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AWS S3 Vector 기반의 하이브리드 벡터 스토어 구축하기

 (caylent.com)
7P by stevenk 2일전 | ★ favorite | 댓글과 토론

AWS S3 벡터 저장소의 중요성

  • AWS S3 Vector Store는 대규모 AI 인프라에서 중요한 전환점으로 여겨진다.
  • 하이브리드 접근 방식이 확장 가능하고 비용 효율적인 GenAI 애플리케이션 구축에 필수적이다.
  • 이 기술은 벡터 데이터베이스의 발전과 함께 Retrieval Augmented Generation (RAG), AI 코파일럿, 생성적 검색 플랫폼의 발전에 의해 주목받고 있다.
  • AWS의 S3 Vector Store는 저장, 쿼리 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 가능성을 제시한다.

벡터 데이터베이스의 부상

  • 최근 1년 동안 벡터 데이터베이스는 주목받기 시작했으며, 이는 RAG와 AI 코파일럿의 발전에 기인한다.
  • 기술적 부채와 비용 문제는 여전히 존재하지만, 벡터 데이터베이스의 가능성은 매우 크다.
  • 수십억 개의 임베딩을 효율적으로 저장하고 관리하는 것이 이 기술의 핵심이다.
  • AWS S3 Vector Store는 게임 체인저로서의 가능성을 보여준다.

기존 벡터 데이터베이스의 한계

  • 기존의 벡터 데이터베이스(예: OpenSearch, Pinecone, pgvector)는 속도를 위해 설계되었다.
  • 이러한 시스템은 밀리초 단위로 임베딩을 가져오는 것을 전제로 하며, 이는 고성능 IR 작업에 최적화되어 있다.
  • 그러나 비용과 운영 팀의 인내가 한계에 도달할 수 있다.
  • 대부분의 벡터는 "롱 테일" 로 분류되며, 이들은 실시간 검색을 필요로 하지 않는다.

Amazon S3 벡터 저장소의 기능

  • AWS의 S3 Vector Store는 객체 저장소의 기본 원칙을 활용하여 벡터 작업을 결합하였다.
  • 주요 기능:
    • 벡터 버킷: 수십억 개의 인덱스를 지원하며, 샤딩에 대한 걱정이 필요 없다.
    • API: 임베딩 CRUD 및 유사성 검색을 위한 API 제공, 메타데이터를 통한 하이브리드 필터링 가능.
    • S3의 내구성, 보안 및 비용 효율성: S3의 장점을 그대로 활용한다.
  • 서버리스 아키텍처로, 클러스터 조정이 필요 없다.

성능 문제와 현실

  • Amazon S3 Vector Store의 "서브 초" 지연 시간은 매력적이지만, 사용자 인터페이스에서는 150ms가 생명과도 같다.
  • AWS는 S3 Vectors가 100-800ms의 응답 시간을 목표로 하고 있음을 명확히 하고 있다.
  • 이는 배치 검색, 아카이브 회수, 배경 강화와 같은 시나리오에 적합하다.
  • 반면, OpenSearch와 같은 시스템은 10-100ms의 지연 시간으로 실시간 검색에 적합하다.

Amazon S3 벡터 저장소의 가격 모델

  • 가격은 Amazon S3 Vector Store가 주목받는 이유 중 하나이다.
  • S3 Vectors는 전통적인 벡터 데이터베이스의 컴퓨팅 집약적인 클러스터와 벡터 저장을 분리하도록 설계되었다.
  • 가격 구조:
    1. PUT 비용: 각 벡터의 PUT 비용은 $0.20 per GB이다.
    2. 저장 비용: S3 Vectors는 $0.06 per GB per month로 청구된다.
    3. 쿼리 및 API 사용 비용: GET 및 LIST 요청은 $0.055 per 1000 requests이다.
  • 이러한 가격 모델은 대규모 데이터를 처리하는 데 있어 비용 효율성을 제공한다.

경제적 영향과 추천 사항

  • S3 Vectors의 경제적 이야기는 사용 사례와 밀접하게 연결되어 있다.
  • 차가운 저장소, 규정 준수, 참조 데이터 세트에 대해 최대 90% 비용 절감을 약속한다.
  • 그러나 핫 패스 또는 초저 지연 애플리케이션의 경우, 비용이 급격히 증가할 수 있다.
  • 하이브리드 접근 방식이 필수적이며, 이는 비용과 성능을 모두 고려해야 함을 의미한다.

하이브리드 접근 방식의 필요성

  • RAG는 "검색 후 생성" 의 혼합을 의미하며, 벡터 저장소에도 동일하게 적용된다.
  • 현대 AI 작업은 빠른 접근과 비용 효율적인 아카이브를 조화롭게 지원해야 한다.
  • S3 Vectors와 OpenSearch는 각각의 장점을 가지고 있지만, 단독으로는 모든 요구를 충족하지 못한다.
  • 하이브리드화는 예산을 초과하지 않으면서도 사용자 참여를 유지하는 유일한 방법이다.

두 세계의 조화

  • 하이브리드 모델은 디iscipline과 아키텍처 모두를 요구한다.
  • 벡터 이동: 벡터를 S3로 이동할 시점과 OpenSearch로 다시 가져올 시점을 결정해야 한다.
  • 일관성: 벡터의 메타데이터를 업데이트할 경우, 진실의 출처를 관리해야 한다.
  • 쿼리 오케스트레이션: 검색을 원활하게 제공하기 위해 두 저장소에 쿼리를 분산하고 결과를 통합해야 한다.

어디에 무엇을 저장할지 결정하기

  • 접근 빈도: 사용자 상호작용을 지원하는 벡터는 핫하게 유지해야 하며, 그렇지 않은 경우 S3로 이동해야 한다.
  • 성능 허용 범위: 비즈니스 프로세스나 배경 분석은 S3가 유리하다.
  • 저장 비용: 임베딩의 양이 많아질수록 비용을 면밀히 검토해야 한다.
  • 동적 티어링: 쿼리 로그와 사용 통계를 주기적으로 분석하여 벡터를 이동해야 한다.

GenAI 플랫폼과의 통합

  • AWS 중심의 기업에서는 S3 Vector Store가 Amazon Bedrock Knowledge Bases와 통합되어 있다.
  • 이는 RAG 기반 파이프라인의 백엔드로 사용될 수 있으며, GenAI 에이전트의 메모리로 활용될 수 있다.
  • OpenSearch는 활성 인덱스에 대한 데이터 흐름을 제공하는 보완적인 역할을 한다.
  • 두 시스템 간의 조화로운 아키텍처는 수평적으로 확장 가능하고 수직적으로 조정 가능하다.

실용적인 고려 사항과 경고

  • S3 Vector Store의 비용과 규모는 특정 작업에 대해 매력적이지만, 잘못된 사용은 사용자 경험을 저하시킬 수 있다.
  • 하이브리드화는 복잡성을 증가시키며, 관찰 가능성, 경고, 자동화가 필요하다.
  • 그러나 90%의 저장 비용 절감과 운영 위험 감소는 매력적인 보상이다.
  • 무시할 수 없는 기회는 두 계층 간의 원활한 장애 조치 구축에 있다.

미래를 위한 벡터 구축

  • Amazon S3 Vector Store는 대규모 AI 인프라의 이야기에서 중요한 전환점이다.
  • 기술 팀은 벡터 데이터의 증가 문제를 해결할 수 있는 새로운 경로를 열 수 있다.
  • 그러나 더 나은 도구는 사고의 부담을 덜어주지 않는다.
  • 하이브리드 아키텍처를 설계하는 것은 비즈니스 맥락과 엔지니어링 규율 모두를 고려해야 한다.