AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택: Vespa vs Rockset
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Vespa와 Rockset을 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계된 데이터베이스로, 벡터는 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 핵심적인 역할을 하며, 더 고도화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 그리고 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서도 중요한 역할을 합니다. 이는 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄임으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 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. Rockset은 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 이 글에서는 두 제품의 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 기준에 따라 결과를 필터링하는 작업을 모두 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 수만큼 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 영리하게 설계되어 있어, 정말 큰 규모의 데이터도 속도 저하 없이 처리할 수 있습니다.
Vespa는 매우 빠르고 효율적으로 구축되었습니다. 메모리를 관리하고 검색을 수행하기 위해 C++로 작성된 자체 특수 엔진을 사용하며, 이는 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 다룰 때도 뛰어난 성능을 발휘하는 데 도움이 됩니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리하는 동안에도 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, 작업을 자동으로 분산해 줍니다. 이는 사용자의 요구가 증가함에 따라 검색 시스템도 함께 성장할 수 있으며, 복잡한 설정을 많이 하지 않아도 된다는 뜻입니다. Vespa는 데이터나 트래픽 양의 변화에 맞춰 자동으로 자체 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 비즈니스에 훌륭한 선택입니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 구조화 및 비구조화 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. Rockset의 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱, 쿼리하는 것이므로 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 벌크 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 안에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 변경 가능한 RocksDB 기반의 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있어 데이터가 자주 변경되는 시나리오에 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있으며 최대 200,000차원의 벡터 차원을 지원하므로 광범위한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 코어에 벡터 검색이 내장되어 있습니다. K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방법을 지원하며 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 사용자가 자체 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방법 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 즉, 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있습니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저가 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에 걸쳐 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
벡터 검색을 위해 Vespa와 Rockset 중에서 선택할 때는 각각이 검색 및 데이터 관리의 다양한 측면을 어떻게 처리하는지 이해해야 합니다. 결정을 돕기 위해 핵심 영역별로 비교해 보겠습니다.
검색 및 성능
Vespa는 벡터, 텍스트, 구조화 데이터 검색을 단일 쿼리로 결합하는 C++ 기반 검색 엔진을 갖추고 있습니다. 즉, 성능 저하 없이 다양한 검색 유형을 혼합한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다. 특히 벡터 검색의 경우 Vespa는 문서당 여러 벡터 필드와 고차원 텐서를 지원합니다.
Rockset은 RocksDB 기반의 Converged Indexing 시스템으로 다른 접근 방식을 취합니다. 확장을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용하여 K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방법을 지원합니다. Rockset의 벡터 검색은 최대 200,000차원을 지원하며 쿼리에 따라 KNN과 ANN 중에서 선택하는 옵티마이저를 갖추고 있습니다.
데이터 관리 및 업데이트
Vespa는 데이터 업데이트를 실시간으로 처리합니다. 아키텍처상 검색 성능을 유지하면서 지속적인 업데이트가 가능합니다. 인덱스를 다시 구축하지 않고도 벡터 임베딩과 메타데이터를 모두 업데이트할 수 있습니다.
Rockset은 1~2초의 수집 지연 시간으로 실시간 데이터 처리를 위해 구축되었습니다. 변경 가능한 RocksDB 기반 덕분에 벡터와 메타데이터를 빠르게 업데이트할 수 있습니다. 이 시스템은 최대 40MB 크기의 문서를 처리할 수 있으므로 다양한 데이터 유형에 적합합니다.
확장 및 아키텍처
Vespa는 자동 샤딩과 복제를 사용하여 노드 전체에 데이터를 분산합니다. 클러스터에 노드를 추가하면 Vespa가 데이터를 자동으로 재분산합니다. 이러한 수평 확장은 데이터가 증가해도 성능을 유지합니다.
Rockset의 분산 아키텍처는 클러스터 전반에 연산을 분산합니다. Converged Index는 여러 인덱스 유형(검색, ANN, 컬럼형, 행)을 하나의 시스템으로 결합하여 다양한 패턴에 걸쳐 쿼리할 수 있게 합니다.
통합 및 API
Vespa는 통합을 위한 REST 및 커스텀 API를 모두 제공합니다. 인기 있는 프로그래밍 언어용 클라이언트 라이브러리를 갖추고 있으며, 확장성을 위한 커스텀 플러그인을 지원합니다.
Rockset은 SQL 및 REST API를 제공하므로 SQL에 익숙한 팀이 쉽게 접근할 수 있습니다. 스트리밍 데이터 소스와 잘 통합되며 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 지원합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
대규모로 벡터, 텍스트 및 구조화된 데이터 검색이 필요할 때 Vespa를 선택하세요. Vespa는 실시간 서빙, 복잡한 쿼리 조합, 랭킹 및 관련성에 대한 정밀한 제어가 필요한 프로덕션 시스템을 위한 것입니다. Vespa는 추천 시스템, 제품 검색, 콘텐츠 발견, 그리고 기존 검색과 벡터 유사도를 결합해야 하는 AI 애플리케이션 같은 사용 사례에 적합합니다. 셀프 호스팅은 인프라에 대한 완전한 제어가 필요하고 이를 관리할 기술 전문성을 갖춘 회사에 완벽합니다.
Rockset은 운영 오버헤드 없이 실시간 데이터 처리와 벡터 검색이 필요할 때 더 나은 선택입니다. 빠른 데이터 수집, 벡터 및 메타데이터의 잦은 업데이트, SQL 기반 쿼리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. Rockset은 실시간 분석, 이벤트 기반 애플리케이션, 그리고 벡터 검색을 라이브 데이터 스트림과 결합해야 하는 시나리오에 완벽합니다. 관리형 서비스는 인프라를 관리하는 것이 아니라 애플리케이션을 구축하고자 하는 팀에 적합합니다.
요약
Vespa와 Rockset은 모두 강력한 벡터 검색 기능을 갖추고 있지만 서로 다른 영역에서 뛰어납니다. Vespa는 통합 검색, 폭넓은 커스터마이징, 대규모 복합 멀티모달 쿼리에 강점이 있습니다. Rockset은 실시간 데이터 처리, SQL, 그리고 운영 오버헤드를 줄여주는 관리형 서비스에 강점이 있습니다. 둘 중 무엇을 선택할지는 데이터 최신성, 쿼리 복잡성, 운영 리소스 및 확장 요구 사항에 맞춰야 합니다. 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 기존 인프라, 예산 및 장기 유지보수를 고려하세요.
Vespa와 Rockset에 대한 개요를 파악하려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데에는 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
Open-source 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 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 통해 사용자는 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈 소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 있어 누구나 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
GitHub repository에서 VectorDBBench 다운로드하여 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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