2 POSTS
벡터 DB 어떻게 고를까에서 "Vespa 는 강력하지만 학습 곡선이 가팔라서, 대규모 서빙·복잡한 ML 랭킹이 필요한 게 아니면 과한 선택이 되기 쉽다"라고 짧게 정리했었다. 정확히 뭐가 강력하고 뭐가 가파른지 근거를 파봤다. 결론부터 말하면, Vespa 는 서버 사이드에서 임의 랭킹 함수와 ML 모델 추론을 인라인 실행하는 유일한 엔진이다. 그 표현력을...
벡터 DB 어떻게 고를까에서 "가장 가볍게 운영하고 싶다 → Qdrant. 컴포넌트가 단순하다"라고만 짧게 썼었다. 정확히 뭐가 단순한지, Milvus 대비 무엇이 빠지는지 근거 없이는 판단할 수 없다는 피드백을 받고 다시 파봤다. 결론부터 말하면, Qdrant는 Milvus 가 별도 프로세스로 떼어낸 역할들을 전부 하나의 Rust 바이너리 안으로 흡수했다...