Weaviate vs Aerospike: 필요에 맞는 올바른 벡터 데이터베이스 선택하기
AI와 데이터 기반 기술이 발전함에 따라, 애플리케이션에 적합한 벡터 데이터베이스를 선택하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Weaviate와 Aerospike는 이 분야의 두 가지 옵션입니다. 이 글은 프로젝트에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이러한 기술들을 비교합니다.
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Weaviate와 Aerospike를 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 고급화된 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버 보안에서의 이상 탐지, 의료 이미지 분석, 자연어 처리 (NLP) 작업이 포함됩니다. 또한 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
시장에는 다음을 포함하여 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus), Weaviate와 같은 목적에 특화된 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.
Weaviate는 목적에 특화된 벡터 데이터베이스이고 Aerospike는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 분산형 확장 가능 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 글은 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Weaviate: 개요 및 핵심 기술
Weaviate는 AI 애플리케이션 개발을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 내장형 벡터 및 하이브리드 검색 기능, 머신러닝 모델과의 쉬운 통합, 데이터 프라이버시에 대한 중점을 제공합니다. 이러한 기능은 다양한 숙련도의 개발자들이 AI 애플리케이션을 더 효율적으로 생성, 반복, 확장할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Weaviate의 강점 중 하나는 빠르고 정확한 유사도 검색입니다. 대규모 데이터셋에서 벡터 검색을 가능하게 하기 위해 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용합니다. Weaviate는 또한 벡터 검색을 전통적인 필터와 결합하는 것을 지원하여, 의미론적 유사도와 특정 데이터 속성을 모두 활용하는 강력한 하이브리드 쿼리를 가능하게 합니다.
Weaviate의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 효율적인 저장 및 검색을 위한 PQ 압축
- BM25와 벡터 검색 사이를 조정하기 위한 alpha 매개변수를 사용하는 하이브리드 검색
- 개발을 용이하게 하는 임베딩 및 재순위 지정용 내장 플러그인
Weaviate는 개발자가 벡터 검색을 시도해 볼 수 있는 진입점입니다. 간단한 설정과 잘 문서화된 API로 개발자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. GenAI 생태계와의 깊은 통합으로 소규모 프로젝트나 개념 증명 작업에 적합합니다. Weaviate의 대상 사용자는 AI 애플리케이션을 구축하는 소프트웨어 엔지니어, 대규모 데이터셋을 다루는 데이터 엔지니어, 머신 러닝 모델을 배포하는 데이터 과학자입니다. Weaviate는 시맨틱 검색, 추천 시스템, 콘텐츠 분류 및 기타 AI 기능을 단순화합니다.
Weaviate는 수평 확장이 가능하도록 설계되어 클러스터의 여러 노드에 데이터를 분산함으로써 대규모 데이터셋과 높은 쿼리 부하를 처리할 수 있습니다. 멀티모달 데이터를 지원하며, 사용되는 벡터화 모듈에 따라 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)과 함께 작동합니다. Weaviate는 개발자가 데이터베이스와 상호작용하는 방식에 유연성을 제공하기 위해 RESTful 및 GraphQL API를 모두 제공합니다.
하지만 대규모 프로덕션 환경에서는 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다:
- 제한적인 엔터프라이즈급 보안 기능
- 수십억 개 벡터 데이터셋에서 발생할 수 있는 확장성 문제
- 새로 출시된 계층형 스토리지 옵션에 필요한 수동 관리
- 수평 확장은 Weaviate 엔지니어의 지원이 필요하며 자동으로 수행할 수 없음
이 마지막 점은 특히 주목할 만합니다. 이는 조직이 사전에 계획을 세우고 확장 작업을 위한 시간을 할당해야 하며, 적절한 준비 없이 시스템 한계에 가까워지지 않도록 해야 함을 의미하기 때문입니다.
Aerospike란 무엇인가요? 개요
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱과 검색에 대한 지원을 추가하여 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search(AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에 조기 액세스를 요청할 수 있습니다.
AVS는 벡터 검색을 위해 Hierarchical Navigable Small World(HNSW) 인덱스만 지원합니다. AVS에서 업데이트 또는 삽입이 이루어지면 벡터를 포함한 레코드 데이터가 Aerospike Database(ASDB)에 기록되고 즉시 표시됩니다. 인덱싱을 위해 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 둘 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 업서트된 레코드를 특정 set에 할당하여 이를 모니터링하고 작업할 수 있도록 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 고유한 방식을 가지고 있으며, 모든 AVS 노드에서 동시에 이루어집니다. 벡터 레코드 업데이트는 ASDB에 직접 기록되는 반면, 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 레코드에는 벡터 자체의 사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터의 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령어, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 벡터 확장(AVX)을 사용합니다.
AVS는 클러스터 내 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 수집 중에 쿼리를 수행하여 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이션”합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이런 방식으로 캐시는 관련 데이터로 채워지며 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있음을 보여줍니다.
주요 차이점
AI 애플리케이션을 구축할 때 Weaviate와 Aerospike Vector Search (AVS)의 선택은 프로젝트에 큰 차이를 만들 수 있습니다. 둘 다 벡터 검색에 대해 서로 다른 접근 방식을 가지고 있으며, 다양한 사용 사례에 따라 다른 강점을 지닙니다. 결정을 내리는 데 도움이 되도록 차이점을 살펴보겠습니다.
검색 방법론
둘 다 벡터 검색에 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 인덱싱을 사용하지만 구현 방식은 다릅니다. Weaviate는 벡터 유사도와 기존 필터를 결합한 하이브리드 검색으로 두드러집니다. alpha 파라미터를 사용하면 BM25와 벡터 검색 결과 간의 균형을 세밀하게 조정할 수 있습니다. Aerospike의 벡터 검색 구현(현재 Preview)은 병렬 처리를 위해 특수 하드웨어 명령어(AVX)를 사용하며, 이는 특정 워크로드에서 성능상의 이점을 제공할 수 있습니다.
데이터
둘은 데이터에 대해 서로 다른 철학을 가지고 있습니다. Weaviate는 기본적으로 멀티모달 데이터 처리를 제공하고, 다양한 벡터화 모듈을 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 지원하며, 저장 및 검색에 PQ 압축을 사용합니다. NoSQL 데이터베이스 위에 구축된 Aerospike는 레코드당 여러 벡터와 인덱스를 허용하므로 동일한 데이터에 대해 서로 다른 검색 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 한 가지 핵심적인 차이점은 Aerospike가 업데이트와 삽입을 메인 데이터베이스에 즉시 표시하고 인덱스를 비동기적으로 처리한다는 점입니다.
확장성과 성능
두 플랫폼은 성장과 성능에 대해 서로 다른 접근 방식을 취합니다. Weaviate는 클러스터 노드 전반의 데이터 분산을 통해 수평 확장을 제공하지만, 확장을 직접 엔지니어링해야 합니다. 자동 확장은 없습니다. 따라서 성장을 미리 계획해야 합니다. Aerospike는 다른 접근 방식을 취해 모든 노드에서 동시 인덱스 구축을 수행하고 클러스터 전반에서 인덱싱 큐를 배치로 처리합니다. 사용 가능한 모든 CPU 코어를 사용하고 수집 중에 인덱스 캐시를 사전 하이드레이션하여 쿼리 성능을 높이지만, 이는 호스트 메모리와 스토리지 구성에 크게 의존합니다.
통합과 유연성
두 플랫폼은 통합과 사용자 지정에 대해 서로 다른 접근 방식을 가지고 있습니다. Weaviate는 REST와 GraphQL API를 모두 제공하고 임베딩 및 리랭킹을 위한 내장 플러그인을 갖추고 있어 다양한 개발 접근 방식에서 접근성이 매우 높습니다. Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션에 집중하며, 기존 데이터베이스 기능에 벡터 검색을 통합했습니다. 이는 이미 다른 데이터베이스 요구 사항에 Aerospike를 사용하고 있는 조직에 특히 유용합니다.
사용 편의성
개발자 경험은 둘 사이에서 매우 다릅니다. Weaviate는 간단한 설정과 포괄적인 문서로 개발자 경험에 중점을 두며, 벡터 검색 프로젝트를 시작하기에 훌륭한 진입점입니다. PoC와 소규모 프로젝트에 완벽합니다. Aerospike는 특히 메모리와 스토리지와 관련해 더 많은 초기 구성이 필요하고, 벡터 검색 기능이 현재 Preview 상태이므로 조기 액세스를 요청해야 하며, 이는 개발 속도를 늦출 수 있습니다.
프로덕션
각각은 프로덕션에서 서로 다른 트레이드오프를 가집니다. Weaviate는 엔터프라이즈 보안 기능에 일부 제한이 있으며, 수십억 규모의 벡터 데이터셋에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 계층형 스토리지에 대한 수동 관리와 확장을 위한 엔지니어 지원이 필요하지만, 강력한 생태계 통합을 제공합니다. Aerospike는 엔터프라이즈급 성능을 위해 설계되었고 강력한 확장성을 갖추고 있지만, 벡터 검색은 Preview 상태입니다. 초기 설정은 복잡하지만 대규모 배포에 적합합니다.
선택해야 할 때
빠른 벡터 검색, 멀티모달 데이터, GraphQL, 또는 하이브리드 검색을 갖춘 중소 규모 데이터셋이 필요한 프로젝트에는 Weaviate를 선택하고, 이미 Aerospike 데이터베이스를 사용 중인 조직, 분산 시스템 경험이 있는 팀, 매우 큰 규모의 배포 또는 벡터 업데이트에 대한 즉각적인 일관성과 하드웨어 최적화 처리가 필요한 애플리케이션에는 Aerospike를 선택하세요.
결론
Weaviate는 개발자 경험, 멀티모달 지원 및 하이브리드 검색에서 강점을 보이므로 빠른 구현과 유연성이 필요한 팀에 적합한 반면, Aerospike는 엔터프라이즈급 성능, 확장성 및 즉각적 일관성에서 강점을 보이므로 대규모 프로덕션에 더 적합합니다. 궁극적으로 선택은 사용 사례, 기술 전문성 및 확장 요구 사항에 맞아야 하며, 두 플랫폼 모두 새로운 기능과 역량을 통해 계속 발전하고 있다는 점을 기억하세요.
Weaviate와 Aerospike 중 선택은 특정 사용 사례, 데이터의 성격, 향후 확장성 요구 사항에 따라 달라집니다. 두 기술 모두 계속 발전하고 있으므로 결정을 내릴 때 이들의 개발 동향을 주시할 가치가 있습니다. 경우에 따라 두 기술을 함께 사용하는 하이브리드 접근 방식이 애플리케이션의 서로 다른 측면에서 각 기술의 강점을 활용하는 최적의 솔루션일 수도 있다는 점을 기억하세요. 모든 기술 결정과 마찬가지로, 최종 선택을 하기 전에 특정 데이터셋과 사용 사례로 철저한 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 벤치마킹 도구입니다. 이 도구를 사용하면 사용자는 자체 데이터셋을 사용하여 Milvus 및 Zilliz Cloud(관리형 Milvus)와 같은 다양한 벡터 데이터베이스 시스템의 성능을 테스트하고 비교하여 자신의 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정할 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 일화적 증거에 의존하는 대신 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 정보에 입각한 결정을 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 활발히 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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