구성 가능한 벡터 검색 및 데이터베이스 솔루션 제공업체인 Qdrant는 업그레이드된 인덱싱 성능, 3중 영역 클러스터 장애 조치 메커니즘, 규정 준수 중심의 감사 로깅 기능을 출시했습니다.
이 회사는 일반적으로 RAG(검색-증강 생성)와 같은 AI 추론 워크플로를 지원하는 LLM(대형 언어 모델) 및 자율 AI 에이전트에 필요한 임베딩을 저장하기 위한 독립형 벡터 데이터베이스를 개발합니다. Qdrant에 따르면 기업 조달 팀은 항상 증가하는 워크로드에 대한 확장성, 인프라 장애 시 서비스 연속성, 추적 가능한 운영 감사라는 세 가지 핵심 기준에 따라 벡터 검색 도구를 평가합니다.
Qdrant의 공동 창립자이자 CEO인 André Zayarni는 "GPU는 더 이상 모델 추론에만 국한되지 않고 데이터 인덱싱도 최적화합니다. 우리는 v1.13 이후 오픈 소스 버전에서 GPU 가속 HNSW 구성을 활성화했으며 이제 이 기능을 Qdrant Cloud에서 공식적으로 사용할 수 있습니다. 다중 AZ 복제 및 감사 로깅과 결합된 통합 제품군을 통해 기업은 중요한 프로덕션 워크로드에 Qdrant를 배포할 수 있습니다."
Qdrant의 최신 제품 업그레이드에는 세 가지 주요 개선 사항이 포함됩니다.
GPU 가속 인덱싱: 벤치마크 테스트에서는 전용 GPU가 Qdrant Cloud에서 HNSW 인덱스 구성 속도를 최대 4배까지 향상시키는 것으로 확인되었습니다. 사용자는 GPU 리소스를 기존 클러스터에 마운트하여 고강도 인덱싱 버스트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
다중 가용성 영역(AZ) 클러스터: 교차 AZ 복제 메커니즘은 단일 지역의 3개 가용 영역에 걸쳐 데이터를 복제합니다. 수동 장애 조치 대기 시간을 제거하여 하나의 가용성 영역이 중단되는 경우에도 중단 없는 읽기-쓰기 작업을 보장합니다.
감사 로깅: 데이터 쿼리, upsert, 삭제, 컬렉션 관리, 스냅샷 작업 등 모든 API 기반 작업을 기록하는 기능입니다. 각 로그 항목은 구조화된 JSON 형식을 채택하여 사용자 ID, API 키, 타임스탬프, 대상 컬렉션 및 작업 승인 상태를 표시합니다. 자율 시스템이 검색된 데이터를 기반으로 작업을 실행할 때 로그는 요청 소스, 실행 시간 및 액세스 적법성에 대한 명확한 감사 추적을 제공합니다. 사용자는 로그 보존 주기를 사용자 정의하고 장기 보관을 위해 API를 통해 외부로 기록을 내보낼 수 있습니다.
현재 GPU 가속 인덱싱은 AWS에서 액세스할 수 있으며, 더 많은 클라우드 공급업체와 지역으로 적용 범위를 확대할 계획이 진행 중입니다. 다중 AZ 클러스터는 Qdrant의 프리미엄 계층에 속하며 99.95%의 SLA 지원 가동 시간을 제공합니다. 감사 로깅 기능은 모든 유료 Qdrant Cloud 클러스터에 열려 있습니다.
공식 문서에서는 세 가지 새로운 기능에 대한 자세한 내용을 제공합니다.
각주
HNSW(Hierarchical Navigable Small World)는 벡터 최근접 이웃을 식별하도록 설계된 알고리즘입니다. 벡터를 상호 연결된 그래프 구조로 매핑하며, 데이터 양이 증가함에 따라 급격하게 확장됩니다. HNSW는 여러 가상 그래프 레이어를 쌓습니다. 상단 희소 레이어에는 신속한 예비 검색을 위한 최소한의 벡터가 포함되어 있는 반면, 하위 레이어는 하단 레이어가 모든 데이터 포인트를 포괄할 때까지 점점 더 많은 벡터를 저장합니다. 각 레이어는 다음 레이어에 대한 최적화된 진입점 역할을 하여 전체 검색 대기 시간을 크게 단축합니다.
Qdrant는 여러 업계 동료와의 경쟁에 직면해 있습니다. Pinecone은 또한 HNSW 알고리즘을 채택하고 NVIDIA GPU를 활용하여 임베딩 및 순위 재지정 성능을 최적화합니다. Zilliz는 HNSW 호환성과 GPU 가속을 모두 제공합니다. 기본 Milvus 데이터베이스는 RAPIDS cuVS 라이브러리의 Nvidia CUDA-Accelerated Graph Index for Vector Retrieval(CAGRA)을 통합하여 GPU 인덱싱을 활성화합니다.
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