OpenSearch vs Rockset: 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 Rockset에 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, 특정 요구 사항에 가장 잘 부합하는 데이터베이스를 결정하는 데 도움을 주는 것입니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
OpenSearch와 Rockset을 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 중추적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 하는데, 이는 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적에 특화된 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- 벡터 검색 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스로, 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있습니다.
OpenSearch는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 검색 및 분석 제품군이며, Rockset은 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 구조화, 반정형, 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 확장성이 뛰어나고 효율적인 전체 텍스트 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), 시맨틱 검색, 멀티모달 검색, 신경망 희소 검색, 하이브리드 검색 모델을 포함한 다양한 머신러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이러한 향상은 신경망 모델을 검색 프레임워크에 직접 통합하여 데이터 수집 시점에 즉석 임베딩 생성과 검색을 가능하게 합니다. 이 통합은 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 검색 관련성과 효율성을 현저히 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 머신러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능의 개선과 함께, 데이터를 완전히 활용하려는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로서 OpenSearch의 입지를 재확인합니다. 역동적이고 협업적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 진화하며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자에게 최고의 선택지로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. Rockset의 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 것이므로, 최신 순간까지의 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 변경 가능한 RocksDB 위에 구축된 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있어 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터 차원을 지원하므로 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 벡터 검색이 핵심에 내장되어 있습니다. K-최근접 이웃(KNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 검색 방법을 지원하며 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로, 사용자가 원하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset의 고유한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
OpenSearch와 Rockset 비교: GenAI를 위한 주요 차이점
검색 방법론
OpenSearch는 Apache Lucene을 강력한 벡터 검색 기능과 통합하여 검색 역량을 크게 발전시켰습니다. 이제 k-NN, 시맨틱 검색, 하이브리드 모델을 포함한 다양한 머신러닝 기반 검색 방법을 지원합니다. 이 통합은 즉석 임베딩 생성과 향상된 검색 효율성을 갖춘 정교한 AI 기반 애플리케이션을 가능하게 하며, 다양하고 대규모인 데이터셋을 처리하는 데 적합합니다.
Rockset은 고속 데이터 스트림과 변경 데이터 캡처 피드 처리에 중점을 두고 실시간 검색 및 분석에 집중합니다. Converged Indexing과 같은 고급 인덱싱 및 쿼리 기술을 통합하며, 벡터 검색을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하여 KNN 및 ANN 검색을 모두 지원합니다. 이를 통해 실시간 애플리케이션에 최신 인사이트를 제공하는 데 매우 뛰어납니다.
데이터 처리
OpenSearch는 구조화, 반정형 및 비정형 데이터를 효과적으로 관리하며, 디스크 최적화 벡터 검색 및 이진 양자화와 같은 기능으로 지속적으로 향상되는 광범위한 데이터 처리 역량을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 복잡한 데이터 시나리오와 대규모 데이터 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 구조화 및 비정형 데이터를 모두 처리하도록 설계되었습니다. 벡터와 메타데이터의 제자리 업데이트를 가능하게 하는 변경 가능한 RocksDB 기반 Converged Indexing 덕분에 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 탁월합니다. 이 기능은 최대 40MB의 문서와 최대 200,000의 벡터 차원성을 포함하여 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례를 지원합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch는 분산 환경 전반에서 대규모 데이터 세트를 처리하도록 설계된 높은 확장성을 갖추고 있습니다. 벡터 검색 및 머신 러닝 작업 처리의 최신 개선 사항은 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 볼륨에 대한 성능을 더욱 향상시킵니다.
Rockset은 실시간 확장성을 제공하며, 혁신적인 인덱싱 및 쿼리 인프라를 통해 높은 데이터 속도를 효율적으로 관리하도록 구축되었습니다. 성능 최적화를 기반으로 검색 방법론을 동적으로 선택하는 능력은 실시간 분석에서 높은 확장성과 효율성을 제공합니다.
유연성 및 사용자 지정
OpenSearch는 플러그인과 오픈 소스 특성을 통해 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공하여, 개발자가 특정 요구 사항에 맞게 시스템을 폭넓게 조정할 수 있도록 합니다.
Rockset도 특히 실시간 데이터 작업에서 상당한 유연성을 제공합니다. 여러 벡터 필드와 하이브리드 검색 기능을 지원하며, 비용 기반 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 지능적으로 선택하여 쿼리 성능을 향상시킵니다.
통합 및 생태계
OpenSearch는 광범위하고 지원적인 커뮤니티의 이점을 누리며, 다양한 도구 및 플랫폼, 특히 데이터 시각화와 로그 분석을 위해 설계된 도구와 잘 통합됩니다.
Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집 모두를 위해 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합됩니다. SQL 및 REST API는 다른 시스템과의 쉬운 통합을 지원하여, 광범위한 애플리케이션 및 워크플로와 호환되도록 합니다.
사용 편의성
OpenSearch는 정교한 기능에도 불구하고 학습 곡선을 줄이는 데 도움이 되는 포괄적인 문서와 커뮤니티의 지원을 받으며 계속 발전하고 있습니다.
Rockset은 실시간 데이터 시나리오에서 사용 편의성을 강조하며, 상세한 문서와 Python SDK와 같은 개발자 친화적인 기능의 지원을 받아 AI 기반 애플리케이션에서의 통합과 사용을 단순화합니다.
비용 고려 사항
OpenSearch는 자체 관리형 배포의 경우 비용 효율적일 수 있지만, 광범위한 기능으로 인해 더 큰 규모의 클라우드 기반 배포에서는 더 높은 비용이 발생할 수 있습니다.
Rockset은 완전 관리형이므로 일반적으로 운영 비용이 더 높지만, 특히 실시간 분석 시나리오에서 관리 오버헤드와 배포 시간 측면에서 상당한 절감 효과를 제공합니다.
보안 기능
OpenSearch는 암호화, 역할 기반 액세스 제어 및 감사 추적과 같은 강력한 보안 조치를 포함하여 민감한 데이터를 보호하고 규정 준수를 보장하는 데 적합합니다.
Rockset도 강력한 보안 관행을 통합하고 있지만, 암호화 및 액세스 제어와 같은 세부 사항은 자세히 설명되지 않았으며, 실시간 분석 환경에서 데이터 보안을 보장하기 위해 업계 표준을 준수할 가능성이 높습니다.
GenAI에 OpenSearch와 Rockset을 선택해야 하는 경우
OpenSearch와 Rockset 중 언제 선택할지 결정하는 것은 주로 특정 요구 사항, 특히 데이터의 특성, 애플리케이션의 실시간 요구 사항, 검색 및 쿼리 요구의 복잡성에 따라 크게 달라집니다.
GenAI에 OpenSearch를 선택해야 하는 경우:
- 복잡한 검색 요구: 전체 텍스트, 시맨틱, 벡터, 하이브리드 검색을 포함하여 다양한 데이터 유형 전반에 걸친 정교한 검색 기능이 필요합니다. OpenSearch는 대규모 데이터셋 내에 내장된 복잡한 쿼리와 광범위한 검색 기능을 요구하는 애플리케이션에 이상적입니다.
- 다양한 데이터 관리: 시스템이 단일 플랫폼 내에서 정형, 반정형, 비정형 데이터를 처리해야 합니다. OpenSearch의 유연성은 다양한 데이터 수집 및 처리가 중요한 환경에 적합합니다.
- 커스터마이징을 통한 확장성: 플러그인과 커뮤니티 기여를 통해 수평 확장성과 광범위한 커스터마이징 옵션을 모두 제공하는 솔루션을 찾고 있습니다. OpenSearch는 특정 사용 사례에 맞게 검색 및 분석 엔진을 조정하거나 기존 시스템과 깊이 통합하려는 조직에 적합합니다.
- 고급 데이터 시각화: 심층적인 데이터 탐색과 실시간 인사이트를 위한 통합 분석 및 데이터 시각화 도구가 필요합니다. OpenSearch Dashboards는 데이터를 시각화하고 상호작용하기 위한 강력한 인터페이스를 제공합니다.
GenAI에 Rockset을 선택해야 하는 경우:
- 실시간 분석 요구 사항: 애플리케이션이 실시간 분석을 위해 초고속 데이터 수집 및 쿼리 기능을 요구합니다. Rockset은 스트리밍 데이터, 변경 데이터 캡처 피드 또는 빠른 쿼리 응답에서 즉각적인 인사이트가 필요한 시나리오에 최적화되어 있습니다.
- 고속 데이터의 효율적인 처리: 고속 이벤트 스트림을 다루거나 데이터를 거의 즉시 처리하고 인덱싱할 수 있는 시스템이 필요합니다. Rockset의 실시간 인덱싱과 빈번한 데이터 업데이트를 처리하는 능력은 동적인 데이터 환경에서 매우 효과적입니다.
- 하이브리드 쿼리 요구: 벡터와 기존 데이터 필터링을 결합한 복잡한 하이브리드 검색을 수행할 수 있는 시스템이 필요합니다. Rockset의 통합 인덱싱과 정교한 쿼리 옵티마이저는 벡터 검색과 SQL 쿼리를 결합하는 애플리케이션에 맞춰져 있어 유연성과 효율성을 제공합니다.
- 클라우드 네이티브 확장성: 상당한 운영 오버헤드 없이 자동으로 확장되는 완전 관리형 클라우드 네이티브 솔루션을 선호합니다. Rockset의 아키텍처는 클라우드 환경에서 동적으로 확장되도록 설계되어, 수요에 따라 빠르게 확장해야 하는 비즈니스에 이상적입니다.
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 통해 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 의존하기보다 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 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 vector database의 성능을 빠르게 살펴보세요.
vector database 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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