Zilliz Cloud vs Aerospike: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Zilliz Cloud와 Aerospike를 비교하기 전에, 먼저 벡터 데이터베이스의 개념을 살펴보겠습니다.
벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 저장하고 쿼리하도록 특별히 설계되었으며, 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 고급 데이터 분석과 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 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 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 다양한 유형의 벡터 데이터베이스가 있습니다:
- 목적 특화 벡터 데이터베이스 예: Milvus, Zilliz Cloud (완전 관리형 Milvus)
- 벡터 검색 라이브러리 예: Faiss 및 Annoy.
- 경량 벡터 데이터베이스 예: Chroma 및 Milvus Lite.
- 소규모 벡터 검색을 수행할 수 있는 벡터 검색 애드온이 있는 전통적인 데이터베이스.
Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Aerospike는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 분산형 확장 가능 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진 위에 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. 개발자와 조직이 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리 및 검색하여 대규모 AI 애플리케이션을 처리할 수 있도록 돕습니다. 인프라를 대신 관리해 주므로, 데이터베이스 관리 대신 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Zilliz Cloud의 주요 장점 중 하나는 자동 성능 최적화입니다. 이 시스템에는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 튜닝하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기술을 사용하여 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높입니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 갖추고 있습니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있으며, Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션을 선택할 수 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 접근 관리 및 컴플라이언스 도구와 같은 보안 제어 기능을 제공합니다. 또한 이 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.
비용 관리는 Zilliz Cloud의 또 다른 중요한 측면입니다. 이 플랫폼은 계층형 스토리지를 사용하여 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 자동 이동하므로, 성능에 영향을 주지 않고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 우수한 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
서로 다른 유형의 데이터를 함께 검색해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 지원합니다. 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형을 검색할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 Cosine, Euclidean 및 Inner Product와 같은 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 더 많은 리소스를 자동으로 추가하여 수평적으로 확장할 수 있으므로, 무거운 워크로드에서도 우수한 성능을 유지할 수 있습니다.
Aerospike: 개요 및 핵심 기술
Aerospike는 고성능 실시간 애플리케이션을 위한 NoSQL 데이터베이스입니다. 벡터 인덱싱 및 검색 지원을 추가했기 때문에 벡터 데이터베이스 사용 사례에 적합합니다. 이 벡터 기능은 Aerospike Vector Search (AVS)라고 하며 Preview 상태입니다. Aerospike에서 얼리 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. 인덱싱의 경우 각 레코드는 인덱스의 지정된 벡터 필드에 최소 하나의 벡터를 가져야 합니다. 단일 레코드에 여러 벡터와 인덱스를 가질 수 있으므로 동일한 데이터를 다양한 방식으로 검색할 수 있습니다. Aerospike는 업서트된 레코드를 특정 세트에 할당하여 이를 모니터링하고 운영할 것을 권장합니다.
AVS는 인덱스를 구축하는 고유한 방식을 갖고 있으며, 모든 AVS 노드 전반에서 동시적으로 수행됩니다. 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 좌우됩니다.
인덱싱 큐의 각 항목에 대해 AVS는 인덱싱을 위해 벡터를 처리하고, 각 벡터에 대한 클러스터를 구축한 다음 이를 ASDB에 커밋합니다. 인덱스 레코드에는 벡터 자체의 복사본과 HNSW 그래프의 특정 계층에서 해당 벡터에 대한 클러스터가 포함됩니다. 인덱싱은 단일 명령어, 다중 데이터 병렬 처리를 위해 vector extensions (AVX)를 사용합니다.
AVS는 클러스터의 레코드들이 서로 연결되어 있기 때문에 인덱스 캐시를 “사전 하이드레이트”하기 위해 수집 중에 쿼리를 수행합니다. 이러한 쿼리는 쿼리 요청으로 계산되지 않지만 스토리지 계층에 대한 읽기로 나타납니다. 이런 방식으로 캐시는 관련 데이터로 채워지고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AVS가 벡터 데이터를 처리하고 유사도 검색을 위한 인덱스를 구축하여 고차원 벡터 검색에 맞게 확장할 수 있는 방식을 보여줍니다.
주요 차이점
벡터 검색은 추천 시스템, 시맨틱 검색 및 AI 기반 분석을 위한 핵심 기술이 되었습니다. 벡터 데이터베이스 요구 사항에 맞는 적절한 도구를 선택하려면 다양한 플랫폼이 벡터 인덱싱, 데이터 관리 및 운영 확장성을 어떻게 처리하는지 이해해야 합니다. 결정을 돕기 위해 Zilliz Cloud와 Aerospike Vector Search (AVS)를 비교해 보겠습니다.
검색 방법론
Zilliz Cloud: Zilliz Cloud는 IVF (Inverted File System) 및 그래프 기반과 같은 여러 인덱싱 방법을 사용하는 Milvus 엔진을 기반으로 구축되었습니다. AutoIndex 기능은 데이터에 가장 적합한 인덱싱 방법을 자동으로 선택하므로 수동으로 조정할 필요가 없습니다. 이를 통해 Zilliz는 다양한 머신 러닝 및 AI 사용 사례에 적합합니다.
Aerospike: Aerospike의 벡터 검색은 고차원 유사도 검색에서 성능으로 잘 알려진 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 인덱싱으로 구동됩니다. 하지만 AVS는 아직 프리뷰 단계이며 HNSW만 지원하고, 자동 인덱스 선택은 없습니다. 개발자는 인덱스 매개변수를 수동으로 구성하고 관리해야 합니다.
데이터
Zilliz Cloud: Zilliz는 멀티모달 데이터에 뛰어납니다. 하이브리드 검색을 지원하여 한 번의 작업으로 텍스트, 이미지, 수치 벡터를 쿼리할 수 있습니다. 또한 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 NoSQL 데이터베이스이므로 구조화 및 반구조화 데이터에 대한 지원이 좋습니다. 하지만 Aerospike의 벡터 검색은 더 경직되어 있으며, 각 레코드에 사전 정의된 벡터 필드가 있는 구조화된 워크플로를 위해 설계되었습니다. 하이브리드 검색은 언급되어 있지 않습니다.
확장성 및 성능
Zilliz Cloud: Zilliz는 수평 확장성을 갖추고 있어 데이터가 증가함에 따라 확장할 수 있습니다. 분산 아키텍처는 높은 부하에서도 일관된 성능을 보장합니다. 계층형 스토리지는 자주 액세스하지 않는 데이터를 더 저렴한 스토리지 계층으로 오프로딩하여 성능을 더욱 최적화합니다.
Aerospike: Aerospike의 동시 인덱싱은 확장성을 위해 설계되었습니다. 인덱스 레코드는 비동기적으로 처리되고 노드 전반에 분산되며, 클러스터의 모든 CPU 코어를 사용합니다. 하지만 확장성은 시스템 메모리와 스토리지 구성에 크게 의존하므로 확장 시 복잡성이 더해질 수 있습니다.
유연성 및 커스터마이징
Zilliz Cloud: 이 플랫폼은 데이터 모델링에 유연성을 제공하며 코사인, 유클리드, 내적과 같은 여러 유사도 메트릭을 지원합니다. 이를 통해 Zilliz는 많은 커스터마이징 없이도 다양한 AI 및 머신 러닝 사용 사례에 적합합니다.
Aerospike: Aerospike는 레코드당 여러 벡터와 다양한 쿼리 경로를 위한 인덱싱 전략을 지원합니다. 이는 유용하지만 수동 구성이 필요하며 Zilliz의 자동 튜닝 기능은 없습니다.
통합 및 생태계
Zilliz Cloud: Zilliz는 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 제공업체 위에서 운영됩니다. 개발자는 완전 관리형 서비스 또는 BYOC (Bring Your Own Cloud) 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 또한 AI 프레임워크와도 잘 통합되어 엔드투엔드 머신 러닝 워크플로에 적합합니다.
Aerospike: Aerospike는 더 넓은 NoSQL 생태계의 일부이므로 실시간 분석과 전통적인 데이터베이스 기능을 결합하는 애플리케이션에 좋은 선택입니다. 하지만 벡터 검색은 상대적으로 독립적이며 아직 프리뷰 단계입니다.
사용 편의성
Zilliz Cloud: Zilliz는 관리형 서비스와 AutoIndex 같은 기능으로 설정을 쉽게 만듭니다. 개발자는 인프라나 매개변수 튜닝을 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 문서는 포괄적이며 플랫폼은 사용하기 쉽습니다.
Aerospike: Aerospike의 가파른 학습 곡선은 기술적 복잡성과 수동 구성 때문입니다. AVS를 설정하고 최적화하려면 특히 벡터 데이터 워크플로에 대해 시스템 아키텍처를 깊이 이해해야 합니다.
비용
Zilliz Cloud: Zilliz는 계층형 스토리지와 워크로드별 컴퓨트 같은 비용 절감 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 통해 사용 패턴에 따라 비용을 최적화할 수 있습니다.
Aerospike: Aerospike는 AVS에 대한 상세한 비용 관리 기능을 제공하지 않습니다. 비용은 메모리와 스토리지 같은 리소스 집약적인 구성에 연동될 가능성이 높으며, 확장할수록 증가할 것입니다.
보안 기능
Zilliz Cloud: Zilliz는 암호화, 액세스 관리, 엔터프라이즈 표준 준수와 같은 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 민감한 데이터를 처리하는 조직에 좋은 선택입니다.
Aerospike: Aerospike는 암호화와 인증을 제공하지만 AVS를 위한 고급 보안 기능에 대한 상세 문서가 부족합니다. 이는 높은 보안 요구사항을 가진 엔터프라이즈에는 제한 사항이 될 수 있습니다.
Zilliz Cloud를 사용해야 하는 경우
Zilliz Cloud는 대규모 분산 데이터와 벡터 검색을 핵심 기능으로 갖춘 애플리케이션을 위한 것입니다. 벡터 임베딩의 효율적인 처리, 멀티모달 데이터 전반의 하이브리드 검색, 확장성이 필요한 AI 및 머신 러닝 워크플로에서 뛰어납니다. 자동 인덱싱, 하이브리드 검색, 여러 유사도 메트릭 지원은 추천 엔진, 시맨틱 검색, 실시간 분석에 적합하게 만듭니다. 또한 관리형 서비스와 사용 편의성은 빠른 배포와 낮은 운영 부담을 중시하는 팀에 좋습니다.
Aerospike를 사용해야 하는 경우
Aerospike는 이미 NoSQL 기능을 사용하고 있으며 벡터 검색을 추가 기능으로 필요로 하는 조직을 위한 것입니다. 벡터 유사도 검색과 함께 실시간 트랜잭션 처리가 필요한 애플리케이션은 Aerospike의 인덱싱 및 저지연 아키텍처의 이점을 얻을 수 있습니다. 벡터 검색을 재고 관리나 금융 거래와 같은 구조화된 데이터 작업과 결합할 수 있을 때 좋습니다. 하지만 프리뷰 단계의 벡터 검색은 아키텍처와 구성에 대한 더 깊은 이해가 필요하므로 기술 팀에 더 적합합니다.
결론
Zilliz Cloud와 Aerospike는 각각 고유한 강점을 가지고 있습니다. Zilliz Cloud는 AI 애플리케이션을 위한 사용하기 쉽고 확장 가능하며 기능이 풍부한 벡터 검색을 원하는 개발자를 위한 것입니다. Aerospike는 벡터 검색이 강력한 실시간 트랜잭션 시스템을 보완하는 환경을 위한 것입니다. 데이터 유형, 확장성, 통합, 운영 복잡성을 기준으로 둘 중 하나를 선택하세요. 결국 성숙한 벡터 검색 도구를 원하는지, 아니면 새롭게 벡터 기능을 갖춰가는 데이터베이스를 원하는지에 따라 달라집니다.
Zilliz Cloud와 Aerospike의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 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.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 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 사용해 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 소문이 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.
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