Redis vs Rockset: 필요에 맞는 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Redis와 Rockset은 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글에서는 프로젝트에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란?
Redis와 Vald를 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 검색 증강 생성(RAG)에서도 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
- 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.
Redis는 벡터 검색을 애드온으로 제공하는 인메모리 데이터베이스이고, Rockset은 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Redis: 개요 및 핵심 기술
Redis는 원래 인메모리 데이터 저장소로 알려졌으며, 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 유사성과 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있으므로, 다양한 AI 기반 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 유연한 스키마 설계, 사용자 지정 벡터 쿼리, 그리고 시맨틱 캐싱 및 세션 관리와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자가 Redis를 AI 워크플로에 통합하기가 더 쉬워지며, 특히 실시간 데이터 처리 및 검색에 적합합니다.
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 데 있어 최신 순간의 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합하다는 점입니다. 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 기반의 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 벡터를 지원하므로 다양한 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 사용자가 원하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 특별한 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 필드에서 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점: 벡터 검색을 위한 Redis vs Rockset
벡터 검색을 위해 Redis와 Rockset 중에서 선택할 때는 차이점을 이해해야 합니다. 둘 다 강력하지만 서로 다른 사용 사례에 대해 각기 다른 강점을 가지고 있습니다. 결정을 돕기 위해 몇 가지 주요 영역에서 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW 알고리즘을 사용합니다. 이는 특히 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확합니다. Redis는 벡터 유사도 검색과 속성 필터링을 결합하는 데 뛰어나며, 복잡한 쿼리를 허용합니다.
Rockset은 K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방식을 지원합니다. 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하며 알고리즘에 구애받지 않습니다. 사용자가 원하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. Rockset의 비용 기반 옵티마이저는 최상의 성능을 위해 KNN과 ANN 사이를 전환할 수 있습니다.
데이터
인메모리 데이터 저장소인 Redis는 이제 Vector Library를 통해 벡터 검색 기능을 제공합니다. 실시간 데이터에 강하며 정형 및 비정형 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터 전반에 걸친 실시간 검색 및 분석을 위한 것입니다. 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처 피드를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있으므로, 최신 순간의 인사이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
확장성 및 성능
Redis는 빠른 쿼리 실행을 위해 인메모리 처리를 사용하며, 이는 낮은 지연 시간 응답이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 대규모 데이터셋에 대해 수평 확장이 가능합니다.
Rockset은 확장성을 위해 분산 아키텍처와 Converged Indexing을 사용합니다. 최대 40MB의 문서와 최대 200,000차원의 벡터를 처리할 수 있어 다양한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
유연성 및 사용자 지정
Redis는 유연한 스키마와 사용자 정의 벡터 쿼리를 제공합니다. semantic caching 및 session management와 같은 LLM 관련 작업을 위한 확장 기능이 있어 AI/ML 워크플로에 적합합니다.
Rockset의 Converged Index는 search, ANN, columnar 및 row index를 결합하여 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있습니다. multi-modal 모델을 지원하며 쿼리를 위한 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
통합 및 생태계
Redis는 대규모 생태계를 갖추고 있으며, 특히 캐싱 및 실시간 데이터 처리 분야에서 많은 도구와 프레임워크와 잘 통합됩니다.
Rockset은 실시간 분석 및 검색을 위한 것으로, 데이터 스트리밍 및 변경 데이터 캡처 시스템과의 강력한 통합을 제공합니다. SQL 인터페이스는 많은 개발자와 데이터 분석가에게 익숙합니다.
사용 편의성
Redis는 개발자 친화적이고 설정 및 운영이 쉬운 것으로 알려져 있습니다. 하지만 복잡한 사용 사례에 맞게 최적화하려면 내부 구조에 대한 더 깊은 지식이 필요합니다.
Rockset은 SQL 인터페이스와 자동 스키마 추론을 통해 복잡한 데이터 작업을 단순화합니다. managed service는 운영 부담을 줄여줍니다.
비용
Redis는 특히 고성능 시나리오에서 in-memory를 사용할 때 일부 사용 사례에서 비용 효율적일 수 있습니다. 하지만 메모리를 확장하면 비용이 증가할 수 있습니다.
Rockset의 가격은 컴퓨팅 및 스토리지 사용량을 기반으로 합니다. 업데이트를 효율적으로 처리하고 쿼리 실행을 최적화하는 능력은 일부 워크로드에서 비용을 절감할 수 있습니다.
보안
Redis와 Rockset 모두 강력한 보안 기능, 암호화, 인증 및 액세스 제어를 갖추고 있습니다. 애플리케이션의 보안 요구 사항과 각 시스템의 보안 모델에 대한 팀의 익숙함을 고려하세요.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Redis를 사용해야 하는 경우
Redis는 특히 실시간 데이터에서 초저지연 벡터 검색 작업이 필요한 애플리케이션에 가장 적합합니다. 추천 시스템, 콘텐츠 매칭 또는 이미지 유사도 검색처럼 벡터 유사도 검색과 속성 필터링을 결합해야 하는 시나리오에 매우 좋습니다. Redis는 session management, caching 및 real time analytics처럼 in-memory 처리의 이점을 얻는 사용 사례에 적합합니다. 속도가 우선순위이고 데이터가 메모리에 들어가거나 클러스터 전반에 분산될 수 있을 때 Redis를 사용하세요.
Rockset을 사용해야 하는 경우
Rockset은 변화하는 데이터에 대한 실시간 검색 및 분석이 필요한 애플리케이션, 특히 구조화 및 비구조화 데이터 유형이 혼합되어 있을 때 가장 적합합니다. 벡터 임베딩을 포함하여 여러 데이터 유형에 걸친 복잡한 쿼리가 필요한 사용 사례에 매우 좋습니다. 대규모 데이터셋에서 full text search, aggregations 또는 joins와 함께 벡터를 검색해야 할 때 Rockset을 사용하세요. 또한 log analytics, user behavior analysis 또는 IoT data processing처럼 고속 데이터 스트림을 실시간으로 수집하고 쿼리해야 하는 시나리오에도 적합합니다.
요약
Redis는 메모리와 하이브리드 검색에서 빠르며, 저지연 실시간 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 vector search와 함께 강력한 분석 기능을 제공하면서 여러 데이터 유형과 복잡한 쿼리를 실시간으로 처리하는 데 뛰어납니다. 둘 중 선택은 데이터 유형, 쿼리 복잡도, 지연 시간 및 확장성이라는 요구 사항을 기반으로 해야 합니다. 속도와 단순한 데이터 모델에는 Redis를, 분석이 필요한 복잡하고 변화하는 데이터에는 Rockset을 사용하세요. 궁극적으로 중요한 것은 기술을 프로젝트의 요구 사항과 성능 목표에 맞추는 것입니다.
이 글은 Redis와 Rockset에 대한 개요를 제공하지만, 특정 사용 사례를 기반으로 이러한 데이터베이스를 평가하는 것이 중요합니다. 이 과정에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 성능 비교를 위해 설계된 오픈 소스 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.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 벡터 데이터베이스를 직접 평가하고 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 시스템을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하지 않고 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 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
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