분산 검색이란 무엇인가요?

'백지장도 맞들면 낫다'는 속담은 대규모 수작업 뿐만 아니라 서버에도 똑같이 적용됩니다. 서버는 웹 검색 과정 또는 그 외의 모든 대규모 데이터 세트 검색에서 어려운 일들을 담당합니다. 먼저 데이터를 식별하고 인덱싱한 다음, 검색을 수행하고 결과를 제시합니다. 본문을 통해 분산 검색으로 다수의 개별 서버를 활용해 검색 애플리케이션을 지원하고, 방대한 데이터로부터 원하는 답을 얻어내는 방법을 확인해 보세요.

분산 검색이란 무엇인가요?

분산 검색은 검색 워크로드를 여러 서버에 나눠 대규모 데이터 세트를 빠르게 검색하는 방식입니다. 이는 컴퓨터 CPU만으로 쉽게 인덱싱하고 검색할 수 있는 로컬 하드 드라이브 검색과는 다릅니다. 분산 검색은 매우 큰 데이터 세트에 대한 쿼리를 여러 서버(노드)에 분산해 처리 속도를 높입니다. 시스템의 각 노드는 데이터의 일부를 인덱싱하여 빠르게 검색할 수 있도록 만듭니다. 검색 애플리케이션에 질문이 입력되면 각 노드는 시스템의 다른 노드와 병렬로 로컬 데이터를 검색합니다. 각 로컬 검색 결과가 취합되고 순위가 매겨진 뒤, 검색창에 질문을 입력한 사용자에게 제공됩니다.

분산 검색 프로세스는 데이터 센터 한 곳에 설치된 몇 대의 서버로 구성될 수도 있고, 전 세계 리전에 설치된 수천 대의 서버로 구성될 수도 있습니다. 어느 경우든, 분산 처리를 사용하면 단일 서버로는 불가능했던 빠르고 효율적인 검색이 가능해집니다.

분산 검색 시스템은 웹 콘텐츠에 대한 단순 텍스트 검색, 시맨틱 검색, 추천 엔진과 자연어 처리에서 자주 쓰이는 비주얼 검색 등의 여러 유형의 검색을 지원할 수 있습니다.

분산 검색은 통합 검색(federated search)과는 다릅니다. 양쪽 모두 대규모 데이터를 다루는 검색 방법이지만, 분산 검색은 단일 대규모 데이터 세트를 여러 노드에 분할하고 각 노드가 병렬로 로컬 검색을 수행하는 응집적 시스템입니다. 반면 통합 검색은 여러 개의 독립적인 데이터 소스를 동시에 쿼리하고 각 데이터 소스는 고유의 인덱싱 및 검색 메커니즘을 가질 수 있습니다. 분산 검색은 확장성 및 성능에 최적화된 반면, 통합 검색은 서로 다른 데이터 소스 전반을 검색하도록 설계되었습니다. 그러나 양쪽 모두 분산 멀티모달 데이터베이스를 사용한 단순화된 아키텍처로 구현할 수 있습니다.

핵심 요점

• 분산 검색은 매우 큰 데이터 세트의 검색을 가속화하기 위해 필요한 연산을 여러 서버(노드) 간에 분산하는 방식입니다.
• 분산 검색을 사용하면 결함 허용 범위도 향상됩니다. 한 서버가 중단되더라도 다른 노드가 해당 작업을 이어받아 검색을 성공적으로 완료할 수 있기 때문입니다.
• 분산 검색은 웹 검색 엔진의 가장 일반적인 검색 방식이며, 소셜 미디어 및 대형 리테일 사이트의 검색창은 물론 많은 기업용 애플리케이션 및 공공 사이트의 검색에 사용됩니다.

분산 검색 알아보기

분산 검색의 가장 기본적인 개념은 검색 작업을 여러 서버에 분산해 대용량 데이터를 처리하는 방식이라는 것입니다. 이같은 방식을 통해 검색 속도를 높이고, 시스템의 확장성과 가용성을 개선할 수 있습니다. 다만 분산 검색을 제대로 수행하려면 많은 단계를 거치며 관련 리소스를 조정해야 합니다.

관련 단계는 다음과 같습니다.

데이터 분할: 첫 단계는 데이터를 노드별로 분할하는 것입니다. 각 노드는 데이터 하위 집합을 담당하는 별개의 서버입니다. 사용 사례에 따라 분할 방식이 달라집니다. 예를 들어 시계열 데이터에는 날짜를 기반으로 데이터를 월별, 연도별로 나누는 범위 분할(range partitioning)이 흔히 쓰이고, 로드 밸런싱을 위해 데이터를 균등하게 분산해야 하는 경우 안정 해시(consistent hashing)를 자주 사용합니다.

인덱싱: 분산 아키텍처의 각 노드는 빠른 데이터 검색 및 조회를 위해 보유한 데이터에 대한 인덱스를 생성, 유지해야만 합니다. 사용 사례에 따라 텍스트 검색을 위한 역 인덱스, 정렬된 순서대로의 데이터 저장, 검색을 위한 B-트리, 데이터 세트 내의 정확한 일치 항목을 빠르게 찾기 위한 해시 테이블 등의 다양한 인덱싱 기법을 사용할 수 있습니다.

쿼리 분배: 검색이 시작되면 모든 노드, 또는 해당되는 일부 노드에 쿼리가 분배됩니다. 쿼리 라우터가 관련 노드들에 쿼리가 도달하도록 보장합니다.

로컬 검색: 각 노드가 인덱싱된 로컬 데이터를 병렬로 검색합니다.

결과 집계: 쿼리 라우터(쿼리 코디네이터)가 관련 노드들의 검색 결과를 수집, 병합, 정렬합니다.

결과 제시: 최종 집계 결과들에 순위가 매겨진 뒤 검색을 시작한 사용자 또는 애플리케이션에 제공됩니다.

분산 검색의 작동 방식은 무엇인가요?

분산 검색은 상호 연결된 여러 노드가 협력하여 방대한 데이터에 대한 검색 쿼리를 수행하는 방식으로 작동합니다. 관련 시스템은 대규모 데이터 세트에 대한 쿼리를 처리하기 위해, 쿼리 분배, 로드 밸런싱, 결과 집계를 최적화할 수 있는 특화된 알고리즘과 기법을 자주 사용합니다.

분산 검색의 목표

분산 검색은 웹 검색, 이커머스, 소셜 미디어, 실시간 분석 등의 대규모 애플리케이션을 위한 필수 도구로서의 성능, 확장성, 유연성을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 분산 검색 시스템의 성공은 다음과 같은 작업들의 수행 능력으로 평가됩니다.

대규모 데이터 세트의 신속한 검색: 분산 검색 시스템은 다수 서버의 병렬 연산 능력을 활용해 웹 규모 검색 엔진의 질문에도 빠르게 응답합니다.

신뢰할 수 있는 응답 제공: 분산 검색은 데이터를 여러 서버에 분산 저장하여 고가용성과 신뢰성을 보장하며, 특정 서버가 오프라인이 되어도 다른 서버로 작업을 전환해 신속히 대응합니다.

다양한 검색 유형에 대한 적응성: 분산 검색 아키텍처는 이미지 검색, 지도 검색 등 데이터 및 쿼리 유형별로 노드를 최적화하여 시맨틱 검색, 텍스트 검색 등의 다양한 검색 유형을 처리할 수 있습니다.

분산 검색의 이점

대규모 시스템 검색에 분산 검색이 가장 자주 쓰이는 이유는 다음과 같습니다.

가용성. 성능 향상을 넘어선 고가용성과 내결함성은 많은 분산 시스템의 핵심 목표입니다. 분산 검색 시스템은 일부 노드에 장애가 발생해도 성공적으로 결과를 제공합니다.

유연성. 분산 검색은 데이터 또는 쿼리 유형별로 노드를 최적화할 수 있습니다. 이러한 전문화를 통해 텍스트 기반 탄력적 검색, 벡터 데이터 기반 시맨틱 검색, 문서와 관계형 데이터를 아우르는 검색 증강 생성(RAG) 검색 등의 다양한 고속 검색이 가능해집니다. 분산 검색 아키텍처는 하나의 검색창 뒤에서 이러한 모든 작업을 수행합니다.

성능: 검색 결과를 받아보기까지 오래 기다리고 싶어 하는 사람은 없습니다. 검색 작업을 여러 서버에 분산하는 것이 속도 저하를 방지하기 위한 해법임을 엔지니어들은 잘 알고 있습니다. 분산 검색은 검색 로드를 여러 서버에 분산해 각자 맡은 부분을 병렬로 수행하게 함으로써 성능을 높입니다.

확장성: 분산 검색의 주된 목표는 거대한 데이터 전반에 대한 검색 능력을 제공하는 것입니다. 작업을 많은 컴퓨팅 리소스에 분산하면 노드를 추가하는 것만으로 단순한 검색창을 통해 증가하는 데이터 및 사용자 요구를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진인 OpenSearch는 분산 검색 아키텍처를 통해 데이터 노드 한도를 250개에서 최대 750개까지 확장할 수 있습니다.

분산 검색의 도전 과제

분산 검색은 고유한 도전 과제가 존재함에도 여전히 널리 사용되고 있습니다. 소비자용 대형 검색 엔진부터 기업용 웹사이트에 특화된 검색에 이르는 많은 사례를 통해 그 가치를 입증받았기 때문입니다. 분산 검색을 사용하려는 엔지니어는 다음과 같은 주요 도전 과제를 해결해야 합니다.

복잡성: 분산 시스템 관리는 단일 서버 대비 복잡하고, 데이터의 양이 늘어날수록 더욱 복잡해집니다. 정교한 조정 및 오류 처리 메커니즘을 갖춘 분산 데이터베이스로 관리하는 것이 최선입니다.

일관성: 분산 검색에 사용되는 모든 노드의 데이터를 일관적이고 최신의 상태로 유지하기란 어려운 일입니다. 거의 실시간의 검색 데이터를 보장해야 하는 고도로 동적인 환경인 경우 더욱 어렵습니다. 사용 사례에 따라 일관성 요구 사항이 강할 경우 성능을 저해할 수도 있고, 문서 데이터베이스처럼 '최종적인 일관성'을 제공하는 덜 엄격한 동기화 시스템이 대규모 검색을 더 빠르게 제공할 수도 있습니다.

잠재적 지연 시간: 쿼리를 분배하고 여러 머신에서 실행한 뒤 결과를 집계하는 과정에는 시간이 걸릴 수 있습니다. 분산 구성을 대체하기 위한 방법들의 지연 문제는 훨씬 클 가능성이 높지만, 분산 시스템을 사용하더라도 최적의 성능 유지를 위한 지속적인 튜닝과 모니터링을 반드시 수행해야 합니다.

분산 검색 사용 사례

분산 검색의 사용 사례들은 특정한 상황에서 분산 검색이 특히 유용하도록 만들어 주는 특성 및 요건을 여럿 공유합니다. 지리적으로 분산되어 저장되어 있을 수 있는 대규모 데이터, 신속한 성능을 요구하는 다수의 동시 사용자 등이 그 예입니다.

분산 검색은 이러한 사례들 및 그 외의 다양한 상황을 처리하기에 적합한 선택임을 증명받아 왔습니다.

AI 워크플로 지원: 분산 검색 아키텍처는 AI 추론 프로세스의 초석입니다. AI 모델과 AI 에이전트를 기업 데이터 저장소에 연결하는 벡터 검색 성능을 향상시키고, 컴포지트 AI 시스템이 모델별로 작업할 데이터를 분배하는 데 도움을 줍니다.

이커머스 플랫폼: 온라인 리테일러는 분산 검색을 통해 고객들이 방대한 상품 카탈로그를 탐색하고 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. Amazon, eBay 등의 대형 리테일 사이트를 검색하는 고객은 분산 검색을 사용하는 것입니다.

엔터프라이즈 검색: 대기업에서도 문서, 이메일, 데이터베이스 등을 위한 내부 검색 엔진 제작에 분산 검색을 활용합니다. 해당하는 시스템에 대규모 문서 저장소에 대한 유연한 시맨틱 검색을 지원하는 RAG와 벡터 검색 기능을 추가해 내부 정보 접근성을 더욱 높일 수도 있습니다.

로그 분석 및 모니터링: IT 팀의 로그 관리 및 모니터링 시스템용 애플리케이션에도 분산 검색이 사용됩니다. 분산 검색을 통해 여러 애플리케이션과 기타 IT 소스의 로그 데이터를 빠르게 검색, 분석하여 문제 해결, 보안, 규제 준수를 지원할 수 있습니다.

실시간 애플리케이션: 금융 트레이딩 플랫폼, 재고 관리, 실시간 분석 등 실시간 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에도 분산 검색이 사용됩니다.

과학 연구: 분산 검색은 이와 같은 게놈학 사용 사례 및 기타 천문학, 기후 과학 등의 다양한 기술 분야의 계속해서 변화, 증가하는 대규모 데이터 세트의 관리 및 분석에 유용하게 사용됩니다.

소셜 미디어 플랫폼: 대형 소셜 미디어 플랫폼은 방대한 사용자 생성 콘텐츠의 신속한 인덱싱 및 검색에 분산 검색을 사용함으로써 각 사용자들이 관심 있는 프로필, 게시물, 동영상, 댓글을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.

웹 검색 엔진: 검색을 대중화한 소비자용 대형 웹 검색 엔진들은 분산 검색의 대표적 사용 사례입니다. 해당하는 사이트들은 분산 검색을 사용하여 인터넷의 방대한 데이터를 인덱싱하고 반환함으로써 수백만 사용자들에게 빠르고 정확한 결과를 제공합니다.

Oracle 솔루션으로 글로벌 분산 검색 플랫폼 간소화하기

분산 검색 아키텍처를 간소화하는 최선의 방법은 멀티모달 분산 데이터베이스를 사용하는 것입니다. Oracle AI Database는 벡터, JSON, 텍스트, 관계형 데이터 등의 관리를 기본 지원하므로 고객사는 단순한 단일 데이터베이스 아키텍처를 사용해 다양한 데이터 유형을 인덱싱하고 검색할 수 있습니다. 또한 Oracle은 완전 자동화된 글로벌 분산 클라우드 데이터베이스를 제공하므로 비즈니스 크리티컬한 클라우드 규모 애플리케이션과 오픈 소스 프로젝트에 손쉽게 분산 검색을 도입할 수 있습니다.

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분산 검색의 인기가 계속 높아지는 데에는 이유가 있습니다. 특히 벡터 검색과 RAG가 주목받으면서 분산 검색도 함께 각광받고 있습니다. 기업용 멀티모달 AI와 AI 에이전트가 모멘텀을 얻고 있는 지금, 검색을 비롯한 분산 시스템은 오늘날의 기업에 필요한 속도, 정확성, 내결함성을 보장합니다.

분산 검색 FAQ

분산 검색과 통합 검색의 차이점은 무엇인가요?

분산 검색과 통합 검색은 모두 대용량 데이터 검색을 지원합니다. 차이점은 분산 검색은 단일 대규모 데이터 세트를 여러 노드로 분할해 병렬 검색을 수행한다는 것입니다. 반면 통합 검색은 각기 고유한 인덱싱과 검색 메커니즘을 가진 여러 독립 데이터 소스를 쿼리해 서로 다른 소스 전반에 대한 검색을 수행합니다.