오픈 소스 Milvus에서 Zilliz Cloud로 마이그레이션해야 하는 5가지 주요 이유
소개
벡터 데이터베이스는 AI 및 머신 러닝 애플리케이션에서 대규모 비정형 데이터를 관리하고 쿼리하기 위한 핵심 도구입니다. 데이터가 증가함에 따라 조직은 효율적이고 확장 가능하며 사용자 친화적인 벡터 데이터베이스 솔루션이 필요합니다. Milvus는 오픈 소스 벡터 데이터베이스이며 이 분야에서 인기를 얻고 있습니다. 하지만 Milvus 기반으로 구축된 완전 관리형 서비스인 Zilliz Cloud는 벡터 데이터베이스 역량을 업그레이드하려는 조직에 훌륭한 선택지가 되게 하는 여러 장점을 갖추고 있습니다.
이 글에서는 Milvus에서 Zilliz Cloud로 마이그레이션해야 하는 다섯 가지 이유를 다룹니다. 성능, 확장성, 보안, 가용성 및 비용에 초점을 맞출 것입니다. AI 모델을 다루는 개발자이든, 대규모 데이터 시스템을 관리하는 엔지니어이든, 데이터베이스 옵션을 평가하는 기술 의사결정자이든, 이 비교를 통해 자체 관리형 Milvus 대비 Zilliz Cloud의 이점을 이해할 수 있을 것입니다.
이유 1: Zilliz Cloud의 성능 우위
Milvus에서 Zilliz Cloud로 전환해야 하는 첫 번째 이유는 성능입니다. Milvus는 강력한 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만, Zilliz Cloud는 고급 자동화 및 최적화 도구를 통해 이를 한 단계 더 끌어올립니다.
Cardinal
새로운 벡터 검색 엔진 Zilliz Cloud의 성능 향상의 핵심에는 멀티스레드 기반의 현대적인 C++ 템플릿 기반 벡터 검색 엔진인 Cardinal이 있습니다. Cardinal은 가장 실용적이고 널리 사용되는 근사 최근접 이웃 검색(ANNS) 방법을 구현하며, 사용 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하도록 설계되었습니다. 이 새로운 엔진은 Milvus와 비교해 10배의 성능 향상(QPS)을 보여주었습니다.
Cardinal 기능:
브루트포스 검색
ANNS 인덱스 생성 및 수정
인덱스에 대한 Top-K 및 범위 검색
다양한 입력 데이터 형식(FP32, FP16, BF16) 지원
인메모리 또는 메모리 매핑 데이터로 작업
사용자가 제공한 기준에 따른 결과 필터링
AutoIndex: AI 기반 인덱스 선택
Zilliz Cloud는 각 데이터셋에 가장 적합한 검색 전략과 인덱스를 자동으로 선택하는 AI 기반 메커니즘인 AUTOINDEX를 도입합니다. 이 기능은 인덱스 유형을 수동으로 선택할 필요를 없애며, Milvus에서는 추가 코드로 수동 선택만 가능합니다. AUTOINDEX는 주어진 데이터셋, 쿼리 및 하드웨어 구성에 따라 최적의 전략을 적응적으로 선택합니다. 개발자와 데이터 엔지니어에게 이는 인덱스 튜닝에 쓰는 시간을 줄이고 데이터 분석 및 애플리케이션 개발에 더 많은 시간을 쓸 수 있음을 의미합니다.
성능 튜닝:
Cardinal에는 다양한 알고리즘 관련, 엔지니어링 및 저수준 튜닝이 있습니다:
알고리즘 튜닝: 검색 알고리즘, 필터링 알고리즘, 최선 우선 검색 알고리즘 등으로 전체 성능을 향상합니다.
엔지니어링 튜닝: 특수화된 메모리 할당자, 멀티스레드 코드, 검색 파이프라인을 위한 계층형 컴포넌트 구조.
저수준 튜닝: x86용 AVX-512 및 ARM용 NEON/SVE와 같은 고급 명령어 세트를 사용하여 특정 하드웨어(x86 및 ARM)에 최적화된 컴퓨팅 커널.
성능 지표:
쿼리 지연 시간: Zilliz Cloud는 유사한 워크로드에서 자체 관리형 Milvus보다 50-70% 더 빠릅니다.
인덱싱 시간: AUTOINDEX는 Milvus의 수동 인덱스 선택과 비교해 인덱싱 시간을 40% 단축할 수 있습니다.
처리량: Cardinal 검색 엔진을 통해 Zilliz Cloud는 유사한 Milvus 배포보다 초당 10배 더 많은 쿼리를 처리할 수 있습니다.
Cardinal 검색 엔진, AUTOINDEX 및 여러 수준의 튜닝을 통해 Zilliz Cloud는 Milvus보다 성능 우위를 갖습니다. 이러한 기능들이 함께 조직에 더 효율적이고 자동화된 강력한 벡터 검색 경험을 제공합니다.
이유 2: Milvus를 넘어서는 확장성과 클라우드 네이티브 아키텍처 확장: Zilliz Cloud의 탄력적 인프라
데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 벡터 데이터베이스 솔루션을 선택할 때 확장성은 매우 중요합니다. Milvus에는 확장성 옵션이 있지만 Zilliz Cloud는 클라우드 네이티브 아키텍처와 탄력적 확장으로 이를 한 단계 더 발전시킵니다.
완전 관리형 Milvus 클러스터
Zilliz Cloud는 사용자의 운영 작업이 전혀 필요 없는 완전 관리형 Milvus 클러스터를 제공합니다. 즉, 복잡한 확장 작업을 처리하기 위한 사내 전문 지식이 필요하지 않으므로 인프라 대신 비즈니스에 집중할 수 있습니다. 시스템이 프로비저닝부터 유지보수까지 모든 것을 처리하므로 사용자가 개입할 필요가 없습니다.
10억 규모까지의 탄력적 확장
Zilliz Cloud는 탄력적 확장을 제공합니다. 신중한 계획과 수동 확장이 필요한 기존 Milvus 배포와 달리, Zilliz Cloud는 인프라를 과도하게 프로비저닝하지 않고도 10억 규모의 벡터 데이터셋까지 확장할 수 있습니다. 이러한 탄력적 확장은 사용자의 요구에 실시간으로 적응하므로 워크로드에 맞는 적절한 리소스를 항상 확보할 수 있습니다.
무한 스토리지
Zilliz Cloud는 무한 스토리지를 제공합니다. 컴퓨팅 리소스를 늘리지 않고도 어떤 규모에서든 벡터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 스토리지와 컴퓨팅의 이러한 분리는 더 효율적인 리소스 활용을 의미하며, 특히 크고 계속 증가하는 데이터셋을 보유한 조직에 큰 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.
유연한 리소스 할당
Zilliz Cloud의 클라우드 네이티브 아키텍처는 배포 유연성과 리소스 최적화를 제공합니다. 여러 머신 유형을 통해 워크로드에 가장 적합한 가격 대비 성능 비율을 선택할 수 있습니다. 따라서 사용하지 않는 리소스에 과도하게 비용을 지불하거나 중요한 워크로드에 리소스를 부족하게 프로비저닝하지 않아도 됩니다.
완전 관리형 클러스터, 탄력적 확장, 무한 스토리지, 유연한 리소스 할당을 제공함으로써 Zilliz Cloud는 표준 Milvus 배포보다 확장성 측면에서 우위를 가집니다. 벡터 데이터베이스를 미래에 대비하고 증가하는 데이터를 쉽게 처리하려는 조직에 완벽한 선택입니다.
이유 3: 데이터를 보호하는 고급 보안 및 규정 준수 기능
보안 및 규정 준수는 민감한 정보를 다루는 모든 조직의 최우선 관심사입니다. Milvus에는 기본 보안 기능이 있으며, Zilliz Cloud는 전체 보안 및 규정 준수 기능으로 데이터 보호를 한 단계 더 발전시킵니다.
규정 준수 인증
Zilliz Cloud는 SoC 2 Type II, ISO27001, GDPR-ready 및 HIPAA 규정 준수 인증을 보유하고 있습니다. 이러한 인증은 데이터 보호와 개인정보 보호에 대한 Zilliz Cloud의 노력을 보여줍니다. 규제 산업에 속한 조직이나 민감한 데이터를 다루는 조직의 경우, 이러한 규정 준수 인증은 벡터 데이터베이스를 선택할 때 핵심 요소입니다.
고급 역할 기반 액세스 제어(RBAC)
Milvus에는 기본 RBAC가 있으며, Zilliz Cloud에는 더 세분화된 RBAC가 있습니다. 이를 통해 조직은 더 세밀한 액세스 정책을 구현할 수 있어 사용자가 필요한 데이터와 기능에만 액세스하도록 할 수 있습니다. 이러한 수준의 제어는 데이터 개인정보 보호와 다중 사용자 환경에서의 무단 액세스 방지에 매우 중요합니다.
Bring Your Own Cloud (BYOC) 옵션
Zilliz Cloud의 핵심 보안 기능 중 하나는 Bring Your Own Cloud (BYOC) 옵션입니다. 이를 통해 조직은 자체 클라우드 인프라를 사용하여 더 높은 데이터 보안과 규정 준수를 선택할 수 있습니다. BYOC는 데이터 레지던시 요구 사항이 있는 조직이나 Zilliz Cloud의 관리형 서비스 혜택을 계속 누리면서도 데이터에 대한 더 많은 제어권을 갖고자 하는 조직에 특히 유용합니다.
암호화
Milvus와 마찬가지로 Zilliz Cloud는 전송 중 및 저장 시 데이터 암호화를 제공하므로 정보가 시스템의 여러 부분 사이를 이동할 때 암호화됩니다. 하지만 Zilliz Cloud의 전체 보안 접근 방식은 이동 중인 데이터를 넘어 벡터 데이터베이스에 대해 더 포괄적인 보호를 제공합니다.
업계 표준 컴플라이언스 인증, 고급 RBAC, BYOC 옵션, 강력한 암호화의 조합은 Zilliz Cloud를 모든 조직에 안전한 선택으로 만들어 줍니다. Milvus에서 Zilliz Cloud로 마이그레이션하면 데이터 보호를 강화하고 여러 규정에 대한 컴플라이언스를 간소화할 수 있습니다.
이유 4: 더 나은 가용성과 데이터 관리
가용성과 데이터 관리는 미션 크리티컬 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 의존하는 조직에 핵심입니다. Milvus도 견고하지만, Zilliz Cloud는 더 높은 가용성과 데이터 관리를 보장하기 위한 더 많은 기능을 갖추고 있습니다.
99.95% 가동 시간 SLA
Zilliz Cloud의 가장 큰 장점 중 하나는 99.95% 가동 시간 서비스 수준 계약(SLA)입니다. 이러한 높은 가용성은 Milvus 클러스터가 항상 가동되도록 보장하는 내장형 장애 조치 메커니즘을 통해 달성됩니다. 벡터 데이터에 지속적으로 접근해야 하는 비즈니스의 경우, 이러한 수준의 안정성은 다운타임을 최소화하고 중요한 작업이 중단 없이 실행되도록 해 주는 생명줄이 될 수 있습니다.
더 많은 데이터 복구 옵션
Zilliz Cloud에는 더 많은 데이터 복구 옵션이 있습니다. Milvus와 Zilliz Cloud 모두 백업 및 복원을 제공하지만, Zilliz Cloud에는 타임 트래블과 휴지통 같은 더 많은 기능이 있습니다. 이러한 도구는 데이터 복구에서 더 큰 유연성과 세분성을 제공하여, 실수로 인한 삭제나 시스템 장애로 인한 데이터 손실 위험을 최소화합니다. 특정 데이터 상태를 복구하기 위해 “과거로 돌아갈” 수 있는 기능은 데이터 무결성을 유지하고 문제를 신속하게 해결하는 데 생명줄이 될 수 있습니다.
사전 예방적 리소스 모니터링
Zilliz Cloud의 또 다른 기능은 고급 리소스 모니터링입니다. 이 플랫폼은 서비스 과부하를 방지하기 위해 자동 알림을 전송하며, 이는 표준 Milvus 배포에서는 제공되지 않는 기능입니다. 리소스 관리에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 잠재적 문제를 미리 파악할 수 있게 해 주며, 시스템이 변화하는 동안에도 벡터 데이터베이스가 계속해서 우수한 성능을 발휘하도록 합니다.
사용자 친화적인 Cloud UI
Zilliz Cloud에는 어떤 규모에서든 Milvus 클러스터를 관리하고 모니터링할 수 있는 사용자 친화적인 Cloud UI가 있습니다. 이 단순한 인터페이스는 복잡한 관리 작업을 간소화하고 시스템 성능, 리소스 사용량 및 기타 핵심 지표에 대한 명확한 가시성을 제공합니다. 대규모 벡터 데이터베이스를 관리하는 팀의 경우, 이는 운영 부담을 줄이고 전반적인 효율성을 개선할 것입니다.
높은 가용성, 더 많은 데이터 복구 옵션, 사전 예방적 리소스 모니터링, 사용자 친화적인 관리 인터페이스를 갖춘 Zilliz Cloud는 표준 Milvus보다 더 안정적이고 데이터 관리에 친화적입니다.
이유 5: 비용 효율성과 리소스 최적화
Zilliz Cloud의 기술적 이점은 분명하지만, 비용 효율성과 리소스 최적화 측면의 이점도 있습니다. 이러한 경제적 논거는 자체 관리형 Milvus에서 Zilliz Cloud로 이전해야 하는 강력한 근거가 될 수 있습니다.
최적의 가격 대비 성능을 위한 유연한 머신 유형
Zilliz Cloud는 최적의 가격 대비 성능을 위한 다양한 머신 유형을 제공합니다. 자체 관리형 Milvus에서는 하드웨어에 제한을 받을 수 있지만, Zilliz Cloud에서는 워크로드에 가장 비용 효율적인 머신 유형을 선택할 수 있습니다. 이러한 유연성은 사용하지 않는 리소스에 대해 과도하게 비용을 지불하거나 중요한 워크로드에 리소스를 과소 프로비저닝하지 않도록 해 주며, 그 결과 더 나은 리소스 활용도와 비용 절감으로 이어집니다.
분리된 스토리지와 컴퓨팅
Zilliz Cloud의 무한 스토리지는 컴퓨팅 리소스를 늘리지 않고도 어떤 규모에서든 벡터를 비용 효율적으로 저장하고 검색할 수 있음을 의미합니다. 스토리지와 컴퓨팅을 분리하면 특히 크고 계속 증가하는 데이터셋을 보유한 기업에 큰 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 자체 관리형 Milvus에서는 스토리지를 확장하면 종종 컴퓨팅도 함께 확장해야 하므로 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다.
운영 비용 절감
Zilliz Cloud의 완전 관리형 특성은 운영 비용 절감을 의미합니다. Zilliz Cloud가 모든 클러스터 관리를 처리하므로, 기업은 벡터 데이터베이스 인프라를 관리하고 최적화하기 위한 사내 전문 인력의 필요성을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 이를 통해 인건비를 절감하고 엔지니어링 리소스를 인프라 관리 대신 비즈니스 핵심 목표에 집중하도록 할 수 있습니다.
AUTOINDEX
Zilliz Cloud의 AUTOINDEX를 통한 자동 최적화는 비용 최적화에 도움이 됩니다. 각 데이터셋에 가장 적합한 인덱스를 자동으로 선택함으로써 수동 튜닝과 최적화의 필요성을 없애줍니다. 이는 시간을 절약하고 벡터 검색이 항상 가장 효율적인 인덱스로 수행되도록 보장하여, 잠재적으로 계산 비용을 줄이고 전체 시스템 효율성을 높일 수 있습니다.
사용한 만큼만 지불
Zilliz Cloud의 탄력적 확장 또한 비용 최적화에 기여합니다. 실제 필요에 따라 확장하거나 축소함으로써, 자체 관리 환경에서 자주 발생하는 과잉 프로비저닝 비용을 피할 수 있습니다. 이 사용한 만큼만 지불하는 모델은 특히 워크로드가 가변적인 기업에 큰 절감 효과를 가져올 수 있습니다.
유연한 머신 유형, 분리된 스토리지와 컴퓨팅, 줄어든 운영 오버헤드, AUTOINDEX 및 탄력적 확장을 통해 Zilliz Cloud는 자체 관리형 Milvus보다 더 비용 효율적입니다. 여기에 위의 기술적 이점까지 더하면 Zilliz Cloud로 전환할 충분한 이유가 있습니다.
Milvus 전문가의 마이그레이션 프로세스 및 전문가 지원
자체 관리형 Milvus 배포에서 Zilliz Cloud로의 마이그레이션은 쉽고 지원을 받을 수 있도록 설계되었습니다. Zilliz Cloud는 원활한 전환과 운영을 보장하기 위해 다양한 기능과 서비스를 제공합니다.
간소화된 마이그레이션 프로세스
Zilliz Cloud는 Milvus와 호환되므로 마이그레이션 프로세스 자체가 간소화됩니다. Zilliz Cloud는 Milvus 기반으로 구축되었기 때문에 많은 핵심 개념과 작업이 동일하므로, 이미 Milvus에 익숙한 팀의 학습 곡선이 훨씬 작습니다. 이 플랫폼은 데이터 전송, config 매핑, app 업데이트를 포함하여 마이그레이션 프로세스를 돕는 광범위한 문서와 가이드를 제공합니다.
24x7x365 전문가 지원
Zilliz Cloud의 가장 큰 장점 중 하나는 24x7x365 전문가 지원입니다. 자체 관리형 Milvus가 커뮤니티 지원이나 유료 컨설팅 서비스에 의존하는 반면, Zilliz Cloud는 언제든지 세계 최고 수준의 Milvus 전문가에게 접근할 수 있게 해줍니다. 이러한 수준의 지원은 마이그레이션 과정과 지속적인 운영에 매우 유용할 수 있어, 어떤 문제나 질문도 전문가가 즉시 답변할 수 있습니다.
사용자 친화적인 Cloud UI
Zilliz Cloud는 Milvus 클러스터를 쉽게 관리할 수 있는 사용자 친화적인 Cloud UI를 제공합니다. 이 그래픽 인터페이스는 성능 모니터링부터 config 변경에 이르기까지 벡터 데이터베이스 관리에 수반되는 많은 복잡한 작업을 단순화합니다. 명령줄 중심의 Milvus 환경에서 마이그레이션하는 팀에게 이 UI는 운영 부담을 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.
현재 Milvus 솔루션에서 마이그레이션해야 할 때
Milvus는 강력한 오픈 소스 벡터 데이터베이스이지만, Zilliz Cloud로 마이그레이션하는 것이 유익한 상황이 많습니다. 마이그레이션할 때가 되었다는 주요 신호는 다음과 같습니다.
확장 문제: Milvus 배포가 증가하는 데이터 또는 쿼리 부하를 처리하는 데 어려움을 겪고 있다면, Zilliz Cloud를 고려할 때입니다. 탄력적 확장은 수동 개입 없이 증가하는 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
성능 병목 현상: 성능을 유지하기 위해 인덱스와 쿼리를 계속 조정해야 한다면, Zilliz Cloud의 AUTOINDEX와 Cardinal 엔진은 더 적은 노력으로 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다.
운영 오버헤드: Milvus 인프라를 관리하는 데 팀의 시간과 리소스가 너무 많이 소요된다면, Zilliz Cloud의 완전 관리형 서비스는 팀이 핵심 비즈니스 목표에 집중할 수 있도록 해줍니다.
비용 우려: 자체 관리형 Milvus 배포의 총소유비용(하드웨어, 인력 및 운영 비용)이 증가하고 있다면, Zilliz Cloud의 종량제 과금과 최적화된 리소스 활용이 더 비용 효율적인 솔루션이 될 수 있습니다.
보안 및 규정 준수 요구 사항: 조직의 보안 및 규정 준수 요구 사항이 더 엄격해질수록, Zilliz Cloud의 보안 기능과 규정 준수 인증은 더욱 가치가 커집니다.
고가용성: 애플리케이션이 현재 Milvus 설정에서 제공할 수 있는 것보다 더 높은 가동 시간을 요구한다면, Zilliz Cloud의 99.95% 가동 시간 SLA는 마이그레이션을 고려할 좋은 이유입니다.
고급 기능 요구 사항: 현재 Milvus 설정에서 사용할 수 없는 타임 트래블, 고급 RBAC 또는 통합 임베딩 파이프라인과 같은 기능이 필요하다면, Zilliz Cloud를 고려할 때입니다.
글로벌 확장: 조직이 전 세계로 확장하고 있고 여러 리전에서 운영할 수 있는 벡터 데이터베이스가 필요하다면, Zilliz Cloud의 클라우드 네이티브 아키텍처는 글로벌 배포를 위해 설계되었습니다.
AI 및 ML 워크플로: 벡터 데이터베이스와 AI/ML 워크플로 간의 더 긴밀한 통합이 필요할 때, Zilliz Cloud의 임베딩 파이프라인과 AI 워크로드 최적화가 특히 유용합니다.
전문성 격차: 팀에 대규모 Milvus 배포를 최적화하고 유지 관리할 전문성이 부족하다면, Zilliz Cloud의 관리형 서비스와 전문가 지원이 그 격차를 메울 수 있습니다.
이제 이러한 신호를 알았으니, 오늘 Zilliz Cloud로의 마이그레이션을 계획하고 벡터 데이터베이스 인프라를 미래에 대비하세요. 현재의 문제를 해결하고 다음 단계에 대비할 수 있는 벡터 데이터베이스가 필요하다는 점을 기억하세요.
결론
Milvus에서 Zilliz Cloud로 마이그레이션하면 벡터 데이터베이스에 많은 이점이 있습니다. 이를 수행해야 하는 상위 다섯 가지 이유는 다음과 같습니다:
Cardinal, AUTOINDEX 및 다중 수준 최적화를 통한 성능과 자동화.
탄력적 확장과 무제한 스토리지를 위한 확장성과 클라우드 네이티브 아키텍처.
강력한 RBAC와 다수의 규정 준수 인증을 통한 보안 및 규정 준수.
99.95% SLA와 고급 복구 옵션을 통한 가용성 및 데이터 관리.
유연한 머신 유형과 낮은 운영 오버헤드를 통한 비용 및 리소스 효율성.
이러한 이점과 Zilliz Cloud의 전문가 지원 및 간소화된 마이그레이션 프로세스를 통해, 이제 벡터 데이터베이스를 업그레이드할 때입니다. Zilliz Cloud로 마이그레이션한다는 것은 Milvus의 성능과 완전 관리형 클라우드 네이티브 솔루션을 모두 활용할 수 있다는 의미입니다.
벡터 데이터베이스 여정에서 다음 단계로 나아가고자 하는 Milvus 사용자에게 Zilliz Cloud는 강력하고 비용 효율적인 옵션입니다. Milvus의 익숙함과 AI 및 머신 러닝 애플리케이션의 증가하는 수요를 처리하는 데 필요한 고급 기능, 확장성 및 지원을 제공합니다. 벡터 검색이 데이터 기반 의사 결정에서 점점 더 중요해짐에 따라, Zilliz Cloud는 여러분의 혁신과 성공을 이끌 준비가 되어 있습니다.
계속 읽기
Introducing Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud
We're announcing the general availability of Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) on Zilliz Cloud.
The Great AI Agent Protocol Race: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Compare Function Calling, MCP, and A2A protocols for AI agents. Learn which standard best fits your development needs and future-proof your applications.
OpenAI o1: What Developers Need to Know
In this article, we will talk about the o1 series from a developer's perspective, exploring how these models can be implemented for sophisticated use cases.