OpenSearch vs Aerospike: GenAI 애플리케이션에 적합한 데이터베이스 선택하기
AI 기반 애플리케이션이 발전함에 따라 이러한 발전을 지원하는 데 있어 벡터 검색 기능의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 블로그 게시물에서는 벡터 검색 기능을 갖춘 두 가지 주요 데이터베이스인 OpenSearch와 Aerospike에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미론적 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?
OpenSearch와 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 보다 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 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 하는데, 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
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 전통적인 데이터베이스.
OpenSearch와 Aerospike는 모두 벡터 검색 기능을 애드온으로 포함하도록 발전한 전통적인 데이터베이스입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 구조화, 반구조화, 비정형 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 관리하는 강력한 오픈 소스 검색 및 분석 제품군입니다. 2021년에 Elasticsearch와 Kibana에서 커뮤니티 주도로 포크되어 출시된 이 OpenSearch 제품군에는 OpenSearch 데이터 저장소 및 검색 엔진, 고급 데이터 시각화를 위한 OpenSearch Dashboards, 효율적인 서버 측 데이터 수집을 위한 Data Prepper가 포함됩니다.
Apache Lucene의 견고한 기반 위에 구축된 OpenSearch는 고도로 확장 가능하고 효율적인 전체 텍스트 검색(키워드 검색)을 가능하게 하여 대규모 데이터셋 처리에 이상적입니다. 최신 릴리스에서 OpenSearch는 추가 플러그인을 통해 벡터 검색을 포함하도록 검색 기능을 크게 확장했으며, 이는 AI 기반 애플리케이션 구축에 필수적입니다. OpenSearch는 이제 기존의 어휘 검색, k-최근접 이웃(k-NN), 의미 검색, 멀티모달 검색, 신경망 희소 검색, 하이브리드 검색 모델을 포함한 다양한 머신 러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상된 기능은 신경망 모델을 검색 프레임워크에 직접 통합하여 데이터 수집 시점에서 즉석 임베딩 생성 및 검색을 가능하게 합니다. 이러한 통합은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 검색 관련성과 효율성을 크게 향상시킵니다.
최근 업데이트는 OpenSearch의 기능을 더욱 발전시켜 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, k-NN 검색에서의 바이트 벡터 인코딩과 같은 기능을 도입했습니다. 이러한 추가 기능은 머신 러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능의 개선과 함께, 데이터를 최대한 활용하려는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로서 OpenSearch의 입지를 재확인합니다. 역동적이고 협력적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 발전하며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자에게 최고의 선택지로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
Aerospike란 무엇인가? 개요
Aerospike는 극도로 많은 양의 데이터를 최소한의 지연 시간으로 관리하는 능력으로 잘 알려진 고성능 NoSQL 데이터베이스입니다. 핵심적으로 Aerospike는 인메모리와 온디스크 스토리지를 결합한 고유한 하이브리드 메모리 아키텍처를 사용하여, 역동적인 디지털 환경에서 필수적인 빠른 데이터 액세스와 업데이트를 보장합니다.
제품군을 확장하기 위해 Aerospike는 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에 맞춤화된 확장 기능인 Aerospike Vector Search (AVS)를 도입했습니다. 이 확장 기능을 통해 Aerospike는 방대한 데이터셋에서 유사도 기반 벡터 검색을 수행할 수 있으며, 이는 추천 엔진, 검색 증강 생성, 의미 검색, 동적 콘텐츠 큐레이션과 같은 현대 AI 애플리케이션 개발에 필수적입니다.
Aerospike Vector Search (AVS)는 대용량 데이터를 신속하게 해석하고 처리하기 위해 머신 러닝 모델에 의존하는 현대 AI 애플리케이션에 필수적인 다양한 벡터 검색 기능을 통합합니다. Aerospike의 강력한 데이터베이스 인프라를 기반으로 구축된 AVS는 데이터베이스 고유의 성능 강점을 활용하는 동시에 고급 기능을 도입합니다:
- 멀티 모델: 키-값, 문서, 그래프, 벡터를 포함하여 NoSQL을 훨씬 뛰어넘는 유연성. 모두 핵심의 단일 통합 데이터베이스 엔진으로 구동됩니다.
- 실시간 업데이트: 대규모 수집은 계층적 탐색 가능 소세계(HNSW) 인덱스가 오래되지 않도록 방지하여 최신 컨텍스트를 반영한 검색 결과를 보장합니다.
- 하이브리드 검색: Aerospike의 멀티 모델 아키텍처를 기반으로 벡터 검색을 추가 기준(필터링, 관계 검사 등)과 결합합니다.
- 밀리초 지연 시간: 수십억 개의 레코드를 밀리초 내에 저장하고 검색할 수 있는 능력으로 매우 큰 데이터셋을 관리합니다.
- 병렬 벡터 수집: 수만 개의 소스로부터 복잡한 HNSW 인덱스 구조를 수집하고 업데이트하는 빠르고 혁신적인 접근 방식.
- 유연한 구성: 컴퓨팅과 스토리지의 분리, 대형 또는 소형 모델 사용 등을 통해 비용을 제어할 수 있는 유연성.
OpenSearch와 Aerospike 비교: GenAI를 위한 주요 차이점
AI 기반 애플리케이션을 위한 데이터베이스 기술을 선택할 때, OpenSearch와 Aerospike의 차이점을 이해하면 개발자가 특정 요구 사항에 따라 정보에 입각한 선택을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 중요한 요소에 걸친 두 플랫폼의 상세 비교입니다:
검색 방법론
OpenSearch: Elasticsearch의 유산을 이어받아, OpenSearch는 Apache Lucene을 기반으로 구축되었으며 k-최근접 이웃(k-NN), 시맨틱 검색, 멀티모달 검색, 신경 희소 검색 지원을 포함한 벡터 검색을 통합하여 검색 기능을 더욱 확장했습니다. 이러한 향상은 즉석 임베딩 생성을 위한 신경 모델을 통합함으로써 관련성과 효율성을 개선하고, 더 복잡한 AI 기반 검색 시나리오를 용이하게 합니다.
Aerospike: Aerospike Vector Search(AVS)의 도입으로, Aerospike는 이제 추천 시스템 및 시맨틱 검색과 같은 AI 애플리케이션에 필수적인 고급 벡터 검색 기능을 지원합니다. AVS는 Aerospike의 고성능 모델과 최신 검색 기능을 결합하며, 여기에는 HNSW 인덱스에 대한 실시간 업데이트, 벡터 검색과 기존 쿼리를 결합하는 하이브리드 검색, 확장성을 위한 병렬 벡터 수집이 포함됩니다.
데이터 처리
OpenSearch: 구조화된 데이터부터 비구조화된 데이터까지 광범위한 데이터 유형을 관리하여 다양한 데이터셋을 처리하는 데 있어 유용성을 높입니다. 최신 업데이트는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 검색하는 능력을 향상시켜, 복잡한 분석 작업에 더욱 강력하게 만듭니다.
Aerospike: 키-값, 문서, 그래프, 그리고 이제 벡터 모델 전반에 걸쳐 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 하이브리드 메모리 아키텍처로 알려져 있습니다. AVS 확장은 특히 복잡한 데이터 구조의 빠른 처리가 필요한 AI 기반 애플리케이션을 위해 데이터 처리 기능을 강화합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch: Lucene 기반을 활용하여 향상된 검색 쿼리 성능과 디스크 최적화 벡터 검색으로 방대한 데이터셋을 처리하는 높은 확장성을 제공합니다. 이러한 기능은 효율적인 데이터 검색과 실시간 분석이 필요한 엔터프라이즈 규모 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Aerospike: 성능과 확장성에서 뛰어나며, AVS는 벡터 검색에서 실시간 업데이트와 밀리초 단위 지연 시간을 지원함으로써 이러한 측면을 강화합니다. 고유한 데이터 처리 및 저장 방식은 매우 큰 데이터셋에서도 성능이 저하되지 않도록 보장합니다.
유연성 및 사용자 지정
OpenSearch: 사용자 지정을 위한 강력한 API 및 플러그인 세트의 지원을 받아 데이터 모델링과 쿼리에서 상당한 유연성을 제공합니다. 다양한 검색 방법론의 통합을 통해 특정 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 구현할 수 있습니다.
Aerospike: AVS는 멀티 모델 지원과 하이브리드 검색 기능을 통해 향상된 유연성을 제공하여 사용자가 다양한 데이터 검색 방법을 결합할 수 있게 합니다. 유연한 구성 옵션은 애플리케이션 요구 사항에 따라 비용과 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
통합 및 생태계
OpenSearch: 데이터 처리 및 시각화를 위한 다양한 도구와 프레임워크와 원활하게 통합되며, 광범위한 생태계의 이점을 계속 누리고 있습니다. 커뮤니티 주도 접근 방식은 지속적인 개선과 지원을 보장합니다.
Aerospike: 전통적으로 고성능 키-값 저장소에 중점을 두었지만, 벡터 및 멀티 모델 기능의 통합으로 생태계가 확장되고 있습니다. 그러나 아직 OpenSearch에서 사용할 수 있는 통합의 폭에는 미치지 못할 수 있습니다.
사용 편의성
OpenSearch: 포괄적인 문서와 커뮤니티 지원 구조를 유지하고 있지만, 고급 기능은 학습 곡선을 초래할 수 있습니다. 새로운 검색 기능과 data prepper 기능의 포함은 최적의 사용을 위해 추가 학습을 요구할 수 있습니다.
Aerospike: AVS와 그 멀티모델 기능의 추가로 복잡성이 증가할 수 있지만, Aerospike는 일반적으로 특히 높은 처리량 환경에서 간단한 설정과 유지보수로 잘 알려져 있습니다.
비용 고려 사항
OpenSearch: 운영 비용은 배포 전략에 따라 달라지며, 온프레미스 및 클라우드 호스팅 옵션이 있습니다. Amazon OpenSearch Service와 같은 관리형 서비스는 사용 편의성을 제공하지만 비용은 더 높습니다.
Aerospike: Community Edition에서는 비용 효율적인 솔루션을 제공하며, Enterprise Edition은 추가 기능을 제공합니다. 구성의 유연성과 컴퓨팅 및 스토리지의 분리는 비용을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
보안 기능
OpenSearch: 강력한 보안 기능은 여전히 핵심 요소로, 엄격한 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 견고한 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 감사 로깅을 제공합니다.
Aerospike: 민감한 데이터의 안전한 처리와 가공을 보장하기 위해 AVS를 통한 향상된 기능을 포함하여 포괄적인 보안 옵션을 계속 제공합니다.
이 비교는 OpenSearch와 Aerospike가 모두 현대적인 데이터 과제, 특히 AI 및 머신 러닝 맥락에서의 과제를 해결하기 위해 발전해 왔으며, 다양한 애플리케이션 요구 사항에 맞춘 강력하고 유연한 솔루션을 제공한다는 것을 보여줍니다.
OpenSearch와 Aerospike를 선택해야 하는 경우
OpenSearch와 Aerospike 중에서 결정할 때, 선택은 주로 특정 사용 사례, 검색 기능에 대한 요구 사항, 성능 요구 사항, 시스템 아키텍처에 따라 달라집니다. 다음은 각 기술을 선택할 수 있는 경우에 대한 가이드입니다:
GenAI에 OpenSearch를 선택해야 하는 경우:
- 복잡한 검색: 애플리케이션에 전문 검색, 퍼지 검색 또는 문맥 검색과 같은 고급 텍스트 검색 기능이 필요합니다.
- 분석 및 시각화: 데이터를 실시간으로 시각화하고 분석하기 위한 도구가 필요합니다.
- 머신 러닝 향상: 검색 관련성과 분석을 개선하기 위해 머신 러닝을 통합하고 있습니다.
- 클라우드 확장성: 클라우드 리소스를 광범위하게 사용할 계획이며 효율적으로 확장되는 시스템이 필요합니다.
GenAI에 Aerospike를 선택해야 하는 경우:
- 최고 성능: 애플리케이션이 특히 높은 부하에서 초고속 데이터 액세스와 처리를 요구합니다.
- 대규모 데이터 볼륨: 최소한의 지연 시간으로 방대한 양의 데이터를 관리해야 합니다.
- 벡터 검색을 활용한 AI: 추천 시스템과 같은 AI 애플리케이션에 벡터 검색을 사용하고 있습니다.
- 비용 효율성: 특히 엄격한 성능 및 안정성 요구 사항이 있는 환경에서 강력하면서도 운영상 경제적인 시스템을 찾고 있습니다.
전문 벡터 데이터베이스를 선택해야 하는 경우는?
OpenSearch와 Aerospike는 확장을 통해 벡터 검색 기능을 제공하지만, 대규모 고성능 벡터 검색 작업에 최적화되어 있지는 않습니다. 애플리케이션이 이미지 인식, 이커머스 추천 또는 NLP 작업과 같이 수백만 또는 수십억 개의 고차원 벡터에 대한 빠르고 정확한 유사도 검색에 의존한다면, Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 전문 벡터 데이터베이스가 더 적합합니다. 이러한 데이터베이스는 고급 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 알고리즘(예: HNSW, IVF )을 사용하여 대규모 벡터 데이터를 처리하도록 구축되었으며, 하이브리드 검색(하이브리드 희소 및 밀집 검색, 멀티모달 검색, 메타데이터 필터링을 사용한 벡터 검색, 하이브리드 밀집 및 전문 검색 포함), 실시간 수집, 동적 환경에서의 고성능을 위한 분산 확장성과 같은 고급 기능을 제공합니다.
반면 OpenSearch와 Aerospike 같은 범용 시스템은 벡터 검색이 주된 초점이 아닐 때, 그리고 더 작은 벡터 데이터셋이나 중간 수준의 성능 요구 사항을 가진 구조화 또는 반구조화 데이터를 처리할 때 적합합니다. 이미 이러한 시스템을 사용하고 있으며 새로운 인프라를 도입하는 오버헤드를 피하고 싶다면, 벡터 검색 플러그인을 통해 기능을 확장하고 더 단순하고 낮은 규모의 벡터 검색 작업에 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 시스템을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하기보다 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 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 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
Introducing Zilliz Cloud Global Cluster: Region-Level Resilience for Mission-Critical AI
Zilliz Cloud Global Cluster delivers multi-region resilience, automatic failover, and fast global AI search with built-in security and compliance.
Vector Databases vs. Key-Value Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use a key-value database for high-throughput, low-latency simple data lookups.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.