Elasticsearch vs Vald: 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 Vald를 다룹니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 시맨틱 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 Vald를 비교하기 전에 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계된 데이터베이스로, 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 고급화된 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 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적별로 구축된 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 Lucene을 기반으로 하며 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 검색 엔진입니다. Vald는 목적별로 구축된 벡터 데이터베이스입니다. 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 검색 및 분석을 위해 구축되었으며, 퍼지 검색, 구문 매칭, 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 시맨틱 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 과정에는 인덱싱 시점에 벡터를 메모리에 버퍼링한 다음, 필요할 때 이러한 버퍼를 세그먼트의 일부로 직렬화하는 작업이 포함됩니다. 세그먼트는 최적화를 위해 주기적으로 병합되며, 검색은 모든 세그먼트에 걸친 벡터 히트를 결합합니다.
벡터 인덱싱을 위해 Elasticsearch는 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이는 유사한 벡터들이 서로 연결되는 그래프를 생성합니다. 이 알고리즘은 단순성, 강력한 벤치마크 성능, 그리고 인덱스를 완전히 재학습할 필요 없이 점진적 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 없는 검색을 지원하며, 문서를 업데이트할 때 서로 다른 필드 간의 엄격한 일관성을 유지합니다. 따라서 벡터 필드와 키워드 필드를 모두 업데이트하면, 검색에서는 모든 이전 값 또는 모든 새 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 기능을 넘어, Elasticsearch는 매우 가치 있게 만드는 실용적인 통합 기능을 제공합니다. 벡터 검색은 기존 Elasticsearch 필터와 결합할 수 있으므로, 벡터 유사도와 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.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커질수록 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 매우 빠른 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 작업이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로, 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색을 계속 수행할 수 있습니다. 또한 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 발생해도 모든 것을 잃을 걱정을 할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 통합됩니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어, 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 막대한 양의 정보를 처리하는 데 도움을 줍니다.
Vald가 가진 또 다른 유용한 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 이는 한 머신에 문제가 생겨도 검색이 계속 정상적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. Vald는 이러한 복사본을 자동으로 균형 조정하므로, 사용자가 신경 쓸 필요가 없습니다. 이 모든 점이 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 견고한 선택지로 만듭니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 Elasticsearch와 Vald 중 선택할 때, 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 엔지니어링 팀에 가장 중요한 영역을 기준으로 이들을 비교해 보겠습니다.
핵심 검색 기술
Elasticsearch는 벡터 검색에 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용합니다. HNSW는 유사한 벡터를 연결하는 그래프를 생성하여 검색을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. 검색은 밀리초 단위로 수행되며, 필드 업데이트 전반에 걸쳐 강력한 일관성을 제공합니다.
Vald는 다른 접근 방식을 취하여 벡터 유사도 검색에 NGT 알고리즘을 사용합니다. 수십억 개의 벡터를 위해 설계되었으며, 아키텍처는 벡터 연산에 중점을 둡니다.
데이터 관리 및 인덱싱
Elasticsearch는 데이터 처리에 뛰어납니다. 전문 검색과 벡터 기능을 결합하므로 벡터 유사도 검색과 키워드 필터를 함께 사용할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터 구성을 위해 불변 세그먼트를 사용하고, 최적화를 위해 이를 주기적으로 병합합니다.
Vald는 분산 인덱싱에 중점을 둡니다. 주요 기능은 검색을 중단하지 않고 여러 머신에 걸쳐 인덱스를 업데이트할 수 있다는 것입니다. 즉, 데이터를 업데이트하는 동안에도 검색할 수 있으며, 이는 항상 가동되어야 하는 애플리케이션에 매우 유용합니다.
통합 및 사용 사례
전통적인 검색과 벡터 검색이 모두 필요하다면 Elasticsearch가 적합합니다. Elasticsearch의 벡터 검색은 보안, 집계, 인덱스 정렬과 같은 기존 Elasticsearch 기능과 잘 통합됩니다. 이미 Elasticsearch를 사용 중이거나 완전한 검색 솔루션이 필요하다면 Elasticsearch가 좋은 선택입니다.
Vald는 gRPC를 통한 벡터 검색 통합을 위한 것입니다. 클라우드용으로 구축되었으며 벡터 작업에 중점을 둡니다. 주요 요구 사항이 대규모 순수 벡터 검색이라면 Vald의 전문화가 더 적합할 수 있습니다.
확장성 및 안정성
Elasticsearch는 벡터 데이터가 메모리에 맞을 때 가장 좋지만, RAM을 넘어 확장할 수도 있습니다. 업데이트 중에도 일관성을 유지하며 잠금 없이 동시 작업을 지원합니다.
Vald는 안정성을 위해 머신 간 인덱스 복제를 사용합니다. 데이터 분산과 균형 조정을 자동으로 관리하므로 머신 장애에 대한 복원력이 있습니다. 이 아키텍처는 대규모 벡터 작업에 적합합니다.
Elasticsearch와 Vald 중 선택해야 할 때
Elasticsearch: 결합된 검색 요구 사항을 위한 선택
Elasticsearch는 전통적인 검색과 벡터 검색을 모두 처리하는 완전한 검색 솔루션이 필요할 때 가장 적합합니다. 앱에 텍스트 검색, 구조화된 데이터 쿼리, 벡터 유사도 검색이 모두 함께 필요하다면 올바른 선택입니다. 이 플랫폼은 로깅 또는 검색을 위해 이미 ELK Stack을 사용하는 회사, 강력한 데이터 일관성이 필요하거나 벡터 검색과 텍스트 필터링을 결합하려는 회사에 적합합니다. 예로는 텍스트 필터와 함께 이미지 유사도를 사용하는 전자상거래 플랫폼, 의미 기반 검색과 키워드 검색을 혼합하는 콘텐츠 추천 시스템, 벡터 임베딩과 전문 검색이 모두 필요한 문서 검색 시스템이 있습니다.
Vald: 대규모 순수 벡터 검색을 위한 선택
Vald는 막대한 양의 벡터 데이터를 효율적으로 처리해야 할 때 더 나은 선택입니다. 대규모 순수 벡터 유사도 검색이 필요한 애플리케이션을 위해 구축되었으며, 특히 지속적인 인덱싱이 중요한 경우에 적합합니다. Vald는 수십억 개의 벡터가 있거나, 다운타임 없이 인덱스를 업데이트해야 하거나, 분산 작업과 장애 조치를 자동으로 처리하는 시스템을 원하는 시나리오에 적합합니다. 이는 대규모 이미지 유사도 검색, 실시간 추천 엔진 또는 벡터 작업이 주요 요구 사항인 모든 애플리케이션에 좋습니다.
결론
Elasticsearch와 Vald 중 선택은 여러분에게 달려 있습니다. Elasticsearch는 전통적인 검색과 벡터 기능을 결합한 완전한 플랫폼이므로 둘 다 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Vald는 강력한 분산 기능을 갖춘 대규모 순수 벡터 검색을 위한 전문 솔루션입니다. 선택은 벡터 기능이 있는 검색 플랫폼(Elasticsearch)이 필요한지, 아니면 벡터 검색 솔루션(Vald)이 필요한지에 따라 결정해야 합니다. 기존 인프라, 필요한 벡터 작업의 규모, 벡터 유사도 외에 더 많은 검색 기능이 필요한지 여부를 고려하세요.
Elasticsearch와 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 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 통해 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 풍문이 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 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 repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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