Zilliz Cloud vs ClickHouse: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Zilliz Cloud와 ClickHouse를 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, 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 이커머스 제품 추천, 콘텐츠 발견 플랫폼, 사이버보안의 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 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 기존 데이터베이스.
Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. ClickHouse는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 오픈 소스 컬럼 지향 데이터베이스입니다. 이 글에서는 이들의 벡터 검색 기능을 비교합니다.
Zilliz Cloud: 개요 및 핵심 기술
Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진을 기반으로 구축된 완전 관리형 벡터 데이터베이스 서비스입니다. 개발자와 조직이 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리, 검색함으로써 대규모 AI 애플리케이션을 처리하도록 돕습니다. 인프라를 대신 관리해 주므로, 데이터베이스 관리 대신 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Zilliz Cloud의 핵심 장점 중 하나는 자동 성능 최적화입니다. 이 시스템에는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 조정하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 쓸 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기법을 사용합니다.
이 플랫폼에는 엔터프라이즈 기능이 있습니다. AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있으며, Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션이 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리, 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 줄일 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수도 있습니다 - 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 간단한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 좋은 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
여러 유형의 데이터를 함께 검색해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 지원합니다. 단일 쿼리에서 텍스트 임베딩, 이미지 벡터 및 기타 데이터 유형 전반을 검색할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 Cosine, Euclidean, Inner Product와 같은 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 자동으로 더 많은 리소스를 추가하여 수평 확장할 수 있으므로, 높은 워크로드에서도 좋은 성능을 유지할 수 있습니다.
ClickHouse: 개요 및 핵심 기술
ClickHouse는 전체 SQL 지원과 빠른 쿼리 처리를 제공하는 실시간 분석용 오픈소스 OLAP 데이터베이스입니다. 완전히 병렬화된 쿼리 파이프라인 덕분에 분석 쿼리에 매우 적합하며 벡터 검색을 빠르게 수행할 수 있습니다. 높은 압축률(코덱을 통해 사용자 지정 가능)을 갖추고 있어 대규모 데이터셋을 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 주요 장점 중 하나는 메모리에 제한되지 않고 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있다는 점이므로, 대규모 벡터 데이터를 보유한 사용자에게 훌륭한 도구입니다. 또한 메타데이터에 대한 필터링과 집계를 지원하므로 벡터와 해당 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다.
ClickHouse는 SQL을 통해 벡터 검색 기능을 제공하며, 여기서 벡터 거리 연산은 다른 SQL 함수와 동일하게 동작합니다. 따라서 이를 기존 필터링 및 집계와 결합할 수 있습니다. 메타데이터나 기타 정보와 함께 벡터 데이터를 쿼리해야 하는 사용 사례에 매우 적합합니다. 또한 더 빠른(하지만 근사적인) 매칭을 위한 실험적 Approximate Nearest Neighbour (ANN) 인덱스도 제공합니다. 그리고 속도와 효율성을 위해 병렬 처리로 행을 선형 스캔하여 정확한 매칭을 수행합니다.
ClickHouse는 벡터 매칭을 메타데이터 필터링 또는 집계와 결합해야 할 때 벡터 검색에 매우 적합합니다. 특히 여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬로 처리해야 하는 매우 큰 벡터 데이터셋에 적합합니다. ClickHouse는 SQL 지원이 필요하고 벡터 데이터셋이 메모리 전용 인덱스에 담기에는 너무 큰 경우에도 좋습니다. 또한 관련 데이터가 이미 ClickHouse에 있거나 수백만 개의 벡터를 관리하기 위해 다른 도구를 배우고 싶지 않다면, ClickHouse는 시간과 리소스를 절약해 줄 수 있습니다. 빠르게 병렬화된 정확한 매칭과 대규모 데이터셋 처리가 ClickHouse의 강점이므로, 고급 검색 사용자에게 적합합니다.
ClickHouse는 벡터 검색을 위한 범용 플랫폼으로, 특히 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터셋과 벡터 검색을 SQL 기반 필터링 및 집계와 결합할 때 적합합니다. 소규모 메모리 제한 데이터셋이나 높은 QPS 시나리오에서는 전문 벡터 데이터베이스만큼 좋지는 않지만, 메타데이터를 포함한 복잡한 쿼리를 처리할 수 있으므로 SQL을 알고 빠른 벡터 검색이 필요한 개발자에게 훌륭합니다.
주요 차이점
벡터 검색 솔루션을 선택할 때, 각각의 강점을 이해하면 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 벡터 검색에서 중요한 핵심 측면을 기준으로 Zilliz Cloud와 ClickHouse를 비교해 보겠습니다.
검색 방법론 및 성능
Zilliz Cloud는 검색에 IVF 및 그래프 기반 알고리즘을 사용하며, AutoIndex를 통해 최적의 인덱싱 방법을 자동으로 선택합니다. 수동 파라미터 튜닝이 필요하지 않습니다.
ClickHouse는 SQL 함수를 통한 벡터 검색으로 다른 방식으로 수행합니다. 병렬 선형 스캔을 통한 정확한 매칭과 실험적 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 인덱스를 제공합니다. CPU 코어 전반의 병렬 처리에 뛰어나므로 정확한 매칭에 적합합니다.
데이터 관리 및 처리
Zilliz Cloud는 벡터 임베딩을 위해 구축되었으며 다양한 데이터 유형, 텍스트 임베딩 및 이미지 벡터 전반에 걸친 하이브리드 검색을 지원합니다. 다양한 머신 러닝 모델을 위한 여러 유사도 지표(Cosine, Euclidean, Inner Product)를 제공합니다.
ClickHouse는 벡터 검색과 전통적인 SQL을 결합하는 데 뛰어납니다. 메타데이터와 함께 벡터 데이터를 처리하므로 표준 SQL 필터링 및 집계로 벡터 유사도를 쿼리할 수 있습니다. 동일한 쿼리에서 벡터 데이터와 비벡터 데이터를 모두 다뤄야 할 때 좋습니다.
확장성 전략
Zilliz Cloud는 수평으로 자동 확장되며, 높은 부하에서도 성능을 유지하기 위해 필요에 따라 리소스를 추가합니다. 계층형 스토리지는 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지로 자동 이동합니다.
ClickHouse는 병렬 처리를 통해 멀티 TB 데이터셋을 처리하도록 설계되었습니다. 메모리에 종속되지 않으므로 사용 가능한 RAM을 초과하는 대규모 벡터 데이터셋에 적합합니다. 대규모 데이터셋을 관리하기 위해 높은 압축률(커스텀 코덱 사용)을 활용합니다.
사용 및 관리의 용이성
Zilliz Cloud는 주요 클라우드 제공업체(AWS, Azure, Google Cloud) 전반에서 제공되는 완전 관리형 서비스입니다. 인프라를 대신 처리해 주므로 데이터베이스 관리가 아니라 AI 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
ClickHouse는 벡터 연산에 표준 SQL 구문을 사용하므로 SQL 전문 지식을 가진 팀에게 더 익숙합니다. 하지만 Zilliz Cloud의 관리형 서비스에 비해 더 많은 직접 관리가 필요합니다.
비용 및 리소스 최적화
Zilliz Cloud를 사용하면 필요에 따라 리소스를 할당하고 컴퓨팅을 워크로드에 맞출 수 있습니다. 자동화된 계층형 스토리지는 접근 빈도가 낮은 데이터의 비용 최적화에 도움이 됩니다.
ClickHouse의 비용 이점은 압축과 모든 데이터를 메모리에 올리지 않고도 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 능력에서 나옵니다. 하지만 인프라와 최적화는 직접 관리해야 합니다.
Zilliz Cloud를 사용해야 하는 경우
자동 관리와 자동 최적화가 제공되는 전용 벡터 데이터베이스가 필요할 때 Zilliz Cloud를 사용하세요. 특히 임베딩을 사용하는 AI 및 ML 애플리케이션을 위해 대규모 데이터셋 전반에서 순수 벡터 유사도 검색이 필요한 시나리오에 가장 적합합니다. 자동 확장, 하이브리드 검색, 관리형 서비스 모델은 인프라 관리 없이 AI 기능 구축에 집중하고자 하는 팀에 완벽합니다. 크로스 클라우드 배포, 강력한 보안 제어, 자동 성능 최적화 같은 엔터프라이즈 기능이 필요한 조직에 매우 적합합니다.
ClickHouse를 사용해야 하는 경우
벡터 검색을 복잡한 SQL 작업 및 메타데이터 분석과 결합해야 할 때 ClickHouse를 사용하세요. 이미 SQL을 많이 사용하고 있으며 벡터 검색을 기존 분석 워크플로에 통합해야 하는 조직에 더 적합합니다. 병렬 처리의 강점과 메모리 제약 없이 멀티 TB 데이터셋을 처리할 수 있는 능력 덕분에 벡터 유사도와 전통적인 데이터 필터링 및 집계를 결합하는 대규모 분석 쿼리에 완벽합니다. 더 광범위한 데이터 분석의 일부로 벡터 검색을 수행해야 하거나 벡터 데이터가 메모리 전용 인덱스에 비해 너무 클 때 매우 적합합니다.
결론
Zilliz Cloud와 ClickHouse 중 선택은 기술적 요구사항과 조직의 역량에 따라 달라집니다. Zilliz Cloud는 자동 최적화와 엔터프라이즈 기능을 갖춘 전문 관리형 벡터 데이터베이스 서비스로, 순수 벡터 검색 애플리케이션에 완벽합니다. ClickHouse는 벡터 검색을 갖춘 범용 분석 데이터베이스로, 벡터 연산을 SQL 기반 분석과 결합하는 시나리오에서 뛰어납니다. 두 제품 모두 벡터 검색에 대해 강력하지만 서로 다른 접근 방식을 가지고 있으므로, 결정을 내릴 때 팀의 전문성, 기존 인프라, 데이터 볼륨, 쿼리 패턴 및 관리 선호도를 고려하세요.
Zilliz Cloud와 ClickHouse의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 되는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 궁극적으로, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색을 구현하는 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 선택하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템이 필요한 사용자, 특히 벡터 데이터베이스를 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 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 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 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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