Zilliz Cloud의 더 스마트한 오토스케일링: 모든 워크로드에 항상 최적화됨
AI 워크로드는 매끄럽고 예측 가능한 곡선을 따르지 않습니다. 어느 순간에는 벡터 데이터베이스가 쿼리를 안정적으로 처리하고 있다가도, 다음 순간에는 바이럴 캠페인, 새로운 데이터 수집, 또는 일상적인 오전 9시 로그인 급증으로 사용량이 위험 구간까지 치솟을 수 있습니다. 팀은 과도한 프로비저닝으로 예산을 낭비할지, 아니면 부족한 프로비저닝으로 병목 현상을 감수할지 선택해야 합니다.
최신 업그레이드를 통해 Zilliz Cloud는 더 스마트한 오토스케일링을 도입합니다—완전 자동화되고 더 간소화된 탄력적 리소스 관리 시스템입니다. 성능 유지를 위해 즉시 확장하고, 낭비를 줄이기 위해 자동으로 축소하여, 추측에 의존할 필요를 없애고 어떤 워크로드에서도 데이터베이스를 적정 규모로 유지합니다.
오토스케일링의 새로운 기능과 작동 방식은 무엇인가요?
Zilliz Cloud는 갑작스러운 트래픽 급증 시 성능을 보장하기 위해 오랫동안 자동 확장(scale-up)을 지원해 왔습니다. 이제 이번 릴리스로 축소(scale-down)도 자동화되어 비용 최적화의 순환이 완성됩니다. 임계값을 조정하거나 언제 조정해야 할지 추측하는 대신, 최소 및 최대 CU 범위만 설정하면 Zilliz Cloud가 실시간으로 용량을 지속적으로 최적화합니다. 즉, 다음을 의미합니다:
비용 절감 – 수요가 감소하면 리소스가 자동으로 축소됩니다.
일관된 성능 – 수요가 급증하면 리소스가 즉시 확장됩니다.
운영 간소화 – 더 이상 수동 임계값 관리나 지속적인 재구성이 필요 없습니다.
내부적으로 오토스케일링은 실제 워크로드 패턴의 전체 스펙트럼을 포괄하는 두 가지 상호 보완적인 모드로 구동됩니다:
Dynamic Scaling – 이는 시스템의 반응형 인텔리전스입니다. 실시간 CU(Compute Unit) 사용률을 지속적으로 모니터링함으로써, Zilliz Cloud는 대규모 수집이나 복잡한 쿼리 부하와 같은 예측 불가능한 급증 시 리소스를 자동으로 확장하고, 수요가 줄어들면 다시 축소합니다. 그 결과 영구적인 과도한 프로비저닝의 낭비 없이 일관된 성능을 제공합니다.
Scheduled Scaling – 이는 사전 대응형 대응 방식입니다. 많은 워크로드는 오전 로그인 급증이나 업무 피크 시간과 같은 예측 가능한 패턴을 따릅니다. 예약 스케일링을 사용하면 시간대에 따라 CU와 Replicas 모두에 대한 조정을 미리 정의할 수 있습니다. 이를 통해 예상 트래픽에 시스템이 완전히 대비하도록 하면서, 비피크 시간대의 불필요한 비용을 방지할 수 있습니다.
참고: 언제든지 수동으로 스케일링할 수도 있습니다.
이러한 기능을 함께 사용하면 벡터 데이터베이스가 항상 적절한 시점에 적절한 리소스를 갖추게 되어, 불필요한 지출이나 성능 위험을 피할 수 있습니다.
오토스케일링의 실제 활용 사례
이 기능을 구체적으로 이해하기 위해, 오토스케일링이 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 세 가지 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.
1. 플래시 세일 열풍
한 이커머스 플랫폼이 정오에 2시간짜리 플래시 세일을 시작합니다. 트래픽이 폭주하면서 벡터 기반 “유사 상품” 및 추천 API에 큰 압력이 가해집니다. 스케일링이 없다면, 매출이 달린 바로 그 순간에 시스템이 흔들릴 수 있습니다.
해결책: Scheduled Replica Scaling을 사용하면 이벤트가 시작되기 직전인 오전 11:50에 replicas를 4배로 늘리고, 오후 2:05에 기준 수준으로 되돌릴 수 있습니다. 이를 통해 피크 시간대에 원활한 성능을 보장하면서, 필요한 때에만 용량 비용을 지불하도록 할 수 있습니다.
2. 오전 로그인 급증
한 회사의 AI 지식 베이스에는 매주 평일 오전 9시에 수백 명의 직원이 로그인합니다. 이 급증은 쿼리 용량을 압도하여 RAG 챗봇 응답을 느리게 만들고, 업무 시작을 답답하게 만듭니다.
해결책: Scheduled Scaling을 사용하면 쿼리 노드 replicas가 오전 8:50에 자동으로 확장되고, 몰리는 시간이 지난 후 다시 축소됩니다. 이는 러시아워 전에 고속도로 차선을 추가로 여는 것과 같아, 트래픽이 해소된 뒤에는 리소스를 낭비하지 않으면서 응답 시간을 빠르게 유지합니다.
3. 자정 카탈로그 새로고침
데이터 파이프라인이 야간에 대규모의 예기치 않은 재인덱싱 작업을 시작합니다. 이 프로세스는 메모리를 소비하고 라이브 트래픽과 경쟁하여 검색 속도를 늦추며, 심지어 타임아웃 위험까지 초래합니다.
해결 방법: Dynamic CU Scaling을 통해 Zilliz Cloud는 용량이 증가함에 따라 실시간으로 대응하며, 워크로드를 흡수하도록 CU를 자동으로 확장합니다. 인덱싱이 완료되면 리소스는 다시 축소됩니다. 라이브 쿼리는 계속 빠르게 유지되고, 수집은 원활하게 완료되며, 수동 개입은 필요하지 않습니다.
다음 단계는?
이번 릴리스는 중요한 진전이지만, 더 큰 목표를 위한 기반이기도 합니다. 바로 리소스를 완전히 자체적으로 관리하는 벡터 데이터베이스입니다.
현재 Zilliz Cloud에서는 더 세분화된 스케일링 전략을 적극적으로 탐색하고 있습니다. 워크로드마다 요구하는 절충점은 다릅니다. 어떤 워크로드는 비용 효율성을 우선시하고, 다른 워크로드는 항상 성능 여유 용량을 필요로 합니다. 저희는 선호하는 전략을 정의할 수 있는 스케일링 “프로필”을 구상하고 있습니다. 백그라운드 작업에는 보수적, 일반 워크로드에는 균형형, 중요한 출시에는 공격적 전략을 적용하는 식입니다. 이를 통해 팀은 운영상의 추측을 줄이면서 세밀한 제어를 할 수 있습니다.
저희의 장기적인 목표는 자율적이면서도 적응 가능한 리소스 관리 프레임워크를 개발하여, 수동 작업 없이도 벡터 데이터베이스가 항상 수요에 맞게 용량을 조정한다는 확신을 제공하는 것입니다.
Zilliz Cloud에서 Autoscaling 시작하기
Autoscaling은 Zilliz Cloud에서 제공 중이며, 지금 바로 사용할 수 있습니다. 직접 사용해 보는 방법은 다음과 같습니다:
Zilliz Cloud에 로그인 콘솔. 프로젝트로 이동하여 관리하려는 클러스터를 선택합니다.
CU 범위를 설정합니다. 워크로드에 대한 최소 및 최대 Compute Units(CU)를 정의합니다. Autoscaling은 이 범위 내에서 리소스를 자동으로 확장 및 축소합니다.
스케일링 모드를 선택합니다.
- 예측하기 어려운 워크로드(예: 데이터 수집, 갑작스러운 쿼리 급증)에는 Dynamic Scaling을 사용합니다.
예측 가능한 주기(예: 오전 로그인 급증, 플래시 세일)에는 Scheduled Scaling을 사용합니다.
즉각적인 조정이 필요하다면 언제든지 수동으로 확장/축소할 수도 있습니다.
- 실제로 동작하는 모습을 확인합니다. 클러스터가 실시간으로 확장 및 축소되는 방식을 모니터링하고, 워크로드에 대해 더 많이 알게 되면 세부 조정합니다.
몇 번의 클릭만으로 데이터베이스는 지속적인 튜닝 없이도 적정 규모를 유지합니다. 피크 시간대에는 더 빠른 성능을, 한가한 시간대에는 더 낮은 비용을 경험하고, 운영상의 부담도 줄어들 것입니다.
팁: Autoscaling이 어떻게 동작하는지 관찰하기 위해 더 넓은 CU 범위로 시작한 다음, 워크로드에 대한 이해가 깊어지면 제한값을 세부 조정하세요.
👉 자세한 내용은 autoscaling 문서를 확인하세요.
👉 질문이 있으신가요? 저희 지원팀이 도와드리겠습니다.
Autoscaling 그 이상: Zilliz Cloud의 엔터프라이즈 지원 기능
Autoscaling은 Zilliz Cloud를 가장 완전하고 프로덕션에 적합한 벡터 데이터베이스 서비스로 만드는 요소 중 하나일 뿐입니다. 최근 릴리스에서는 SSO GA, audit logs, Milvus 2.6 private preview, 그리고 대규모로 AI를 구축하는 팀의 요구를 충족하도록 설계된 점점 더 다양한 엔터프라이즈급 기능도 도입했습니다. (자세한 내용은 출시 블로그를 참조하세요.)
Milvus를 기반으로 구축된 Zilliz Cloud는 다음과 같은 완전 관리형 경험을 제공합니다:
탄력적 확장 및 비용 효율성 – 원클릭 배포, 서버리스 자동 확장, 사용한 만큼 지불하는 가격 책정.
고급 AI 검색 – 메타데이터 필터링, 동적 스키마, 멀티테넌시를 갖춘 벡터, 전체 텍스트, 하이브리드(희소 + 밀집) 검색.
자연어 쿼리 – 복잡한 API 없이 직관적인 쿼리를 위한 MCP 서버 지원.
엔터프라이즈급 안정성 및 보안 – 99.95% SLA, SOC 2 Type II 및 ISO 27001 인증, GDPR 준수, HIPAA 준비, RBAC, BYOC, 그리고 이제 감사 로그.
글로벌 가용성 – 전 세계 sub-100ms 지연 시간으로 AWS, GCP, Azure 전반에 배포.
원활한 마이그레이션 – Pinecone, Qdrant, Elasticsearch, PostgreSQL, OpenSearch 또는 온프레미스 Milvus에서 이전할 수 있는 내장 도구.
이러한 기능이 함께 Zilliz Cloud가 단순한 벡터 데이터베이스 서비스가 아니라 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위한 프로덕션 준비 기반임을 보장합니다.
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