Redis vs MyScale: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Redis와 MyScale은 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Redis와 MyScale을 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 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성(RAG)에서 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), Weaviate와 같은 목적 특화 벡터 데이터베이스
- Faiss와 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma와 Milvus Lite와 같은 경량 벡터 데이터베이스.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 포함된 전통적인 데이터베이스.
Redis는 인메모리 데이터베이스이고 MyScale은 전통적인 데이터베이스입니다. 둘 다 애드온으로서 벡터 검색 기능을 갖추고 있습니다. 이 글은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Redis: 개요 및 핵심 기술
Redis는 원래 인메모리 데이터 저장소로 알려져 있었으며, 현재 Redis Stack의 일부인 Redis Vector Library를 통해 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이를 통해 Redis는 속도와 성능을 유지하면서 벡터 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
Redis의 벡터 검색은 기존 인프라 위에 구축되어 있으며, 빠른 쿼리 실행을 위해 인메모리 처리를 사용합니다. Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 사용하며, 이를 통해 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확한 검색이 가능합니다.
Redis 벡터 검색의 주요 강점 중 하나는 벡터 유사도 검색을 다른 속성에 대한 전통적인 필터링과 결합할 수 있다는 점입니다. 이러한 하이브리드 검색을 통해 개발자는 의미론적 유사도와 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있으므로, 다양한 AI 기반 애플리케이션에 다재다능하게 활용될 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있도록 간단한 인터페이스를 제공합니다. 유연한 스키마 설계, 사용자 지정 벡터 쿼리, 의미론적 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자가 특히 실시간 데이터 처리 및 검색을 위해 Redis를 AI 워크플로에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
MyScale: 개요 및 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색 및 전체 텍스트 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 대해 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 벡터 검색, 전체 텍스트 검색 및 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화하는 네이티브 SQL 지원입니다. 이는 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI에 대한 확장성을 높입니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 벡터화된 데이터에서 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 접근할 수 있습니다.
MyScale에는 다양한 사용 사례를 지원하기 위한 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 지표가 있습니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 지표를 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 세트를 가지고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 전문 벡터 데이터베이스보다 뛰어납니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스 및 전체 텍스트 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 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 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간의 통합을 유지하면서 새로운 데이터 양식과 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 대비형 솔루션입니다.
주요 차이점
Redis vs MyScale: 어떤 벡터 검색 도구가 적합한가
벡터 검색 도구를 선택할 때 개발자와 엔지니어는 고려해야 할 요소가 많습니다. 결정에 도움이 되도록 주요 영역에서 Redis와 MyScale을 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Redis는 근사 최근접 이웃 검색에 FLAT 및 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)를 사용합니다. 둘 다 고차원 공간에서 빠르고 정확합니다. Redis는 또한 벡터 유사도와 속성 필터링을 결합한 하이브리드 검색을 지원합니다.
MyScale에는 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 지표가 있습니다. 유클리드 거리(L2), 내적(IP), 코사인 유사도와 같은 일반적인 거리 지표를 지원합니다. MyScale에는 MSTG(Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있습니다. 각 알고리즘에는 특정 사용 사례에 맞게 세밀하게 조정할 수 있는 조정 가능한 매개변수가 있습니다.
데이터
Redis는 인메모리 데이터에 뛰어나며 이제 Redis Vector Library를 통해 벡터 검색을 제공합니다. 유연한 스키마를 갖추고 있으며 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 처리할 수 있습니다.
MyScale은 ClickHouse 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 시계열 및 전체 텍스트 검색을 처리할 수 있습니다. OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하여 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
확장성 및 성능
Redis는 인메모리 속도로 잘 알려져 있으며, 이는 벡터 검색에서 빠른 쿼리 실행을 의미합니다. Redis의 아키텍처는 벡터 검색 작업을 확장할 수 있게 해줍니다.
MyScale은 ClickHouse의 고성능 아키텍처를 사용하며 AI 및 머신러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이고, 성능과 비용 측면에서 특화된 벡터 데이터베이스를 잠재적으로 능가할 수 있습니다.
유연성과 커스터마이징
Redis는 벡터 데이터를 위한 단순한 인터페이스를 제공하며 사용자 지정 벡터 쿼리를 허용합니다. 또한 시맨틱 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능도 갖추고 있습니다.
MyScale은 네이티브 SQL을 제공하므로 하나의 시스템에서 통합된 벡터 검색, 전문 검색 및 기존 SQL 쿼리를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 데이터 유형과 검색 방법을 결합하는 복잡한 쿼리를 가능하게 합니다.
통합과 생태계
Redis는 큰 생태계를 보유하고 있으며 많은 도구 및 프레임워크와 잘 통합됩니다. Vector Library는 Redis Stack의 일부이므로 이미 Redis를 사용 중인 프로젝트에 잘 맞습니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진이 하나로 통합된 형태입니다. 이러한 통합 접근 방식은 인프라를 단순화하고 AI 기반 애플리케이션에서 여러 도구의 필요성을 줄일 수 있습니다.
사용 편의성
Redis는 훌륭한 문서와 쉬운 설정으로 개발자 친화적인 것으로 알려져 있습니다. Vector Library는 이를 벡터 검색 작업으로 확장합니다.
MyScale은 SQL 구문을 사용하므로 관계형 데이터베이스 경험이 있는 개발자에게 익숙합니다. 하지만 많은 기능과 알고리즘을 갖추고 있어 최적으로 사용하려면 더 가파른 학습 곡선이 필요할 수 있습니다.
비용
Redis는 메모리에 맞는 작은 데이터셋에는 비용 효율적입니다. 더 큰 데이터셋의 경우 더 많은 메모리가 필요하므로 비용이 증가합니다.
MyScale은 NVMe SSD를 사용하며 통합 접근 방식은 빅데이터에 비용 효율적일 수 있어, 인프라 및 유지보수 비용을 잠재적으로 줄일 수 있습니다.
보안
Redis는 접근 제어, 암호화, 인증 옵션 등 다양한 보안 기능을 제공합니다.
ClickHouse 기반으로 구축된 MyScale도 유사한 보안 기능을 갖추고 있을 가능성이 높지만, 공급업체에 확인해야 합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Redis는 고속 인메모리 처리와 실시간 벡터 검색이 필요한 프로젝트에 가장 적합합니다. 추천 시스템, 실시간 사기 탐지 또는 콘텐츠 기반 이미지 검색처럼 낮은 지연 시간이 필요한 애플리케이션에 훌륭합니다. Redis는 데이터가 메모리에 들어맞고 벡터 유사도 검색을 속성 필터링과 결합해야 하는 시나리오에 완벽합니다. 또한 이미 스택에서 Redis를 사용하고 있으며 새로운 데이터베이스를 도입하지 않고 벡터 검색을 추가하려는 경우에도 좋은 선택입니다.
MyScale은 특히 대규모 AI 및 머신러닝 워크로드에서 통합된 SQL, 벡터 및 전문 검색이 필요한 프로젝트에 더 적합합니다. 고급 분석 플랫폼, 복잡한 검색 엔진 또는 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 도구처럼 정형 및 비정형 데이터를 실시간으로 처리하고 분석해야 하는 애플리케이션에 좋습니다. MyScale은 벡터 검색과 함께 시계열 데이터를 처리할 수 있어, 시간에 따른 추세를 분석하면서 유사도 검색도 수행해야 하는 애플리케이션에 매우 적합합니다. SQL 기반 인터페이스도 SQL 역량이 강한 팀에 좋습니다.
결론
Redis는 고속 인메모리 벡터 검색을 제공하며 벡터 유사도와 속성 필터링을 결합할 수 있습니다. 단순성, 대규모 생태계, 인메모리 데이터셋에 대한 뛰어난 성능으로 알려져 있습니다. MyScale은 SQL, 벡터 및 전문 검색을 위한 통합 플랫폼으로, 대규모 AI 및 ML 워크로드에 강력한 확장성을 제공합니다. 다양한 데이터 유형과 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 사용 사례, 데이터 볼륨, 쿼리 복잡성 및 기존 인프라를 기준으로 Redis와 MyScale 중에서 선택하세요. 데이터셋의 크기, SQL 통합의 필요성, 팀의 전문성, 애플리케이션의 실시간 요구 사항을 고려하세요. 둘 다 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만, 각자의 강점은 서로 다른 유형의 프로젝트와 요구 사항에 맞춰져 있습니다.
이 글은 Redis와 MyScale에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례에 기반하여 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능을 비교하기 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 특정 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹은 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 사이에서 정보에 기반한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자가 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 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 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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