Elasticsearch Serverless
Paga solo lo que usas, sin complicaciones de infraestructura. Descubre el arte de lo posible con la búsqueda por AI, herramientas listas para RAG y capacidades de analíticas de datos.
Detalles de preciosIngestar*
Desde USD 0.14
Por VCU por hora Búsqueda*
Desde USD 0.09
Por VCU por hora Machine Learning
Desde USD 0.07
Por VCU por hora Almacenamiento y retención
Desde USD 0.047
Por GB retenido por mes Egreso
Desde USD 0.05 por GB
Por GB transferido al mes *Los perfiles de vectores reciben 50 GB gratis
Modelo de lenguaje grande (LLM) gestionado por Elastic para AI Playground y AI Assistant
USD 4.50 por millón de tokens de entradaUSD 21 por millón de tokens de salida Servicio de inferencia Elastic: ELSER en GPU
USD 0.08
Por millón de tokens |
|
Ingesta*Por VCU por hora | Tan solo USD 0.14 |
Búsqueda*Por VCU la hora | Tan solo USD 0.09 |
Machine Learning por VCU la hora | Tan solo USD 0.07 |
Almacenamiento y Retención por GB retenido al mes | Tan solo USD 0.047 |
Egresopor GB transferido al mes *Los perfiles de vectores reciben 50 GB gratis |
Tan solo USD 0.05
|
Modelo de lenguaje grande (LLM) gestionado por Elastic para AI Playground y AI Assistant |
USD 4.50
Por millón de tokens de entrada
USD 21
Por millón de tokens de salida
|
Elastic Inference Service: ELSER en GPUpor millón de tokens |
USD 0.08
|
*Estos precios entrarán en vigor el 1 de diciembre de 2024.
Para medir la ingesta y la retención, nos basamos en el volumen de datos sin comprimir, normalizado y totalmente enriquecido que ingieres en tu proyecto sin servidor. Los volúmenes medidos serán mucho mayores que el tamaño de los datos “sin procesar” o comprimidos “en tránsito”.
Paquete de soporte
El soporte limitado se incluye con una suscripción estándar; todos los otros precios de soporte se basan en el porcentaje de tu consumo. Para obtener más información sobre lo que se incluye en cada nivel de soporte, visita elastic.co/support.
Nivel de suscripción de organización de Elastic Cloud* | Estándar | Oro | Platino | Empresarial |
---|---|---|---|---|
Soporte y facturación total | ||||
Nivel de soporte | Limitado | Básico | Mejorado | Premium |
% de cargo | Incluido | 5 % | 10 % | 15 % |
* El nivel de suscripción se selecciona durante el registro
Componentes de precios de Elasticsearch Serverless
Elasticsearch Serverless cobra por separado por el procesamiento (VCU con 1 GB de RAM) y el almacenamiento (GB), al ofrecer precios escalables y basados en el rendimiento para cumplir con tus objetivos de latencia y rendimiento.
Unidad de cómputo virtual (VCU)
Hay tres tipos de VCU especializadas disponibles para realizar tareas específicas.
Ingesta de VCU: maneja la indexación de datos en Search AI Lake.
VCU de búsqueda: gestiona las búsquedas del usuario, las reglas de alerta, las agregaciones, las transformaciones y las consultas geoespaciales contra los datos en el Search AI Lake.
VCU de machine learning: gestionan la inferencia, las cargas de trabajo de ELSER y los trabajos de machine learning.
Uso de tokens
Uso del modelo de lenguaje grande gestionado por Elastic por millón de tokens de entrada y salida: aprovecha la búsqueda impulsada por AI como servicio sin desplegar un modelo de lenguaje grande (LLM) en tu proyecto.
Uso de ELSER cobrado por millón de tokens: aprovecha ELSER en GPU para casos de uso de búsqueda semántica
Aprovisionamiento adaptable de recursos
Los recursos de cómputo de ingesta y ML se escalan automáticamente para satisfacer las demandas de carga de trabajo.
Los recursos de cómputo de búsqueda se ajustan dinámicamente a las cargas de trabajo, lo que garantiza un rendimiento y una capacidad de respuesta constantes. Con la configuración flexible de Search Power, tienes control sobre las asignaciones de recursos para satisfacer tus necesidades de rendimiento.
Almacenamiento y retención
Elasticsearch Serverless usa almacenes de objetos para el almacenamiento persistente en Search AI Lake.
Todos los datos, independientemente del tipo, la fecha reciente y la frecuencia de uso, son accesibles desde Search AI Lake. El tamaño de Search AI Lake se puede controlar con políticas de retención de datos manuales o administradas.
El almacenamiento se mide en GB.
Configuraciones
Hay dos configuraciones de infraestructura disponibles para Elasticsearch Serverless: Propósito general y Vector (API solamente).
La opción Propósito general se utiliza en forma predeterminada para todos los proyectos nuevos y es adecuada para la mayoría de los casos de uso.
La opción de vectores asigna más VCU a tu proyecto para lograr un mayor rendimiento, pero también incurre en costos adicionales, debido a la mayor asignación de VCU. Esta opción solo se recomienda para proyectos que usan mappings de campos dense_vector con int4 o int8, con alta dimensionalidad.
Preguntas frecuentes
Los proyectos sin servidor usan los componentes principales del Elastic Stack, como Elasticsearch y Kibana, y se basan en la arquitectura Search AI Lake de Elastic que desvincula el cómputo y el almacenamiento. Las operaciones de búsqueda e indexación están separadas, lo que te ofrece flexibilidad para escalar tus cargas de trabajo y, al mismo tiempo, garantiza un alto nivel de rendimiento.
Disfruta de los siguientes beneficios con Elasticsearch Serverless:
- Gestión gratis. Elastic gestiona el cluster de Elastic subyacente para que puedas concentrarte en tus datos. Con los proyectos sin servidor, Elastic se encarga de las actualizaciones automáticas, los backups de los datos y la continuidad del negocio.
- Escalamiento automático. Para cumplir con tus requisitos de rendimiento, el sistema se ajusta automáticamente a tus cargas de trabajo.
- Almacenamiento de datos optimizado. Tus datos se almacenan en el Search Lake de tu proyecto, que sirve como un almacenamiento rentable y de alto rendimiento. Hay una capa de alto rendimiento disponible sobre el Search Lake para tus datos más consultados.
- Paga por el rendimiento que necesitas. Pagas los recursos de ingesta, búsqueda y ML por separado según sea necesario por las cargas de trabajo que ejecutas.
Elastic Cloud es una potente plataforma que se adapta a muchas necesidades informáticas. Los proyectos sin servidor están diseñados específicamente para casos de uso, proporcionando una experiencia completamente gestionada con escalado automático. Esta especialización y modelo operativo es lo que diferencia a los proyectos sin servidor hoy en día.
Elasticsearch Serverless está actualmente disponible en regiones seleccionadas de proveedores cloud, con algunas características que aún están por llegar en el futuro. Estamos completamente comprometidos en expandir nuestra oferta de servicios sin servidor a más regiones y proveedores cloud. Te recomendamos que revises la documentación para verificar la compatibilidad técnica, como la seguridad, el cumplimiento y la disponibilidad.
Es sencillo empezar a usar Elasticsearch Serverless:
- Crea proyectos de Elasticsearch Serverless en la consola del cloud.
- Elige el tipo de proyecto optimizado según el caso de uso que mejor se adapte a tus necesidades.
- Comienza con tu experiencia de proyecto optimizada para tu caso de uso.
Recomendamos enviar los datos directamente desde tu aplicación o usando clientes de conectores. Para enviar los datos en una instancia actual de Elasticsearch, te recomendamos que uses Logstash para migrar grandes volúmenes.
La configuración de Search Power te permite gestionar los recursos computacionales para optimizar el rendimiento de búsqueda (rendimiento y latencia) y gestionar los costos. Existen tres configuraciones de Search Power para proyectos de Elasticsearch Serverless. La configuración Performant está activada de forma predeterminada y proporciona una experiencia de búsqueda eficiente para datos de todos los tamaños. Es posible elegir cualquiera de las siguientes configuraciones:
Bajo demanda: se ajusta automáticamente según la carga de datos y búsqueda, con un umbral mínimo más bajo para el uso de recursos. Esta flexibilidad da como resultado una latencia de consulta más variable y una reducción del rendimiento máximo.
Eficiente: proporciona una latencia consistentemente baja y se autoescalará para acomodar un alto rendimiento de consultas moderado.
Alto rendimiento: optimizado para escenarios de alto rendimiento, con autoescalado para mantener la latencia de las consultas incluso con volúmenes de consulta muy altos.
En Elasticsearch Serverless, pagas por los recursos utilizados para gestionar tus cargas de trabajo y necesidades de rendimiento. Tenemos algunos ejemplos para darte una idea de lo que podrías pagar y cómo pensar en los costos.
Ejemplo 1: entorno de desarrollo con 2 GB de datos buscables, 1 % de uso de ingesta (15 minutos al día), 8 % de uso de búsqueda (2 horas al día)
- A demanda: USD 24/mes
- Performant: USD 27/mes
Ejemplo 2: entorno de producción con 20 GB de datos buscables, 5 % de uso de ingesta (1 hora al día), 33 % de uso de búsqueda (8 horas al día)
- A demanda: USD 190/mes
- Performant: USD 210/mes
* Las estimaciones de precios proporcionadas en los ejemplos son únicamente para fines ilustrativos. Los costos reales pueden variar según factores como el tipo de datos, la complejidad de las consultas, los patrones de tráfico, la duración del uso y las configuraciones específicas. Estas estimaciones están destinadas a ayudarte a comprender los posibles escenarios de costos, pero no deben ser consideradas como un costo definitivo. Para cálculos de costos precisos, recomendamos monitorear tu uso.
El perfil Propósito general ofrece un gran rendimiento por su precio, en especial, para la mayoría de los casos de uso de búsqueda. Es el perfil adecuado para la búsqueda de texto, la búsqueda semántica mediante ELSER o incrustaciones de vectores dispersos, vectores dispersos y vectores densos que usan compresión como BBQ (predeterminado en Serverless). Recomendamos usar la instancia Propósito general para la mayoría de los casos de uso de búsqueda.
Recomendamos usar el perfil Optimizado para vectores solo para vectores densos sin comprimir cuando quieras obtener un mejor rendimiento. Aunque el costo por VCU es el mismo para el perfil Propósito general y el perfil Optimizado para vectores, el perfil Optimizado para vectores proporciona una mayor cantidad de RAM para datos buscables, lo que lleva a tener un mayor consumo de VCU y es más costoso, aunque ofrece un rendimiento significativamente mejor para datos vectoriales sin comprimir.
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