Qdrant vs Rockset: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Qdrant와 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며, 더 고급의 데이터 분석 및 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 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 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.
Qdrant는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Rockset은 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Qdrant: 개요 및 핵심 기술
Qdrant는 유사도 검색 및 머신러닝을 위한 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터를 위해 처음부터 구축된 이 데이터베이스는 AI 개발자들이 선호하는 선택지입니다. Qdrant는 성능을 최적화하며, 많은 최신 ML 모델의 핵심인 고차원 벡터 데이터를 처리할 수 있습니다.
Qdrant의 핵심 강점 중 하나는 유연한 데이터 모델링입니다. 벡터뿐만 아니라 각 벡터와 연결된 페이로드 데이터도 저장하고 인덱싱할 수 있습니다. 즉, 벡터 유사도와 메타데이터 필터링을 결합한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있어 더 강력하고 미묘한 검색이 가능합니다. Qdrant는 동시 작업 중에도 ACID 준수 트랜잭션으로 데이터 일관성을 보장합니다.
Qdrant의 벡터 검색은 플랫폼의 핵심입니다. 인덱싱을 위해 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘의 커스텀 버전을 사용하며, 이는 고차원 공간에서 효율적입니다. Distance Matrix API는 벡터 간 쌍별 거리를 효율적으로 계산할 수 있게 해주므로, 수천 개의 벡터가 있는 경우에도 클러스터링 및 차원 축소와 같은 작업에 적합합니다. 속도보다 정확도가 더 중요한 시나리오를 위해 Qdrant는 정확 검색도 지원하며, Graph UI를 통해 벡터 관계를 탐색할 수 있는 시각적 도구를 제공합니다.
Qdrant의 특별한 점은 쿼리 및 최적화 기능입니다. Qdrant의 쿼리 언어는 벡터 검색과 매끄럽게 작동하며, 데이터의 고유 값을 집계하고 계산하는 강력한 Facet API를 포함한 복잡한 작업을 지원합니다. 온디스크 텍스트 및 지리 인덱싱 같은 메모리 최적화 기능은 지능형 캐싱을 통해 성능을 유지하면서 대규모 배포를 처리할 수 있게 해줍니다. Qdrant는 확장성을 위한 자동 샤딩과 복제를 제공하며, 문자열 매칭부터 수치 범위 및 지리 위치에 이르기까지 다양한 데이터 유형과 쿼리 조건을 지원합니다. 스칼라, 프로덕트 및 바이너리 양자화 기능은 특히 고차원 벡터에서 메모리 사용량을 줄이고 검색 속도를 높일 수 있습니다.
사용 사례에 따라 근사 매칭과 정확 매칭 모두를 통해 검색 정밀도와 성능 간의 트레이드오프를 구성할 수 있습니다. 이 아키텍처는 벡터 검색이 필터링 및 집계와 결합되어야 하는 실제 시나리오를 위해 설계되었으므로, 실용적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 매우 적합합니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 구조화 및 비구조화 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. Rockset의 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱, 쿼리하는 것이므로 초 단위의 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 벌크 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 mutable RocksDB 기반의 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터의 인플레이스 업데이트가 가능하므로 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심 기능에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방식을 지원하며 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 이는 다양한 쿼리 패턴을 즉시 처리할 수 있음을 의미합니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저가 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
검색 기술 및 성능
Qdrant는 벡터 인덱싱에 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이는 고차원 데이터에 적합합니다. Distance Matrix API는 클러스터링과 차원 축소를 위한 것입니다.
Rockset은 RocksDB 기반의 Converged Indexing 시스템으로 다른 접근 방식을 취합니다. 분산 FAISS 인덱스를 통해 K-Nearest Neighbors (KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors (ANN) 검색 방식을 지원합니다. Rockset은 최대 200,000차원의 벡터를 처리할 수 있습니다.
데이터 관리 기능
Qdrant는 벡터 데이터와 페이로드(Qdrant 용어에서 벡터와 함께 추가 정보를 저장하는 기능을 payload라고 합니다)에 강합니다. ACID 트랜잭션과 벡터 유사도를 메타데이터 필터링과 결합하는 복잡한 쿼리를 지원합니다.
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 구조화 및 비구조화 데이터를 처리합니다. 가장 큰 특징은 실시간 데이터 처리입니다. 스트리밍 데이터와 CDC 피드를 1~2초 지연 시간으로 처리할 수 있습니다. 벡터와 메타데이터의 인플레이스 업데이트를 허용합니다.
확장성 접근 방식
Qdrant는 수평 확장을 위해 자동 샤딩과 복제를 수행합니다. 온디스크 텍스트 및 지리 인덱싱 같은 메모리 최적화 기능과 성능을 위한 지능형 캐싱을 제공합니다.
Rockset의 분산 아키텍처는 여러 노드에 걸쳐 연산을 분산합니다. Converged Index 시스템은 데이터가 증가해도 성능을 유지합니다.
통합 옵션
Qdrant는 인기 있는 언어를 위한 API와 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. Graph UI는 디버깅과 최적화를 위해 벡터 관계를 시각화하는 데 사용됩니다.
Rockset은 SQL 및 REST API를 모두 제공하므로 SQL 전문 지식을 가진 팀이 접근하기 쉽습니다. 스트리밍 데이터 소스 및 멀티모달 모델과 통합됩니다.
사용 및 설정의 용이성
Qdrant는 벡터 검색 사용 사례에 중점을 두고 있어 AI 애플리케이션을 구축하는 팀이 사용하기 쉽습니다. 문서는 벡터 관련 개념과 구현 세부 사항을 다룹니다.
Rockset은 쿼리에 표준 SQL 구문을 사용하므로 SQL에 익숙한 팀에게는 학습 곡선이 더 쉬울 수 있습니다. 하지만 더 광범위한 기능 세트를 숙달하려면 더 많은 시간이 걸립니다.
비용 구조
둘 다 클라우드 호스팅입니다. Qdrant의 비용은 주로 데이터 용량과 쿼리 부하를 기반으로 합니다. Quantization 기능은 메모리 사용량과 관련 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
Rockset의 비용은 컴퓨팅 및 스토리지 사용량을 기반으로 합니다. 실시간 처리는 대용량 스트리밍 데이터의 비용에 영향을 줄 수 있습니다.
보안 기능
둘 다 인증 및 액세스 제어와 같은 표준 보안 기능을 갖추고 있습니다. 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터에 대한 암호화를 지원합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
벡터 검색이 필요한 AI 중심 애플리케이션을 구축할 때, 특히 고차원 데이터를 다룰 때는 Qdrant를 선택하세요. 추천 시스템, 시맨틱 검색, 컴퓨터 비전 애플리케이션, 그리고 벡터 유사성과 복잡한 메타데이터 필터링을 결합해야 하는 경우에 적합합니다. Qdrant의 HNSW 알고리즘 구현, 페이로드 관리 및 전용 벡터 최적화 기능은 벡터 검색이 부가 기능이 아니라 주요 요구 사항일 때 좋은 선택이 되게 합니다.
실시간 분석과 벡터 검색을 하나의 플랫폼에서 필요로 할 때는 Rockset을 선택하세요. 스트리밍 데이터를 처리하고, 벡터와 메타데이터를 자주 업데이트해야 하거나, 벡터 검색과 함께 SQL 기반 쿼리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset의 Converged Indexing 및 변경 데이터 캡처 지원은 실시간 개인화, 라이브 대시보드 또는 데이터 신선도가 핵심인 애플리케이션과 같은 사용 사례에 적합합니다.
결론
Qdrant와 Rockset은 벡터 검색에서 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. Qdrant는 순수 벡터 검색 성능과 AI 중심 기능에 뛰어나고, Rockset은 실시간 데이터 처리와 SQL 기반 분석에 강합니다. 기술 요구 사항에 따라 선택하세요. 벡터 검색이 주요 초점이고 AI 애플리케이션을 위한 특화된 최적화가 필요하다면 Qdrant를 선택하고, 실시간 처리가 필요하며 SQL로 작업하는 것을 선호하고 벡터 검색을 부가 기능으로 활용하려면 Rockset을 선택하세요. 결정을 내릴 때 데이터 업데이트 빈도, 쿼리 패턴, 그리고 벡터 검색과 함께 실시간 분석이 필요한지 고려하세요.
Qdrant와 Rockset에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
Open-source VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 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 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 적합한 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아닌 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 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.
GitHub 저장소에서 VectorDBBench 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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