 맞는지에 따라 달라지므로, 인메모리 작업에 최적화된 데이터셋에 더 적합합니다.
Rockset을 선택해야 할 때
Rockset은 실시간 분석과 낮은 지연 시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에 더 나은 선택입니다. Converged Index를 통한 유연한 벡터 검색과 함께 고속 데이터 스트림을 수집하고 쿼리할 수 있는 능력은 이벤트 기반 아키텍처, 라이브 대시보드, AI 기반 애플리케이션과 같은 동적 환경에 매우 잘 맞습니다. 개발자는 Rockset의 SQL 기반 쿼리 인터페이스, 빠른 설정, 운영 복잡성을 줄여주는 서버리스 아키텍처를 활용할 수 있습니다. 벡터 임베딩을 자주 업데이트해야 하거나 최신 데이터 파이프라인과의 원활한 통합이 필요한 사용 사례는 Rockset을 매우 만족스럽게 사용할 것입니다.
결론
Elasticsearch는 성숙도, 하이브리드 검색, 텍스트 중심 워크로드에 강점이 있으며, Rockset은 실시간 분석과 유연한 쿼리 처리에 강점이 있습니다. 사용 사례에 맞는 올바른 도구를 선택하세요. Elasticsearch는 예측 가능한 확장 요구 사항이 있는 기존 검색 및 분석 워크로드에 더 적합하고, Rockset은 초 단위 최신 데이터가 필요한 빠르게 변화하는 동적 환경에 더 적합합니다. 프로젝트에 맞는 올바른 선택을 하려면 데이터 유형, 쿼리 패턴, 성능 요구 사항을 평가하세요.
Elasticsearch와 Rockset에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽되, 이를 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 선택하는 데 핵심이 될 것입니다.
Open-source 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 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 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 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요
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