Zilliz Cloud vs MyScale: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Zilliz Cloud와 MyScale을 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 또는 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 하며, 더 고급 데이터 분석 및 검색을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스의 일반적인 사용 사례에는 전자상거래 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 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 전통적 데이터베이스.
Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. MyScale은 ClickHouse를 기반으로 구축된 데이터베이스로, 벡터 검색과 SQL 분석을 벡터 검색 기능 애드온과 결합합니다. 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 검색함으로써 대규모 AI 애플리케이션을 처리할 수 있도록 돕습니다. 인프라를 대신 관리하므로, 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 매개변수 조정이나 다양한 인덱스 유형 비교에 시간을 쓸 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기법을 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, 액세스 관리 및 컴플라이언스 도구와 같은 보안 제어 기능을 갖추고 있습니다. 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 수도 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. 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, 과중한 워크로드에서도 우수한 성능을 유지할 수 있습니다.
MyScale이란? 개요 및 핵심 기술
MyScale은 오픈 소스 ClickHouse 데이터베이스 위에 구축된 클라우드 기반 데이터베이스로, AI 및 머신 러닝 워크로드를 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터와 벡터 데이터, 실시간 분석 및 머신 러닝을 처리할 수 있습니다. MyScale은 시계열, 벡터 검색, 전문 검색에 중점을 두고 있어 실시간 처리와 AI 기반 인사이트에 적합합니다. ClickHouse 아키텍처를 사용함으로써 MyScale은 AI에 대해 높은 성능과 확장성을 제공합니다.
MyScale의 핵심 기능 중 하나는 네이티브 SQL 지원으로, 벡터 검색, 전문 검색, 기존 SQL 쿼리를 하나의 시스템에 통합하여 AI 기반 쿼리를 단순화합니다. 이를 통해 여러 도구의 필요성이 줄어들고 AI를 위한 확장성이 높아집니다. MyScale은 OLAP 데이터베이스 아키텍처를 사용해 벡터화된 데이터에 대해 작업함으로써 하나의 플랫폼에서 구조화된 데이터와 벡터화된 데이터 모두의 분석 처리를 지원하고 관리합니다. 개발자는 SQL을 사용하여 MyScale과 상호 작용할 수 있으므로 관계형 데이터베이스에 익숙한 모든 프로그래머가 쉽게 접근할 수 있습니다.
MyScale은 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 여러 벡터 인덱스 유형과 유사도 메트릭을 제공합니다. Euclidean distance (L2), inner product (IP), cosine similarity와 같은 일반적인 거리 메트릭을 지원합니다. 이 데이터베이스에는 MSTG (Multi-Scale Tree Graph), ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ, HNSW 등 여러 인덱싱 알고리즘이 있으며, 각각 조정할 수 있는 자체 매개변수 집합을 갖고 있습니다. MyScale의 독자적인 MSTG 벡터 엔진은 NVMe SSD를 사용하여 데이터 밀도를 높이므로 성능과 비용 측면에서 특화된 벡터 데이터베이스를 능가합니다.
SQL 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, 전문 검색 엔진의 기능을 하나의 시스템으로 결합함으로써 MyScale은 인프라 및 유지보수 비용을 줄입니다. 이러한 통합은 공동 데이터 쿼리와 분석, 그리고 AI 애플리케이션을 위한 단일 데이터 기반을 가능하게 합니다. 또한 MyScale에는 LLM 시스템의 완전한 관측 가능성을 위한 MyScale Telemetry가 있어 효율적으로 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다. 데이터가 더 복잡해짐에 따라 MyScale은 다양한 데이터 유형 간의 컴퓨팅 성능과 통합을 유지하면서 새로운 데이터 모달리티와 데이터베이스 규모를 처리할 수 있는 미래 지향적인 솔루션입니다.
주요 차이점
AI 애플리케이션을 위한 벡터 데이터베이스와 관련해, Zilliz Cloud와 MyScale은 벡터 검색에 대한 서로 다른 두 가지 접근 방식입니다. 각 플랫폼은 서로 다른 기반 위에 구축되었습니다. Zilliz Cloud는 오픈 소스 Milvus 엔진 위에 구축된 반면, MyScale은 ClickHouse 아키텍처 위에 구축되었습니다. 이러한 근본적인 차이는 각 플랫폼이 데이터를 처리하고 검색하는 방식에 영향을 줍니다.
Zilliz Cloud는 내장된 최적화를 통해 특화된 벡터 작업에 집중합니다. AutoIndex는 데이터와 사용 사례에 적합한 인덱스 유형을 자동으로 선택함으로써 인덱스 유형을 선택하고 튜닝하는 복잡성을 제거합니다. 유사도 검색을 위한 IVF 및 그래프 기반 방식은 cosine similarity, Euclidean distance, inner product와 같은 표준 메트릭을 지원합니다.
MyScale은 SQL, 벡터 검색 및 전체 텍스트 검색을 하나의 시스템에 통합함으로써 다른 접근 방식을 취합니다. 이 통합 플랫폼을 통해 개발자는 기존 쿼리와 벡터 작업 모두에 SQL 구문을 사용할 수 있습니다. MyScale은 더 높은 데이터 밀도를 위해 NVMe SSD를 사용하는 독점 MSTG 벡터 엔진을 포함하여 여러 인덱싱 옵션을 제공합니다. 다른 옵션으로는 ScaNN, IVFFLAT, IVFPQ, IVFSQ 및 HNSW가 있어 개발자는 검색을 최적화할 유연성을 갖습니다.
데이터 관리와 관련해서는 각 플랫폼마다 장점이 있습니다. Zilliz Cloud는 순수 벡터 작업에 강하며 다양한 데이터 유형 전반의 하이브리드 검색을 지원합니다. 하나의 쿼리에서 텍스트 임베딩과 이미지 벡터를 검색할 수 있습니다. 이 플랫폼은 수평 확장을 자동으로 처리하며 AWS, Azure 또는 Google Cloud에서의 배포 옵션을 제공하고, 완전 관리형 서비스 또는 자체 클라우드 계정 사용 중에서 선택할 수 있습니다.
MyScale의 구조화 데이터와 벡터 데이터에 대한 통합 접근 방식은 독특합니다. SQL 구문을 사용함으로써 개발자는 기존 쿼리와 벡터 작업을 원활하게 결합할 수 있습니다. 이는 분석 기능과 벡터 검색을 모두 필요로 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. ClickHouse 기반은 강력한 실시간 처리 및 분석 지원을 제공합니다.
비용 관리 기능은 플랫폼마다 다릅니다. Zilliz Cloud는 계층형 스토리지를 사용하여 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지로 자동 이동합니다. 사용자는 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택하고, 무거운 처리에는 더 강력한 인스턴스를, 단순 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. MyScale은 인프라 통합을 통해 비용 효율성에 접근하며, 여러 데이터베이스 기능을 하나의 시스템으로 결합하여 비용을 절감합니다. 그들의 MSTG 벡터 엔진도 스토리지 비용 최적화에 도움을 줍니다.
두 플랫폼 모두 포괄적인 보안 기능을 갖추고 있습니다. Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리 및 컴플라이언스 도구를 제공하며, 업데이트 속도와 데이터 일관성 간의 균형을 맞추기 위해 다양한 일관성 수준을 제공합니다. MyScale은 표준 데이터베이스 보안 기능과 시스템 모니터링을 위한 MyScale Telemetry를 제공합니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Zilliz Cloud는 최소한의 구성 오버헤드로 순수 벡터 검색이 필요할 때 적합합니다. 추천 시스템, 이미지 유사도 검색 또는 자동 성능 최적화가 필요한 대규모 AI 애플리케이션을 구축하는 회사가 선택할 만한 옵션입니다. 복잡한 인프라를 관리하지 않고 AI 기능 구축에 집중하고자 하는 팀, 특히 여러 벡터 유형이나 다양한 데이터 모달리티 전반의 하이브리드 검색을 다룰 때 매우 적합합니다.
MyScale은 애플리케이션이 SQL 작업과 벡터 검색을 결합해야 할 때 적합합니다. 벡터 작업과 함께 시계열 데이터를 처리하거나, 실시간 분석이 필요하거나, 구조화 데이터와 벡터 데이터를 모두 위한 하나의 시스템을 갖추고자 하는 회사가 선택할 만한 옵션입니다. 기존 데이터베이스 작업과 벡터 유사도 검색을 결합한 복잡한 쿼리가 필요한 애플리케이션을 구축하는 SQL 전문 지식을 가진 팀에 매우 적합합니다.
결론
Zilliz Cloud와 MyScale 중 선택은 벡터 검색에 대한 서로 다른 접근 방식에 관한 것입니다. Zilliz Cloud는 전문화된 벡터 작업, 자동 최적화 및 관리형 인프라에 뛰어나며, 전용 벡터 검색 솔루션을 원하는 팀에 적합합니다. MyScale은 SQL과 벡터 작업을 결합하는 통합 접근 방식에 뛰어나며, 기존 데이터베이스 기능과 벡터 검색이 모두 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 결정은 요구사항에 기반해야 합니다. 데이터 유형(순수 벡터 vs 혼합 데이터), 쿼리 패턴(전문화된 벡터 검색 vs 결합된 SQL 및 벡터 작업), 팀 전문성(인프라 관리 vs SQL 개발), 확장 요구사항(자동 vs 수동 최적화)을 고려하세요. 올바른 선택은 이러한 요소들과 그것들이 애플리케이션의 목표 및 팀의 역량과 얼마나 잘 맞는지에 달려 있습니다.
Zilliz Cloud와 MyScale의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이들을 평가하려면 사용 사례에 기반하여 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 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 사용자가 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 마케팅 주장이나 풍문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사 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 성능을 개선하는 데 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 유지 관리되고 있습니다.
벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻으려면 GitHub 저장소에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 빠르게 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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