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Serverless Cluster 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、主に読み取りおよび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います。

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。

Vector database 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。

Import および bulk insert 操作ではコストは発生しません。

コスト計算​

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

  • vCU Unit Price: 100 万 vCU あたり $4。

  • Write vCU Usage: 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、特定量のデータを 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。

より大きなデータセットについては、vCU 使用量とコストを比例して単純に拡大してください。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 (*)Write vCU usage (million)Write Cost
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 scalar は含まれません。

*スキーマに複数の vector field が含まれる場合、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 vector field がある場合、100 万 entity の書き込みに対する 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 Usage
Insert挿入データ 1 KB = 0.25 vCU
Delete削除された entity 1 件 = 1 vCU
存在しない entity を削除した場合も 1 vCU 消費します。
Upsert更新されたデータのサイズと削除された entity 数に基づいて計算されます。
存在しない entity を削除した場合も 1 vCU 消費します。

Serverless クラスターに entity を 3 GB（3,145,728 KB）挿入し、その後 100,000 件の entity を削除したとします。

  • Insert operation vCU usage = 3,145,728 x 0.25 = 78,643 vCUs

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

  • Total vCU usage = 1,000 + 78,643 = 178,643 vCUs

  • Total vector database cost (write) = 0.178643 x 4 = $0.72

Vector database 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。

コスト計算​

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

  • vCU Unit Price: 100 万 vCU あたり $4

  • Read vCU Usage: 以下の 3 つの要因に依存します。

    • search または query リクエストの数: 実行する search または query が多いほど、vCU 使用量は高くなります。

    • 各 search または query 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 search または query の実行中、Zilliz Cloud はクラスター内の collection 全体をスキャンします。search または query 中に partition key をフィルターとして使用すると、Zilliz Cloud は指定した partition key に一致する collection 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。

    • 各 search または query 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、search で vector field を含むすべてのフィールドを返す場合、ID field のみを返す search よりもはるかに多くの vCU を消費します。

    📘注意

    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する 100 万回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 (*)Read vCU Usage (million)Read Cost
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 scalar は含まれません。

上記の表から、データサイズが 100 万件から 1,000 万件、さらには 1 億件へと増加しても、vCU 使用量は比例して増加しないことがわかります。

Storage コスト​

Storage コストはベクトルデータベースコストとは別に課金され、以下に依存します。

  • 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

  • Storage 使用量

詳細については、Storage を参照してください。

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