MongoDB 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 대표적인 데이터베이스인 MongoDB와 Aerospike에 대해 논의합니다. 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 요구사항에 가장 잘 부합하는지 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
MongoDB와 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 핵심적인 역할을 하며 더 고급 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 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함해 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.
MongoDB는 JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스이고 ****Aerospike는 분산형 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
MongoDB: 기본 사항
MongoDB Atlas Vector Search는 MongoDB Atlas에 저장된 데이터에 대해 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있게 해주는 기능입니다. 문서 데이터와 함께 고차원 벡터 임베딩을 인덱싱하고 쿼리할 수 있으며, 데이터베이스 내에서 바로 AI와 머신 러닝을 수행할 수 있습니다.
핵심적으로, Atlas Vector Search는 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이는 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성하므로 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 수행할 수 있습니다. 대규모 벡터 검색을 위한 속도와 정확도의 균형입니다. Atlas Vector Search는 또한 최대 10,000개 문서의 쿼리에 대해 성능보다 정확도를 우선시하는 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다.
Atlas Vector Search의 큰 장점 중 하나는 MongoDB의 유연한 문서 모델과의 통합입니다. 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있으므로 더 맥락적이고 정확하게 검색할 수 있습니다. 최대 4096차원까지 임베딩할 수 있는 모든 종류의 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Atlas Vector Search를 사용하면 벡터 유사도 검색을 기존 문서 필터링과 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 제품에 대한 의미론적 검색은 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 필터링할 수 있습니다.
Atlas Vector Search는 하이브리드 검색도 지원하여 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합해 더 세분화된 결과를 제공합니다. 이는 키워드 기반 검색에 초점을 맞춘 Atlas Search와 다릅니다. 이 플랫폼은 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되므로 OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 많은 다른 제공업체의 임베딩 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 Large Language Models (LLMs)를 사용하는 애플리케이션 구축을 위해 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 오픈 소스 프레임워크도 지원합니다.
확장성과 성능을 보장하기 위해 MongoDB Atlas는 Atlas Search 및 Vector Search 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공하는 Search Nodes를 제공합니다. 이를 통해 최적화된 컴퓨팅 리소스와 검색 요구 사항의 독립적인 확장을 확보할 수 있으므로 대규모 환경에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
MongoDB 생태계 내에서 이러한 기능을 제공함으로써 Atlas Vector Search는 AI 기반 애플리케이션, 추천 시스템 또는 고급 검색 기능을 구축하는 개발자를 위한 완전한 솔루션입니다. 별도의 벡터 데이터베이스가 필요 없으며, MongoDB의 확장성과 풍부한 기능을 벡터 검색과 함께 사용할 수 있습니다.
Aerospike: 기본 사항
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원이 추가되어 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에 조기 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 작업할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 고유한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 수행됩니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되는 반면, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치 단위로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 좌우됩니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터의 클러스터를 구축한 다음 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터에 대한 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions (AVX)를 사용합니다.
AVS는 수집 중에 인덱스 캐시를 “pre-hydrate”하기 위해 쿼리를 수행하는데, 이는 클러스터의 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문입니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 표시됩니다. 이 방식으로 캐시가 관련 데이터로 채워지고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있는 방식을 보여줍니다.
주요 차이점
벡터 검색과 관련해서는 MongoDB와 Aerospike 모두 좋은 옵션을 제공합니다. 애플리케이션에 벡터 검색을 추가하려는 개발자라면, 두 가지의 차이점을 이해하는 것이 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 몇 가지 핵심 포인트를 기준으로 MongoDB Atlas Vector Search와 Aerospike Vector Search (AVS)를 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
MongoDB Atlas Vector Search와 Aerospike Vector Search는 모두 벡터 데이터를 인덱싱하고 검색하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 벡터 공간의 다중 레벨 그래프를 생성하여 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색을 수행할 수 있게 합니다. MongoDB Atlas는 최대 10,000개 문서에 대한 쿼리에 대해 Exact Nearest Neighbors (ENN) 검색도 지원합니다. 이를 통해 MongoDB 사용자는 사용 사례에 따라 속도와 정확성의 균형을 맞출 수 있는 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다.
데이터
MongoDB의 유연한 문서 모델을 사용하면 벡터 임베딩을 다른 문서 데이터와 함께 저장할 수 있습니다. 이를 통해 벡터 유사도 검색을 기존 문서 필터링과 결합할 수 있으므로 더 문맥적이고 정확한 검색이 가능합니다. 예를 들어, 제품에 대한 의미 검색을 수행하고 카테고리, 가격 범위 또는 재고 여부로 결과를 필터링할 수 있습니다.
Aerospike는 기본적으로 키-값 저장소이며 벡터 인덱싱 및 검색 기능을 추가했습니다. 단일 레코드에 대해 여러 벡터와 인덱스를 허용하므로 데이터를 검색하는 방식에 유연성이 있습니다. 하지만 반정형 또는 비정형 데이터를 처리하는 데 있어 그 데이터 모델은 MongoDB의 문서 기반 접근 방식만큼 유연하지 않을 수 있습니다.
확장성 및 성능
MongoDB Atlas에는 Atlas Search 및 Vector Search 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공하는 Search Nodes가 있습니다. 이를 통해 최적화된 컴퓨팅 리소스와 검색 요구사항의 독립적인 확장이 가능해져 대규모 환경에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
Aerospike의 인덱스 구축 방식은 다릅니다. 모든 AVS 노드에서 비동기적으로 인덱싱 큐의 인덱스 레코드를 처리합니다. 이는 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하므로 인덱스 구축에 더 확장성이 있을 수 있습니다. Aerospike는 또한 수집 중에 “pre-hydration” 기법을 사용하여 관련 데이터로 인덱스 캐시를 채우며, 이는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
MongoDB Atlas Vector Search는 유사도 계산을 위한 여러 거리 메트릭을 지원하며, 최대 4096차원의 모든 제공업체 임베딩과 함께 사용할 수 있습니다. 또한 벡터 검색과 전체 텍스트 검색을 결합하여 더 정확한 결과를 제공하는 하이브리드 검색도 지원합니다.
Aerospike Vector Search는 현재 프리뷰로 제한되어 있지만, 레코드당 여러 벡터와 인덱스를 허용합니다. 이는 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색하는 데 유용할 수 있습니다.
통합 및 생태계
MongoDB Atlas는 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합되며, OpenAI, VoyageAI 및 Hugging Face에 나열된 여러 다른 임베딩 모델과 함께 작동합니다. 또한 AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 LangChain 및 LlamaIndex와의 통합도 지원합니다.
Aerospike도 LangChain과 같은 인기 있는 프레임워크와 통합됩니다.
사용 편의성
MongoDB는 풍부한 문서와 대규모 커뮤니티를 갖춘 개발자 친화적인 것으로 알려져 있습니다. 관리형 서비스인 Atlas는 설정과 유지 관리를 단순화할 수 있습니다.
Aerospike는 그 아키텍처에 익숙하지 않다면 학습 곡선이 더 가파릅니다. 벡터 검색은 프리뷰 단계이므로 더 확립된 옵션에 비해 문서와 커뮤니티 지원이 적을 수 있습니다.
비용
MongoDB Atlas는 계층형 가격 모델을 제공하며, 비용은 사용량과 기능에 따라 달라집니다. 벡터 검색이 예산에 맞는지 확인해야 합니다.
Aerospike의 가격은 공개되어 있지 않으므로, 더 많은 정보를 얻으려면 직접 문의해야 합니다. Aerospike를 실행하기 위한 소프트웨어 비용과 인프라 비용을 모두 고려하세요.
각각을 사용해야 하는 경우
MongoDB Atlas Vector Search는 유연한 데이터 모델이 필요하고 벡터 검색을 일반 문서 쿼리와 통합해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 복잡한 반정형 데이터를 다루고 벡터 유사도와 전문 검색을 결합한 하이브리드 검색을 수행해야 하는 프로젝트에 완벽합니다. MongoDB는 콘텐츠 추천 시스템, 시맨틱 검색 엔진 또는 대규모 언어 모델을 사용하는 AI 기반 분석 플랫폼처럼 벡터 임베딩과 함께 다양한 데이터 유형을 저장하고 쿼리해야 할 때 매우 좋습니다. 또한 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두에서 작동하고 인기 있는 AI 서비스 및 도구와 통합해야 하는 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자에게도 좋습니다.
Aerospike Vector Search는 주로 키-값 기반이지만 벡터 검색이 필요한 고성능 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 실시간 입찰 시스템, 사기 탐지 엔진 또는 개인화된 콘텐츠 전송 네트워크처럼 극도로 낮은 지연 시간과 높은 처리량이 필요한 사용 사례에 완벽합니다. Aerospike의 인덱스 구축 및 캐시 사전 하이드레이션 접근 방식은 데이터 수집 속도와 쿼리 속도가 중요한 시나리오에서 상당한 성능 이점을 제공할 수 있습니다. 데이터 모델은 MongoDB만큼 유연하지 않을 수 있지만, Aerospike는 복잡한 데이터 모델링 요구 사항보다 원시 성능과 확장성을 우선시하는 애플리케이션에 더 나은 선택입니다.
요약
MongoDB Atlas Vector Search는 문서 데이터베이스의 유연성과 벡터 검색 기능을 결합한 완전한 솔루션으로, 다양한 데이터를 처리해야 하는 복잡한 AI 기반 애플리케이션에 적합합니다. 강점은 일반 쿼리, 하이브리드 검색, 풍부한 AI 도구 생태계와의 벡터 검색 통합에 있습니다. Aerospike Vector Search는 더 전문화되어 있으며 낮은 지연 시간과 높은 처리량이 핵심인 고성능 실시간 시나리오에서 탁월합니다. 인덱싱 접근 방식과 성능 중심 설계는 속도와 확장성이 필요한 특정 사용 사례에 잘 맞습니다. 궁극적으로 벡터 검색을 위해 MongoDB와 Aerospike 중 무엇을 선택할지는 애플리케이션 요구 사항, 데이터 복잡성, 성능 요구 사항 및 확장성 요구에 따라 결정되어야 합니다. 결정할 때는 기존 인프라, 데이터의 특성, 쿼리 패턴, AI 도구 및 서비스와의 통합 수준을 고려하세요.
MongoDB와 Aerospike에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 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 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 사용하면 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 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
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