サーバーレスクラスターのコスト
Zilliz Cloud のサーバーレスクラスターは操作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ことなく、実際に処理されたワークロードに対してのみ支払いを行うことができます。
サーバーレス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 つの主要な課金項目に加えて、以下のオプションの追加料金が発生する場合があります：
ベクターデータベースコスト（書き込み）
書き込みコストは、挿入、更新、削除操作 によって消費されるコンピューティングリソースを測定します。
インポートおよびバルク挿入操作は課金されません。
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
以下の表は、Serverless クラスターに特定の量のデータを書き込む際の vCU 使用量とコストの参考チャートです。
より大きなデータセットの場合、vCU 使用量とコストを比例して拡大してください。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 が使用され、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） | 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 |
*上記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 万エンティティを書き込む際の 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 使用量とコストを正確に計算するには、以下の指標を参照してください。
操作 | vCU 使用量 |
|---|---|
Insert | 挿入されたデータ 1 KB = 0.25 vCU |
Delete | 削除されたエンティティ 1 件 = 1 vCU 存在しないエンティティを削除した場合も 1 vCU が消費されます。 |
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した場合も 1 vCU が消費されます。 |
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 件のエンティティを削除したと仮定します。
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Insert 操作の vCU 使用量 = 3,145,728 x 0.25 = 78,643 vCUs -
Delete 操作の vCU 使用量 = 100,000 x 1 = 100,000 vCUs -
合計 vCU 使用量 = 100,000 + 78,643 = 178,643 vCUs -
合計ベクトルデータベースコスト（書き込み） = 0.178643 x 4 = $0.72
ベクトルデータベースコスト（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 / 100 万 vCU
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読み取り vCU 使用量: 以下の 3 つの要因に依存します。
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検索またはクエリリクエストの数: 実行する検索またはクエリが多いほど、vCU 使用量は高くなります。
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各検索またはクエリでスキャンされるデータサイズ: スキャンされるデータが多いほど、vCU 使用量は高くなります。
ヒント: 各検索またはクエリ中に、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。検索またはクエリ中に パーティションキー をフィルターとして使用すると、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、全体的な読み取り 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サイズ: 返されるデータが多いほど、vCU 使用量は高くなります。たとえば、検索でベクトルフィールドを含むすべてのフィールドを返す場合、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、異なるデータ量に対する 100 万件の読み取りリクエストにおける 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 (100 万) | 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 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 をご覧ください。