Vespa vs ClickHouse: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Vespa와 ClickHouse를 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 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄이는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다.
시장에는 다음을 포함한 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 포함된 전통적인 데이터베이스.
Vespa는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. ClickHouse는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 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: 이미지 또는 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자와 같은 항목을 기준으로 결과를 필터링하는 작업을 모두 한 번에 수행할 수 있습니다. Vespa는 유연하며 단순한 숫자부터 복잡한 구조에 이르기까지 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 불리는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있는데, 이는 다중 파트 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용합니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 지능적이어서, 속도 저하 없이 매우 큰 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 설계되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하며, 이를 통해 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 다룰 때도 우수한 성능을 발휘합니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리할 때도 원활하게 계속 작동하도록 설계되었습니다. 이는 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하도록 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면 작업을 자동으로 그들 사이에 분산합니다. 즉, 복잡한 설정을 많이 하지 않아도 필요가 커짐에 따라 검색 시스템도 성장할 수 있습니다. Vespa는 보유한 데이터나 트래픽 양의 변화에 맞춰 스스로 자동 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 비즈니스에 훌륭한 선택입니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 빠른 쿼리 처리를 제공하는 실시간 분석용 오픈 소스 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리에 뛰어나며 벡터 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다. 높은 압축률(코덱을 통해 사용자 지정 가능)을 제공하므로 대규모 데이터셋을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 장점 중 하나는 메모리에 얽매이지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점으로, 대규모 벡터 데이터를 보유한 사용자에게 훌륭한 도구입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링 및 집계를 지원하므로 벡터와 해당 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공하며, 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 취급됩니다. 따라서 이를 기존 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 벡터 데이터를 메타데이터나 기타 정보와 함께 쿼리해야 하는 사용 사례에 적합합니다. 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 제공합니다. 또한 속도와 효율성을 위해 병렬 처리로 행을 선형 스캔하여 정확한 매칭을 수행합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링이나 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 뛰어납니다. 특히 여러 CPU 코어에서 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 들어가기에는 너무 큰 경우에도 좋습니다. 또한 이미 ClickHouse에 관련 데이터가 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해 줄 수 있습니다. 빠른 병렬화된 정확 매칭과 대규모 데이터셋 처리가 ClickHouse의 강점이므로, 고급 검색 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 범용 플랫폼이며, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋과 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합하는 경우에 적합합니다. 소규모 메모리 종속 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에서는 전문 벡터 데이터베이스만큼 좋지는 않지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있으므로 SQL을 알고 빠른 벡터 검색이 필요한 개발자에게 훌륭합니다.
주요 차이점
올바른 벡터 검색 솔루션을 선택하는 것은 매우 중요합니다. Vespa와 ClickHouse의 이 비교는 사용 사례에 맞는 결정을 내릴 수 있도록 차이점을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
핵심 기능
Vespa는 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색을 하나의 플랫폼에 결합한 검색 엔진입니다. 문서당 여러 벡터 필드와 텐서 연산을 처리할 수 있어 복잡한 검색 사용 사례에 적합합니다.
ClickHouse는 SQL 계층에 벡터 검색 기능이 내장된 OLAP 데이터베이스로서 다른 접근 방식을 취합니다. 분석 쿼리에 뛰어나며 병렬 쿼리 파이프라인을 통해 대규모 벡터 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
검색 방법론
Vespa의 검색 엔진은 빠른 실시간 검색을 위해 처음부터 구축되었습니다. C++ 핵심 엔진은 메모리를 효율적으로 관리하므로 서로 다른 데이터 유형 전반에 걸친 복잡한 쿼리를 동시에 처리할 수 있습니다. 이 플랫폼은 근사 및 정확 최근접 이웃 검색 방법을 모두 지원합니다.
ClickHouse는 벡터 연산을 표준 SQL 작업으로 취급하여 SQL 함수를 통해 벡터 검색을 구현합니다. 병렬 선형 스캔을 통한 정확한 매칭과 실험적인 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스를 제공합니다. SQL 통합은 벡터 검색을 일반적인 데이터베이스 작업과 매끄럽게 결합할 수 있음을 의미합니다.
데이터
Vespa는 여러 데이터 유형 전반의 실시간 업데이트와 검색에 뛰어납니다. 이 플랫폼은 문서당 여러 벡터 필드와 복잡한 텐서 연산을 처리할 수 있습니다. 실시간 업데이트 중에도 성능을 유지하면서 정형 및 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.
ClickHouse는 높은 압축률과 커스텀 코덱을 통해 대규모 데이터셋에서 인상적인 성능을 보입니다. 메모리 제약 없이 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있으며, 복잡한 데이터 작업을 위한 완전한 SQL 지원을 제공합니다. 정형 데이터와 메타데이터에 뛰어나므로 분석 워크로드에 완벽합니다.
확장성과 성능
Vespa는 분산 아키텍처를 통해 자동 확장을 제공합니다. 클러스터에 노드를 추가하면 Vespa가 데이터를 분산하고 자동으로 처리합니다. 데이터 업데이트나 높은 동시 검색 부하 중에도 시스템은 일관된 성능을 유지하므로, 다양한 워크로드를 가진 프로덕션 환경에 완벽합니다.
ClickHouse는 병렬 처리를 통해 확장됩니다. 시스템은 여러 CPU 코어와 노드에 걸쳐 쿼리를 분산할 수 있습니다. 대규모 배치 처리와 분석 워크로드에 뛰어납니다. 이 아키텍처는 대규모 데이터셋 전반에 걸친 복잡한 쿼리를 가능하게 합니다.
유연성과 통합
Vespa는 커스텀 랭킹 모델과 실시간 모델 서빙을 통해 유연성을 제공합니다. 시스템은 여러 프로그래밍 언어용 API와 유연한 문서 스키마를 갖추고 있어, 사용 사례에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다.
ClickHouse는 완전한 SQL 지원과 기존 SQL 기반 도구와의 통합을 통해 유연성을 제공합니다. 커스텀 함수와 집계를 갖추고 있으며 여러 데이터 형식을 기본적으로 지원합니다. 이 SQL 중심 접근 방식은 데이터베이스 전문성을 가진 팀에 완벽합니다.
사용 편의성
Vespa는 고유한 아키텍처와 구성 시스템 때문에 학습 곡선이 더 가파릅니다. 하지만 여러 사용 사례에 대한 포괄적인 문서와 예제를 제공하므로 복잡한 검색 솔루션을 효과적으로 구현할 수 있습니다.
ClickHouse는 벡터 연산을 위해 표준 SQL 구문을 확장하므로 SQL에 이미 익숙한 팀에게 더 접근하기 쉽습니다. 쿼리 언어는 잘 문서화되어 있고 표준 데이터베이스 패턴을 따르므로, SQL 경험이 있는 팀의 초기 학습 곡선은 더 낮습니다.
비용
둘 다 오픈 소스이지만 운영 비용은 리소스 요구사항에 따라 다릅니다. Vespa는 노드당 더 많은 메모리, 전용 검색 인프라, 실시간 처리를 위한 리소스를 필요로 합니다. ClickHouse는 병렬 처리를 위해 더 많은 저장 공간과 CPU 리소스가 필요하지만, 일반적으로 순수 인메모리 솔루션보다 메모리를 덜 사용합니다. 최종 비용은 사용 사례, 데이터 볼륨, 쿼리 패턴에 따라 달라집니다.
보안
둘 다 보안 기능을 갖추고 있습니다. Vespa는 커스텀 규칙과 필터를 통한 애플리케이션 수준 보안을 제공하고, ClickHouse는 SQL 기반 액세스 제어를 제공하며 여러 인증 방법을 지원합니다. 둘 다 엔터프라이즈 보안 요구사항을 충족하도록 구성할 수 있습니다.
Vespa를 선택해야 할 때
여러 데이터 유형 전반에서 실시간 검색이 필요할 때, 특히 벡터 검색을 텍스트 검색 및 정형 데이터 쿼리와 결합해야 할 때 Vespa가 최선의 선택입니다. 이 아키텍처는 즉각적인 업데이트, 복잡한 랭킹 모델, 자동 확장이 필요한 시나리오를 위해 설계되었으므로, 추천 시스템, 개인 검색 엔진 또는 콘텐츠 발견 플랫폼처럼 검색 품질과 응답 시간이 중요한 프로덕션 환경에 완벽합니다.
ClickHouse를 선택해야 할 때
ClickHouse는 벡터 검색을 복잡한 SQL 쿼리 및 데이터 분석과 결합해야 하는 분석 시나리오에 적합합니다. 병렬 처리가 필요한 멀티 테라바이트 규모의 벡터 데이터셋을 사용하는 애플리케이션에 완벽하며, 특히 팀이 이미 SQL에 익숙하고 기존 분석 워크플로에 벡터 검색을 통합하고자 할 때 좋습니다. 데이터 분석 플랫폼, 대규모 분석 시스템 또는 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션처럼 복잡한 집계 및 데이터 변환과 함께 벡터 유사도 검색을 수행해야 할 때 ClickHouse를 선택하세요.
결론
Vespa와 ClickHouse 중 선택하는 것은 간단하며, 모두 사용 사례와 운영 요구 사항에 달려 있습니다. Vespa는 여러 데이터 유형에 걸친 실시간 검색, 자동 확장, 복잡한 랭킹에 강합니다. ClickHouse는 SQL 기반 벡터 연산, 병렬 처리, 빅데이터 처리에 강합니다. 결정은 데이터 볼륨, 업데이트 빈도, 쿼리 패턴, 팀 전문성, 그리고 실시간 검색 성능이 우선인지 벡터 검색을 포함한 분석 기능이 우선인지에 기반해야 합니다.
Vespa와 ClickHouse의 개요를 얻으려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 강력하지만 서로 다른 두 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심은 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 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 활용해 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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