Elasticsearch Serverless
인프라 구축의 번거로움 없이 사용한 만큼만 요금을 결제하세요. AI 검색, RAG 지원 도구, 데이터 분석 기능을 통해 기술의 가능성 살펴보세요.
요금제 세부 정보수집*
최저 $0.14
/VCU/시간 검색*
최저 $0.09
/VCU/시간 머신 러닝
최저 $0.07
/VCU/시간 저장 공간 및 보존
최저 $0.047
/보존된 GB/월 송신
최저 $0.05/GB
매월 전송된 GB당 *벡터 프로필은 50GB를 무료로 받습니다
AI Playground 및 AI Assistant를 위한 Elastic 관리형 대규모 언어 모델(LLM)
입력 토큰 백만 개당 $4.50출력 토큰 백만 개당 $21 Elastic Inference Service
최저 $0.08
토큰 100만 개당 Elastic Inference Service가 지원하는 모델 카탈로그가 점차 증가하고 있습니다. 여기에서 모델별 상세 가격을 확인하고 현재 사용 가능한 모델과 출시 예정인 추가 모델을 확인하세요.
Serverless Plus 추가 기능(선택 사항)
프로모션 기간 무료, 이후 프로젝트 비용의 10%
다음과 같은 고급 연결 및 보안 기능이 포함되어 있습니다:
** 이 기능은 아직 사용할 수 없습니다. |
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| 수집*VCU 시간당 | 최저가 $0.14 |
| 검색*VCU 시간당 | 최저가 $0.09 |
| 머신 러닝VCU 시간당 | 최저가 $0.07 |
| 저장 및 보존월별 보존된 GB당 | 최저가 $0.047 |
| 송신/전송된 GB/월 *벡터 프로필은 50GB를 무료로 받습니다 |
최저가 $0.05
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| AI Playground, Agent Builder 및 AI Assistant를 위한 Elastic 관리형 대규모 언어 모델(LLM) |
$4.50
입력 토큰 백만 개당
$21
출력 토큰 백만 개당
|
| Elastic Inference Service토큰 100만 개당 Elastic Inference Service가 지원하는 모델 카탈로그가 점차 증가하고 있습니다. 여기에서 모델별 상세 가격을 확인하고 현재 사용 가능한 모델과 출시 예정인 추가 모델을 확인하세요. |
최저가 $0.08
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| Serverless Plus 추가 기능(선택 사항) 다음과 같은 고급 연결 및 보안 기능이 포함되어 있습니다:
|
프로모션 기간 무료, 이후 프로젝트 비용의 10% |
* 해당 요금은 2024년 12월 1일부터 적용됩니다. 자세한 가격 정보는 클라우드 가격 상세 정보 페이지를 참조하세요.
** 이 기능은 아직 사용할 수 없습니다.
수집 및 보존 측정은 서버리스 프로젝트에 수집하는 비압축, 정규화 및 완전히 보강된 데이터 양을 기준으로 합니다. 측정되는 양은 '전송 중'인 '원시' 또는 압축된 데이터 크기보다 훨씬 많을 수 있습니다.
지원 패키지
스탠더드 구독은 지원이 제한적입니다. 다른 모든 지원 요금은 사용량 비율에 따라 책정됩니다. 각 지원 수준에 포함된 내용은 elastic.co/support에서 자세히 확인하세요.
| Elastic Cloud 조직 구독 등급* | 스탠더드 | 골드 | 플래티넘 | 엔터프라이즈 |
|---|---|---|---|---|
| 지원 및 총 청구액 | ||||
| 지원 수준 | 제한 | 기본 | 고급 | 프리미엄 |
| 과금 비율 | 포함 | 5% | 10% | 15% |
*구독 등급은 가입 시 선택됩니다.
Elasticsearch Serverless 요금제 구성 요소
Elasticsearch Serverless는 컴퓨팅(1GB RAM의 VCU)과 저장 공간(GB)에 대해 별도로 요금을 부과하며, 지연 시간 및 처리량 목표를 충족하기 위한 확장성 있는 성능 중심의 요금제를 제공합니다.
가상 컴퓨팅 단위(VCU)
특정 작업을 수행하기 위해 사용할 수 있는 세 가지 특수 VCU 유형이 있습니다.
Ingest VCU: Search AI Lake에 데이터 색인을 처리합니다.
VCU Search: Search AI Lake의 데이터에 대한 사용자 기반 검색, 경보 규칙, 집계, 변환 및 지리 공간 쿼리를 처리합니다.
머신 러닝 VCU: 추론, ELSER 워크로드 및 머신 러닝 작업을 관리합니다.
토큰 사용량
100만 개의 입력 및 출력 토큰당 Elastic 관리형 대규모 언어 모델 사용량: 대규모 언어 모델(LLM)을 배포하거나 운영하지 않고도 바로 AI 기능을 사용할 수 있습니다.
백만 토큰당 청구되는 Jina AI 모델 사용량: GPU로 의미론적 검색 및 순위 재지정 사용 사례에 Jina AI 모델을 활용할 수 있습니다.
적응형 리소스 프로비저닝
인제스트 및 ML 컴퓨팅 리소스는 워크로드 요구에 맞춰 자동으로 확장됩니다.
검색 컴퓨팅 리소스는 워크로드에 맞게 동적으로 조정되어 일관된 성능과 응답성을 보장합니다. 유연한 Search Power 설정으로 리소스 할당을 제어하여 성능 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
저장 공간 및 유지
Elasticsearch Serverless는 Search AI Lake의 영구 저장 공간을 위해 객체 저장소를 사용합니다.
유형, 최신성, 사용 빈도에 관계없이 모든 데이터는 Search AI Lake에서 액세스할 수 있습니다. Search AI Lake의 크기는 수동 또는 관리형 데이터 보존 정책을 통해 제어할 수 있습니다.
저장 공간은 GB 단위로 측정됩니다.
구성
Elasticsearch 서버리스에는 범용과 벡터(API 전용)의 두 가지 인프라 구성이 있습니다.
범용 옵션은 모든 새 프로젝트에 기본적으로 사용되며 대부분의 사용 사례에 적합합니다.
벡터 옵션은 프로젝트에 더 많은 VCU를 할당하여 더 높은 성능을 제공하지만, 더 높은 VCU 할당으로 인해 추가 비용이 발생합니다. 이 옵션은 dense_vector 필드 매핑을 int4 또는 int8과 함께 사용하고, 차원성이 높은 프로젝트에만 권장됩니다.
동일한 기능에 사용이 더 쉬워진 Elasticsearch
자주 묻는 질문
서버리스 프로젝트는 Elasticsearch, Kibana와 같은 Elastic Stack의 핵심 구성 요소를 사용하며, 컴퓨팅과 저장 공간을 분리하는 Elastic의 Search AI Lake 아키텍처를 기반으로 합니다. 검색과 색인 작업이 분리되어 높은 수준의 성능을 보장하면서 워크로드를 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Elasticsearch Serverless로 다음과 같은 이점을 누리세요.
- 무료 관리 Elastic이 기본 Elastic 클러스터를 관리하여 사용자는 데이터에 집중할 수 있습니다. 서버리스 프로젝트에서 Elastic이 자동 업그레이드, 데이터 백업 및 비즈니스 연속성을 담당합니다.
- 자동 확장 성능 요건을 충족하기 위해 시스템은 워크로드에 따라 자동으로 조정됩니다.
- 최적화된 데이터 저장 공간 데이터는 비용 효율적이고 성능이 뛰어난 저장 공간 역할을 하는 프로젝트의 검색 레이크에 저장됩니다. 가장 많이 검색된 데이터에 대해 검색 레이크 위에 고성능 레이어를 사용할 수 있습니다.
- 필요한 성능에 따라 요금 지불 실행하는 워크로드의 필요에 따라 수집, 검색, ML 리소스 비용을 별도로 지불합니다.
Elastic Cloud는 다양한 컴퓨팅 요구 사항을 수용하는 강력한 플랫폼입니다. 서버리스 프로젝트는 사용 사례에 맞게 특별히 구축되었으며, 완전 관리형 자동 확장 경험을 제공합니다. 이러한 전문화와 운영 모델이 오늘날 서버리스를 차별화하는 요소입니다.
Elasticsearch Serverless는 현재 일부 클라우드 서비스 제공자 리전에서 사용할 수 있으며, 일부 기능은 향후 제공될 예정입니다. 더 많은 리전과 클라우드 서비스 제공자에 서버리스 제공을 확대하기 위해 전폭적으로 투자하고 있습니다. 기술 호환성(보안, 규정 준수, 가용성 등)에 대해서는 설명서를 확인하시기 바랍니다.
Elasticsearch Serverless를 시작하는 방법은 간단합니다.
- Cloud Console에서 Elasticsearch Serverless 프로젝를 만듭니다.
- 요구 사항에 가장 적합한 사용 사례에 최적화된 프로젝트 유형을 선택하세요.
- 사용 사례에 최적화된 프로젝트 환경을 시작하세요.
Search Power 설정을 통해 컴퓨팅 리소스를 관리하여 검색 성능(처리량 및 지연 시간)을 최적화하고 비용을 관리할 수 있습니다. Elasticsearch Serverless 프로젝트에는 세 가지 Search Power 설정이 있습니다. 고성능 설정은 기본적으로 활성화되어 있으며, 모든 크기의 데이터에 대해 성능이 뛰어난 검색 경험을 제공합니다. 다음 설정 중 하나를 선택할 수 있습니다.
주문형: 리소스 사용의 최소 기준선을 낮춰 데이터 및 검색 부하를 기반으로 자동 확장합니다. 이러한 유연성으로 쿼리 지연 시간이 더 가변적이고 최대 처리량이 감소합니다.
고성능: 관되게 짧은 지연 시간을 제공하며 적당히 높은 쿼리 처리량을 수용하기 위해 자동 확장합니다.
고처리량: 고처리량 시나리오에 최적화되어 있으며 매우 높은 쿼리 볼륨에서도 쿼리 지연 시간을 유지관리하기 위해 자동 확장합니다.
Elasticsearch Serverless에서는 워크로드와 성능 요구 사항을 처리하는 데 사용되는 리소스에 대한 요금을 결제합니다. 결제 예상 금액과 비용을 고려하는 방법에 대한 아이디어를 제공하기 위해 몇 가지 예를 준비했습니다.
예 1 - 검색 가능한 데이터 2GB, 인제스트 사용률 1%(하루 15분), 검색 사용률 8%(하루 2시간)의 개발 환경
- 주문형: $24/월
- 고성능: $27/월
예 2 - 검색 가능한 데이터 20GB, 인제스트 사용률 5%(하루 1시간), 검색 사용률 33%(하루 8시간)의 프로덕션 환경
- 주문형: $190/월
- 고성능: $210/월
*예시에 제공된 가격 추정치는 설명 목적으로만 사용됩니다. 실제 비용은 데이터 유형, 쿼리 복잡성, 트래픽 패턴, 사용 기간 및 특정 구성과 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 추정치는 잠재적인 가격 책정 시나리오를 이해하는 데 도움을 드리기 위한 것이며, 최종 비용으로 간주해서는 안 됩니다. 정확한 비용 계산을 위해 사용량을 모니터링하는 것을 권장합니다.
범용 프로파일은 특히 대부분의 검색 사용 사례에서 가격 대비 뛰어난 성능을 제공합니다. 풀텍스트 검색, ELSER 또는 희소 벡터 임베딩을 사용한 시맨틱 검색, BBQ(서버리스에서 기본값)와 같은 압축을 사용하는 희소 벡터 및 밀집 벡터에 적합한 프로파일입니다. 대부분의 검색 사용 사례에는 범용 인스턴스를 사용하는 것이 좋습니다.
더 나은 성능을 원할 경우 비압축 밀집 벡터에만 벡터 최적화 프로파일을 사용하는 것이 좋습니다. 범용 프로파일과 벡터 최적화 프로파일의 VCU당 비용은 동일하지만, 벡터 최적화 프로파일은 검색 가능한 데이터에 더 많은 RAM을 제공하여 VCU 사용량이 증가하고, 비압축 벡터 데이터에 훨씬 더 나은 성능을 제공하는 반면 비용이 더 많이 듭니다.
사용량은 수백만 토큰 단위로 측정된 처리된 데이터의 양에 따라 엄격하게 부과됩니다. 이 사용량 기반 모델을 사용하면 처리량에 따라 비용을 선형적으로 확장할 수 있으므로 유휴 인프라나 용량이 아닌 실제 처리된 토큰에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.
Elastic Cloud Serverless로 할 수 있는 모든 것을 알아보세요
