OpenSearch vs Vald: 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 OpenSearch와 Vald를 논의합니다. 각각은 추천 엔진, 이미지 검색, 의미 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 Vald를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 이는 비정형 데이터의 수치적 표현입니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미적 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 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델(LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
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.
OpenSearch는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 검색 및 분석 제품군이며, Vald는 밀집 벡터 검색 엔진입니다.
OpenSearch란 무엇인가요? 개요
OpenSearch는 구조화, 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 탄탄한 기반 위에 구축된 OpenSearch는 고도로 확장 가능하고 효율적인 전체 텍스트 검색(키워드 검색)을 가능하게 하여 대규모 데이터셋 처리에 이상적입니다. 최신 릴리스를 통해 OpenSearch는 추가 플러그인을 통해 벡터 검색을 포함하도록 검색 기능을 크게 확장했으며, 이는 AI 기반 애플리케이션 구축에 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 방식을 지원합니다. 이러한 향상된 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 한층 더 발전시켜 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, k-NN 검색의 바이트 벡터 인코딩과 같은 기능을 도입했습니다. 머신러닝 작업 처리 및 검색 쿼리 성능 개선과 함께 이러한 추가 기능은 데이터를 완전히 활용하고자 하는 개발자와 기업을 위한 최첨단 도구로서 OpenSearch의 입지를 재확인합니다. 역동적이고 협력적인 커뮤니티의 지원을 받는 OpenSearch는 계속 발전하며, 애플리케이션에서 고급 검색 기능이 필요한 개발자들에게 최고의 선택지로 돋보이는 포괄적이고 확장 가능하며 적응력 있는 검색 및 분석 플랫폼을 제공합니다.
Vald란 무엇인가? 개요
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 필요가 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다. 인덱스를 여러 머신에 분산하므로 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 진행될 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞춰지는 데 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하게 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하여 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 유용한 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 이는 한 머신에 문제가 생겨도 검색이 여전히 정상적으로 작동할 수 있음을 의미합니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 조정하므로 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 것이 Vald를 엄청난 양의 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 견고한 선택지로 만듭니다.
OpenSearch와 Vald 비교: GenAI를 위한 주요 차이점
검색 방법론
OpenSearch는 Apache Lucene을 기반으로 구축된 강력한 검색 기능을 계속 발전시키고 있습니다. 이제 기존 텍스트 기반 검색과 함께 고급 벡터 검색 기능을 통합하며, k-NN, 의미 및 멀티모달 검색과 같은 머신러닝 기반 방식을 포함합니다. 이러한 향상된 기능은 신경망 모델을 검색 프레임워크에 직접 통합하여 즉석 임베딩 생성을 가능하게 함으로써 검색의 관련성과 효율성을 개선하도록 설계되었습니다.
Vald는 고성능 알고리즘인 NGT(Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data)를 활용하여 효율적인 유사도 검색을 수행하므로, 벡터 데이터를 처리하는 데 매우 빠릅니다. Vald는 분산형 특성 덕분에 검색이 진행 중일 때도 지속적인 인덱싱을 지원하며, 이를 통해 인덱스 업데이트 중 다운타임을 방지하고 전반적인 검색 효율성을 향상시킵니다.
데이터 처리
OpenSearch는 구조화 데이터와 반구조화 데이터부터 비정형 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 관리하는 데 다재다능합니다. 최신 업데이트에는 디스크 최적화 벡터 검색, 이진 양자화, 바이트 벡터 인코딩이 포함되어 있으며, 이는 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리하는 역량을 크게 높여 복잡한 AI 기반 애플리케이션에 이상적입니다.
Vald는 확장성과 실시간 성능에 중점을 두고, 대규모 고차원 벡터 데이터를 처리하도록 최적화되어 있습니다. 여러 머신에 걸친 자동 인덱스 복제 및 밸런싱 기능을 제공하여, 수십억 개의 벡터를 처리할 때 높은 가용성과 안정성을 보장합니다.
확장성 및 성능
OpenSearch는 확장성이 뛰어나 대규모 배포를 손쉽게 지원합니다. 해당 아키텍처는 여러 노드에 걸쳐 데이터와 처리를 효율적으로 분산할 수 있어, 높은 부하에서도 성능을 유지합니다.
Vald는 컴퓨팅 요구가 증가함에 따라 원활하게 확장되도록 설계된 뛰어난 확장성 기능을 제공합니다. 클라우드 네이티브 아키텍처와 여러 노드에 걸친 인덱스 복제 지원을 통해, 최소한의 지연 시간으로 방대한 벡터 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
OpenSearch는 플러그인과 커뮤니티 주도의 동적인 기능 개발 접근 방식을 통해 광범위한 사용자 지정 옵션을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 특정 요구 사항에 맞게 시스템을 조정하여 기능성과 사용자 경험을 모두 향상시킬 수 있습니다.
Vald는 사용자 지정 가능한 데이터 수집 및 내보내기를 제공하며, 특히 효율적인 데이터 전송을 위해 gRPC와 함께 다양한 구성 및 통합을 지원합니다. 유연한 아키텍처는 다양한 운영 설정, 특히 클라우드 환경에 적합합니다.
통합 및 에코시스템
OpenSearch는 고급 데이터 시각화 도구와 서버 측 데이터 수집 기능을 포함하는 포괄적인 통합 에코시스템을 자랑합니다. 커뮤니티 지원과 지속적인 업데이트를 통해 개발자에게 견고한 플랫폼을 제공합니다.
Vald는 최신 클라우드 인프라에 잘 통합되도록 구축되었으며, 분산형 특성을 보완하는 기능을 제공합니다. 특히 높은 처리량과 확장 가능한 벡터 데이터 처리가 필요한 시스템 내 통합에 능숙합니다.
사용 편의성
OpenSearch는 광범위한 기능으로 인해 학습 곡선이 중간 정도이지만, 활발한 커뮤니티와 포괄적인 문서의 지원을 받아 도입과 문제 해결에 도움이 됩니다.
Vald는 벡터 검색을 효율적이고 안정적으로 관리하도록 설계되었지만, 최적의 사용을 위해서는 특정 아키텍처와 Kubernetes 및 NGT와 같은 기반 기술에 어느 정도 익숙해야 합니다.
비용 고려 사항
OpenSearch는 오픈 소스 솔루션으로서 비용 효율적일 수 있지만, 대규모 배포의 경우 클라우드 환경에서의 확장 및 관리와 관련해 상당한 비용이 발생할 수 있습니다.
Vald의 설계는 리소스를 효율적으로 관리하고 데이터 처리 및 인덱스 관리의 여러 측면을 자동화함으로써 인프라 및 유지 관리 비용을 줄여, 대규모 배포에서 잠재적인 비용 절감을 제공할 수 있습니다.
보안 기능
OpenSearch는 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 감사 로깅과 같은 강력한 보안 조치를 포함하여 데이터 무결성과 업계 표준 준수를 보장합니다.
Vald는 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 일반적인 기본 보안 관행을 통합했을 가능성이 높지만, 암호화 및 액세스 제어와 같은 구체적인 세부 사항은 자세히 설명되지 않았습니다.
GenAI에 OpenSearch와 Vald를 선택해야 하는 경우
OpenSearch와 Vald 중 선택하는 것은 애플리케이션의 구체적인 요구 사항, 특히 관리하는 데이터 유형과 필요한 검색 기능에 따라 달라집니다. 다음은 각각의 강점을 기준으로 언제 무엇을 선택해야 하는지에 대한 간단한 가이드입니다:
GenAI에 OpenSearch를 선택해야 할 때:
- 고급 텍스트 검색 기능이 필요한 경우: 애플리케이션에 시맨틱, 키워드, 멀티모달 검색을 포함한 정교한 전문 검색 기능이 필요합니다. OpenSearch는 복잡한 텍스트 기반 쿼리 및 분석이 중요한 시나리오에 이상적입니다.
- 실시간 분석 및 시각화: 검색을 처리할 뿐만 아니라 실시간 분석과 데이터 시각화를 위한 강력한 도구도 제공하는 시스템이 필요합니다. OpenSearch Dashboards는 검색 데이터와 지표를 모니터링, 분석, 시각적으로 표현하는 데 특히 유용합니다.
- 다양한 데이터 유형: 애플리케이션이 정형, 반정형, 비정형 데이터의 조합을 다룹니다. 다양한 데이터 형식을 처리하는 OpenSearch의 유연성은 폭넓은 데이터 수집 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
- 확장 가능한 풀 기능 플랫폼: 강력한 커뮤니티와 지속적인 개발 지원을 갖춘 견고하고 확장 가능한 검색 및 분석 플랫폼을 찾고 있습니다. OpenSearch는 광범위한 플러그인 지원과 사용자 정의 기능을 제공하여 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
GenAI에 Vald를 선택해야 할 때:
- 고성능 벡터 검색: 애플리케이션이 이미지나 복잡한 패턴과 같은 대량의 고차원 벡터 데이터를 관리하고 검색해야 하며, 키워드 또는 전문 검색보다 유사도 검색이 더 중요한 경우입니다.
- 대규모 벡터 데이터셋을 위한 확장성: 데이터셋이 증가함에 따라 효율적으로 확장할 수 있는 시스템이 필요합니다. Vald는 수십억 개의 벡터를 처리하도록 설계되었으며 자동 확장성을 제공하므로, 데이터 양의 빠른 증가가 예상되는 애플리케이션에 적합합니다.
- 효율적인 리소스 관리: 벡터 검색 작업에서 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 유지하면서 리소스 사용량을 최소화하는 솔루션이 필요한 환경입니다. Vald의 클라우드 네이티브 설계와 효율적인 인덱싱 메커니즘은 비용 효율적인 확장성을 제공합니다.
- 실시간 인덱싱 및 업데이트: 애플리케이션에서 다운타임 없이 검색 인덱스가 실시간으로 업데이트되어야 합니다. Vald는 검색 쿼리를 처리하는 동안에도 지속적인 인덱싱을 지원하며, 이는 새 데이터가 자주 추가되는 동적 데이터셋에 매우 중요합니다.
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 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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