AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택: Vespa vs Aerospike
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Vespa와 Aerospike를 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며, 더 발전된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 영상 분석, 그리고 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 기술입니다.
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 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스.
Vespa는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Aerospike는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 분산형 확장 가능 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Vespa: 개요 및 핵심 기술
Vespa는 여러 유형의 검색을 한 번에 처리할 수 있는 강력한 검색 엔진이자 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색에 뛰어납니다. 즉, 유사한 항목(예: 이미지나 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자와 같은 항목을 기준으로 결과를 필터링할 수 있습니다. 이 모든 것을 한 번에 수행할 수 있습니다. Vespa는 유연하며 단순한 숫자부터 복잡한 구조까지 다양한 유형의 데이터와 함께 작동할 수 있습니다.
Vespa의 두드러진 기능 중 하나는 벡터 검색을 수행하는 능력입니다. 문서에 원하는 수의 벡터 필드를 추가할 수 있으며, Vespa는 이를 빠르게 검색합니다. 심지어 텐서라고 하는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있는데, 이는 다중 부분 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용합니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 영리하여, 속도 저하 없이 매우 큰 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 구축되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하므로, 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 처리할 때도 우수한 성능을 발휘합니다. 새 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리할 때도 원활하게 계속 작동하도록 설계되었습니다. 따라서 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, 작업을 자동으로 분산시킵니다. 즉, 많은 복잡한 설정을 하지 않아도 검색 시스템이 필요에 따라 성장할 수 있습니다. Vespa는 보유한 데이터나 트래픽의 변화에 맞춰 자동으로 조정될 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 기업에 훌륭한 선택입니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱과 검색 지원을 추가하여 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 단계입니다. Aerospike에서 얼리 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트나 삽입이 이루어지면, 벡터를 포함한 레코드 데이터가 Aerospike Database (ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱을 위해 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 적어도 하나의 벡터를 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 가질 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 upsert된 레코드를 특정 set에 할당하여 이를 모니터링하고 작업할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 독특한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 이루어집니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되지만, 인덱스 레코드는 인덱싱 큐에서 비동기적으로 처리됩니다. 이는 배치 단위로 수행되고 모든 AVS 노드에 분산되므로 AVS 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용하며 확장 가능합니다. 수집 성능은 호스트 메모리와 스토리지 계층 구성에 크게 의존합니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터의 클러스터를 구축한 뒤 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 주어진 계층에서 해당 벡터의 클러스터를 포함합니다. 인덱싱은 단일 명령, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions (AVX)를 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”하기 위해 수집 중에 쿼리를 수행합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 표시됩니다. 이런 방식으로 캐시는 관련 데이터로 채워지고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색을 확장할 수 있음을 보여줍니다.
주요 차이점
검색 방법론
Vespa와 Aerospike는 벡터 검색에 대해 서로 다른 접근 방식을 가지고 있으며, 이는 실행해야 하는 쿼리 유형에 따라 성능과 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
Vespa: Vespa는 하나의 엔진에서 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 필터링 등 여러 검색 유형을 지원합니다. 벡터 검색은 실시간 및 대규모에 매우 최적화되어 있습니다. Vespa는 다양한 유형의 벡터(텐서 기반 벡터 포함)를 인덱싱하고 유사한 항목을 빠르게 검색할 수 있게 합니다. 고급 알고리즘을 사용하여 이러한 벡터를 검색하고 고차원 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 지원합니다.
Aerospike: Aerospike의 벡터 검색은 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱싱을 기반으로 합니다. 이는 고차원 데이터, 특히 최근접 이웃 검색에 최적화된 그래프 기반 검색 알고리즘입니다. Aerospike의 벡터 검색은 Preview 단계이며, 실시간 애플리케이션을 위해 구축되었기 때문에 벡터에 대한 모든 업데이트가 검색에 즉시 표시됩니다. 그러나 HNSW만 지원하므로, 더 구체적인 사용 사례를 위해 Vespa가 제공하는 다양한 검색 알고리즘은 갖추지 못했을 수 있습니다.
데이터 유형
다양한 데이터 유형에 관해서는 둘 다 유연성을 갖추고 있지만, 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 처리하는 방식에는 큰 차이가 있습니다.
Vespa: Vespa는 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터를 처리하는 데 매우 유연합니다. 하나의 문서에서 여러 데이터 유형을 처리할 수 있으므로 텍스트, 숫자 값 및 벡터 데이터를 함께 혼합할 수 있습니다. 하나의 쿼리에서 다양한 데이터 유형을 저장하고 검색할 수 있습니다. 예를 들어 벡터 검색과 구조화된 필터링(예: 가격 범위, 발행일)을 혼합할 수 있습니다.
Aerospike: NoSQL 데이터베이스인 Aerospike는 구조화 및 반구조화 데이터의 실시간 저장에 최적화되어 있습니다. 이제 벡터 검색을 지원하지만, 주요 초점은 구조화 데이터의 빠른 쓰기와 검색에 있습니다. Aerospike의 데이터 모델은 단순하지만 높은 처리량 애플리케이션에는 효과적입니다. 벡터 검색의 경우 벡터 데이터를 레코드의 일부로 관리해야 하지만, 하나의 쿼리에서 다양한 데이터 유형을 처리하는 Vespa의 능력은 갖추고 있지 않습니다.
확장성 및 성능
Vespa와 Aerospike는 모두 확장성을 위해 구축되었지만, 그 방식은 다릅니다.
Vespa: Vespa는 대규모 고트래픽 애플리케이션에 맞게 확장되도록 설계되었습니다. 여러 노드에 걸쳐 데이터와 처리를 자동으로 분산하고 리소스 할당을 동적으로 조정할 수 있습니다. 이러한 자체 확장 기능은 높은 성장이나 변동하는 트래픽 부하가 예상되는 기업에 Vespa를 좋은 선택지로 만듭니다.
Aerospike: Aerospike는 특히 실시간 워크로드에서의 확장성으로 잘 알려져 있습니다. 데이터가 노드 간에 파티셔닝되는 분산 아키텍처를 사용하며, 읽기와 쓰기 모두 낮은 지연 시간 접근에 최적화되어 있습니다. 하지만 벡터 검색 성능은 메모리 및 스토리지 계층 구성에 더 많이 의존하므로, 최대 처리량을 얻으려면 신중한 설정이 필요합니다.
유연성 및 사용자 지정
복잡한 검색 솔루션을 구축할 때 사용자 지정은 핵심이며, 둘은 서로 다른 수준의 유연성을 제공합니다.
Vespa: Vespa는 매우 유연합니다. 다양한 벡터 유형을 포함한 사용자 지정 필드로 복잡한 스키마를 정의할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 랭킹, 필터링 및 여러 검색 유형(텍스트, 벡터, 숫자 등)의 결합을 포함한 강력한 쿼리를 정의할 수도 있습니다. 이로 인해 Vespa는 복잡한 데이터 모델링과 고급 검색 사용자 지정이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
Aerospike: Aerospike의 유연성은 데이터 모델에 집중되어 있습니다. 레코드 내에서 벡터 필드를 정의하고, 그것들이 인덱싱되고 쿼리되는 방식을 사용자 지정할 수 있습니다. 하지만 Vespa와 비교하면, 검색 로직과 랭킹에 대한 Aerospike의 사용자 지정 옵션은 제한적입니다. 고도로 사용자 지정 가능한 검색 쿼리보다는 단순한 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
통합 및 생태계
다른 도구 및 생태계와의 통합은 이 둘 중 하나를 선택할 때 큰 요인이 될 수 있습니다.
Vespa: Vespa는 인기 있는 머신 러닝 라이브러리와 검색 엔진을 포함한 다양한 도구 및 프레임워크와 통합됩니다. 복잡한 데이터 파이프라인에 대한 내장 지원을 제공하므로 추천 엔진, 이미지 검색 및 대규모 콘텐츠 검색과 같은 사용 사례에 적합합니다. 또한 RESTful API를 갖추고 있어 외부 시스템과의 통합이 비교적 간단합니다.
Aerospike: Aerospike는 실시간 데이터 저장 및 검색에 더 집중되어 있으므로 대규모 데이터셋에 대한 낮은 지연 시간 접근이 필요한 애플리케이션과 잘 통합됩니다. Python, Java 및 Go를 포함한 인기 생태계를 위한 커넥터를 갖추고 있습니다. 하지만 Vespa와 비교하면 머신 러닝 프레임워크나 기타 복잡한 데이터 시스템과 통합하기 위해 더 많은 사용자 지정 개발이 필요할 수 있습니다.
사용 편의성
개발자에게는 학습 곡선, 설정 복잡성 및 지속적인 유지 관리가 중요합니다.
Vespa: Vespa는 특히 분산 시스템이나 고급 검색 엔진에 익숙하지 않은 사람들에게 설정하고 구성하기 어려울 수 있습니다. 하지만 설정과 문제 해결에 도움이 될 수 있는 포괄적인 문서와 활발한 커뮤니티를 갖추고 있습니다. 일단 설정되면 Vespa의 유연한 쿼리 시스템과 자체 확장 기능으로 유지 관리가 더 수월해집니다.
Aerospike: Aerospike는 일반적으로 설정 및 유지 관리가 더 쉬우며, 특히 NoSQL 데이터베이스에 익숙한 개발자에게 그렇습니다. 실시간 성능에 주로 초점을 맞추기 때문에 검색 로직에 큰 복잡성이 없이 속도가 필요한 프로젝트에 좋은 선택입니다. 벡터 검색 기능은 유용하지만 Vespa의 완전한 기능을 갖춘 벡터 역량에 비해 구성하는 데 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.
비용
비용은 특히 빠르게 확장할 계획이라면 이 둘 중 하나를 선택할 때 큰 요인입니다.
Vespa: Vespa는 성능과 확장성이 뛰어나지만, 비용 구조는 특히 수평 확장 시 사용되는 리소스에 따라 달라질 수 있습니다. 오픈 소스이므로 라이선스 비용은 없지만 운영 비용(예: 하드웨어, 클라우드 인스턴스)과 유지 관리 비용이 늘어날 수 있습니다. 추가 비용이 발생할 수 있는 Vespa용 관리형 서비스도 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 오픈 소스 및 엔터프라이즈 버전 옵션이 있는 더 단순한 가격 책정 모델을 갖추고 있습니다. 엔터프라이즈 버전에는 고급 기능과 지원이 포함되어 있으며, 이는 미션 크리티컬 애플리케이션에 중요합니다. Vespa와 마찬가지로, 특히 벡터 검색이 높은 처리량 환경에 통합될 때 확장은 운영 비용으로 이어질 수 있습니다.
보안 기능
보안은 민감한 데이터를 다룰 때, 특히 이러한 데이터베이스를 프로덕션에서 사용할 때 항상 중요한 문제입니다.
Vespa: Vespa에는 인증 및 접근 제어를 포함한 다양한 보안 기능이 있지만, 전송 중 및 저장 상태의 데이터를 보호하려면 추가 구성이 필요합니다. 오픈 소스로 보안 기능을 사용할 수 있지만 , 요구 사항에 따라 사용자 지정이 필요할 수 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 인증, 저장 데이터 암호화 및 TLS를 통한 보안 통신을 포함한 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 엔터프라이즈 버전에는 GDPR 같은 표준 준수를 위한 추가 보안 기능도 있어 보안 수준이 높은 애플리케이션에 좋은 선택입니다.
각각을 선택해야 할 때
Vespa: Vespa는 벡터 검색, 전문 검색 및 구조화된 데이터 필터링을 하나의 쿼리에서 결합하는 멀티모달 검색이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 실시간 검색, 확장성 및 동적 쿼리 사용자 지정이 필요한 대규모 분산 데이터 시스템에는 Vespa를 사용하세요. 예로는 추천 엔진, 시맨틱 콘텐츠 검색 또는 여러 데이터 유형과 복잡한 랭킹 모델이 포함된 고급 전자상거래 검색이 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 높은 처리량과 단순한 검색 로직이 필요한 실시간 저지연 애플리케이션에 적합합니다. 금융 거래 시스템이나 애드테크 플랫폼처럼 고속 데이터 수집 및 검색이 핵심인 시나리오에 적합합니다. Aerospike의 벡터 검색(아직 프리뷰 단계이지만)은 속도가 사용자 지정 가능성보다 더 중요한 한, 구조화 또는 반구조화 데이터에서 효율적인 최근접 이웃 검색이 필요한 사용 사례에 적합합니다.
요약
Vespa와 Aerospike는 다릅니다. Vespa는 데이터가 풍부한 애플리케이션을 위해 유연하고 멀티모달이며 확장 가능하고, Aerospike는 고속 워크로드를 위해 실시간성과 단순성을 제공합니다. 둘 중 선택은 사용 사례, 데이터 유형, 검색 복잡성과 성능 간의 균형에 따라 달라집니다. 신중히 생각하세요.
Vespa와 Aerospike의 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이들을 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 패턴으로 철저한 벤치마킹을 수행하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
Open-source 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 의사결정을 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 적극적으로 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
Zilliz Cloud Just Landed in Claude Code
The Zilliz Cloud Plugin brings the full power of Zilliz Cloud directly into your Claude Code terminal as natural-language conversations.
Zilliz Cloud BYOC Upgrades: Bring Enterprise-Grade Security, Networking Isolation, and More
Discover how Zilliz Cloud BYOC brings enterprise-grade security, networking isolation, and infrastructure automation to vector database deployments in AWS
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.