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Serverless クラスターのコスト

Zilliz Cloud の Serverless クラスターは従量課金モデルを採用しており、主に読み取り操作と書き込み操作で消費される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がなく、実際に処理されたワークロードに対してのみ料金を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 つの主要な課金項目に加えて、以下のオプションの追加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のコスト（書き込み）​

書き込みコストは、insert、upsert、および delete 操作で消費されるコンピュートリソースを測定します。

インポート操作および一括挿入操作では、コストは発生しません。

コストの計算​

bash
Vector Database Cost (Write) = vCU Unit Price x Write vCU Usage

  • vCU 単価: 100 万 vCU あたり $4。

  • 書き込み vCU 使用量: 書き込み操作の対象となるデータサイズに基づいて計算されます。

例​

以下の表は、特定の量のデータを Serverless クラスターに書き込む際の vCU 使用量とコストの早見表です。

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拡大してください。たとえば、768 次元ベクトルを 1,000 万件書き込むと、約 750 万 vCU を使用し、コストは約 $30 になります。

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
128 次元ベクトル 100 万件0.125$0.5
768 次元ベクトル 100 万件0.75$3
1536 次元ベクトル 100 万件1.5$6
2560 次元ベクトル 100 万件2.5$10

*上記の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ている場合、書き込みコストは線形に増加します。たとえば、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 になります。

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エンティティ 1 件あたり 1 vCU。プライマリキーで削除する場合、リクエスト内の各プライマリキーには、そのキーを持つエンティティが存在しない場合でも 1 vCU のコストがかかります。フィルター式で削除する場合、一致するエンティティのみがカウントされます。
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ても 1 vCU を消費します。
Upsert の vCU 使用量 = データ KB x 0.25 + upsert されたエンティティ 1 件あたり 1 vCU（プライマリキーが既に存在するかどうかに関係なく）。たとえば、128 次元ベクトルを 100 万件 upsert すると、約 0.125 + 1 = 112.5 万 vCU（$4.50）を使用します。これは、同じベクトルを挿入する場合の 12.5 万 vCU（$0.50）と比べて多くなります。部分 upsert（partial_update）でも、エンティティ 1 件あたり 1 vCU が課金されます。

*データサイズは、SDK または RESTful API がエンコードした後の書き込みリクエストのサイズで、1 KB = 1,024 バイトです。使用量はリクエストごとに計算され、次の整数 vCU に切り上げられるため、すべての書き込みリクエストには少なくとも 1 vCU のコストがかかります。行をより大きなリクエストにバッチ化すると、この切り上げによるオーバーヘッドを回避できます。RESTful API リクエストには、JSON ボディが大きくなる場合でも、同じデータに対して SDK（gRPC）リクエストと同じ料金が課金されます。

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します。

  • Insert operation vCU usage = 3,145,728 x 0.25 = 786,432 vCUs

  • Delete operation vCU usage = 100,000 x 1 = 100,000 vCUs

  • Total vCU usage = 100,000 + 786,432 = 886,432 vCUs

  • Total vector database cost (write) = 0.886432 x 4 = $3.55

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、search、hybrid search、および query 操作で消費されるリソースを測定します。

コストの計算​

bash
Vector Database Cost (Read) = vCU Unit Price x Read vCU Usage

  • vCU 単価: 100 万 vCU あたり $4

  • 読み取り vCU 使用量: 以下の 3 つの要因によって決まります。

    • search または query のリクエスト数: search または query を実行する回数が多いほど、vCU 使用量が高くなります。

    • 各 search または query でスキャンされるデータのサイズ: スキャンされるデータが多いほど、vCU 使用量が高くなります。

      ヒント: 各 search または query の実行中、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。search または query の際に Partition Key をフィルターとして使用すると、Zilliz Cloud は指定された Partition Key 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、読み取り vCU 使用量全体を抑えることができます。

    • 各 search または query 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 使用量が高くなります。たとえば、search 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と、ID フィールドのみを返す search 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。

例​

以下の表は、さまざまなデータ量に対して 100 万回の読み取りリクエストを行った場合の vCU 使用量とコストの例です。

スキャンデータサイズ (*)読み取り vCU 使用量（100 万単位）読み取りコスト
128 次元ベクトル 100 万件5$20
768 次元ベクトル 100 万件15$60
768 次元ベクトル 500 万件35$140
768 次元ベクトル 1,000 万件55$220
1536 次元ベクトル 100 万件25$100
1536 次元ベクトル 1,000 万件75$300
1536 次元ベクトル 1 億件290$1160
1536 次元ベクトル 100 億件1,495$5980
2560 次元ベクトル 100 万件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 1,000 万、さらには 1 億に増加しても、vCU 使用量が比例して増加しないことがわかります。

ストレージコスト​

ストレージコスト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。

  • クラスターのリージョン、クラスタータイプ、およびプロジェクトプラン

  • 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。

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