Zilliz Cloud vs Neo4j: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Zilliz Cloud와 Neo4j를 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, 제품 속성과 같은 복잡한 정보를 인코딩합니다. 효율적인 유사도 검색을 가능하게 함으로써, 벡터 데이터베이스는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 하며, 더 발전된 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 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 포함한 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 포함된 전통적인 데이터베이스.
Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Neo4j는 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 그래프 데이터베이스입니다. 이 글에서는 두 제품의 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, 검색함으로써 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 사용자의 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 방법을 선택하는 AutoIndex 기술이 있습니다. 따라서 매개변수를 조정하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF(Inverted File)와 그래프 기반 기법을 사용합니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 제공합니다. 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, 접근 관리, 규정 준수 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 줄일 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 좋은 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 머신러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 리소스를 자동으로 추가하여 수평 확장할 수 있으므로, 높은 워크로드에서도 좋은 성능을 유지할 수 있습니다.
Neo4J: 기본 사항
Neo4j의 벡터 검색을 통해 개발자는 그래프 전반에서 유사한 데이터를 검색하기 위한 벡터 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이러한 인덱스는 벡터 임베딩을 포함하는 노드 속성과 함께 작동합니다. 벡터 임베딩은 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 데이터의 의미를 포착하는 수치적 표현입니다. 이 시스템은 최대 4096차원의 벡터와 코사인 및 유클리드 유사도 함수를 지원합니다.
구현은 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색을 수행하기 위해 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 벡터 인덱스를 쿼리할 때 검색하려는 이웃의 수를 지정하면, 시스템은 유사도 점수 순으로 정렬된 일치 노드를 반환합니다. 이러한 점수는 0-1 범위이며 높을수록 더 유사함을 의미합니다. HNSW 접근 방식은 유사한 벡터 간의 연결을 유지하고 시스템이 벡터 공간의 다른 부분으로 빠르게 이동할 수 있도록 하여 효과적으로 작동합니다.
벡터 인덱스의 생성 및 사용은 쿼리 언어를 통해 수행됩니다. CREATE VECTOR INDEX 명령으로 인덱스를 생성하고 벡터 차원 및 유사도 함수와 같은 매개변수를 지정할 수 있습니다. 시스템은 구성된 차원의 벡터만 인덱싱되도록 검증합니다. 이러한 인덱스의 쿼리는 인덱스 이름, 결과 수 및 쿼리 벡터를 입력으로 받는 db.index.vector.queryNodes 프로시저를 통해 수행됩니다.
Neo4j의 벡터 인덱싱에는 벡터 표현을 압축하여 메모리 사용량을 줄이는 양자화와 같은 성능 최적화가 있습니다. 노드당 최대 연결 수(M) 및 삽입 중 추적되는 최근접 이웃 수(ef_construction)와 같은 매개변수로 인덱스 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 매개변수를 통해 정확도와 성능 간의 균형을 맞출 수 있지만, 기본값은 대부분의 사용 사례에서 잘 작동합니다. 또한 이 시스템은 버전 5.18부터 관계 벡터 인덱스를 지원하므로, 관계 속성에서 유사한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이를 통해 개발자는 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그래프 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합함으로써 애플리케이션은 정확한 일치가 아니라 의미적 의미를 기반으로 관련 데이터를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 영화 추천 시스템은 줄거리 임베딩 벡터를 사용하여 유사한 영화를 찾는 동시에, 그래프 구조를 사용하여 추천이 사용자가 선호하는 동일한 장르나 시대에서 나오도록 보장할 수 있습니다.
주요 차이점
검색 방법론
Zilliz Cloud는 Milvus 엔진을 기반으로 구축되었으며 IVF (Inverted File) 및 그래프 기반 인덱싱을 사용하여 유사도 검색 속도를 높입니다. AutoIndex는 데이터에 가장 적합한 인덱싱 전략을 자동으로 선택하므로 수동으로 튜닝할 필요가 없습니다.
Neo4j는 벡터 검색에 Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 그래프를 사용합니다. 이를 통해 유사한 벡터 간의 연결을 유지하여 빠른 근사 k-최근접 이웃 검색이 가능합니다. Neo4j는 최대 연결 수 및 최근접 이웃 수와 같은 검색 매개변수를 세밀하게 조정할 수 있어 검색 정확도와 속도를 더 잘 제어할 수 있습니다.
데이터 처리
Zilliz Cloud는 벡터 임베딩을 관리하고 하이브리드 검색을 지원합니다. 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형 전반에 걸쳐 쿼리하고 메타데이터를 기준으로 필터링하여 한 번에 가장 정확하고 관련성 높은 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 멀티모달 데이터 처리가 필요한 AI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
Neo4j는 벡터 검색을 그래프 구조와 통합하여 벡터 유사도와 그래프 쿼리를 결합할 수 있습니다. 최대 4,096차원의 벡터를 지원하며 노드 및 관계 속성 모두에 적용할 수 있어, 의미론적 데이터와 구조적 데이터에 의존하는 추천 시스템과 같은 사용 사례에 적합합니다.
확장성과 성능
Zilliz Cloud의 아키텍처는 수평 확장을 가능하게 하며, 데이터가 증가함에 따라 워크로드를 자동으로 분산합니다. 계층형 스토리지는 자주 액세스되지 않는 데이터를 더 저렴한 스토리지 계층으로 이동합니다.
Neo4j는 그래프 구조 내에서 확장되며, 벡터 인덱스는 양자화를 통해 메모리 효율성을 위해 최적화될 수 있습니다. 하지만 대규모 데이터셋에 대한 확장성은 Zilliz Cloud의 분산 특성에 비해 제한적일 수 있습니다.
유연성과 사용자 지정
Zilliz Cloud는 쿼리 설계의 유연성을 제공하며, 다양한 머신 러닝 모델을 위해 Cosine, Euclidean, Inner Product와 같은 여러 유사도 지표를 지원합니다. AutoIndex는 수동 튜닝의 필요성을 줄이고 높은 성능을 제공합니다.
Neo4j는 매개변수 튜닝을 통해 벡터 인덱스 동작을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 그래프 쿼리와의 통합은 엔터티 간 관계가 중요한 데이터셋에 특히 적합한 고도로 사용자 지정된 애플리케이션을 가능하게 합니다.
통합과 생태계
Zilliz Cloud는 인기 있는 AI 및 머신 러닝 프레임워크와 통합됩니다. BYOC (Bring Your Own Cloud) 옵션은 AWS, Azure, Google Cloud에서의 배포를 지원하므로 기존 인프라에 맞출 수 있습니다.
Neo4j의 생태계는 그래프 데이터베이스 중심이며 데이터 시각화, ETL 파이프라인 등과 잘 연결됩니다. 이미 그래프 기반 패러다임 내에서 작업하는 개발자에게 훌륭합니다.
사용 편의성
Zilliz Cloud는 완전 관리형 서비스로서 설정과 유지 관리를 쉽게 만듭니다. 개발자는 인프라를 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. AutoIndex는 데이터베이스 구성의 복잡성을 줄입니다.
Neo4j의 벡터 검색은 쿼리 언어에 통합되어 있으므로 해당 구문에 익숙해야 합니다. 탄탄한 문서가 있지만, 그래프 데이터베이스를 처음 접하는 개발자에게는 학습 곡선이 더 가파를 수 있습니다.
비용
Zilliz Cloud의 계층형 스토리지와 사용자 지정 가능한 컴퓨팅 리소스는 워크로드에 따른 비용 최적화를 가능하게 합니다. 완전 관리형 서비스는 인프라 비용을 없애지만, 이러한 편의성은 소규모 프로젝트에는 더 높은 가격으로 이어질 수 있습니다.
Neo4j의 비용은 라이선스와 배포 복잡성에 따라 달라집니다. 온프레미스 또는 클라우드 기반 설정에서 유연성을 제공하지만, 대규모의 성능 집약적 애플리케이션에서는 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
보안
두 플랫폼 모두 암호화, 액세스 제어 및 컴플라이언스 기능을 포함한 엔터프라이즈급 보안을 갖추고 있습니다. Zilliz Cloud의 보안은 민감한 데이터 처리를 위해 맞춤화되어 있으며, Neo4j는 인증과 역할 기반 액세스를 지원하므로 그래프 및 벡터 데이터에 대한 액세스를 보호할 수 있습니다.
각각을 선택해야 하는 경우
Zilliz Cloud는 벡터 검색으로 대규모 분산 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. 자동 인덱싱, 하이브리드 검색 및 원활한 확장성은 특히 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 멀티모달 데이터를 사용하는 AI 워크로드에 완벽합니다. 완전 관리형 서비스는 인프라 오버헤드를 최소화하고, 증가하는 데이터에 대해 신속한 배포와 비용 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
Neo4j는 그래프 관계가 애플리케이션의 핵심 요소인 시나리오에 적합합니다. 그래프 기반 쿼리와 벡터 유사도 검색을 결합하면 추천 시스템, 사기 탐지, 지식 그래프와 같은 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 관계와 의미적 컨텍스트에 크게 의존한다면, Neo4j의 통합 그래프 및 벡터 검색은 고유한 이점을 제공하지만 더 많은 설정 및 최적화 노력이 필요합니다.
요약
Zilliz Cloud는 최소한의 관리 오버헤드로 확장 가능한 멀티모달 데이터 처리가 필요한 AI 중심 애플리케이션에 적합합니다. 사용하기 쉽고 고도로 자동화되어 있어 빠른 배포를 원하는 개발자에게 완벽합니다.
Neo4j는 그래프 관계가 핵심이고 그래프 프레임워크 내 벡터 검색이 고유한 이점이 되는 애플리케이션에 좋은 선택입니다. 하지만 대규모 벡터 워크로드를 위해 구성하고 최적화하는 데 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.
궁극적으로 이는 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라집니다. 우선순위가 AI 워크로드를 위한 완전 관리형 확장 가능 솔루션이라면 Zilliz Cloud가 더 나은 선택일 수 있습니다. 애플리케이션이 벡터 유사도를 포함한 그래프 기반 쿼리에 크게 의존한다면 Neo4j가 적합한 선택일 수 있습니다.
Zilliz Cloud와 Neo4j의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이를 도울 수 있는 도구 중 하나가 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈 소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국, 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데에는 자체 데이터셋과 쿼리 패턴을 사용한 철저한 벤치마킹이 핵심이 될 것입니다.
오픈 소스 VectorDBBench를 사용해 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 통해 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, 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기능과 성능 개선에 전념하는 개발자 커뮤니티에 의해 활발히 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 더 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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