Elasticsearch Serverless

Serverlose Projekte verwenden die Kernkomponenten des Elastic Stack, wie Elasticsearch und Kibana, und basieren auf der Search AI Lake-Architektur von Elastic, die Rechen- und Speicherfunktionen entkoppelt. Such- und Indizierungsvorgänge sind getrennt, was Flexibilität beim Skalieren Ihrer Workloads bietet und gleichzeitig ein hohes Maß an Leistung gewährleistet.

Profitieren Sie von den folgenden Vorteilen von Elasticsearch Serverless:

• Keine Verwaltung. Elastic verwaltet den zugrunde liegenden Elastic-Cluster, sodass Sie sich auf Ihre Daten konzentrieren können. Bei serverlosen Projekten ist Elastic für automatische Upgrades, Daten-Backups und Business Continuity zuständig.
• Automatisch skaliert. Um Ihre Leistungsanforderungen zu erfüllen, passt sich das System automatisch an Ihre Workloads an.
• Optimierte Datenspeicherung. Ihre Daten werden im Search Lake Ihres Projekts gespeichert, der als kosteneffizienter und leistungsstarker Speicher dient. Für Ihre am häufigsten abgefragten Daten steht eine Hochleistungsschicht über dem Search Lake zur Verfügung.
• Zahlen Sie für die Leistung, die Sie benötigen. Bezahlen Sie für Ingest-, Such- und ML-Ressourcen getrennt nach den Workloads, die Sie ausführen.

Elastic Cloud ist eine leistungsstarke Plattform für vielfältige Computing-Anwendungsbereiche. Serverlose Projekte sind speziell für Anwendungsfälle entwickelt und bieten eine vollständig verwaltete, automatisch skalierte Erfahrung. Diese Spezialisierung und dieses Betriebsmodell sind das, was Serverless heute auszeichnet.

Elasticsearch Serverless ist derzeit in ausgewählten Cloud-Anbieterregionen verfügbar, wobei einige Features in Zukunft noch hinzukommen werden. Wir sind voll und ganz darauf fokussiert, unser Serverless-Angebot auf weitere Regionen und Cloud-Anbieter auszuweiten. Wir empfehlen, die Dokumentation auf technische Kompatibilitätsfragen wie Sicherheit, Compliance und Verfügbarkeit zu überprüfen.

Der Einstieg in Elasticsearch Serverless ist ganz einfach:

1. Erstellen Sie Elasticsearch Serverless-Projekte in der Cloud Console.
2. Wählen Sie den für Ihre Bedürfnisse optimalen, anwendungsfalloptimierten Projekttyp.
3. Starten Sie jetzt mit Ihrem anwendungsfalloptimierten Projekterlebnis.

Wir empfehlen, Daten entweder direkt aus Ihrer Anwendung oder mit Connector-Clients zu senden. Für den Datenversand in einer vorhandenen Elasticsearch-Instanz empfehlen wir die Verwendung von Logstash, um große Datenvolumen zu migrieren.

Search Power-Einstellungen ermöglichen es Ihnen, die Rechenressourcen zu verwalten, um die Suchleistung (Durchsatz und Latenz) zu optimieren und Kosten zu senken. Es gibt drei Search Power-Einstellungen für Elasticsearch Serverless-Projekte. Die Performant-Einstellung ist standardmäßig aktiviert und bietet ein leistungsstarkes Sucherlebnis für Daten aller Größen. Es ist möglich, eine der folgenden Einstellungen zu wählen:

On-Demand: Skaliert automatisch basierend auf Daten und Suchlast mit einem niedrigeren Mindestwert für den Ressourcenverbrauch. Diese Flexibilität führt zu variabler Abfragelatenz und reduziertem maximalem Durchsatz.

Performant: Liefert durchgehend niedrige Latenz und skaliert automatisch, um einen moderat hohen Abfragedurchsatz zu berücksichtigen

Hochdurchsatz: Optimiert für Hochdurchsatzszenarien, Autoskalierung zur Aufrechterhaltung der Abfragelatenz auch bei sehr hohen Abfrageaufstellungen

Bei Elasticsearch Serverless zahlen Sie für die Ressourcen, die zur Bewältigung Ihrer Workloads und zur Erfüllung Ihrer Leistungsanforderungen genutzt werden. Wir haben einige Beispiele zusammengestellt, um Ihnen eine Vorstellung davon zu vermitteln, was Sie bezahlen könnten und wie Sie die Kosten einschätzen sollten.

Beispiel 1 - Entwicklungsumgebung mit 2 GB durchsuchbaren Daten, 1 % Ingest-Auslastung (15 Minuten pro Tag), 8 % Suchauslastung (2 Stunden pro Tag)

• On Demand: 24 $/Monat
• Performant: 27 $/Monat

Beispiel 2 - Produktionsumgebung mit 20 GB durchsuchbaren Daten, 5 % Ingest-Auslastung (1 Stunde pro Tag), 33 % Suchauslastung (8 Stunden pro Tag)

• On Demand: 190 $/Monat
• Performant: 210 $/Monat

Die in den Beispielen angegebenen Preisangaben dienen lediglich der Veranschaulichung. Die tatsächlichen Kosten können je nach Datentyp, Abfragekomplexität, Datenverkehrsmuster, Nutzungsdauer und spezifischen Konfigurationen variieren. Diese Schätzungen sollen Ihnen helfen, mögliche Preisszenarien zu verstehen, sollten aber nicht als endgültige Kosten angesehen werden. Für eine präzise Kostenberechnung empfehlen wir Ihnen, Ihre Nutzung zu überwachen.

Das Profil „Allgemeiner Zweck“ bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis, insbesondere für die meisten Suchanwendungsfälle. Es eignet sich optimal für die Volltextsuche, semantische Suche mit ELSER oder Sparse Vector Embeddings sowie für Sparse Vectors und Dense Vectors mit Komprimierungsverfahren wie BBQ (Standardeinstellung bei Serverless-Architekturen). Wir empfehlen die Verwendung der „Allgemeiner Zweck“ Instanz für die meisten Suchanwendungsfälle.

Wir empfehlen die Verwendung des vektoroptimierten Profils nur für unkomprimierte, dichte Vektoren, wenn eine höhere Leistung gewünscht ist. Obwohl die Kosten pro VCU für das allgemeine und das vektoroptimierte Profil gleich sind, stellt das vektoroptimierte Profil mehr RAM für durchsuchbare Daten bereit. Dies führt zu einem höheren VCU-Verbrauch und ist teurer, bietet aber gleichzeitig eine deutlich bessere Leistung für unkomprimierte Vektordaten.

Die Nutzung wird ausschließlich anhand des verarbeiteten Datenvolumens abgerechnet, gemessen in Millionen Tokens. Dieses nutzungsbasierte Modell ermöglicht eine lineare Skalierung der Kosten mit Ihrem Durchsatz. So zahlen Sie nur für die tatsächlich verarbeiteten Tokens und nicht für ungenutzte Infrastruktur oder Kapazität.