Zilliz는 어떻게 벡터 데이터베이스의 미래를 내다보고 프로덕션을 위해 구축했는가
이 게시물은 Innovator Coffee와 Zilliz 엔지니어링 VP James Luan이 함께한 팟캐스트를 요약한 것입니다.
생성형 AI가 주류가 되기 전에는 벡터 데이터베이스가 그 자체로 논의되는 경우가 드물었습니다. 대부분의 관심은 여전히 관계형 데이터베이스, 검색 엔진, 또는 빅데이터 프레임워크에 쏠려 있었습니다. 벡터 검색이 언급되더라도, 보통은 연구 논문이나 알고리즘 라이브러리 안에 머물렀지 프로덕션 시스템에 대한 대화 속에 등장하지는 않았습니다.
하지만 벡터 데이터베이스가 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 그것은 데이터가 생성되고 사용되는 방식에서 일어난 더 깊은 변화에서 비롯되었습니다. 2017~2018년경, Zilliz의 팀들은 같은 문제가 반복해서 나타나는 것을 보기 시작했습니다. 기업들은 텍스트, 이미지, 오디오, 로그, 사용자 행동 등 훨씬 더 많은 비정형 데이터를 다루고 싶어 했지만, 기존 도구들은 이를 위해 만들어지지 않았습니다. 전통적인 데이터베이스와 키워드 검색은 이러한 데이터를 저장할 수는 있었지만, 그것을 이해하는 데는 능숙하지 않았습니다. 정확한 일치는 잘 처리했습니다. 의미와 유사성은 전혀 다른 문제였습니다.
벡터는 그 간극을 메우는 실용적인 방법을 제공했습니다. 텍스트, 이미지, 기타 콘텐츠를 임베딩으로 변환함으로써, 유사성은 시스템이 직접 계산할 수 있는 것이 되었습니다. 데이터가 이런 방식으로 표현되자, 데이터베이스는 더 이상 단순히 레코드를 저장하는 데 그치지 않았습니다. 키워드뿐만 아니라 의미를 기반으로 정보를 검색할 수 있게 되었습니다.
따라서 벡터 데이터베이스는 강력한 모델과 복잡한 현실 세계 데이터 사이에 위치하며, 비정형 정보를 대규모로 검색 가능하고, 비교 가능하며, 사용 가능하게 만듭니다.
그렇다면 벡터 검색은 어떻게 연구 단계에서 프로덕션으로 도약했으며, 벡터 데이터베이스는 앞으로 어디로 향하고 있을까요? 최근 영어 팟캐스트 Innovator Coffee의 한 에피소드에서 Zilliz의 엔지니어링 VP인 James Luan은 회사의 창업 이야기, Zilliz의 오픈소스 벡터 데이터베이스인 Milvus의 배경에 있는 사고방식, 그리고 시스템을 형성한 설계 원칙을 바탕으로 자신의 관점을 공유했습니다.
알고리즘에서 프로덕션으로: 벡터 데이터베이스의 진화
벡터 검색이 프로덕션에 사용할 수 있는 수준이 되기 전 초기 시절을 돌아보며, James Luan은 초기 발전의 대부분이 대형 기술 기업 내부에서 일어났다고 말합니다. Meta의 FAISS와 같은 프로젝트가 기술적 기반을 마련했지만, 그것들은 데이터베이스가 아니라 라이브러리였습니다. Microsoft와 Spotify 같은 기업에도 유사한 벡터 검색 시스템이 존재했으며, 일반적으로 내부 사용을 위해 구축되고 특정 워크로드에 맞게 조정되었습니다. 이러한 도구들은 효과적이었지만, 범용적이고 장기간 운영되는 시스템으로 실행되도록 설계된 것은 아니었습니다.
전환점은 벡터 검색이 연구에서 실제 제품으로 이동하면서 찾아왔습니다. 팀들이 이를 프로덕션에 배포하려고 시도하자, 시스템 수준의 과제들을 더 이상 무시할 수 없게 되었습니다. 확장성, 신뢰성, 그리고 일상적인 운영은 검색 품질만큼이나 중요했습니다. 서로 다른 경로가 나타났습니다. 일부 팀은 온라인 추론과 대형 언어 모델과의 긴밀한 통합에 최적화된 관리형 서비스를 구축했습니다. 다른 팀들은 더 넓은 인프라 접근 방식을 취해, 엔터프라이즈 규모의 사용 사례를 지원하기 위해 벡터 검색을 데이터 레이크 및 전통적인 데이터베이스와 통합했습니다. James의 관점에서 이러한 분화는 새로운 인프라 계층이 등장할 때 나타나는 자연스러운 단계입니다.
대형 언어 모델이 성숙하고 애플리케이션이 프로덕션에 도달하면서, 벡터 데이터베이스의 역할은 빠르게 확장되었습니다. 초기 사용 사례는 추천 시스템, 이미지 검색, 콘텐츠 매칭과 같은 유사성 기반 검색에 집중되었습니다. 지난 2~3년 동안에는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)이 지배적인 패턴이 되었습니다. RAG 시스템에서 벡터 데이터베이스는 모델에 관련성 있고 근거 있는 맥락을 제공하여, 사실 검색을 가능하게 하고 환각을 줄이는 데 도움을 줍니다.
그 역할은 에이전트 기반 시스템에서 더욱 중요해집니다. 여기서 벡터 데이터베이스는 장기 또는 니어라인 메모리로 작동하며, 다단계 추론, 컨텍스트 압축, 멀티모달 검색을 지원합니다. James는 이 변화를 간단한 원칙으로 요약합니다: 구조는 줄이고, 지능은 늘린다. 모델 역량이 향상될수록 경직된 파이프라인과 과도한 사전 라벨링은 시스템의 발목을 잡을 수 있습니다. 에이전트는 유연한 의미 공간에서 작동하며 정보를 어떻게 검색하고 결합할지 동적으로 결정할 때 더 잘 수행됩니다.
동시에 James는 벡터 데이터베이스가 마법은 아니라고 강조합니다. 검색 품질은 알고리즘만큼이나 데이터 거버넌스에 달려 있습니다. 잘 큐레이션된 도메인 관련 데이터와 지속적인 평가는 필수적입니다. 임베딩 모델, 리랭커, 검색 전략은 빠르게 진화하며, 스택을 너무 오랫동안 재평가하지 않는 팀은 종종 뒤처지게 됩니다.
추론을 넘어, James는 벡터 데이터베이스가 학습과 데이터 준비에서 점점 더 큰 역할을 할 것으로 봅니다. 멀티모달 모델이 더 보편화되면서, 벡터 검색은 텍스트, 이미지, 비디오, PDF 전반의 대규모 데이터셋을 정제하고, 중복을 제거하며, 큐레이션하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 시간이 지나면 이는 데이터 레이크와 융합되어 “벡터 레이크” 아키텍처로 발전하며, 배치 데이터 처리와 온라인 추론을 연결할 수 있습니다.
이러한 장기적 관점에서 벡터 데이터베이스는 더 이상 단순한 검색 엔진이 아닙니다. 그것은 학습, 추론, 장기 데이터 거버넌스를 아우르는 의미 계층이 되어 AI 시스템의 전체 생애주기를 지원합니다.
벡터 데이터베이스가 주류가 되기 전에 Zilliz가 방향을 찾은 방법
James는 Zilliz의 초기 시절을 즉각적인 명확성보다는 탐색의 시기로 묘사합니다. 그와 회사의 CEO 모두 Oracle에서 트랜잭션 시스템을 구축하며 수년을 보낸 전통적인 데이터베이스 배경을 가지고 있었습니다. 처음부터 그들은 또 하나의 기존형 데이터베이스를 만들고 싶지 않다는 것을 알고 있었지만, 그 대안이 무엇이어야 하는지는 여전히 열린 질문이었습니다.
그들의 첫 번째 시도는 특수 하드웨어를 통해 대규모 데이터 처리를 가속화하는 것을 목표로 한 GPU 가속 데이터베이스였습니다. 기술적으로는 작동했습니다. 상업적으로는 그렇지 않았습니다. GPU는 강력한 성능을 제공했지만 비용이 높았고, 대부분의 실제 워크로드에서는 비용 대비 성능의 절충을 정당화하기 어려웠습니다. 동시에 ClickHouse와 같은 CPU 기반 시스템은 빠르게 개선되며 훨씬 낮은 비용으로 성능 격차의 상당 부분을 좁히고 있었습니다.
그 경험은 더 깊은 재고를 요구했습니다. 데이터베이스를 어떻게 더 빠르게 만들 것인가를 묻는 대신, 팀은 다른 질문을 던지기 시작했습니다: 어떤 종류의 데이터가 여전히 제대로 지원되지 않고 있는가? 전통적인 분석 및 트랜잭션 워크로드에는 이미 성숙한 솔루션이 있었습니다. 눈에 띄는 것은 비정형 데이터—텍스트, 이미지, 그리고 사용자가 단순히 저장하는 것을 넘어 점점 더 검색하고 이해하고자 하는 기타 콘텐츠였습니다.
전환점은 사용자 피드백을 통해 찾아왔습니다. 일부 초기 사용자는 이 시스템을 이미지 검색 속도를 높이는 데 사용할 수 있는지 물었습니다. 그 질문은 더 큰 기회를 가리켰습니다: 벡터 표현으로 가능해지는 대규모 의미 유사도 검색입니다. 팀은 GPU가 아니라 벡터가 더 근본적인 추상화라는 것을 깨달았습니다. 그 통찰에서 Milvus가 대규모 벡터 검색에 초점을 맞춘 오픈소스 프로젝트로 탄생했습니다.
James는 이 피벗이 과대광고에 의해 추진된 것이 아니라고 강조합니다. 당시 “벡터 데이터베이스”는 인정받는 범주가 아니었고, 그 용어 자체조차 명확한 정의가 없었습니다. 결정을 이끈 것은 데이터베이스의 기본 원리에 뿌리를 둔 확신이었습니다: 의미 검색이 중요해질 것이라면, 결국 어떤 핵심 데이터 시스템과 마찬가지로 확장성, 안정성, 신뢰성이 필요하다는 것입니다.
그 선택은 이후의 모든 것에 대한 방향을 설정했습니다. 벡터를 일급 데이터로, 데이터베이스를 장기간 운영되는 시스템으로 일찍부터 받아들임으로써, Zilliz는 AI 기반 애플리케이션으로 향하는 업계의 전환이 널리 가시화되기 훨씬 전에 그 흐름을 앞서 자리매김했습니다.
모델이 이후 연구 단계에서 프로덕션으로 이동하면서, 벡터 데이터베이스는 엔터프라이즈 AI 아키텍처의 핵심 요소가 되었고, RAG 파이프라인, 에이전트 시스템, 멀티모달 검색, 대규모 학습 데이터 중복 제거를 지원하게 되었습니다. 이러한 확장과 함께 새로운 기대치도 생겨났습니다. 속도만으로는 더 이상 충분하지 않았습니다. 정확도, 확장성, 비용 효율성, 데이터 거버넌스, 보안이 모두 최우선 과제가 되었습니다.
James의 결론은 이러한 요구사항의 균형을 맞추는 시스템을 구축하는 것이 단기적인 최적화 문제가 아니라는 것입니다. 이는 새로운 카테고리에 대한 초기의 흥분을 훨씬 넘어, 인내심, 지속적인 엔지니어링 투자, 그리고 인프라 기본 요소에 대한 장기적인 헌신을 필요로 합니다.
기술적 과제와 해결책: 프로덕션에서 벡터 데이터베이스 운영하기
벡터 데이터베이스가 실제 프로덕션 AI 시스템으로 이동하면서, James는 성공이 더 이상 원시 성능에 관한 것이 아니게 되었다고 주장합니다. 초기 배포에서는 무엇보다 속도가 중요했습니다. 하지만 대규모 언어 모델이 등장하면서, 진짜 과제는 비용, 정확도, 신뢰성, 엔터프라이즈 요구사항을 동시에 균형 있게 충족하면서 지속 가능하게 확장할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 되었습니다.
비용: 메모리 전용 검색을 넘어서
James는 초기 벡터 검색 시스템이 인메모리 인덱스에 크게 의존했다고 지적합니다. 이러한 접근 방식은 데이터셋이 작을 때는 효과적이었지만, LLM 기반 애플리케이션이 데이터 볼륨을 훨씬 더 높이면서 경제적으로 지속 가능하지 않게 되었습니다. 그 규모에서는 지연 시간을 몇 밀리초 줄이는 것보다 스토리지 비용을 통제하는 것이 훨씬 더 중요합니다.
해결책은 스토리지와 인덱싱에 대한 계층형 접근 방식입니다. 인메모리, 디스크 기반, 객체 스토리지 인덱스를 결합함으로써, 벡터 데이터베이스는 스토리지 비용을 최대 100배까지 줄일 수 있습니다. 이러한 변화는 기존 워크로드를 최적화하는 데 그치지 않고, 애초에 대규모 검색을 실용적으로 가능하게 만듭니다.
실제 환경 규모에서의 확장성과 안정성
비용 압박은 확장성의 한계를 빠르게 드러냅니다. James는 많은 팀이 배포가 쉽다는 이유로 단순한 단일 노드 구성으로 시작한다고 말합니다. 문제는 이후 데이터가 짧은 시간 안에 10배, 50배, 심지어 100배까지 증가할 때 나타납니다.
이러한 현실은 Zilliz가 Milvus를 분산형 클라우드 네이티브 시스템으로 재구축하도록 이끌었습니다. James에게 확장성은 안정성과 분리될 수 없습니다. 확장은 가능하지만 실제 워크로드에서 예측 불가능하게 실패하는 시스템은 사용할 수 있는 인프라가 아닙니다.
그는 안정성이 벡터 검색을 프로덕션 시스템으로 전환하는 과정에서 가장 어려운 부분인 경우가 많다고 강조합니다. 기존 오픈 소스 도구를 사용하면 많은 팀이 6개월에서 12개월 안에 작동하는 프로토타입을 만들 수 있습니다. 어려운 것은 데이터 볼륨, 쿼리 패턴, 운영 복잡성이 변화하는 가운데 그 시스템이 장기간 안정적으로 동작하도록 만드는 것입니다.
성능 최적화와 달리, 안정성은 단 한 번의 돌파구에서 나오지 않습니다. 성능 향상은 눈에 보입니다. 벤치마크는 몇 달 안에 20% 또는 30%의 개선을 보여줄 수 있습니다. 안정성은 다르게 구축됩니다. 각 수정은 SLA를 단지 몇 분의 1퍼센트만 개선할 수 있으며, 그 자체로는 거의 눈에 띄지 않습니다. 하지만 수백 개의 작고 누적적인 개선을 통해, 시스템은 점차 장기 인프라로 운영할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있게 됩니다.
정확도: 검색이 상한선을 결정한다
RAG와 에이전트 시스템에서 검색 품질은 모델 성능을 직접적으로 결정합니다. 시스템이 올바른 정보를 검색하지 못하면, 모델은 이를 보완할 방법이 없습니다.
James는 정확도가 단순히 데이터베이스의 문제가 아니라고 강조합니다. 이는 임베딩 모델, 리랭킹 전략, 데이터 품질을 포함한 전체 검색 스택에 달려 있습니다. 이러한 구성 요소는 빠르게 진화하기 때문에, 팀은 시간이 지나도 정확도를 유지하기 위해 자주—종종 몇 달마다—설정을 재평가해야 합니다.
Zilliz가 오픈 소스와 비즈니스의 균형을 맞추는 방식
지난 1~2년 동안 James는 오픈 소스 기업에서 반복적으로 제기되는 과제, 즉 성장하는 비즈니스를 운영하면서 동시에 활발한 오픈 소스 커뮤니티를 구축하고 유지하는 방법에 대해 많은 시간을 들여 고민해 왔습니다.
오픈 소스와 상업적 목표가 항상 깔끔하게 일치하는 것은 아닙니다. 오픈 소스 프로젝트는 개방성, 장기적인 참여, 커뮤니티의 신뢰에 의존하는 반면, 기업은 매출 목표와 성장 제약을 관리해야 합니다. 최근 몇 년 동안 이러한 불일치는 업계 전반에서 더 두드러지게 나타났습니다. James는 여러 팀이 오픈 소스 프로젝트를 유지 관리 모드로 전환하는 것을 보았습니다. 기술이 더 이상 작동하지 않아서가 아니라, 비즈니스가 확장되면서 오픈 소스 모델을 지원하기가 어려워졌기 때문입니다.
하지만 Zilliz에게 오픈 소스는 단순한 기술적 선택이 아니라 시장 진출 전략의 결정이기도 합니다. 실제로 이는 고도로 기술적인 무료 체험판과 매우 유사하게 작동합니다. 개발자들이 실제 사용을 통해 제품을 발견하고, 평가하며, 신뢰를 얻는 방식입니다. 이는 초기 사용자를 확보하기 어려운 스타트업에게 특히 중요합니다. Zilliz처럼 엔지니어링 중심의 팀에게 이는 전통적인 마케팅이나 영업 주도 접근 방식보다 훨씬 더 효과적임이 입증되었습니다.
Milvus를 오픈 소스로 공개함으로써 팀은 GitHub를 주요 진입점으로 삼는 데 집중했습니다. 개발자들은 실제 워크로드에서 Milvus를 사용하고, 피드백을 공유했으며, 개선 사항을 프로젝트에 다시 기여했습니다. 시간이 지나면서 이는 사용자, 커뮤니티, 제품 개발 사이에 긴밀한 피드백 루프를 만들어냈습니다.
그 결과는 가시적이었습니다. James는 Zilliz Cloud 고객의 약 80%가 오픈 소스 Milvus 프로젝트의 사용자로 시작했다고 말합니다. 오픈 소스는 또한 강력한 신뢰 메커니즘으로 작용했습니다. Milvus를 직접 운영해본 팀들은 이후 상용 제품을 도입하는 데 훨씬 더 편안함을 느꼈습니다.
그러나 그 전환이 자동으로 이루어진 것은 결코 아니었습니다. James는 오픈 소스만으로는 비즈니스가 만들어지지 않는다고 분명히 말합니다. 상용 제품은 오픈 소스를 단순히 패키징하는 것 이상을 해야 하며, 오픈 소스 버전이 해결하지 못하는 문제를 해결해야 합니다. Zilliz의 경우 그 가치는 Milvus를 대규모로 안정적으로 운영하는 데 있습니다. 업그레이드를 관리하고, 장애를 처리하며, 성능과 비용을 지속적으로 최적화하는 것입니다.
이 접근 방식의 중요한 결과 중 하나는 많은 사용자가 관리형 제품으로 이동한 후 전체 비용이 감소한다는 점입니다. 벡터 데이터베이스는 인덱싱, 양자화, 스토리지의 발전에 힘입어 빠르게 진화합니다. Zilliz Cloud를 사용하면 사용자는 업그레이드나 인프라 관리의 부담을 직접 떠안지 않고도 이러한 개선의 혜택을 지속적으로 누릴 수 있습니다.
James의 관점에서, 이러한 균형이야말로 이 모델을 지속 가능하게 만드는 요소입니다. 오픈 소스는 접근성과 신뢰를 만듭니다. 상용 제품은 장기적인 인프라 발전을 실질적인 가치로 전환합니다. 애초에 사용자를 끌어들였던 개방성을 훼손하지 않으면서 말입니다.
Zilliz가 경쟁이 치열한 시장에서 돋보이는 방식
오늘날 벡터 데이터베이스 시장이 어떤 모습인지에 대한 질문에 James는 AI의 빠른 도입이 이 분야를 빠르게 혼잡하게 만들었다고 인정합니다. 이제 이 시장에는 관리형 서비스, 경량 플러그인, 그리고 벡터 검색 기능을 제공하는 점점 더 많은 신규 진입자가 포함됩니다. 표면적으로는 이러한 솔루션 중 많은 것이 비슷해 보입니다.
James의 견해에 따르면, 진정한 차이는 기능 체크리스트가 아니라 기반 시스템의 깊이와 성숙도에 의해 정의됩니다. 기본적인 벡터 검색 기능을 구축하는 것은 비교적 간단합니다. 그러나 장기간에 걸쳐 대규모로 안정적으로 운영될 수 있는 시스템을 구축하는 것은 그렇지 않습니다.
시스템 성숙도
Zilliz의 강점은 시스템 성숙도, 특히 확장성, 안정성, 비용 제어에서 시작됩니다. 처음부터 Milvus는 데이터 양이 수십 배로 증가해도 안정적으로 유지되도록 설계된 분산형 Kubernetes 네이티브 데이터베이스로 만들어졌습니다. 이는 벡터 워크로드가 좀처럼 매끄럽게 확장되지 않기 때문에 중요합니다. 작은 규모에서는 잘 작동하는 시스템도 사용량이 지속적이고, 급증하며, 예측 불가능해지면 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
비용 역시 그 성숙도의 일부입니다. Zilliz는 초기부터 메모리, 디스크, 객체 스토리지를 결합한 멀티 티어 인덱싱에 투자했습니다. 이를 통해 사용자는 워크로드가 진화함에 따라 성능과 비용의 균형을 맞출 수 있는 실질적인 유연성을 얻으며, 단일하고 값비싼 운영 방식에 갇히지 않게 됩니다.
엔터프라이즈 준비성
엔터프라이즈 준비성은 또 다른 핵심 차별화 요소입니다. James는 Zilliz를 주로 모델 또는 AI 중심 배경에서 온 팀들과 대조합니다. Zilliz의 전통적인 데이터베이스 엔지니어링 뿌리는 액세스 제어, 데이터 격리, BYOC 배포, 암호화, 컴플라이언스와 같은 역량에 대한 초기 투자로 이어졌습니다.
이러한 기능은 엔터프라이즈 규모에서 선택 사항이 아닙니다. 이는 벡터 데이터베이스가 개발자 실험을 넘어 금융, 헬스케어, 그리고 엄격한 보안 및 거버넌스 요구사항을 가진 대규모 조직과 같은 규제 환경으로 진입할 수 있게 해주는 요소입니다.
운영 안정성
James는 많은 팀이 벡터 데이터베이스의 장기적인 운영 복잡성을 과소평가한다고 지적합니다. 초기 시스템은 통제된 환경에서는 잘 작동할 수 있지만, 데이터가 빠르게 증가하고 동시성이 높아지며 AI 애플리케이션이 지속적인 프로덕션 환경으로 이동하면 실제 과제가 나타납니다.
대부분의 기업은 복잡한 인프라 운영에 시간과 리소스를 투자하고 싶어 하지 않으며, 특히 벡터 검색처럼 고도로 전문화된 영역에서는 더욱 그렇습니다. James가 보는 Zilliz의 역할은 바로 여기에 있습니다. 벡터 데이터베이스를 대규모로 운영하는 부담을 떠안아, 팀들이 인프라 유지보수보다 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 시장이 성숙해질수록 이러한 역할 분담은 점점 더 중요해집니다.
앞으로의 전망: 벡터 데이터베이스의 다음 단계
향후 3년에서 5년을 내다보며, James는 업계가 향하는 방향에 대해 실용적인 관점을 취합니다. 성장은 계속되겠지만, 핵심 질문은 더 이상 벡터 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있는지가 아니라, 지속 가능하게 운영할 수 있는지가 될 것입니다. 모델이 더 커지고 AI 애플리케이션이 프로덕션 환경 깊숙이 들어갈수록 데이터 규모는 빠르게 확대되어 비용 관리, 안정성, 정확도, 보안에 대한 기준을 높일 것입니다.
그러한 환경에서 검색 품질을 저하시키지 않으면서 비용을 한 자릿수 규모로 줄일 수 있는 능력은 결정적인 벤치마크가 됩니다. James는 바로 이 지점에서 지속 가능한 우위가 형성된다고 믿습니다. 벡터 데이터베이스 분야의 장기적인 리더는 기능이나 과대광고가 아니라, 대규모 시스템을 효율적이고 안정적으로, 그리고 장기간 운영할 수 있는 인프라 규율에 의해 결정될 것입니다.
전체 논의를 들으려면 Spotify, Apple Podcasts, 그리고 YouTube에서 해당 에피소드를 찾을 수 있습니다.
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