Redis vs Vald: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. Redis와 Vald는 이 분야의 두 가지 선택지입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Redis와 Vald를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 벡터는 텍스트의 의미론적 의미, 이미지의 시각적 특징, 또는 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 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)에 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함하여 많은 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 같은 목적별 벡터 데이터베이스
- Faiss와 Annoy와 같은 벡터 검색 라이브러리.
- Chroma와 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 Vald는 목적별 벡터 데이터베이스입니다. 이 글에서는 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 유사성과 특정 메타데이터 기준을 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 만들 수 있으므로, 많은 AI 기반 애플리케이션에 다재다능하게 활용할 수 있습니다.
Redis Vector Library는 개발자가 Redis에서 벡터 데이터를 다룰 수 있는 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.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 엄청난 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 만들어졌으며, 필요가 커질수록 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 매우 빠른 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 검색을 계속할 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 있어, 필요할 때 컴퓨팅 파워나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하므로 엄청난 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 멋진 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 즉, 한 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 정상적으로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 맞추므로, 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 점 덕분에 Vald는 엄청난 양의 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 견고한 선택지가 됩니다.
주요 차이점: 벡터 검색을 위한 Redis vs Vald
벡터 검색을 위해 Redis와 Vald 중에서 선택할 때는 여러 가지를 고려해야 합니다. 두 도구 모두 벡터 데이터에 훌륭하지만, 프로젝트에 영향을 미칠 몇 가지 핵심 영역에서 차이가 있습니다. 결정을 돕기 위해 Redis와 Vald를 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Redis는 근사 최근접 이웃 검색을 위해 FLAT 및 HNSW 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 고차원 벡터 공간에서 빠르고 정확한 검색이 가능합니다. Redis는 또한 벡터 유사성과 속성 필터링을 결합한 하이브리드 검색을 지원합니다.
Vald는 NGT (Neighborhood Graph and Tree) 알고리즘을 사용합니다. 이는 수십억 개의 벡터에 걸친 빠른 유사도 검색을 위한 것입니다. Vald의 접근 방식은 대규모 벡터 데이터셋을 위한 속도와 확장성을 목표로 합니다.
데이터
Vector Library를 사용하는 Redis는 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 유연한 스키마 설계를 허용하고, 의미론적 유사성과 특정 메타데이터를 모두 고려하는 복잡한 쿼리를 지원합니다. 이로 인해 Redis는 많은 AI 사용 사례에 적합합니다.
Vald는 대규모 벡터 데이터를 위한 것입니다. 수십억 개의 벡터를 위해 구축되었습니다. Vald는 순수 벡터 데이터를 위한 것이므로, 주로 고차원 벡터 정보를 다루는 프로젝트에 적합합니다.
확장성 및 성능
Redis는 빠른 쿼리 실행을 위해 인메모리 처리를 사용하며, 이는 소규모에서 중간 규모의 데이터셋에 적합합니다. 단일 머신에 더 많은 리소스를 추가하여 스케일 업할 수 있고, 클러스터에 더 많은 머신을 추가하여 스케일 아웃할 수도 있습니다.
Vald는 대규모 운영을 위해 구축되었습니다. 분산 인덱싱을 사용하므로 여러 머신에 데이터를 분산할 수 있습니다. 이를 통해 Vald는 수십억 개의 벡터를 처리하고 쉽게 스케일 아웃할 수 있습니다. Vald는 인덱스 업데이트 중에도 검색 처리를 계속할 수 있는데, 이는 고가용성 시스템에 큰 장점입니다.
유연성 및 사용자 지정
Redis는 벡터 데이터를 위한 간단한 인터페이스를 갖추고 있으며, 사용자 지정 벡터 쿼리 및 LLM 관련 확장 기능과 같은 기능을 제공합니다. 이를 통해 특히 실시간 처리를 위해 Redis를 다양한 AI 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Vald는 데이터 입력 및 출력 프로세스를 커스터마이징할 수 있어 gRPC와 호환됩니다. 클라우드 환경에서 작동하도록 설계되었으며 리소스 할당에 유연성이 있습니다. Vald의 아키텍처는 검색 프로세스의 쉬운 커스터마이징과 다른 시스템과의 통합을 가능하게 합니다.
통합 및 에코시스템
Redis는 큰 에코시스템을 보유하고 있으며 많은 도구 및 프레임워크와 통합됩니다. 벡터 검색은 Redis Stack의 일부이므로 캐싱 및 pub/sub 메시징과 같은 다른 Redis 기능과 쉽게 결합할 수 있습니다.
Vald는 클라우드 환경에서 작동하도록 설계되었으며 Kubernetes와 통합됩니다. 벡터 검색에 중점을 두고 있기 때문에 다른 데이터 관리 요구사항에는 추가 도구가 필요할 수 있습니다.
사용 편의성
Redis는 문서가 많고 커뮤니티가 크기 때문에 배우고 사용하기가 더 쉽습니다. Redis Vector Library는 벡터 작업을 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.
Vald는 특히 분산 시스템에 익숙하지 않은 개발자에게 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 문서는 포괄적이며 벡터 검색 작업에 중점을 두고 있습니다.
비용
Redis는 메모리에 들어가는 더 작은 데이터셋에는 비용 효율적일 수 있습니다. 하지만 데이터 크기가 커질수록 RAM 비용은 기하급수적으로 증가할 수 있습니다.
Vald의 분산 특성은 범용 하드웨어를 효율적으로 사용할 수 있으므로 매우 큰 데이터셋에 더 비용 효율적일 수 있습니다. 하지만 분산 시스템을 관리하면 운영 복잡성과 잠재적 비용이 추가됩니다.
보안
Redis는 암호화, 접근 제어 및 인증을 포함한 다양한 보안 기능을 제공합니다. 또한 안전한 통신을 위해 SSL/TLS를 지원합니다.
클라우드 환경용으로 설계된 Vald는 Kubernetes 클러스터에서 안전한 배포를 위한 기능을 제공합니다. 하지만 특정 보안 기능은 인프라 수준에서 구현해야 할 수 있습니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Redis를 선택해야 하는 경우
Redis는 벡터 검색과 함께 데이터 처리가 필요한 프로젝트에 매우 적합합니다. 실시간 처리, 하이브리드 검색(벡터 유사도 + 속성 필터링), 캐싱과 같은 다른 데이터 작업과의 통합이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다. Redis는 메모리에 들어가는 소규모에서 중간 규모의 데이터셋과 전통적인 데이터 구조와 벡터 작업을 모두 처리해야 하는 프로젝트에 적합합니다. 또한 이미 Redis를 사용하고 있거나 풍부한 에코시스템과 큰 커뮤니티를 갖춘 솔루션을 찾는 팀에도 좋습니다.
Vald를 선택해야 하는 경우
Vald는 대규모 벡터 데이터셋, 특히 수십억 개의 벡터를 가진 프로젝트에 더 적합합니다. 대규모 추천 시스템, 이미지 인식 플랫폼 또는 방대한 양의 벡터 데이터를 다루는 AI 기반 서비스처럼 대규모에서 고속 유사도 검색이 필요한 애플리케이션에 완벽합니다. Vald는 클라우드 네이티브 환경과 분산 아키텍처의 이점을 활용할 수 있는 프로젝트에 적합합니다. 인덱스 업데이트 중 지속적인 가용성, 고차원 데이터 처리, 데이터가 증가함에 따라 벡터 검색을 수평적으로 확장할 수 있는 능력이 필요할 때 Vald를 선택하세요.
결론
Redis는 벡터 검색을 많은 데이터 구조 및 작업과 결합하는 만능 도구로, 중간 규모 데이터의 다양한 실시간 애플리케이션에 완벽합니다. Vald는 고속 검색과 확장성을 갖춘 대규모 벡터 데이터셋에 매우 적합합니다. 이 둘 중 선택은 데이터 볼륨, 검색 복잡성, 통합 요구사항 및 확장성이라는 필요에 기반해야 합니다. 벡터 검색을 포함한 다재다능한 메모리 중심 작업에는 Redis를 선택하고, 대규모 순수 벡터 검색에는 Vald를 선택하세요. 궁극적으로 올바른 선택은 해당 기술이 프로젝트 요구사항과 팀의 전문성에 얼마나 잘 맞는지에 달려 있습니다.
이 글은 Redis와 Vald에 대한 개요를 제공하지만, 이러한 데이터베이스를 여러분의 특정 사용 사례를 기준으로 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 중 하나를 정보에 기반해 선택하는 데 필수적일 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스를 필요로 하는 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 활용하여 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 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 적극적으로 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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