Elasticsearch Serverless

サーバーレスプロジェクトでは、ElasticsearchやKibanaなどのElastic Stackのコアコンポーネントが使用され、コンピューティングとストレージを分離するElastic Search AI Lakeアーキテクチャが採用されます。検索とインデキシング操作は分離されており、ワークロードの柔軟なスケーリングと高水準のパフォーマンスを確保できます。

Elasticsearch Serverlessには、次のメリットがあります。

• 管理不要。基盤となるElasticクラスターはElasticが管理するため、お客様はデータの作業に集中できます。サーバーレスプロジェクトでは、Elasticが自動アップグレード、データバックアップ、事業継続性を管理します。
• 自動スケーリング。お客様のパフォーマンス要件を満たすために、システムはワークロードに合わせて自動的に調整されます。
• データストレージ最適化。データはプロジェクトのSearch Lakeに格納されます。Search Lakeは、コスト効率とパフォーマンスに優れたストレージとして利用できます。Search Lakeの最上位にあるハイパフォーマンスレイヤーは、クエリの頻度が最も高いデータを格納するために役立ちます。
• 必要なパフォーマンスごとのお支払い。実行するワークロードでインジェスト、検索、機械学習のリソースが必要になるたびに、個別に料金が発生します。

Elastic Cloudは、さまざまなコンピューティングニーズに対応する強力なプラットフォームです。サーバーレスプロジェクトは、ユースケースに特化して構築され、完全に管理管理の自動スケーリング体験を提供します。この専門性と運用モデルが、今日のサーバーレスを際立たせています。

Elasticsearch Serverlessは現在、一部のクラウドプロバイダー地域で利用可能であり、将来的に追加される機能もあります。私たちは、サーバーレスサービスをより多くのリージョンやクラウドプロバイダーに拡大することに全面的に投資しています。セキュリティ、コンプライアンス、可用性などの技術的互換性については、ドキュメントをご覧になることをお勧めします。

Elasticsearch Serverlessは、簡単に利用開始できます。

1. CloudコンソールでElasticsearch Serverlessプロジェクトを作成します。
2. お客様のニーズに最も適したユースケースに最適化されたプロジェクトタイプを選択してください。
3. ユースケースに最適化されたプロジェクト体験を始めましょう。

アプリケーションからデータを直接送信するか、コネクタークライアントを使用することをお勧めします。既存のElasticsearchインスタンスのデータを送信するには、Logstashを使用して大規模の移行を行うことをお勧めします。

Search Power設定を使用すると、コンピューティングリソースを管理し、検索パフォーマンス（スループットとレイテンシ）を最適化し、コストを管理できます。Elasticsearch Serverlessプロジェクトには、3つのSearch Power設定があります。Performant設定はデフォルトでオンになっており、あらゆるサイズのデータに対して高性能な検索エクスペリエンスを提供します。次のいずれかの設定を選択できます。

オンデマンド：データと検索の負荷に応じて、リソース使用の最低ベースラインを低く設定し、自動スケーリングを行います。この柔軟性により、クエリーのレイテンシがより変動し、最大スループットが低下します。

パフォーマント：低レイテンシーを一貫して提供し、自動スケーリングを行って適度に高いクエリースループットに対応します

高スループット：高スループットのシナリオに最適化されており、自動スケーリングを行ってクエリー量が非常に多い場合でもクエリーレイテンシーを維持します。

Elasticsearch Serverlessでは、ワークロードとパフォーマンスニーズに対処するために使用するリソースに対して料金が請求されます。以下では、いくつかの例を使用して発生する可能性がある料金と、料金についての考慮事項を説明します。

例 1 - 2GBの検索可能なデータ、1%の取り込み使用率（1日15分）、8%の検索使用率（1日2時間）の開発環境

• オンデマンド：$24/月
• パフォーマント：$27/月

例 2 - 20GBの検索可能なデータ、5%の取り込み使用率（1日1時間）、33%の検索使用率（1日8時間）の本番環境

• オンデマンド：$190/月
• パフォーマント：$210/月

*例に示されている価格見積もりは、例示のみを目的としています。実際のコストは、データの種類、クエリの複雑さ、トラフィックパターン、使用期間、特定の構成などの要因によって変動する可能性があります。これらの見積もりは、潜在的な価格シナリオを理解するのに役立ちますが、最終的なコストとして信頼すべきではありません。正確なコスト計算には、使用状況を監視することをお勧めします。

汎用プロファイルは、特にほとんどの検索ユースケースにおいて、価格に見合った優れたパフォーマンスを提供します。これは、全文検索、ELSERまたはスパースベクトル埋め込みを使用したセマンティック検索、BBQなどの圧縮を使用したスパースベクトルとデンスね（サーバーレスのデフォルト）に適したプロファイルです。ほとんどの検索ユースケースには、汎用インスタンスの使用を推奨します。

より良いパフォーマンスが必要な場合は、非圧縮の高密度ベクトルに対してのみベクトル最適化プロファイルを使用することをお勧めします。汎用プロファイルとベクトル最適化プロファイルのVCUあたりのコストは同じですが、ベクトル最適化プロファイルでは検索可能なデータに大量のRAMが提供されるため、VCUの消費量が増加し、非圧縮ベクトルデータのパフォーマンスが大幅に向上する一方でコストも高くなります。