Zilliz Cloud vs Vald: AI 앱에 적합한 벡터 데이터베이스 선택하기
벡터 데이터베이스란 무엇인가?
Zilliz Cloud와 Vald를 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 고도화된 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 대규모 언어 모델 (LLMs)의 성능을 향상시키는 기법인 검색 증강 생성(RAG)에서도 중요한 역할을 하며, 외부 지식을 제공하여 AI 환각과 같은 문제를 줄입니다.
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 전통적인 데이터베이스.
Zilliz Cloud와 Vald는 목적 특화 벡터 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 및 검색함으로써 대규모 AI 애플리케이션을 처리하도록 돕습니다. 인프라를 대신 처리해 주므로, 데이터베이스를 관리하는 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 파라미터를 조정하거나 서로 다른 인덱스 유형을 비교하는 데 시간을 들일 필요가 없습니다. 또한 이 플랫폼은 IVF(Inverted File) 및 그래프 기반 기법을 사용하여 대규모 데이터셋 전반의 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 옵션이 있습니다. 민감한 데이터를 다루는 조직을 위해 Zilliz Cloud는 암호화, 액세스 관리, 컴플라이언스 도구와 같은 보안 제어를 제공합니다. 또한 이 시스템은 다양한 일관성 수준을 지원하므로 필요에 따라 빠른 업데이트와 강력한 데이터 일관성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
비용 관리는 Zilliz Cloud의 또 다른 중요한 측면입니다. 이 플랫폼은 계층형 스토리지를 사용해 접근 빈도가 낮은 데이터를 더 저렴한 스토리지 옵션으로 자동 이동하므로, 성능에 영향을 주지 않으면서 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.
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 및 Inner Product와 같은 다양한 유사도 메트릭을 지원하므로 다양한 머신 러닝 모델과 사용 사례에 적합합니다. 데이터가 증가함에 따라 시스템은 더 많은 리소스를 자동으로 추가하여 수평 확장할 수 있으므로, 높은 워크로드에서도 좋은 성능을 유지할 수 있습니다.
Vald: 개요 및 핵심 기술
Vald는 방대한 양의 벡터 데이터를 매우 빠르게 검색하기 위한 강력한 도구입니다. 수십억 개의 벡터를 처리하도록 구축되었으며, 요구 사항이 커짐에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. Vald의 멋진 점은 유사한 벡터를 찾기 위해 NGT라는 초고속 알고리즘을 사용한다는 것입니다.
Vald의 가장 뛰어난 기능 중 하나는 인덱싱을 처리하는 방식입니다. 일반적으로 인덱스를 구축할 때는 모든 것이 중단되어야 합니다. 하지만 Vald는 똑똑합니다 - 인덱스를 여러 머신에 분산하므로 인덱스가 업데이트되는 동안에도 검색이 계속 진행될 수 있습니다. 게다가 Vald는 인덱스 데이터를 자동으로 백업하므로, 문제가 발생해도 모든 것을 잃을까 걱정할 필요가 없습니다.
Vald는 다양한 설정에 잘 맞도록 뛰어납니다. 데이터가 들어오고 나가는 방식을 사용자 지정할 수 있어 gRPC와 잘 작동하도록 만들 수 있습니다. 또한 클라우드에서 원활하게 실행되도록 구축되어 필요할 때 컴퓨팅 성능이나 메모리를 쉽게 추가할 수 있습니다. Vald는 데이터를 여러 머신에 분산하므로 방대한 양의 정보를 처리하는 데 도움이 됩니다.
Vald가 가진 또 다른 멋진 기능은 인덱스 복제입니다. 각 인덱스의 복사본을 서로 다른 머신에 저장합니다. 즉, 한 머신에 문제가 생겨도 검색은 여전히 정상적으로 작동할 수 있습니다. Vald는 이러한 복사본의 균형을 자동으로 맞추므로 사용자가 걱정할 필요가 없습니다. 이 모든 것이 Vald를 방대한 벡터 데이터를 빠르고 안정적으로 검색해야 하는 개발자에게 확실한 선택지로 만듭니다.
주요 차이점
검색 방법론
Zilliz Cloud: Milvus 엔진을 기반으로 구축된 Zilliz Cloud는 IVF 및 그래프 기반 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터셋을 검색합니다. AutoIndex는 데이터와 사용 사례에 가장 적합한 인덱싱 전략을 선택하므로 매개변수를 수동으로 조정할 필요가 없습니다. 이는 세밀한 조정이 필요 없기 때문에 다양한 애플리케이션에 유용합니다.
Vald: Vald는 빠르고 정확한 최근접 이웃 검색으로 알려진 NGT (Nearest Neighbor Graph and Tree) 알고리즘을 사용합니다. 인덱스를 업데이트하는 동안에도 검색 쿼리를 계속 처리할 수 있으므로 다운타임이 최소화되고 일관된 성능을 제공합니다. 이러한 동적 인덱싱은 실시간 애플리케이션에 큰 장점입니다.
데이터 처리
Zilliz Cloud: 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 지원하며, Zilliz Cloud는 하이브리드 검색을 수행하여 텍스트, 이미지 및 비디오 임베딩과 같은 여러 데이터 유형을 쿼리할 수 있습니다. 이는 멀티모달 검색이 필요한 AI 애플리케이션에 완벽합니다.
Vald: 대규모 비정형 데이터셋도 처리하지만, 단일 쿼리에서 여러 데이터 유형을 통합하는 것보다는 벡터 검색에 더 중점을 둡니다. 데이터 입력 및 출력 사용자 지정 기능은 Vald를 다재다능하게 만들지만, Zilliz Cloud보다는 하이브리드 측면이 덜합니다.
확장성 및 성능
Zilliz Cloud: 데이터가 증가함에 따라 리소스를 추가하여 수평 확장합니다. 클라우드 네이티브 설계는 AWS, Azure 또는 Google Cloud에서 원활한 확장을 보장합니다. 자동 성능 최적화와 비용 효율성을 위한 계층형 스토리지는 성장하는 데이터셋에 완벽합니다.
Vald: Vald도 여러 머신에 데이터와 인덱스를 분산하여 확장합니다. 높은 트래픽을 위한 복제 및 로드 밸런싱 메커니즘이 마련되어 있습니다. 하지만 경우에 따라 스케일링을 세밀하게 조정하려면 수동 개입이 필요할 수 있습니다.
유연성과 커스터마이징
Zilliz Cloud: 여러 배포 옵션, 완전 관리형 서비스 또는 BYOC (Bring Your Own Cloud)를 제공합니다. 하이브리드 검색과 여러 유사도 지표(예: Cosine, Euclidean, Inner Product) 지원으로 다양한 ML 모델에 유연하게 대응할 수 있습니다.
Vald: 높은 구성 가능성을 위해 설계된 Vald는 gRPC와 통합할 수 있으며 데이터 처리를 위한 커스텀 파이프라인을 갖추고 있습니다. 아키텍처 측면에서는 유연하지만, 엔드투엔드 기능 지원보다는 인프라 수준의 커스터마이징에 더 중점을 둡니다.
통합과 생태계
Zilliz Cloud: Milvus 기반 플랫폼으로서 LangChain, LlamaIndex, DsPy 같은 머신 러닝 프레임워크와 통합됩니다. 또한 더 넓은 애플리케이션 호환성을 위해 RESTful APIs를 지원합니다.
Vald: 클라우드 네이티브에 중점을 둔 Vald는 Kubernetes 중심이며 최신 DevOps 워크플로에 잘 맞습니다. 컨테이너화된 환경 및 클라우드 플랫폼과 호환되어 분산 시스템에 적합합니다.
사용 편의성
Zilliz Cloud: 개발자 친화적인 인터페이스와 좋은 문서를 제공하며, 설정 및 유지 관리가 쉽습니다. 완전 관리형이므로 기능 구축에 집중할 수 있습니다.
Vald: 강력하지만 커스터마이징과 인프라 수준 제어에 중점을 두기 때문에 학습 곡선이 더 가파릅니다. Kubernetes와 분산 시스템 관리에 익숙한 개발자에게 적합합니다.
비용
Zilliz Cloud: 자주 접근하지 않는 데이터를 더 저렴한 스토리지로 이동하는 계층형 스토리지 모델을 통해 전반적인 비용 최적화를 제공합니다. 유연한 컴퓨팅 옵션으로 지출을 워크로드에 맞출 수 있습니다.
Vald: 오픈 소스이므로 초기 비용을 줄일 수 있지만, 인프라 설정과 유지 관리에 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 운영 오버헤드와 장기적인 유연성 사이의 트레이드오프가 있습니다.
보안
Zilliz Cloud: 엔터프라이즈급 보안, 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 컴플라이언스 도구를 제공합니다. 업데이트 속도와 데이터 신뢰성의 균형을 맞추기 위한 일관성 수준을 지원합니다.
Vald: 내결함성을 위한 인덱스 복제를 제공하지만, 내장된 엔터프라이즈급 보안 기능은 없습니다. 개발자는 데이터를 보호하기 위해 추가 보안 조치를 구현해야 합니다.
Zilliz Cloud를 사용해야 할 때
Zilliz Cloud는 최소한의 운영으로 대규모 AI 애플리케이션을 관리해야 하는 조직과 개발자를 위한 것입니다. 완전 관리형 서비스이므로 관리할 인프라가 없고, 벡터 검색 기반 기능을 구축하고 확장하는 데 집중할 수 있습니다. 다양한 데이터 유형(텍스트, 이미지, 비디오)에 걸친 하이브리드 검색과 같은 사용 사례, 강력한 보안 기능이 필요한 애플리케이션, 비용 효율적인 계층형 스토리지 솔루션이 필요한 시나리오는 Zilliz Cloud와 잘 맞습니다. 빠른 설정, 확장성, 성능 튜닝이 중요한 프로젝트에 적합합니다.
Vald를 사용해야 할 때
Vald는 고도로 커스터마이징 가능한 Kubernetes 네이티브 벡터 검색 솔루션을 원하는 개발자를 위한 것입니다. 동적 인덱싱은 다운타임 없이 지속적인 데이터 업데이트가 필요한 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 데이터 파이프라인에 대한 세밀한 제어가 필요한 분산 시스템처럼 복잡한 인프라 요구사항을 가진 프로젝트는 Vald의 유연성과 다양한 통합 옵션을 활용할 수 있습니다. DevOps 워크플로에 깊이 통합되는 커스텀 벡터 검색 시스템을 구축하고 싶다면, Vald는 그에 필요한 도구와 유연성을 제공합니다.
요약
Zilliz Cloud는 대규모 AI 애플리케이션을 위한 사용 편의성, 하이브리드 검색, 엔터프라이즈급 보안에 강점이 있습니다. Vald는 실시간 인덱싱과 Kubernetes 네이티브 커스터마이징에 강점이 있으며, 특히 분산 시스템 관리에 익숙한 개발자에게 적합합니다. 궁극적으로 사용 사례, 데이터 다양성, 운영 요구사항, 제어 수준에 따라 달라집니다. 이러한 요소를 평가하면 어떤 것이 적합한지 알 수 있습니다.
Zilliz Cloud와 Vald의 개요를 파악하려면 이 글을 읽어보세요. 하지만 이를 평가하려면 사용 사례를 기반으로 평가해야 합니다. 이에 도움이 되는 도구 중 하나는 벡터 데이터베이스 비교를 위한 오픈소스 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 데 핵심이 될 것입니다.
오픈소스 VectorDBBench를 사용하여 직접 벡터 데이터베이스 평가 및 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 시스템을 찾을 수 있습니다. VectorDBBench를 사용하면 사용자는 마케팅 주장이나 소문이 아니라 실제 벡터 데이터베이스 성능을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.
VectorDBBench는 Python으로 작성되었으며 MIT 오픈소스 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 리포지토리에서 VectorDBBench를 다운로드하세요.
VectorDBBench Leaderboard에서 주요 벡터 데이터베이스의 성능을 간단히 살펴보세요.
벡터 데이터베이스 평가에 대해 자세히 알아보려면 다음 블로그를 읽어보세요.
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