벡터 데이터베이스 선택하기: Milvus vs. Chroma DB
이 Milvus vs. Chroma DB 비교는 2025년 1월 21일에 마지막으로 업데이트되었습니다. 최신 조사 결과를 제공하기 위해 이 블로그는 최신 정보로 정기적으로 업데이트될 예정입니다.
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLMs)의 부상은 이러한 모델의 장기 기억 역할을 하는 벡터 데이터베이스에 대한 수요를 촉발했습니다. 이러한 수요는 통합 벡터 검색 플러그인을 갖춘 전통적인 데이터베이스, 경량 벡터 데이터베이스, 목적 특화 벡터 데이터베이스에 이르는 다양한 벡터 검색 시스템의 개발로 이어졌습니다. 서로 다른 벡터 데이터베이스는 데이터 포인트 간의 관계와 유사성을 평가하기 위해 다양한 거리 메트릭을 활용하며, 이는 효과적인 벡터 유사도 검색을 위해 올바른 데이터베이스를 선택하는 것이 중요함을 강조합니다.
Chroma 벡터 데이터베이스는 사용 편의성과 개발 친화성을 우선시하는 주목할 만한 경량 벡터 데이터베이스입니다. 반면, AI 네이티브 오픈 소스 목적 특화 벡터 데이터베이스인 Milvus는 대규모, 고성능, 저지연 애플리케이션 처리에 뛰어납니다.
두 데이터베이스 모두 벡터 데이터를 능숙하게 관리하지만, 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. Chroma는 100만 개 미만의 벡터 데이터셋을 다루며 빠르고 간단한 구현을 우선시하는 개발자에게 좋은 선택입니다. 반면 Zilliz가 만든 Milvus는 수십억 또는 수조 개의 벡터 포인트까지 이르는 극한의 규모, 강력한 검색 기능, 빠른 응답 시간을 요구하는 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었습니다. 그 아키텍처는 이러한 핵심 성능 지표에 맞게 정교하게 조정되어 있어, Milvus를 가장 까다로운 벡터 데이터베이스 애플리케이션을 위한 견고하고 혁신적인 솔루션으로 자리매김하게 합니다. 또한 Pinecone, Milvus, Weaviate와 같은 인기 벡터 데이터베이스의 비교 분석은 각 데이터베이스의 강점, 트레이드오프, 사용 사례를 보여 주며, 이는 특정 요구 사항에 따라 적절한 데이터베이스를 선택하는 데 매우 중요합니다.
Chroma와 Milvus 간의 이 비교는 이러한 차이점을 깊이 살펴보고 각자의 역량에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 Milvus의 경량 버전인 Milvus Lite를 소개하고 Chroma와 비교하겠습니다.
Milvus는 탄력적 확장성과 수평 확장성에서 Chroma보다 뛰어납니다.
| 기능 | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| 스토리지와 컴퓨팅의 분리 | 예 | 예 |
| 쿼리와 삽입의 분리 | 예. 컴포넌트 수준에서(더 세밀한 확장성을 제공). | 아니요. 단일 노드를 넘어 확장할 수 없습니다. |
| 동적 세그먼트 배치 vs. 정적 데이터 샤딩 | 동적 세그먼트 배치 | 분산 데이터 재배치 없음 |
| 클라우드 네이티브 | 예 | 아니요 |
| 수십억/수조 규모 벡터 지원 | 예 | 아니요. 최대 100만 개의 벡터까지만 처리할 수 있습니다. |
Milvus는 컴퓨팅과 스토리지 컴포넌트가 분리된 분산 시스템을 특징으로 하며, 증가하는 비즈니스 요구를 수용하기 위해 수십억 또는 수조 개의 벡터까지 원활하게 확장할 수 있습니다. 이 아키텍처는 또한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 독립적인 확장을 가능하게 하여, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 맞춘 유연성과 비용 효율성을 제공합니다.
또한 Milvus는 새 노드를 액션 그룹에 동적으로 할당하여 작업 속도를 높이거나 노드 수를 줄여 다른 작업을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다. 노드의 동적 할당은 더 쉬운 확장과 리소스 계획을 가능하게 하며, 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 보장합니다.
반대로, 단순성과 사용 편의성을 우선시하는 Chroma는 최대 백만 개의 벡터 포인트라는 스토리지 상한으로 인해 확장성 제한에 직면합니다. 단일 노드에 국한되고 분산 데이터 교체가 없다는 점은 수요가 증가하는 애플리케이션에 대한 적합성을 저해합니다.
기능 측면에서 Milvus와 Chroma는 모두 벡터 임베딩을 효율적으로 관리하고 검색하도록 설계된 일련의 기능을 제공합니다.
| 기능 | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| 역할 기반 액세스 제어(RBAC) | 예 | 아니요 |
| 디스크 인덱스 지원 | 예 | 아니요 |
| 하이브리드 검색(즉, 스칼라 필터링) | 스칼라 필터링 포함 예 | 스칼라 필터링 포함 예 |
| 파티션/네임스페이스/논리 그룹 | 예 | 아니요 |
| 지원되는 인덱스 유형 | 14개 인덱스: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT, 및 GPU_IVF_PQ), HNSW |
Milvus는 역할 기반 액세스 제어(RBAC)에 대한 강력한 지원으로 차별화되며, 데이터 액세스 관리를 위한 효과적인 메커니즘을 제공합니다. 이 기능은 엔터프라이즈급 애플리케이션에 특히 가치가 있으며, 데이터 격리 및 보호 기능을 강화합니다. Milvus는 또한 여러 인메모리 인덱스와 테이블 수준 파티션을 통합하여 실시간 사용 사례에서 고성능 검색을 보장합니다. 또한 이 플랫폼은 온디스크 인덱스를 통해 유연성을 제공하여, 비용 고려에 더 민감하고 높은 초당 쿼리 수(QPS)를 필요로 하지 않는 개발자와 기업에 선택지를 제공합니다.
반면 Chroma는 RBAC 지원이 없어 데이터 액세스 관리 및 보호 기능이 제한될 수 있습니다. 이 플랫폼은 주로 기본 인메모리 인덱싱에 의존하여 더 간단한 접근 방식을 제공하지만, 더 복잡한 요구사항을 가진 애플리케이션에는 잠재적인 제한이 있을 수 있습니다.
Milvus와 Chroma는 하이브리드 검색 작업을 가능하게 하여 사용자가 검색 작업 전후에 효율적인 메타데이터 필터링과 함께 벡터 검색을 수행할 수 있도록 합니다. Milvus 2.4에서는 tantivy를 사용한 역색인을 지원할 예정이며, 이는 사전 필터링 속도의 상당한 향상을 약속합니다.
Milvus와 Chroma의 또 다른 주목할 만한 차이는 인덱스 유형 지원에 있습니다. Milvus는 FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT, 및 GPU_IVF_PQ를 포함한 14개 인덱스를 포함하여, 14개 인덱스의 광범위한 배열을 지원합니다. 반면 Chroma는 KNN 검색을 위해 HNSW 알고리즘에만 의존합니다.
Chroma의 기능은 특정 애플리케이션에는 충분할 수 있지만, 그 제한 사항은 다양한 사용 사례 전반에서의 적응성에 영향을 미칠 수 있습니다. 포괄적인 기능을 갖춘 Milvus는 더 넓은 범위의 벡터 데이터 관리 요구를 해결하는 다재다능한 솔루션입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
벡터 데이터베이스는 데이터를 고차원 벡터로 저장하도록 설계된 특수한 유형의 데이터베이스입니다. 이러한 벡터는 본질적으로 객체의 특징이나 특성을 캡슐화하는 숫자 목록으로, 이미지, 비디오, 자연어와 같은 복잡한 비정형 데이터를 표현하는 데 이상적입니다. 구조화된 데이터와 관계형 쿼리에 최적화된 기존 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 처리하고 데이터 포인트 간의 유사성 또는 비유사성을 판단하기 위한 수학적 비교를 수행하는 데 탁월합니다.
벡터 데이터베이스는 데이터가 비정형이고 정교한 검색 기능이 필요한 시나리오에서 특히 유리합니다. 예를 들어, 주어진 이미지와 유사한 이미지를 찾거나 특정 텍스트와 의미적으로 관련된 문서를 검색하는 것과 같은 복잡한 쿼리를 애플리케이션이 수행할 수 있게 해줍니다. 이러한 기능은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템과 같은 분야의 최신 애플리케이션에 매우 중요하며, 방대한 양의 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 능력은 상당한 성능상의 이점입니다.
핵심 벡터 데이터베이스 기능
핵심 벡터 데이터베이스 기능은 고차원 벡터 데이터의 저장, 검색 및 관리를 최적화하도록 설계되었습니다. 이러한 기능에는 다음이 포함됩니다:
벡터 인덱싱: 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 특수 인덱싱 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 데이터셋이 증가하더라도 검색이 빠르고 정확하게 유지됩니다.
벡터 검색: 벡터 데이터베이스의 주요 기능 중 하나는 유사한 벡터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 “이 이미지와 유사한 이미지를 찾아줘” 또는 “이 텍스트와 의미적으로 관련된 문서를 검색해줘”와 같은 복잡한 쿼리가 가능해지며, AI 및 머신 러닝 애플리케이션에 매우 유용합니다.
분산 데이터 교체: Milvus와 같은 고급 벡터 데이터베이스는 분산 데이터 교체를 지원하여 데이터 관리와 확장성을 향상시킵니다. 이 기능을 통해 데이터베이스는 여러 노드에 걸친 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 높은 가용성과 성능을 보장합니다.
다양한 데이터 유형 지원: 벡터 데이터베이스는 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 다재다능합니다. 다양한 데이터 형식을 지원하므로 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.
이러한 핵심 기능은 벡터 데이터베이스를 고차원 벡터 데이터를 관리하고 쿼리하는 강력한 도구로 만들며, 특정 사용 사례에서 기존 데이터베이스에 비해 상당한 이점을 제공합니다.
벡터 데이터베이스의 오픈 소스 기반 및 목적별 기능에서 Milvus와 Chroma 비교
Milvus와 Chroma는 모두 Apache 2.0 라이선스가 적용된 오픈 소스 데이터베이스입니다.
| 기능 | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| 벡터 전용으로 설계 | 예 | 예 |
| 조정 가능한 일관성 | 예 | 아니요 |
| 벡터 데이터의 스트림 및 배치 모두 지원 | 예 | 아니요 |
| 바이너리 벡터 지원 | 예 | 아니요 |
| 다국어 SDK | Python, Java, JavaScript, Go, 및 Node.js SDK 완전 지원 | Python, Javascript |
Milvus는 2019년에 Zilliz 엔지니어들이 구축했습니다. 이후 더 다양한 개발자와 조직이 쉽게 접근할 수 있도록 2021년에 LF AI & Data Foundation에 기부되었습니다. Milvus는 GitHub 스타 32,000+개, 커뮤니티 기여자 260명 이상, docker 이미지 다운로드 7천만 건 이상을 자랑합니다.
Chroma는 Chroma라는 단일 상업 법인이 유지 관리합니다. GitHub 스타가 17,000개 이상인 Chroma는 처음에는 임베딩에 대한 분석 워크로드에 초점을 맞췄습니다. 그러나 ChatGPT와 같은 AI 및 LLM의 등장으로 범용 임베딩 저장소로 전환되었습니다.
Milvus와 Chroma는 벡터 데이터 애플리케이션의 특정 요구 사항을 해결하기 위해 목적에 맞게 설계된 기능을 제공합니다. Milvus는 조정 가능한 일관성, 벡터 데이터의 스트림 및 배치 처리 지원, 바이너리 벡터 지원, 그리고 Python, Java, Go, C++, Node.js, Ruby를 포함하는 다중 언어 SDK 등 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.
Chroma는 광범위한 기능보다 단순성과 사용 편의성을 우선시하므로, 더 제한적인 제공 범위를 갖습니다. 주로 Python과 JavaScript에 중점을 둔 제한된 SDK 선택지를 제공합니다.
Chroma는 쉬운 시작과 사용을 우선시합니다. 그러나 이러한 단순성에는 검색 성능 저하, 확장성 제한, 많은 유용한 데이터베이스 관리 기능의 제외와 같은 절충점이 따릅니다.
Milvus Lite는 Python 애플리케이션 내에서 로컬로 실행되는 Milvus의 경량 대안입니다. 광범위한 기능 세트를 유지하면서도 시작의 용이성을 보존합니다. 인기 있는 오픈 소스 Milvus 벡터 데이터베이스를 기반으로 하는 Milvus Lite는 벡터 인덱싱 및 쿼리 파싱을 위한 핵심 구성 요소를 재사용하는 동시에, 분산 시스템에서 높은 확장성을 위해 설계된 요소를 제거합니다. 이러한 설계는 노트북, Jupyter Notebooks, 모바일 또는 엣지 디바이스와 같이 컴퓨팅 리소스가 제한된 환경에 이상적인 작고 효율적인 솔루션을 만듭니다.
Milvus Lite는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 다양한 AI 개발 스택과 통합되어, 서버 설정 없이 벡터 임베딩을 효율적으로 검색하기 위한 Retrieval Augmented Generation(RAG) 파이프라인의 벡터 스토어로 사용할 수 있습니다. Python 라이브러리로 AI 애플리케이션에 통합하려면 pip install pymilvus(버전 2.4.3 이상)를 실행하기만 하면 됩니다.
Milvus Lite는 Milvus API를 공유하여, 클라이언트 측 코드가 소규모 로컬 배포와 수십억 개의 벡터를 포함하는 Docker에 배포된 또는 Kubernetes Milvus 서버 모두에서 작동하도록 보장합니다.
참고: Milvus Lite는 벡터 유사도 검색을 시작하거나 데모 및 프로토타입을 구축하는 데 적합합니다. 프로덕션 사용 사례의 경우 Docker 및 Kubenetes에서 Milvus를 사용하거나 Zilliz Cloud의 완전 관리형 Milvus를 고려하는 것을 권장합니다.
Milvus Lite에 대한 더 자세한 정보는 다음 리소스를 참조하세요:
참고: Milvus Lite는 벡터 검색을 시작하거나 데모 및 프로토타입을 구축하는 데 적합합니다. 프로덕션 사용 사례의 경우 Docker 및 Kubenetes에서 Milvus를 사용하거나 에서 완전 관리형 Milvus를 고려하는 것을 권장합니다.
Milvus Lite에 대한 더 자세한 정보는 다음 리소스를 참조하세요:
VectorDB 비교: 오픈 소스 벡터 데이터베이스를 대안과 비교하기
Milvus 업데이트: Milvus 2.4.0의 새로운 기능은?
완전 관리형 Milvus: Zilliz Cloud 사용해 보기 무료
RAG: RAG란 무엇인가?
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벡터 데이터베이스 비교: Milvus와 Chroma
확장성 및 성능
Milvus: Milvus는 대규모 분산 환경을 위해 설계되어 탄력적이고 수평적인 확장성을 제공합니다. 이는 데이터 양이 증가함에 따라 원활하게 확장할 수 있는 능력이 필요한 고성능 애플리케이션에 탁월한 선택이 됩니다. Milvus의 아키텍처는 증가한 워크로드를 처리하기 위해 새 노드를 추가하는 것을 지원하여 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 보장합니다.
Chroma: 반면 Chroma는 실시간 저지연 검색 기능에 최적화되어 있습니다. 단일 노드 아키텍처는 확장성보다 빠른 검색 성능을 우선시하는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이로 인해 Chroma는 더 작은 데이터세트와 빠른 구현이 필요한 애플리케이션에 적합하지만, 데이터 양이 증가하면 한계에 직면할 수 있습니다.
기능 및 사용 편의성
Milvus: Milvus는 조정 가능한 일관성, 벡터 데이터의 스트림 및 배치 처리 모두에 대한 지원, 바이너리 벡터 지원, 다국어 SDK를 포함한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 이러한 기능은 Milvus를 견고한 데이터 관리와 다양한 유형의 벡터 데이터를 처리하는 유연성이 필요한 복잡한 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.
Chroma: Chroma는 단순하고 사용하기 쉬운 API를 제공하는 데 중점을 두어 개발 친화성이 매우 높습니다. 이러한 단순성은 광범위한 기능의 복잡성 없이 간단한 데이터베이스 솔루션이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 그러나 이러한 사용 편의성에는 확장성과 고급 기능 측면에서 절충점이 따릅니다.
벡터 데이터 관리
Milvus: Milvus는 효율적인 벡터 검색 및 검색 결과 가져오기에 필수적인 IVF 및 HNSW를 포함한 광범위한 인덱싱 알고리즘을 지원합니다. 또한 Milvus는 데이터 복제 및 장애 조치에 대한 강력한 지원을 제공하여 프로덕션 환경에서 높은 가용성과 안정성을 보장합니다.
Chroma: Chroma는 빠른 검색 성능을 위해 설계된 독점 인덱싱 알고리즘을 사용합니다. 또한 데이터 복제 및 장애 조치를 지원하지만, 단일 노드 아키텍처는 대규모 데이터와 복잡한 쿼리를 처리하는 데 있어 효과를 제한할 수 있습니다.
요약하면, Milvus와 Chroma는 모두 벡터 데이터를 관리하기 위한 유용한 기능을 제공하지만, 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. Milvus는 광범위한 기능과 확장성이 필요한 대규모 고성능 애플리케이션에 이상적인 반면, Chroma는 사용 편의성과 빠른 구현을 우선시하는 소규모 애플리케이션에 적합합니다.
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