잘못된 단계에 맞춰 AI 데이터 인프라를 구축하지 마세요
대부분의 AI 인프라 결정은 첫 주에 내려지고, 2년 차에 돌아봤을 때 후회하게 됩니다.
문제는 거의 모델이 아니며, 애플리케이션 로직인 경우도 드뭅니다. 결국 같은 지점으로 돌아옵니다: 데이터 인프라는 팀이 처한 단계에 맞게 구축되어야 합니다.
모든 단계에서 실패 모드는 양방향으로 작용합니다. 너무 이르게 과도하게 엔지니어링하면 속도가 느려집니다. 과소평가하면 압박 속에서 다시 구축하게 됩니다. 둘 다 같은 결과를 만듭니다: 누적되는 반복 오버헤드입니다.
Stage 1: 프로토타입 — 일단 작동하게 만들기
초기에는 속도가 데이터 인프라보다 훨씬 더 중요합니다 — 사실, 이른바 "data infra" 자체가 전혀 필요하지 않습니다.
목표는 확장성이 아닙니다. 목표는 거버넌스가 아닙니다. 목표는 최적화가 아닙니다.
목표는 단순히 애플리케이션이 작동하게 만드는 것입니다.
이 단계에서 가장 흔한 실수는 정교함을 품질로 착각하는 것입니다. 팀들은 수집할 문서도 갖추기 전에 스트리밍 수집 파이프라인을 추가합니다. 실제 사용자 한 명도 없는데 프로덕션급 복제를 설정합니다. 일관성이 중요해질 만큼 충분한 데이터도 없는데 여러 시스템 간 데이터 일관성을 걱정합니다.
결과: 단순한 아이디어 변경으로 출시할 수 있었던 것을 인프라 작업에 몇 주를 쓰게 됩니다.
뜨거운 주제인 "vector database"에 대해서는, 사실 거의 중요하지 않습니다. Milvus, Elasticsearch, pgvector, 또는 가벼운 검색 라이브러리까지 — 어느 것이든 일을 해냅니다. 선택지 간 검색 품질 차이는 작동하는 프로토타입이 있는 것과 없는 것 사이의 차이에 비하면 미미합니다.
이 단계에서 실제로 필요한 것:
- 로컬 파일 시스템
- 가벼운 데이터베이스나 검색 라이브러리 아무거나
Stage 2: 제품-시장 적합성 — 더 많은 데이터베이스, 더 나쁜 문제들
실제 사용자가 시스템과 상호작용하기 시작하면, 초점은 데모를 만드는 것에서 제품을 지속적으로 개선하는 것으로 이동하지만, 다른 함정이 나타납니다.
오해는 그럴듯하게 들립니다: 더 전문화된 데이터베이스 유형이 더 나은 검색 품질로 이어진다는 것입니다.
일부 팀은 검색 작업마다 하나의 시스템을 조립하기 시작합니다 — 필터링에는 PostgreSQL, 키워드 검색에는 Elasticsearch, 문서에는 MongoDB, 벡터에는 Milvus, 그래프 관계에는 Neo4j를 사용합니다. 검색 스택은 제품 자체보다 더 빠르게 커집니다.
그러면 동기화 문제가 찾아옵니다.
문서는 한 시스템에 있습니다. 임베딩은 다른 시스템에 있습니다. 메타데이터는 세 번째 시스템에 있습니다. 모든 쓰기 작업이 분산 시스템 문제가 됩니다. 삭제 실패는 고아 벡터를 남깁니다. 부분 삽입은 오래된 임베딩을 만듭니다. 스키마 변경은 여러 파이프라인을 동시에 업데이트해야 합니다.
뼈아픈 교훈: 검색 품질은 관련된 데이터베이스의 수에 의해 제한되는 경우가 드뭅니다.
더 큰 개선은 검색 파이프라인 자체에서 나옵니다 — 동적 쿼리 재작성, 반복 검색, 점진적 공개, 더 나은 재랭킹입니다. 데이터 측면에서는 또 다른 임베딩 필드나 또 다른 모달리티를 추가하는 것이 또 다른 전문 데이터베이스를 추가하는 것보다 검색 품질을 더 자주 향상시킵니다.
현대의 벡터 데이터베이스는 벡터를 훨씬 넘어 조용히 확장되었습니다. 전문 검색, JSON 필터링, 지리공간 검색, 하이브리드 검색 — 대부분의 성숙한 시스템은 이제 이를 네이티브로 지원합니다. 작업별 전문 데이터베이스라는 가정은 점점 구식이 되고 있습니다.
전체 검색 표면을 처리하는 단일 시스템은 운영하기 더 간단하고, 다음 단계에 필요한 더 깔끔한 기반을 제공합니다.
저는 너무 많은 팀이 성장 중간에 데이터 인프라를 다시 구축해야 하는 것을 보았습니다 — 잘못된 데이터베이스를 선택했기 때문이 아니라, 너무 많은 데이터베이스를 선택했기 때문입니다.
이 단계에서 실제로 필요한 것:
- 관리형 데이터베이스 서비스 — 여러분은 제품에 집중하고 안정성은 벤더가 처리하게 하세요
- 광범위한 시맨틱 지원을 갖춘 단일 시스템: 벡터, 전문 검색, JSON, 필터링, 하이브리드 — 작업마다 하나의 데이터베이스를 두지 않음
- 재구축 없이 다음 자릿수 규모로 성장할 수 있는 충분한 여유 용량
단계 3: 규모 있는 성장 — 모든 워크로드가 동일한 컴퓨팅을 공유해서는 안 됩니다
이 단계에서는 비용 압박이 부정할 수 없게 됩니다. 이유는 간단합니다. 데이터는 항상 매출보다 더 빠르게 증가합니다.
가장 흔한 실수: 여기까지 오게 해준 기존 데이터베이스 솔루션이 더 멀리 데려다줄 것이라고 가정하는 것.
2단계와 달리, 이 시점에는 재구축할 쉬운 여지가 없습니다. 성장 압박 속에서 대규모 인프라 마이그레이션은 매우 비싸거나, 매우 위험하거나, 둘 다입니다.
올바른 선택은 모든 것을 객체 스토리지(S3 같은)에 두는 것입니다 — 단순히 영구 저장소로서가 아니라 검색 아키텍처의 기반 계층으로서 말입니다. 이는 존재하는 옵션 중 가장 저렴하고, 가장 내구성이 높으며, 가장 확장성이 뛰어납니다. 이를 사후 고려 사항이 아니라 기반으로 취급하세요.
그 계층 위에서는 실제로 필요한 곳에만 컴퓨팅을 도입하세요. 지연 시간에 민감한 서빙을 위한 장기 실행 클러스터. 수집 및 인덱싱을 위한 임시 컴퓨팅 리소스. 분석 및 배치 작업을 위한 온디맨드 컴퓨팅. 각 워크로드는 필요한 컴퓨팅을 갖습니다 — 그 이상은 없습니다.
이것이 Vector Lakebase의 핵심입니다: 항상 전체 규모로 켜져 있는 스토리지, 그렇지 않은 컴퓨팅 — 필요할 때만, 해당 워크로드를 위해서만 가동됩니다.
가장 중요한 것은, 장기 실행이든 온디맨드이든 모든 컴퓨팅은 객체 스토리지 계층의 캐시처럼 동작한다는 점입니다. 데이터는 항상 스토리지에 존재합니다. 컴퓨팅은 단지 그것에 접근하는 방법일 뿐입니다.
각 워크로드를 적절한 컴퓨팅 티어에 매칭하세요:
- 인메모리: 높은 QPS, 낮은 지연 시간 워크로드 — AI 추천 시스템, 실시간 검색
- 메모리 + SSD: 컨텍스트, 메모리, 지식 베이스 서빙
- 계층형 스토리지: 드물게 접근되는 콜드 콘텐츠
- 온디맨드 컴퓨팅: 배치 처리, 사내 분석, 테스트 환경
제대로 수행하면, 이 접근 방식은 통합 설계와 비교해 인프라 비용을 50% 이상 절감하는 동시에 각 워크로드에 훨씬 더 나은 서비스 품질을 제공합니다.
서버리스 솔루션은 이 단계에서 종종 무너집니다 — 기술적으로가 아니라 경제적으로 말입니다. 데이터가 테라바이트 단위로 넘어가면 삽입 및 스토리지 비용이 지배하기 시작합니다. 이유는 구조적입니다. 서버리스 아키텍처는 풀링 오버헤드, 인덱싱, 영구 데이터 비용을 쓰기 및 스토리지 마크업에 묶어 넣습니다. 더 이상 사용한 만큼 비용을 지불하는 것이 아닙니다. 추상화에 비용을 지불하는 것입니다.
이 단계에서 데이터 인프라의 제1원칙은 명확합니다. 여러분의 기반은 데이터에 맞서서가 아니라 데이터와 함께 확장되어야 합니다. 모든 워크로드를 똑같이 잘 처리하도록 강제된 하나의 아키텍처는 결국 어느 것도 잘 처리하지 못합니다 — 그리고 그 타협의 비용은 추가하는 모든 기가바이트마다 복리로 늘어납니다.
이 단계에서 실제로 필요한 것:
- 기반이자 최하위 검색 계층으로서의 객체 스토리지(S3) — 영구적이고, 전체 규모에서 항상 켜져 있으며, 모든 컴퓨팅이 읽어오는 계층
- Vector Lakebase: 이동하지 않는 데이터, 워크로드별로 필요한 만큼만 가동되는 컴퓨팅
- 워크로드 유형별 적절한 컴퓨팅 티어
단계 4: 엔터프라이즈 규모 — 신뢰가 제품의 일부가 됩니다
이 단계에 이르면, 대부분의 팀은 어려운 부분이 끝났다고 믿습니다. 그렇지 않습니다.
흔한 실수: 팀들이 여전히 문제가 기술적이라고 생각하는 것.
그들은 인프라를 최적화했습니다. 비용을 통제했습니다. 엔터프라이즈로 확장하는 것은 용량을 추가하고 보안 항목을 체크하는 문제라고 가정합니다.
그렇지 않습니다.
엔터프라이즈 딜을 가로막는 질문들은 성능과는 아무 관련이 없습니다:
우리 데이터는 다른 고객의 데이터와 어떻게 격리되나요?
누가 무엇에 접근할 수 있으며, 이를 증명할 수 있나요?
우리 지역에서 서비스를 제공할 수 있나요?
이를 우리 자체 클라우드 계정 안에 배포할 수 있나요?
하지만 개별 거래 요건은 문제의 일부일 뿐입니다. 3단계에서는 이질성이 기술적인 것이었습니다 — 서로 다른 워크로드, 서로 다른 컴퓨트 티어. 이 단계에서는 구조적인 문제입니다. 고객 기반이 이를 처리하기 위한 플랫폼 수준의 데이터 인프라를 요구합니다.
비용 효율적인 공유 서빙이 필요한 무료 사용자가 있습니다. 더 나은 가용성을 기대하는 유료 개인 고객이 있습니다. 완전한 데이터 격리, 전용 컴퓨트, 모든 것을 감사할 수 있는 능력을 요구하는 엔터프라이즈 고객이 있습니다. 이 세 가지를 동일한 아키텍처에서 모두 제공한다는 것은 무료 티어에 과도하게 지출하고 있거나, 엔터프라이즈 고객에게 충분한 서비스를 제공하지 못하고 있거나, 둘 다라는 의미입니다.
올바른 답은 각 고객 세그먼트에 맞춘 티어형 인프라입니다:
- 무료 및 개인 사용자를 위한 공유 클러스터 — 풀링되고, 비용 최적화됨
- 엔터프라이즈 고객별 격리 클러스터 — 전용 컴퓨트, 전용 스토리지, 전용 접근 제어
- 자체 클라우드 계정 내부 배포가 필요한 고객을 위한 BYOC
BYOC 지점은 대부분의 팀이 중대한 실수를 저지르는 곳입니다. SaaS와 BYOC는 두 개의 제품처럼 보입니다. 아키텍처 수준에서 갈라지면, 두 개의 코드베이스, 두 개의 배포 파이프라인, 두 개의 운영 런북을 무기한 유지해야 합니다. 이를 제대로 해낸 팀들은 BYOC를 별도의 제품이 아니라 배포 모델로 취급했습니다. 동일한 데이터 플레인, 동일한 제어 인터페이스, 다른 배포 대상입니다.
글로벌 안정성은 너무 오래 미뤄지는 또 다른 요소입니다. 엔터프라이즈 규모에서 멀티 리전은 프리미엄 기능이 아니라 기본 기대치입니다. 서로 다른 지역의 엔터프라이즈 고객은 단일 리전 배포를 용납하지 않을 것이며, 여러분의 SLA 약속도 받아들이지 않을 것입니다. 클라우드와 리전 전반에 걸친 통합 데이터 인프라 인터페이스가 없으면, 서로 다른 환경에서 서로 다른 데이터 계층을 운영하게 됩니다 — 실시간 데이터 동기화는 그 자체로 분산 시스템 문제가 되고, 운영 복잡성은 새 리전을 추가할 때마다 누적됩니다.
제가 대화한 팀들 중 본격적인 엔터프라이즈 계약에 도달한 팀들은 모두 같은 고통스러운 발견을 설명했습니다. 이 중 어느 것도 처음부터 설계되어 있지 않았다는 것입니다. 실제 영업 사이클의 압박 속에서 나중에 덧붙여졌습니다. 한 팀은 이를 위해 구축되지 않은 아키텍처에 데이터 수준 격리를 개조하는 데 4개월을 보냈습니다. 그들은 출시했습니다. 하지만 왜 그것이 취약한지 정확히 알고 있었습니다.
엔터프라이즈 준비 상태는 체크리스트가 아닙니다. 훨씬 이전에 내려진 아키텍처 결정의 결과입니다.
이 단계에서 실제로 필요한 것:
- 통합 데이터 인프라 인터페이스 — 클라우드 전반에서 일관되고, 리전 전반에서 일관됨
- 높은 안정성과 멀티 리전 서빙을 위해 설계된 글로벌 클러스터
- 티어형 서빙: 무료 사용자를 위한 공유 클러스터, 엔터프라이즈 고객별 격리 클러스터
- 동일한 아키텍처 위의 SaaS와 BYOC — 하나의 데이터 플레인, 서로 다른 배포 대상
- 기반으로서의 개방형 표준과 오픈 소스 — 엔터프라이즈 규모에서 벤더 종속 없음
잘 확장한 팀들의 공통점
패턴은 일관적입니다.
각 단계는 완전히 다른 유형의 문제를 도입합니다. 1단계는 속도의 문제입니다. 2단계는 복잡성의 문제입니다. 3단계는 비용과 아키텍처의 문제입니다. 4단계는 신뢰와 플랫폼의 문제입니다.
고통스러운 재구축 없이 모든 단계를 헤쳐나간 팀들은 이를 일찍 이해했습니다. 그들은 "지금 어떤 데이터베이스가 필요한가?"라고 묻는 것을 멈추고, "다음 단계는 무엇을 요구할 것인가 — 그리고 지금의 결정이 그 문을 닫아버리지는 않는가?"라고 묻기 시작했습니다.
1단계에서는 벡터 데이터베이스가 정확히 올바른 도구입니다. 저는 아무런 단서 없이 그렇게 말합니다.
3단계와 그 이후에는 성격이 다른 무언가가 필요해집니다 — 바로 Vector Lakebase입니다. 스토리지는 항상 전체 규모로 켜져 있어야 합니다. 컴퓨트는 각 워크로드에 맞춰져야 합니다. 무료 사용자, 유료 고객, 엔터프라이즈 계정을 동일한 아키텍처에서, 포크 없이 서비스할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.
더 빨리 그 지점에 도달한 팀들이 더 똑똑했거나 더 많은 자금을 받은 것은 아니었습니다.
그들은 그저 인프라 결정이 일시적인 선택이 아니라는 점을 더 일찍 이해했을 뿐입니다.
그것은 그 밖의 모든 것이 구축될 기반이었습니다.
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저희는 Zilliz Vector Lakebase의 공개 프리뷰를 출시했습니다 — 이는 Zilliz Cloud가 관리형 벡터 데이터베이스에서, 프로덕션 벡터 데이터베이스와 공유형 레이크 네이티브 데이터 기반을 결합한 통합 시맨틱 데이터 플랫폼으로 크게 진화한 것입니다.
Zilliz Vector Lakebase의 핵심 기능:
- 서로 다른 실시간 성능-비용 트레이드오프에 최적화된 계층형 서빙
- 항상 켜져 있는 컴퓨트 없이 대규모 또는 탐색적 워크로드를 위한 온디맨드 검색
- 외부 데이터 레이크 검색 — 기존 레이크 데이터 위에서 직접 인덱싱하고 검색
- 하이브리드 검색 및 재랭킹을 통해 벡터, 텍스트, JSON, 지리공간 데이터를 아우르는 전체 스펙트럼 검색
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