Vespa vs Vearch: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Vespa와 Vearch를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 비정형 데이터의 수치적 표현인 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었습니다. 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 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 탐색 플랫폼, 사이버 보안의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 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 기법입니다.
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 포함된 전통적인 데이터베이스.
Vespa와 Vearch는 목적 특화 벡터 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(이미지나 제품 등)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 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. 다중 부분 문서 임베딩과 같은 것을 표현하는 데 유용한 텐서라고 불리는 특수한 유형의 벡터도 처리할 수 있습니다. Vespa는 이러한 벡터를 저장하고 검색하는 방식이 지능적이어서 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, 이를 통해 복잡한 쿼리와 많은 데이터를 다룰 때도 우수한 성능을 발휘합니다. 새로운 데이터를 추가하거나 동시에 많은 검색을 처리하는 상황에서도 원활하게 계속 작동하도록 설계되었습니다. 따라서 많은 트래픽과 데이터를 처리해야 하는 대규모 실제 애플리케이션에 매우 적합합니다.
Vespa의 또 다른 멋진 점은 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 자동으로 확장할 수 있다는 것입니다. Vespa 설정에 더 많은 컴퓨터를 추가하면, Vespa가 자동으로 작업을 그 컴퓨터들에 분산합니다. 즉, 많은 복잡한 설정을 하지 않아도 필요가 커짐에 따라 검색 시스템도 함께 성장할 수 있습니다. Vespa는 보유한 데이터나 트래픽 양의 변화에 대응하도록 스스로 자동 조정할 수도 있어 비용 절감에 도움이 될 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 함께 성장할 수 있는 검색 시스템이 필요한 비즈니스에 훌륭한 선택이 되게 합니다.
Vearch란 무엇인가요? 개요 및 핵심 기술
Vearch는 빠르고 효율적인 유사도 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위한 도구입니다. 마치 강력하게 업그레이드된 데이터베이스와 같지만, 일반 데이터를 저장하는 대신 현대 AI 기술의 많은 부분을 구동하는 까다로운 벡터 임베딩을 처리하도록 만들어졌습니다.
Vearch의 가장 멋진 점 중 하나는 하이브리드 검색입니다. 벡터로 검색할 수 있고(비슷한 이미지나 텍스트를 찾는다고 생각해 보세요), 숫자나 텍스트 같은 일반 데이터로 필터링할 수도 있습니다. 따라서 “이 제품과 비슷한 제품을 찾되, 전자제품 카테고리이고 $500 미만인 것만” 같은 복잡한 검색을 할 수 있습니다. 속도도 빠릅니다. 수백만 개의 벡터로 이루어진 코퍼스에서 밀리초 단위로 검색하는 수준입니다.
Vearch는 사용자의 필요에 맞춰 성장하도록 설계되었습니다. 함께 작동하는 컴퓨터 팀과 같은 클러스터 설정을 사용합니다. 메타데이터 관리부터 데이터 저장 및 계산까지 서로 다른 작업을 처리하는 다양한 유형의 노드(master, router 및 partition server)가 있습니다. 이를 통해 Vearch는 데이터가 증가함에 따라 확장되고 안정적으로 동작할 수 있습니다. 더 많은 데이터나 트래픽을 처리하기 위해 큰 어려움 없이 더 많은 머신을 추가할 수 있습니다.
개발자에게 Vearch는 작업을 더 쉽게 만들어 주는 유용한 기능들을 제공합니다. 인덱스에 데이터를 실시간으로 추가할 수 있어 검색 결과가 항상 최신 상태로 유지됩니다. 단일 문서에서 여러 벡터 필드를 지원하므로 복잡한 데이터에 유용합니다. 빠른 개발과 테스트를 위한 Python SDK도 있습니다. Vearch는 인덱싱 방법(IVFPQ 및 HNSW)에 유연하며 CPU와 GPU 버전을 모두 지원하므로 특정 하드웨어와 사용 사례에 맞게 최적화할 수 있습니다. 추천 시스템, 유사 이미지 검색 또는 빠른 유사도 매칭이 필요한 어떤 AI 앱을 구축하든, Vearch는 이를 효율적으로 구현할 수 있는 도구를 제공합니다.
주요 차이점
검색 기능 및 성능
Vespa와 Vearch는 모두 벡터 검색을 수행하지만 방식은 다릅니다. Vespa는 하나의 쿼리 시스템에서 벡터, 텍스트 및 구조화된 데이터 검색을 결합합니다. 즉, 한 번에 다양한 데이터 유형에 걸쳐 검색할 수 있으며, 이는 기존 검색과 벡터 유사도를 혼합해야 하는 복잡한 애플리케이션에 매우 유용합니다.
Vearch는 유사도 기반 쿼리에 중점을 둔 벡터 검색입니다. IVFPQ와 HNSW 인덱싱 방법을 모두 지원하므로 벡터 인덱싱에 접근하는 방식에 유연성이 있습니다. Vearch의 장점 중 하나는 GPU 가속 지원으로, 해당 하드웨어가 있을 때 검색 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
데이터 관리
Vespa의 데이터 관리는 구조화된 문서 모델을 기반으로 합니다. 벡터를 기존 필드와 결합할 수 있으며, 시스템은 실시간 인덱싱과 업데이트를 원활하게 처리합니다. 텐서 연산을 지원하므로 고급 머신러닝 애플리케이션에서 매우 유용할 수 있는 복잡한 벡터 조작을 수행할 수 있습니다.
Vearch는 데이터 관리가 매우 간단합니다. 여러 벡터 필드와 실시간 업데이트도 지원하지만, 벡터 데이터에 초점을 맞추고 있기 때문에 스키마 정의의 복잡성이 더 낮습니다. 이 시스템에는 다양한 사용 사례에 적응할 수 있는 내장 데이터 검증과 유연한 스키마 정의가 있습니다.
확장성 아키텍처
Vespa의 분산 아키텍처는 자동 샤딩과 복제를 통해 확장성을 처리합니다. 이 시스템은 콘텐츠 노드와 서빙 노드를 독립적으로 확장할 수 있게 하며, 요청 분산을 관리하는 내장 로드 밸런싱을 갖추고 있습니다. 장점 중 하나는 Vespa가 외부 조정 서비스를 필요로 하지 않으므로 운영 오버헤드를 단순화한다는 것입니다.
Vearch는 3노드 아키텍처 설계를 가지고 있습니다. 마스터 노드는 클러스터를 관리하고, 라우터 노드는 요청을 처리하며, 파티션 서버는 데이터를 저장하고 계산합니다. 이러한 관심사의 분리는 시스템의 특정 부분을 확장할 수 있게 해줍니다. 이 아키텍처는 파티션 추가를 통한 수평 확장을 지원하지만 Vespa에 비해 더 많은 수동 관리가 필요합니다.
통합 및 에코시스템
Vespa는 완전한 통합 에코시스템을 갖추고 있습니다. REST API는 모든 작업을 포괄하며 더 깊은 통합을 위한 네이티브 Java API가 있습니다. 또한 Kubernetes operator와 내장 머신러닝 모델 서빙을 갖추고 있어 현대적인 클라우드 네이티브 아키텍처에 매우 적합합니다.
Vearch는 HTTP API와 Python SDK 및 Go 클라이언트 라이브러리를 통한 언어 지원으로 제한된 통합 지점을 가지고 있습니다. 통합 옵션은 Vespa에 비해 적지만, 가장 일반적인 사용 사례를 포괄하며 간단한 Docker 배포를 제공합니다.
비용 및 운영 고려 사항
이 시스템들의 비용 구조는 매우 다릅니다. Vespa는 Vespa Cloud를 통한 셀프 호스팅 및 클라우드 옵션을 제공하며, 선형 리소스 확장과 내장 최적화 기능을 갖추고 있습니다. 이는 성장에 따라 비용을 관리하는 데 도움이 될 수 있지만, 엔터프라이즈 기능에는 추가 비용이 발생합니다.
Vearch는 셀프 호스팅만 가능하므로 비용은 인프라 선택에 따라 달라집니다. 하드웨어 요구 사항은 인덱스 유형에 따라 달라지며, 가속 기능을 사용할 계획이라면 GPU 비용을 고려해야 합니다. 더 단순한 아키텍처는 소규모 배포에서 운영 비용을 낮출 수 있습니다.
보안 구현
Vespa는 포괄적인 TLS 암호화, 역할 기반 접근 제어, 멀티테넌시 지원을 갖추고 있습니다. 인증서 기반 인증을 사용하며, 이는 민감한 애플리케이션에 적합한 엔터프라이즈급 보안입니다.
Vearch는 기본 인증 메커니즘과 네트워크 격리 옵션을 갖추고 있습니다. 보안 기능은 Vespa에 비해 적지만, 대부분의 애플리케이션에 필요한 필수 요구 사항을 충족합니다. 또한 추가 유연성을 위한 커스텀 보안 플러그인을 제공합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Vespa: 최적의 사용 사례
Vespa는 여러 유형의 검색을 결합해야 하는 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션에 가장 적합한 선택입니다. 개인화된 제품 추천을 제공하는 이커머스 플랫폼, 엄격한 메타데이터 필터링이 포함된 시맨틱 검색을 제공하는 콘텐츠 플랫폼, 또는 유사도 매칭과 비즈니스 규칙의 균형을 맞춰야 하는 추천 시스템처럼 벡터, 텍스트, 구조화된 데이터를 실시간으로 검색해야 하는 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 강력한 일관성 보장과 자동 확장 기능은 민감한 데이터를 처리하거나 높은 가용성을 요구하는 미션 크리티컬 애플리케이션에 완벽하게 적합합니다.
Vearch: 최적의 사용 사례
Vearch는 GPU 가속이 상당한 성능 향상을 가져올 수 있는 특화된 벡터 검색 애플리케이션에 가장 적합합니다. 이미지 유사도 검색, 문서 임베딩 비교, 또는 주로 벡터 연산에 의존하는 AI 기반 추천 시스템과 같은 집중된 사용 사례에 완벽합니다. 기존 GPU 인프라를 보유한 조직이나 복잡한 필터링 없이 빠른 유사도 매칭이 필요한 AI 애플리케이션을 구축하는 조직은 Vearch의 간단한 배포와 벡터 연산 최적화를 장점으로 느낄 것입니다. 더 가벼운 아키텍처와 특화된 초점은 벡터 검색이 주요 요구 사항인 프로젝트에 훌륭한 선택이 되게 합니다.
결론
Vespa와 Vearch 중 무엇을 선택할지는 결국 기술적 요구사항, 운영 역량, 비즈니스 요구에 달려 있습니다. Vespa는 여러 유형의 검색과 엔터프라이즈 기능이 필요한 복잡한 대규모 애플리케이션을 위한 완전한 솔루션인 반면, Vearch는 GPU 가속과 더 간단한 배포를 갖춘 전문화된 벡터 검색입니다. 결정을 내릴 때 애플리케이션의 규모, 검색 요구사항, 인프라, 팀 전문성을 고려하세요. 최선의 선택이 항상 가장 기능이 풍부한 것은 아니며, 사용 사례에 가장 잘 맞고 함께 확장할 수 있는 것임을 기억하세요.
Vespa와 Vearch의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이를 도울 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저히 벤치마킹하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용해 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템이 필요한 사용자, 특히 벡터 데이터베이스를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템을 테스트하고 비교하며, 자신의 사용 사례에 맞는 것을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 라이선스에 따라 라이선스가 부여되어 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 향상에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지관리되고 있습니다.
GitHub 저장소에서 VectorDBBench 다운로드하여 우리의 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에 대한 성능 결과를 얻으세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
VectorDB, GenAI 및 ML에 대한 추가 리소스
계속 읽기
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Data Deduplication at Trillion Scale: How to Solve the Biggest Bottleneck of LLM Training
Explore how MinHash LSH and Milvus handle data deduplication at the trillion-scale level, solving key bottlenecks in LLM training for improved AI model performance.
DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding
Explore DeepSeek-VL2, the open-source MoE vision-language model. Discover its architecture, efficient training pipeline, and top-tier performance.
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.