Serverless クラスターのコスト
Zilliz Cloud の Serverless クラスターでは、操作ごとの課金モデルを採用しており、主に読み取りおよび書き込み操作で消費されたリソースに対して課金されます。これにより、事前に固定容量をプロビジョニングする必要なく、実際に処理されたワークロードに対してのみ支払うことができます。
Serverless クラスターの総コストは、以下のコンポーネントの合計です。
上記の 2 つの主要な請求項目に加えて、以下のオプションのアドオン料金が適用される場合があります。
ベクトルデータベースコスト（書き込み）
書き込みコストは、挿入、アップサート、および削除操作で消費されたコンピューティングリソースを測定します。
インポートおよび一括挿入操作はコストを発生させません。
コスト計算
Vector Database Cost (Write) = vCU Unit Price x Write vCU Usage
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vCU 単価: 100万 vCU あたり $4。
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書き込み vCU 使用量: 書き込み操作に関与するデータサイズに基づいて計算されます。
例
下表は、Serverless クラスターに特定量のデータを書き込む際の vCU 使用量とコストのクイックリファレンスです。
より大規模なデータセットの場合は、vCU 使用量とコストを比例してスケールしてください。例えば、1000万個の 768 次元ベクトルを書き込む場合、約 750 万 vCU を使用し、コストは約 $30 となります。
データサイズ (*) | 書き込み vCU 使用量 (100万単位) | 書き込みコスト |
|---|---|---|
100万個の 128 次元ベクトル | 0.125 | $0.5 |
100万個の 768 次元ベクトル | 0.75 | $3 |
100万個の 1536 次元ベクトル | 1.5 | $6 |
100万個の 2560 次元ベクトル | 2.5 | $10 |
*上表のデータサイズにはスカラーは含まれません。
*スキーマに複数のベクトルフィールドが含まれる場合、書き込みコストは線形に増加します。例えば、スキーマに 2 つの 128 次元ベクトルフィールドがある場合、100 万エンティティの書き込みに必要な vCU 使用量は 0.125 × 2 = 0.25 となり、書き込みコストは約 $0.5 × 2 = $1 となります。
書き込み vCU 使用量とコストの正確な計算については、以下の指標を参照してください。
操作 | vCU 使用量 |
|---|---|
Insert | 挿入データ 1 KB = 0.25 vCU |
Delete | 削除エンティティ 1 件 = 1 vCU 存在しないエンティティを削除する場合も 1 vCU を消費します。 |
Upsert | 更新されたデータのサイズと削除されたエンティティ数に基づいて計算されます。 存在しないエンティティを削除する場合も 1 vCU を消費します。 |
Serverless クラスターに 3 GB (3,145,728 KB) のエンティティを挿入し、その後 100,000 エンティティを削除したとします。
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Insert 操作の vCU 使用量 = 3,145,728 x 0.25 = 78,643 vCU -
Delete 操作の vCU 使用量 = 100,000 x 1 = 100,000 vCU -
合計 vCU 使用量 = 1,000 + 78,643 = 178,643 vCU -
ベクトルデータベースの合計コスト (書き込み) = 0.178643 x 4 = $0.72
ベクトルデータベースのコスト (読み取り)
このコスト項目は、検索、ハイブリッド検索、およびクエリ操作によって消費されるリソースを測定します。
コスト計算
Vector Database Cost (Read) = vCU Unit Price x Read vCU Usage
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vCU 単価: $4 per million vCUs
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読み取り vCU 使用量: 以下の 3 つの要因によって異なります。
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検索またはクエリリクエストの数: 検索やクエリを実行する回数が多いほど、vCU 使用量は増加します。
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各検索またはクエリでスキャンされるデータのサイズ: スキャンするデータが多いほど、vCU 使用量は増加します。
ヒント: 各検索またはクエリの実行時に、Zilliz Cloud はクラスター内のコレクション全体をスキャンします。検索またはクエリ時にフィルターとして パーティションキー を使用すると、Zilliz Cloud は指定された パーティションキー に一致するコレクションの一部のみをスキャンするため、全体の読み取り vCU 使用量を削減できます。
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各検索またはクエリで返されるデータのサイズ: 返されるデータが多いほど、vCU 使用量は増加します。たとえば、ベクトルフィールドを含むすべてのフィールドを返す検索は、ID フィールドのみを返す検索よりもはるかに多くの vCU を消費します。
📘Notes各読み取り操作には最低 6 vCU のコストがかかります。
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例
以下の表は、異なる量のデータに対する 100 万回の読み取りリクエストの vCU 使用量とコストの例を示しています。
スキャン データ サイズ (*) | 読み取り vCU 使用量 (million) | 読み取りコスト |
|---|---|---|
100 万個の 128 次元ベクトル | 5 | $20 |
100 万個の 768 次元ベクトル | 15 | $60 |
500 万個の 768 次元ベクトル | 35 | $140 |
1000 万個の 768 次元ベクトル | 55 | $220 |
100 万個の 1536 次元ベクトル | 25 | $100 |
1000 万個の 1536 次元ベクトル | 75 | $300 |
1 億個の 1536 次元ベクトル | 290 | $1160 |
100 億個の 1536 次元ベクトル | 1,495 | $5980 |
100 万個の 2560 次元ベクトル | 30 | $120 |
*上記の表のデータ サイズにはスカラーは含まれません。
上記の表から、データ サイズが 100 万から 1000 万、さらには 1 億に増加しても、vCU 使用量は比例して増加しないことがわかります。
ストレージ費用
ストレージ費用はベクトルデータベースのコストとは別に課金され、以下に依存します。
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クラスター リージョン、クラスター タイプ、およびプロジェクト プラン
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ストレージ使用量
詳細については、ストレージ を参照してください。