OpenSearch vs MyScale: 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 OpenSearch와 MyScale에 대해 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 기반 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 MyScale을 비교하기 전에 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 검색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 검색 증강 생성(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 전용 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.
OpenSearch는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 검색 및 분석 제품군이고, MyScale은 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 정형, 반정형, 비정형 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 관리하는 강력한 오픈 소스 검색 및 분석 제품군입니다. 2021년에 Elasticsearch와 Kibana에서 커뮤니티 주도 포크로 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 확장성이 뛰어나고 효율적인 전문 검색(키워드 검색)을 가능하게 하여 대규모 데이터셋을 처리하는 데 이상적입니다. 최신 릴리스에서 OpenSearch는 추가 플러그인을 통해 벡터 검색을 포함하도록 검색 기능을 크게 확장했으며, 이는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. OpenSearch는 이제 기존 어휘 검색, k-최근접 이웃(k-NN), 의미 검색, 멀티모달 검색, 신경망 희소 검색, 하이브리드 검색 모델을 포함한 다양한 머신러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상 기능은 신경망 모델을 검색 프레임워크에 직접 통합하여 데이터 수집 시점에 즉석 임베딩 생성 및 검색을 가능하게 합니다. 이러한 통합은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 검색 관련성과 효율성을 현저히 향상시킵니다.
최근 업데이트는 OpenSearch의 기능을 더욱 발전시켜 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, k-NN 검색의 바이트 벡터 인코딩과 같은 기능을 도입했습니다. 이러한 추가 기능은 머신러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능의 개선과 함께, OpenSearch를 데이터를 최대한 활용하려는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로 재확인시켜 줍니다. 역동적이고 협업적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 발전하고 있으며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자에게 최고의 선택으로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
MyScale이란? 개요
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전문 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI를 위한 고성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이는 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI를 위한 확장성을 높여 줍니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에 대해 작동함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용하여 MyScale과 상호 작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 갖추고 있습니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 집합을 갖추고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하고 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale은 또한 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry를 제공하므로 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 다양한 데이터 유형 간의 컴퓨팅 성능과 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적 솔루션입니다.
GenAI를 위한 OpenSearch와 MyScale 비교
검색 방법론
OpenSearch는 Apache Lucene을 기반으로 구축되었으며, 벡터 검색, 시맨틱 검색, 하이브리드 모델과 같은 고급 검색 기능을 포함하도록 발전해 AI 기반 애플리케이션에 매우 높은 적응성을 제공합니다. 이제 즉석 임베딩 생성을 위한 머신러닝 기반 방법을 통합하여 검색 결과의 정확성과 관련성을 향상합니다.
MyScale은 ClickHouse 아키텍처를 기반으로 하며, SQL을 벡터 및 전문 검색과 통합하는 데 중점을 둔 강력한 검색 기능도 제공합니다. 이러한 통합은 MyScale을 AI 및 머신러닝 워크로드에 특히 적합하게 만들며, 다양한 데이터 유형 전반의 복잡한 쿼리를 단순화합니다.
데이터 처리
OpenSearch는 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 포함한 광범위한 데이터 유형을 처리하며, 디스크 최적화 벡터 검색 및 이진 양자화와 같은 기능의 지원을 받습니다. 이러한 유연성은 방대한 데이터셋의 효율적인 처리와 저장을 가능하게 합니다.
MyScale은 구조화 데이터와 벡터 데이터에 중점을 두며, ClickHouse의 OLAP 기능을 활용하여 시계열, 벡터, 전문 데이터를 효율적으로 처리합니다. 다양한 벡터 인덱스 유형과 유사도 지표를 지원하여 AI 특화 데이터 요구 사항을 처리하는 능력을 향상합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch는 확장성을 위해 설계되어 분산 환경 전반에서 대규모 데이터셋을 효과적으로 관리합니다. 최신 업데이트는 성능을 희생하지 않고 복잡한 검색을 수행하는 능력을 강화합니다.
MyScale은 AI 애플리케이션에서 성능과 확장성을 강조하며, 고급 인덱싱 알고리즘과 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도와 쿼리 속도를 개선합니다. 특화된 벡터 데이터베이스를 능가하도록 설계되어, 현대적인 AI 기반 인사이트를 위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
유연성 및 사용자 지정
OpenSearch는 플러그인과 역동적인 커뮤니티를 통해 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공하며, 다양한 애플리케이션과 통합 시나리오를 지원합니다.
MyScale은 SQL, 벡터, 텍스트 검색 기능을 단일 시스템으로 결합하여 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI 쿼리에서 높은 수준의 사용자 지정을 가능하게 합니다. 여러 인덱싱 알고리즘과 매개변수를 지원하여 특정 사용 사례에 대한 추가적인 유연성을 제공합니다.
통합 및 생태계
OpenSearch는 다양한 도구 및 프레임워크와 통합되며, 지속적인 발전을 이끄는 강력하고 협력적인 커뮤니티의 혜택을 받습니다.
MyScale은 서로 다른 데이터베이스 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 원활한 통합 기능을 제공하여 더 쉬운 관리와 인프라 비용 절감을 촉진합니다. 또한 모니터링과 디버깅을 위한 텔레메트리를 제공하여 시스템 관측 가능성을 향상합니다.
사용 편의성
OpenSearch는 포괄적인 기능으로 인해 학습 곡선이 더 가파를 수 있지만, 견고한 문서와 지원적인 커뮤니티의 뒷받침을 받습니다.
MyScale은 익숙한 SQL 인터페이스를 제공하여 관계형 데이터베이스에 익숙한 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있게 하며, 따라서 AI 기반 애플리케이션 개발의 진입 장벽을 낮출 가능성이 있습니다.
비용 고려 사항
OpenSearch는 자체 관리형 배포의 경우 비용 효율적일 수 있지만, 대규모 분산 구성에서는 더 높은 운영 비용이 발생할 수 있습니다.
MyScale은 SQL, 벡터, 텍스트 데이터베이스를 단일 시스템으로 통합함으로써 인프라 및 유지보수 비용을 줄이고, 대규모 환경에서 비용 효율성을 제공한다고 주장합니다.
보안 기능
OpenSearch는 암호화, 역할 기반 접근 제어, 감사 로깅과 같은 포괄적인 보안 기능을 포함하여 보안이 필요한 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다.
MyScale의 보안에 대한 세부 사항은 명시되지 않았지만, 고급 아키텍처를 고려할 때 AI 및 머신러닝 워크로드를 보호하기 위한 암호화와 접근 제어 같은 기본 보안 조치를 포함할 가능성이 높습니다.
이 비교는 이제 OpenSearch와 MyScale의 기능 및 차이점을 정확하게 반영하여, 특히 AI 및 머신 러닝 맥락에서 다양한 애플리케이션 요구 사항에 대한 적합성을 더 명확하게 보여줍니다.
GenAI를 위해 Opensearch와 MyScale을 선택해야 하는 경우
OpenSearch를 선택해야 하는 경우:
- 다양한 데이터 유형에 걸친 복잡한 검색 요구 사항: 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터가 혼합된 환경에서 전문 검색, 시맨틱 검색, 벡터 검색을 포함한 고급 검색 기능이 필요합니다.
- 실시간 분석 및 시각화: 애플리케이션이 검색을 실시간 분석 및 시각화와 통합하여 OpenSearch Dashboards를 통해 인터랙티브한 데이터 인사이트를 활용할 수 있습니다.
- 확장 가능한 검색 작업: 분산 컴퓨팅 환경에서 높은 성능을 유지하면서 대규모 데이터셋을 처리하기 위해 효율적으로 확장되는 솔루션이 필요합니다.
- 커뮤니티 주도 기능 및 지원: 강력하고 협력적인 커뮤니티와 오픈 소스 기여를 통해 지속적으로 개선되는 기능을 중시하며, 이를 통해 플랫폼이 요구 사항에 맞춰 발전하기를 원합니다.
MyScale을 선택해야 하는 경우:
- AI 및 머신 러닝 워크로드: SQL을 벡터 및 전문 검색과 통합하는 것이 중요한, AI와 머신 러닝을 많이 활용하는 애플리케이션에 집중하고 있습니다.
- 통합 데이터베이스 솔루션: SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진의 기능을 결합한 통합 시스템을 선호하여 여러 시스템을 관리하는 복잡성을 줄이고자 합니다.
- 대규모 데이터셋을 위한 고성능 요구 사항: 고급 인덱싱 알고리즘과 NVMe SSD와 같은 하드웨어 최적화를 사용하여, 특히 시계열 및 벡터 데이터에 대해 성능이 최적화된 데이터베이스가 필요합니다.
- SQL을 통한 사용 편의성: SQL에 익숙한 프로그래머가 접근하기 쉬운 데이터베이스를 원하며, 더 복잡한 시스템과 관련된 가파른 학습 곡선 없이 AI 기반 쿼리를 더 쉽게 개발하고 유지보수하고자 합니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 유지보수되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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