Vespa vs MyScale: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Vespa와 MyScale을 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 이상 탐지, 의료 이미지 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. MyScale은 벡터 검색 기능을 애드온으로 갖춘, 벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 ClickHouse 기반 데이터베이스입니다. 이 게시물에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Vespa: 개요 및 핵심 기술
Vespa는 여러 유형의 검색을 한 번에 모두 처리할 수 있는 강력한 검색 엔진이자 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화된 데이터 검색에 뛰어납니다. 이는 유사한 항목(예: 이미지나 제품)을 찾고, 텍스트에서 특정 단어를 검색하며, 날짜나 숫자 같은 항목을 기반으로 결과를 필터링하는 작업을 모두 한 번에 할 수 있다는 의미입니다. 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 다중 부분 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용한 텐서라고 불리는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있습니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 영리하여, 속도 저하 없이 매우 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 설계되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하며, 이는 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 다룰 때도 우수한 성능을 발휘하도록 돕습니다. 새로운 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 처리하도록 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, Vespa가 자동으로 작업을 그 컴퓨터들에 분산합니다. 즉, 복잡한 설정을 많이 하지 않아도 필요가 커짐에 따라 검색 시스템도 함께 성장할 수 있습니다. Vespa는 데이터나 트래픽 양의 변화에 대응하도록 스스로 자동 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시간이 지나면서 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 비즈니스에 훌륭한 선택입니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스를 기반으로 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI를 위한 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전체 텍스트 검색, 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성을 줄이고 AI를 위한 확장성을 높입니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용해 벡터화된 데이터를 처리함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용해 MyScale과 상호작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 고유한 매개변수 세트를 갖고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 면에서 전문 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전체 텍스트 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템에 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지관리 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석을 가능하게 하며 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 제공합니다. MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry도 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 컴퓨팅 성능과 서로 다른 데이터 유형 간 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 대비 솔루션입니다.
주요 차이점
올바른 벡터 검색 솔루션을 선택하는 것은 프로젝트 성공의 핵심입니다. 이 비교에서는 벡터 검색 분야의 주요 플레이어인 Vespa와 MyScale을 살펴보고, 필요에 따라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
검색
Vespa는 벡터 검색, 텍스트 검색, 구조화 데이터 검색을 한곳에 결합한 통합 검색 접근 방식을 제공합니다. 벡터 검색은 문서당 여러 벡터 필드를 지원하며, 복잡한 문서 임베딩을 위한 특수 텐서 처리도 지원합니다. 이 검색 엔진은 메모리 관리와 쿼리 처리를 위해 커스텀 C++ 엔진을 사용합니다.
MyScale은 ClickHouse 위에 구축함으로써 다른 접근 방식을 취합니다. 벡터 검색을 SQL과 직접 통합하며, MSTG, ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱스 유형을 제공합니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity 등 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. MyScale의 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용해 데이터 밀도를 높입니다.
데이터
Vespa는 단순한 숫자부터 복잡한 구조까지 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 동시에 여러 검색 유형을 처리하는 데 뛰어나므로, 다양한 검색 접근 방식을 결합해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
MyScale은 구조화 데이터와 벡터 데이터에 중점을 두며, 시계열 및 실시간 분석에 강한 초점을 맞춥니다. 벡터화된 데이터 처리를 위해 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용하므로, 개발자는 익숙한 SQL 쿼리를 사용해 구조화 데이터와 벡터 데이터를 모두 다룰 수 있습니다.
성능과 확장성
Vespa는 여러 머신에 걸쳐 자동 확장할 수 있습니다. 시스템은 워크로드를 자동으로 분산하고 데이터 볼륨 및 트래픽 패턴의 변화에 적응합니다. 자동 확장은 리소스 사용량과 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
MyScale은 확장성을 위해 ClickHouse의 고성능 아키텍처를 사용합니다. 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 특히 NVMe SSD를 사용할 때 특화된 벡터 데이터베이스에 비해 더 나은 성능과 비용 효율성을 제공한다고 주장합니다.
통합 및 개발자 경험
Vespa는 추가 도구 없이 여러 검색 유형을 처리할 수 있는 완전한 검색 솔루션입니다. 그러나 다른 시스템과의 통합에 대한 정보는 없습니다.
MyScale은 SQL 우선 접근 방식으로 두드러집니다. SQL에 익숙한 개발자는 새로운 쿼리 언어를 배우지 않고도 벡터 검색 작업을 시작할 수 있습니다. LLM 시스템의 모니터링 및 디버깅을 위한 MyScale Telemetry는 애플리케이션을 유지 관리하고 최적화하기 쉽게 만듭니다.
인프라
Vespa의 자동 확장 및 워크로드 분산은 리소스 사용량을 최적화하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 시스템은 실제 사용 패턴에 적응합니다.
MyScale은 SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색을 하나의 시스템에 결합하여 인프라 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 효율적으로 사용하며, 이는 비용 대비 성능에도 도움이 될 수 있습니다.
각 기술을 선택해야 하는 경우
Vespa는 제품 유사도 검색, 텍스트 검색, 구조화 필터를 결합하는 전자상거래 플랫폼처럼 여러 검색 유형이 매끄럽게 함께 작동해야 하는 애플리케이션에서 빛을 발합니다. 자동 확장과 맞춤형 C++ 엔진 덕분에 고성능을 유지하면서 다양한 데이터 유형에 걸쳐 복잡한 쿼리를 처리해야 하는 대규모 애플리케이션에 이상적입니다.
MyScale은 새로운 쿼리 언어를 배우지 않고 벡터 검색 기능을 추가하려는, 이미 SQL 데이터베이스를 사용 중인 팀에 가장 적합합니다. 특히 시계열 데이터, 실시간 분석, AI 기반 인사이트가 관련된 애플리케이션에 강하며, LLM 시스템에 대한 상세한 모니터링이 필요하고 기술 스택을 단순하게 유지하려는 경우에 특히 유용합니다.
결론
Vespa와 MyScale은 모두 벡터 검색을 위한 매력적인 기능을 제공하지만, 이를 달성하는 방식은 다릅니다. Vespa의 강점은 통합 검색 접근 방식, 자동 확장, 그리고 여러 벡터 필드를 가진 복잡한 문서 구조를 처리하는 능력에 있습니다. MyScale은 SQL 우선 접근 방식, 특화된 벡터 인덱싱 옵션, LLM 시스템을 위한 내장 모니터링 도구로 두드러집니다. 선택은 팀의 전문성, 기존 인프라, 그리고 데이터 처리, 성능, 확장성에 대한 구체적인 요구 사항과 맞아야 합니다. 최종 결정을 내리기 전에 실제 데이터와 사용 패턴으로 벤치마크를 실행해 보는 것을 고려하세요.
Vespa와 MyScale의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이를 도울 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 강력하지만 서로 다른 두 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 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 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.
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