Qdrant vs Aerospike: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
Vector Database란 무엇인가요?
Qdrant와 Aerospike를 비교하기 전에, 먼저 vector database의 개념을 살펴보겠습니다.
vector database는 unstructured data의 수치적 표현인 고차원 vectors를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 vector는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 제품 속성 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 similarity searches를 가능하게 함으로써, vector database는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
vector database의 일반적인 use cases에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, natural language processing (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 large language models (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 AI hallucinations와 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공합니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 vector database가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)와 같은 목적 지향 vector database
- Faiss 및 Annoy와 같은 vector search libraries.
- Chroma 및 Milvus Lite와 같은 경량 vector database.
- 소규모 vector search를 수행할 수 있는 vector search add-ons가 포함된 Traditional databases.
Qdrant는 목적 지향 vector database입니다. Aerospike는 vector search 기능을 add-on으로 갖춘 분산형 확장 가능 NoSQL database입니다. 이 글에서는 두 제품의 vector search 기능을 비교합니다.
Qdrant: 개요 및 핵심 기술
Qdrant는 similarity search 및 machine learning 애플리케이션을 위해 특별히 구축된 vector database입니다. vector data를 효율적으로 처리하도록 처음부터 설계되어, AI 기반 프로젝트를 진행하는 개발자들에게 최고의 선택지입니다. Qdrant는 성능 최적화에 뛰어나며, 많은 최신 machine learning model에 필수적인 고차원 vector data를 다룰 수 있습니다.
Qdrant의 핵심 강점 중 하나는 유연한 data modeling입니다. vector뿐만 아니라 각 vector와 관련된 payload data도 저장하고 인덱싱할 수 있습니다. 즉, vector similarity와 metadata 기반 filtering을 결합한 복잡한 query를 실행할 수 있어, 더 강력하고 세밀한 search 기능을 제공합니다. Qdrant는 동시 작업 중에도 ACID 준수 transaction으로 data consistency를 보장합니다.
Qdrant의 vector search 기능은 아키텍처의 핵심 부분입니다. indexing에는 고차원 공간에서의 효율성으로 알려진 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘의 custom version을 사용합니다. 이를 통해 많은 AI 애플리케이션에 필수적인 빠른 approximate nearest neighbor search가 가능합니다. 속도보다 정밀도가 더 중요한 시나리오를 위해, Qdrant는 exact search methods도 지원합니다.
Qdrant를 차별화하는 것은 쿼리 언어와 API 설계입니다. 벡터 검색과 원활하게 작동하는 풍부한 필터링 및 쿼리 옵션을 제공하여 복잡한 다단계 쿼리를 가능하게 합니다. 이는 전통적인 필터링과 함께 시맨틱 검색을 수행해야 하는 애플리케이션에 특히 적합합니다. Qdrant에는 데이터와 쿼리 부하가 증가함에 따라 확장하는 데 도움이 되는 자동 샤딩 및 복제와 같은 기능도 포함되어 있습니다. 문자열 매칭, 숫자 범위, 지리 위치를 포함한 다양한 데이터 유형과 쿼리 조건을 지원합니다. Qdrant의 스칼라, 프로덕트, 바이너리 양자화 기능은 특히 고차원 벡터에서 메모리 사용량을 크게 줄이고 검색 성능을 높일 수 있습니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원을 추가하여 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 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 업데이트나 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 set에 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 배치로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 의존합니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터에 대한 클러스터를 구축한 뒤 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터의 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령어, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용합니다.
AVS는 클러스터 내 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”하기 위해 수집 중에 쿼리를 수행합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 표시됩니다. 이러한 방식으로 캐시는 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
검색 방법론
Qdrant: 벡터 유사도 검색을 위해 구축된 Qdrant는 최적화된 버전의 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 고차원 벡터 데이터에 대한 효율적인 근사 최근접 이웃(ANN) 검색이 가능합니다. 또한 속도보다 정밀도가 중요한 애플리케이션을 위해 정확 검색도 지원합니다.
Aerospike: Aerospike의 Vector Search (AVS)는 ANN 검색에 HNSW를 사용합니다. 하지만 아직 Preview 상태이며 쿼리 생태계는 발전 중입니다. AVS는 노드 전반에 걸친 동시 분산 인덱싱을 사용하고 확장성을 위해 고급 CPU를 활용합니다.
핵심 요점: 둘 다 벡터 검색에 HNSW를 사용하지만, Qdrant는 더 성숙하고 전문화된 구현을 갖춘 반면 Aerospike의 구현은 더 새롭고 조기 액세스 단계에 있습니다.
데이터 처리
Qdrant: 벡터와 관련 페이로드 데이터를 저장합니다. 벡터를 검색하고 수치, 텍스트 또는 지리적 위치 조건으로 필터링하는 등, 벡터 유사도와 메타데이터 기반 필터링을 결합한 쿼리를 실행할 수 있습니다. Qdrant는 ACID를 준수하며 안정적인 동시 작업을 제공합니다.
Aerospike: NoSQL 데이터베이스로서 Aerospike는 구조화 및 반구조화 데이터를 잘 처리합니다. AVS는 벡터를 레코드와 연결할 수 있게 하며, 각 레코드는 여러 벡터를 가질 수 있습니다. 하지만 Aerospike의 벡터 레코드에 대한 메타데이터 필터링은 Qdrant보다 덜 성숙합니다.
핵심 요점: Qdrant는 벡터와 페이로드 데이터 쿼리를 원활하게 결합하도록 설계되었습니다. Aerospike도 따라잡고 있지만 아직 메타데이터 필터링 측면에서는 기능이 풍부하지 않습니다.
확장성과 성능
Qdrant: 대규모 데이터셋을 위해 자동 샤딩과 복제를 지원합니다. 성능 최적화에는 검색 속도를 유지하면서 메모리 사용량을 줄이기 위한 스칼라 및 바이너리 양자화 같은 양자화 기법이 포함됩니다.
Aerospike: 고성능 실시간 애플리케이션을 위해 설계된 Aerospike는 수평 확장이 가능합니다. AVS의 인덱싱은 노드 전반의 동시 처리와 고급 CPU를 사용해 확장성을 제공합니다. 하지만 수집 성능은 메모리와 스토리지 구성에 따라 달라집니다.
핵심 요점: Aerospike의 인프라는 수평 확장에 뛰어나지만, Qdrant의 벡터 검색 최적화는 검색 성능과 효율성을 우선시하는 애플리케이션에 더 적합합니다.
유연성과 사용자 지정
Qdrant: 벡터 유사도와 고급 필터링을 결합한 다단계 쿼리를 실행할 수 있는 강력한 쿼리 언어와 API를 갖추고 있습니다. 유연한 데이터 유형과 쿼리를 지원하며, 다양한 AI 기반 사용 사례에 맞게 매우 높은 수준으로 사용자 지정할 수 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 복잡한 레코드 구조를 지원하지만, 이 단계에서 벡터 검색은 기반 기능에 초점을 맞추고 있어 유연성이 낮습니다.
핵심 요점: Qdrant는 AI/ML 워크플로를 위한 더 많은 옵션을 제공합니다.
통합 및 생태계
Qdrant: 머신러닝 프레임워크와 통합되어 AI 프로젝트에 적합합니다. API는 개발자 사용성을 고려해 설계되었습니다.
Aerospike: 이미 고성능 애플리케이션에서 사용되고 있는 Aerospike의 생태계는 다른 도구와의 통합을 지원합니다. 하지만 AVS 관련 통합은 Preview 단계에서 제한적입니다.
핵심 요점: Qdrant는 AI/ML을 워크플로에 내장하려는 개발자를 위한 것이며, Aerospike는 이미 핵심 데이터베이스 기능을 사용 중인 팀을 위한 것입니다.
사용성
Qdrant: 명확한 문서와 개발자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 벡터 데이터베이스에 집중하기 때문에 유사도 검색에 초점을 맞춘 팀의 학습 곡선이 낮아집니다.
Aerospike: NoSQL 데이터베이스이고 AVS가 Preview 단계이기 때문에, 특히 신규 사용자에게는 학습 곡선이 더 가파릅니다.
핵심 요점: Qdrant는 벡터 데이터베이스 작업에 더 사용하기 쉽고, Aerospike는 설정하고 탐색하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.
가격
Qdrant: 오픈 소스이며, 관리형 서비스를 사용할 수 있습니다. 비용은 스토리지, 컴퓨팅 리소스 및 선택적 관리형 기능을 기준으로 산정됩니다.
Aerospike: 높은 처리량 시나리오에서 비용 효율적인 성능으로 알려져 있지만, AVS는 수집 및 쿼리에 따라 추가 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 관리형 서비스 비용은 배포 복잡성에 따라 달라집니다.
핵심 요점: Qdrant는 벡터 특화 사용 사례에 대해 더 투명한 비용 모델을 제공하며, Aerospike는 더 광범위한 사용 사례에서 더 비용 효율적일 수 있습니다.
보안
Qdrant: 관리형 제품에서 암호화 및 액세스 제어 같은 보안 기능을 제공합니다. 오픈 소스 배포에는 추가 구성이 필요합니다.
Aerospike: 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 구축된 Aerospike는 강력한 인증, 암호화 및 액세스 제어를 갖추고 있으며, 성숙해짐에 따라 AVS로 확장될 것입니다.
핵심 요점: Aerospike의 보안은 엔터프라이즈 수준으로 준비되어 있지만, Qdrant는 대부분의 AI/ML 애플리케이션에 필요한 필수 보안 요구 사항을 충족합니다.
Qdrant를 사용해야 하는 경우
Qdrant는 벡터 유사도 검색이 핵심 요구사항인 프로젝트, 특히 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에 적합합니다. 고차원 벡터 임베딩 데이터와 벡터 검색을 메타데이터 필터링과 결합하는 데 뛰어납니다. 의미 기반 검색 엔진, 추천 시스템 또는 정확하고 세밀한 쿼리가 필요한 기타 AI 도구를 구축하고 있다면 Qdrant의 기능과 API가 자연스럽게 잘 맞습니다. 또한 AI 워크플로에서 빠른 데이터 증가를 예상하는 기업에도 적합합니다.
Aerospike를 사용해야 할 때
Aerospike는 벡터 검색이 핵심 기능이라기보다 부가 기능인 고처리량 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 이미 Aerospike의 핵심 NoSQL 기능을 사용하고 있으며 데이터베이스에 유사도 검색을 추가하려는 팀에 매우 좋습니다. 예를 들어 실시간 사기 탐지, 개인화 또는 세션 관리처럼 구조화 또는 반구조화 데이터가 중요한 사용 사례라면 Aerospike가 잘 맞습니다. 엔터프라이즈급 확장성과 보안 기능은 복잡한 분산 시스템을 가진 대기업에 적합하게 만듭니다.
요약
Qdrant와 Aerospike는 유사한 벡터 검색 기능을 가지고 있음에도 서로 다릅니다. Qdrant는 AI 워크로드와 벡터 검색이 핵심인 시나리오에 뛰어나며, 유연하고 사용하기 쉽고 풍부한 통합 기능을 갖추고 있습니다. Aerospike는 고처리량 환경에 뛰어나므로 벡터 검색이 부가 기능인 실시간 엔터프라이즈급 애플리케이션에 좋은 선택입니다. 선택은 프로젝트의 사용 사례, 데이터 및 확장성 요구사항, 그리고 이러한 기술이 장기 계획에 어떻게 부합하는지에 따라 달라집니다.
Qdrant와 Aerospike의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저하게 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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