Zilliz Cloud vs Rockset: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
Zilliz Cloud와 Rockset을 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 고급의 데이터 분석과 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 AI 환각과 같은 문제를 줄이기 위해 외부 지식을 제공함으로써 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기술입니다.
시장에는 다음을 포함해 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 애드온을 갖춘 전통적인 데이터베이스.
Zilliz Cloud는 목적 특화 벡터 데이터베이스입니다. Rockset은 벡터 검색 기능을 애드온으로 제공하는 검색 및 분석 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. 벡터 임베딩을 효율적으로 저장, 관리 및 검색함으로써 개발자와 조직이 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 튜닝하거나 다양한 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 대규모 데이터셋 전반에서 유사도 검색 속도를 높이기 위해 IVF (Inverted File) 및 그래프 기반 기술을 사용합니다.
이 플랫폼은 엔터프라이즈 기능을 갖추고 있습니다. Zilliz의 완전 관리형 서비스를 사용하거나 자체 클라우드 계정(BYOC)을 가져오는 옵션과 함께, AWS, Azure 또는 Google Cloud 전반에 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있습니다. 민감한 데이터를 처리하는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리, 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 줄일 수 있습니다. 또한 워크로드에 맞는 컴퓨팅 리소스를 선택할 수도 있습니다. 예를 들어, 무거운 처리 작업에는 더 강력한 인스턴스를 사용하고 단순한 쿼리에는 더 가벼운 인스턴스를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 좋은 성능을 유지하면서 지출을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
다양한 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 지표를 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 더 많은 리소스를 자동으로 추가하여 수평적으로 확장할 수 있으므로, 높은 워크로드에서도 좋은 성능을 유지할 수 있습니다.
Rockset: 개요 및 핵심 기술
Rockset은 벡터 임베딩을 포함한 정형 및 비정형 데이터를 위한 실시간 검색 및 분석 데이터베이스입니다. 강점은 데이터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 것이므로, 최신 인사이트가 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. Rockset은 스트리밍 및 대량 데이터 수집을 모두 지원하며, 고속 이벤트 스트림과 변경 데이터 캡처(CDC) 피드를 1~2초 내에 처리할 수 있습니다.
Rockset의 핵심 기능 중 하나는 mutable RocksDB를 기반으로 구축된 Converged Indexing입니다. 이를 통해 벡터와 메타데이터를 제자리에서 업데이트할 수 있으므로, 데이터가 자주 변경되는 시나리오에서 매우 효율적입니다. Rockset은 최대 40MB의 문서를 처리할 수 있고 최대 200,000차원의 벡터를 지원하므로, 다양한 벡터 임베딩 사용 사례에 적합합니다.
Rockset은 핵심에 벡터 검색 기능을 내장하고 있습니다. K-Nearest Neighbors(KNN) 및 Approximate Nearest Neighbors(ANN) 검색 방식을 지원하며, 확장성을 위해 분산 FAISS 인덱스를 사용합니다. Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으므로 원하는 검색 구현을 선택할 수 있습니다. 비용 기반 옵티마이저는 최적의 성능을 위해 KNN과 ANN 검색 방식 중에서 동적으로 선택할 수 있습니다.
벡터 검색에서 Rockset이 독특한 점은 검색, ANN, 컬럼형 및 행 인덱스를 하나로 결합한 Converged Index입니다. 즉, 다양한 쿼리 패턴을 기본적으로 처리할 수 있습니다. Rockset은 메타데이터 필터링과 하이브리드 검색도 지원합니다. 옵티마이저는 가장 효율적인 쿼리 경로를 선택합니다. 여러 ANN 필드에서 검색할 수 있고, 멀티모달 모델을 지원하며, 쿼리 인터페이스로 SQL 및 REST API를 모두 제공합니다.
주요 차이점
확장성 및 성능
Zilliz Cloud는 필요에 따라 리소스를 추가하여 수평적으로 확장됩니다. 계층형 스토리지는 접근 빈도가 낮은 데이터를 성능 영향 없이 더 저렴한 스토리지로 이동합니다.
Rockset은 분산 FAISS 인덱스와 Converged Index 아키텍처를 통해 확장됩니다. 비용 기반 옵티마이저는 최상의 성능을 위해 검색 방식 간에 전환할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 지정
Zilliz Cloud는 AWS, Azure 또는 Google Cloud에 배포됩니다. 사용자는 완전 관리형을 선택하거나 자신의 클라우드 계정(BYOC)을 가져올 수 있습니다.
Rockset은 알고리즘에 구애받지 않으며, 사용자는 선호하는 검색 방식을 사용할 수 있습니다. SQL 및 REST API를 통해 여러 쿼리 인터페이스를 지원합니다.
통합 및 에코시스템
Zilliz Cloud는 주요 클라우드 제공업체와 통합되며, 유연한 유사도 지표를 통해 다양한 머신 러닝 모델을 지원합니다.
Rockset은 실시간 데이터 통합 시나리오에서 뛰어나며, 스트리밍 데이터와 CDC 피드를 지원합니다. 데이터를 빠르게 업데이트해야 하고 실시간 분석이 필요한 환경에서 잘 작동합니다.
사용 편의성
Zilliz Cloud는 AutoIndex와 자동화된 성능 최적화를 통해 관리 부담을 줄입니다. 매개변수를 조정하거나 인덱스 유형을 수동으로 비교할 필요가 없습니다.
Rockset은 추가 구성 없이 모든 쿼리 패턴을 처리하는 Converged Index를 통해 설정이 간단합니다.
비용
Zilliz Cloud는 비용 최적화를 돕기 위해 계층형 스토리지와 유연한 컴퓨팅 리소스 할당을 사용합니다. 사용자는 워크로드에 맞게 리소스를 조정할 수 있습니다.
Rockset 가격은 데이터 볼륨과 쿼리 복잡도를 기반으로 합니다. 인플레이스 업데이트는 자주 업데이트되는 데이터의 스토리지 비용을 줄일 수 있습니다.
보안
Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리 및 컴플라이언스 도구를 갖춘 엔터프라이즈급 보안을 제공합니다. 업데이트 속도와 데이터 일관성 사이의 균형을 맞추기 위해 다양한 일관성 수준을 지원합니다.
Rockset은 암호화 및 액세스 제어와 같은 표준 보안 기능을 포함하지만, 구체적인 세부 사항은 요구사항에 따라 확인해야 합니다.
Zilliz Cloud와 Rockset의 핵심 요점
Zilliz Cloud를 선택해야 할 때
벡터 임베딩이 핵심인 AI 애플리케이션, 특히 자동 확장과 자동 최적화가 필요할 때 Zilliz Cloud를 선택하세요. 대규모 추천 시스템, 이미지 유사도 검색 또는 시맨틱 텍스트 검색을 구축하는 기업에 적합합니다. 이 플랫폼은 크로스 클라우드 배포, 강력한 보안 제어, 계층형 스토리지를 통한 비용 최적화와 같은 엔터프라이즈 기능이 필요할 때 뛰어납니다. Zilliz Cloud는 최소한의 인프라 관리와 벡터 연산에서의 고성능이 필요한 프로젝트에 적합합니다.
Rockset을 선택해야 할 때
실시간 데이터 처리와 벡터 검색이 필요할 때 Rockset을 선택하세요. 빈번한 데이터 업데이트, 스트리밍 분석이 있는 사용 사례 또는 기존 DB 작업과 벡터 유사도 검색을 결합해야 할 때 적합합니다. Rockset은 빠른 데이터 수집과 즉각적인 검색 가용성에 뛰어나므로 초 단위의 정확도가 필요한 실시간 분석 대시보드, 로그 분석 시스템 또는 동적 콘텐츠 추천 엔진에 적합합니다.
결론
Zilliz Cloud는 자동 최적화, 엔터프라이즈 기능, 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 순수 벡터 검색에 적합합니다. Rockset은 실시간 데이터 처리와 하이브리드 검색에 적합합니다. 이 둘 중 선택은 데이터 업데이트 빈도, 응답 시간, 그리고 벡터 검색이 주된 사용 사례인지 아니면 더 광범위한 데이터 처리 전략의 일부인지에 대한 사용 사례 요구사항을 기반으로 해야 합니다. 둘 다 강력한 벡터 검색을 제공하지만 데이터 처리 및 최적화 접근 방식이 다르므로 서로 다른 유형의 애플리케이션과 기업에 적합합니다.
Zilliz Cloud와 Rockset에 대한 개요를 얻으려면 이 글을 읽되, 이를 평가하려면 사용 사례를 기준으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 될 수 있는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 벤치마킹 도구인 VectorDBBench입니다. 결국 자체 데이터셋과 쿼리 패턴으로 철저한 벤치마킹을 수행하는 것이 분산 데이터베이스 시스템에서 벡터 검색에 대한 이 두 가지 강력하지만 서로 다른 접근 방식 중 하나를 결정하는 데 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 자체적으로 벡터 데이터베이스를 평가하고 비교하기
VectorDBBench는 고성능 데이터 저장 및 검색 시스템, 특히 벡터 데이터베이스가 필요한 사용자를 위한 오픈소스 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 통해 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 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.
GitHub repository에서 VectorDBBench를 다운로드하세요. 이를 통해 벤치마크 결과를 재현하거나 자체 데이터셋에서 성능 결과를 얻을 수 있습니다.
VectorDBBench 리더보드에서 주류 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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