SingleStore vs Apache Cassandra: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
SingleStore와 Apache Cassandra를 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 고급 데이터 분석과 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 기법입니다.
시장에는 다음을 포함하여 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.
SingleStore는 분산형 관계형 SQL 데이터베이스 관리 시스템이며 Apache Cassandra는 NoSQL 데이터베이스입니다. 둘 다 벡터 검색을 애드온으로 제공합니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
SingleStore: 개요 및 핵심 기술
SingleStore는 벡터 검색을 데이터베이스 자체에 내장했기 때문에, 기술 스택에 별도의 벡터 데이터베이스를 추가할 필요가 없습니다. SingleStore의 벡터 검색은 일반 데이터베이스 작업과 함께 작동하며, 벡터를 일반 데이터베이스 테이블에 저장합니다. 벡터 검색을 일반 SQL 쿼리와 결합할 수 있습니다 - 날짜, 카테고리 또는 기타 데이터 필드로 필터링하면서 벡터를 검색할 수 있습니다. 예를 들어 가격 범위로 필터링하면서 유사한 제품 이미지를 찾거나, 결과를 특정 부서로 제한하면서 문서 임베딩을 검색할 수 있습니다.
SingleStore의 벡터 기능은 의미론적 검색과 최근접 이웃 쿼리를 지원합니다. 이 시스템은 AI 애플리케이션에서 유사한 항목을 매칭하는 데 필요한 내적 및 유클리드 거리 계산을 모두 사용하여 벡터 유사도를 처리할 수 있습니다. 이는 추천 시스템, 이미지 인식, AI 챗봇처럼 유사한 항목을 빠르게 찾는 것이 중요한 애플리케이션에 유용합니다.
성능과 확장성은 SingleStore 설계의 핵심입니다. 이 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산하므로 대량의 벡터 데이터를 처리할 수 있습니다. 즉, 데이터가 증가함에 따라 더 많은 노드를 추가할 수 있습니다. SingleStore의 쿼리 프로세서는 벡터 검색과 SQL 작업도 결합할 수 있습니다 - 원하는 결과를 얻기 위해 여러 개의 별도 쿼리를 수행할 필요가 없습니다.
벡터 연산에만 집중하는 데이터베이스와 달리, SingleStore는 이러한 기능을 전체 데이터베이스의 일부로 제공합니다. 따라서 여러 데이터베이스를 관리하거나 시스템 간에 데이터를 이동하지 않고도 AI 기능을 구축할 수 있습니다. 데이터베이스는 벡터와 일반 데이터 유형, 둘을 결합한 복잡한 쿼리를 모두 처리하며 애플리케이션이 성장함에 따라 확장됩니다 - 모두 이미 알고 있는 익숙한 SQL로 가능합니다.
Apache Cassandra: 개요 및 핵심 기술
Apache Cassandra는 확장성과 가용성으로 잘 알려진 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. Cassandra의 기능에는 가용성을 위한 마스터리스 아키텍처, 확장성, 조정 가능한 일관성, 유연한 데이터 모델이 포함됩니다. Cassandra 5.0 출시와 함께, 이제 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 임베딩과 벡터 유사도 검색을 지원합니다. 이 통합을 통해 Cassandra가 벡터 데이터를 처리할 수 있게 되었지만, 벡터 검색은 네이티브 기능이라기보다 Cassandra의 기존 아키텍처의 확장으로 구현된다는 점에 유의해야 합니다.
Cassandra의 벡터 검색 기능은 기존 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 사용자는 벡터 임베딩을 다른 데이터와 함께 저장하고 유사도 검색을 수행할 수 있습니다. 이 통합을 통해 Cassandra는 대규모 분산 데이터 처리에서의 강점을 유지하면서 AI 기반 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
Cassandra의 벡터 검색의 핵심 구성 요소는 Storage-Attached Indexes (SAI)의 사용입니다. SAI는 모든 벡터 데이터 유형 열에 열 수준 인덱스를 추가하는 고도로 확장 가능하고 전 세계적으로 분산된 인덱스입니다. 데이터베이스가 Vector Search뿐만 아니라 다른 검색 인덱싱에도 사용할 수 있도록 높은 I/O 처리량을 제공합니다. SAI는 광범위한 인덱싱 기능을 제공하며, 의미를 포착하기 위해 쿼리와 콘텐츠(문서, 단어, 이미지와 같은 대용량 입력 포함)를 모두 인덱싱할 수 있습니다.
Vector Search는 새로운 모듈성을 활용하여 SAI의 확장성을 검증한 첫 번째 사례입니다. Vector Search와 SAI의 이 조합은 AI 및 머신 러닝 워크로드를 처리하는 Cassandra의 역량을 향상시켜, 벡터 데이터베이스 분야에서 강력한 경쟁자로 만들어 줍니다.
주요 차이점
검색 방법론
SingleStore는 벡터 검색을 네이티브 데이터베이스 기능으로 제공하며, 유사도 매칭을 위해 내적과 유클리드 거리를 모두 지원합니다. 벡터 연산과 일반 데이터베이스 필터를 결합하는 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다.
Cassandra는 Storage-Attached Indexes (SAI) 기능을 통해 벡터 검색을 제공합니다. 이는 Cassandra의 기존 아키텍처에 벡터 기능을 추가하여, 일반 NoSQL 기능과 함께 벡터 연산을 수행할 수 있게 합니다.
데이터
SingleStore는 다른 데이터 유형처럼 데이터베이스 테이블에 벡터를 저장합니다. 이는 일반 열로 필터링하면서 벡터 검색을 수행할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 특정 가격대 내에서 유사한 제품을 찾는 것입니다.
Cassandra는 열 기반 저장 모델을 통해 벡터 데이터를 저장합니다. 벡터 임베딩을 저장하고 인덱싱할 수 있지만, 이 통합은 더 최근의 것이며 핵심 기능이라기보다 확장으로 구축되었습니다.
확장성과 성능
둘 다 강력한 확장성 기능을 갖추고 있지만 접근 방식은 다릅니다:
SingleStore는 데이터를 노드 전체에 분산하고, 데이터가 증가함에 따라 더 많은 노드를 추가하여 수평적으로 확장할 수 있습니다. 쿼리 프로세서는 결합된 벡터 및 SQL 연산을 단일 패스에서 최적화합니다.
Cassandra의 마스터리스 아키텍처는 수평 확장과 높은 가용성에 매우 적합합니다. SAI는 높은 I/O 처리량을 위해 설계되어, 분산 환경 전반의 벡터 검색에 적합합니다.
통합 및 생태계
SingleStore는 벡터 검색을 표준 SQL과 통합합니다. 팀이 이미 SQL을 알고 있다면 새로운 쿼리 언어를 배우거나 벡터 데이터와 일반 데이터를 위해 별도 시스템을 관리할 필요가 없습니다.
Cassandra의 벡터 기능은 NoSQL 생태계 내에 있습니다. 이는 CQL을 배워야 한다는 뜻이지만, 데이터 모델링과 일관성 옵션에서 유연성을 제공합니다.
사용 편의성
SingleStore는 SQL 배경을 가진 팀에게 더 익숙합니다. 벡터 작업은 표준 SQL 구문을 사용하므로 관계형 데이터베이스를 이미 알고 있는 개발자에게 학습 곡선이 더 낮습니다.
SQL 배경에서 온 경우 Cassandra는 자체 쿼리 언어와 데이터 모델링 개념이 있기 때문에 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 문서와 커뮤니티 지원은 광범위합니다.
비용
SingleStore 가격은 데이터 용량, 컴퓨팅 요구 사항, 그리고 클라우드 또는 자체 호스팅 중 무엇을 선택하는지에 따라 결정됩니다.
Cassandra는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있지만, 인프라 비용과 유지 관리를 위한 전문 인력 채용 가능성을 고려해야 합니다.
보안 기능
둘 다 강력한 보안 옵션을 갖추고 있습니다: SingleStore에는 역할 기반 액세스 제어, 저장 및 전송 중 암호화, 감사 로깅과 같은 표준 데이터베이스 보안 기능이 있습니다.
Cassandra는 인증, 권한 부여 및 암호화를 통해 유사한 보안 기능을 제공하며, 다양한 배포판을 통해 더 많은 기능을 제공합니다.
SingleStore를 선택해야 하는 경우
SingleStore는 SQL과 벡터 검색을 하나의 시스템에서 결합해야 하는 기업을 위한 것입니다. 구조화된 데이터와 벡터 임베딩을 보유한 기업에 적합합니다. 예를 들어 재고를 추적하면서 실시간 제품 추천이 필요한 전자상거래 사이트나, 사용자 권한 및 메타데이터를 관리하면서 문서 전반을 검색해야 하는 콘텐츠 관리 시스템이 있습니다. 벡터 작업과 함께 ACID 준수가 필요한 시나리오에 적합하므로, 데이터 무결성이 핵심인 애플리케이션에 완벽합니다.
Apache Cassandra를 선택해야 하는 경우
Apache Cassandra는 벡터 검색을 위해 수평 확장성과 고가용성이 필요한 기업을 위한 것입니다. 소셜 미디어 분석 플랫폼, 벡터 표현을 포함한 센서 데이터를 처리하는 IoT 애플리케이션, 분산 데이터셋 전반을 검색해야 하는 대규모 로깅 시스템처럼 방대한 양의 비정형 또는 반정형 데이터를 다루는 사용 사례에 적합합니다. 오픈 소스와 마스터리스 아키텍처는 NoSQL 전문 지식을 갖춘 기업과 라이선스 비용을 최소화하려는 기업에 완벽합니다.
결론
SingleStore와 Apache Cassandra 중 무엇을 선택할지는 기술적 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다. SingleStore는 SQL 구문 및 ACID 준수와 더 잘 통합되어 있으므로 SQL 전문 지식을 가진 기업과 강력한 일관성이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Cassandra는 분산 아키텍처를 통해 더 나은 수평 확장성과 고가용성을 제공하므로 여러 지역에 걸쳐 방대한 데이터셋을 보유한 기업에 완벽합니다. 두 가지 모두 사용 사례에 따라 더 가치 있거나 덜 가치 있을 수 있는 서로 다른 장점을 가지고 있으므로, 이 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 기존 인프라, 확장성 요구 사항 및 예산 제약을 고려하세요.
SingleStore와 Apache Cassandra에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽으세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 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 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈 소스 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 맞는 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아닌 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 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 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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