Elasticsearch Serverless

Serverless 项目使用 Elastic Stack 的核心组件，如 Elasticsearch 和 Kibana，基于 Elastic 的 Search AI Lake 架构将计算资源和存储资源分离开来。搜索和索引操作相互独立，这种设计不仅可让您灵活地扩展工作负载，同时还可确保性能维持在较高水平。

使用 Elasticsearch Serverless 可以获得以下优势：

• 免费管理。Elastic 负责管理底层 Elastic 集群，可让您专注于挖掘数据价值。对于无服务器项目，Elastic 负责进行自动升级、数据备份，以及确保业务连续性。
• 自动扩展。为了满足您对性能的需求，系统会根据您的工作负载进行自动调整。
• 数据存储得到优化。您的数据将存储在项目的 Search Lake 中，这是一个既经济高效又性能卓越的存储空间。在 Search Lake 的顶层提供一个高性能层，用于处理查询最多的数据。
• 为您所需的性能付费。根据运行工作负载的需要，可分别按采集、搜索和 ML 资源进行付费。

Elastic Cloud 是一个功能强大的平台，可满足多种计算需求。无服务器项目专为用例而构建，同时提供完全托管的自动扩展体验。这种专业化和运营模式正是当今无服务器的与众不同之处。

Elasticsearch Serverless 目前在部分云服务提供商区域可用，未来还将推出更多功能。我们正全力将我们的无服务器产品扩展到更多的区域和云服务提供商。我们建议您查阅文档，了解安全、合规性和可用性等技术兼容性问题。

开始使用 Elasticsearch Serverless 非常简单：

1. 在云控制台中创建 Elasticsearch Serverless 项目。
2. 选择最符合您需求的用例优化项目类型。
3. 开始您的用例优化项目体验。

我们建议您直接从应用程序或使用 Connector 客户端发送数据。对于向现有 Elasticsearch 实例发送数据的情况，我们推荐使用 Logstash 来迁移大批量数据。

搜索支持设置允许您管理计算资源以优化搜索性能（吞吐量和延迟）并管理成本。Elasticsearch Serverless 项目有三种搜索支持设置。Performant 设置为默认开启状态，可为各种规模的数据提供卓越的搜索体验。您可以选择以下任一设置：

按需：根据数据和搜索负载自动扩缩容，且资源使用的最低基线较低。这种灵活性可能会导致查询延迟波动较大，且最大吞吐量相对较低。

高性能：始终提供低延迟体验，并可自动扩缩容以适应中高水平的查询吞吐量。

高可用：针对高可用性场景进行了优化，即使在查询量非常大的情况下也能自动扩缩容以确保查询延迟保持在理想水平。

在 Elasticsearch Serverless 中，您需要为用于处理您的工作负载和性能需求的资源付费。我们提供了一些示例，以便让您了解可能需要支付的费用以及如何考虑成本。

示例 1 - 开发环境中有 2GB 可搜索数据，1% 的数据摄取利用率（每天 15 分钟），8% 的搜索利用率（每天 2 小时）

• 按需：每月 24 美元
• 高性能：每月 27 美元

示例 2 - 生产环境中有 20GB 的可搜索数据，5% 的数据摄取利用率（每天 1 小时），33% 的搜索利用率（每天 8 小时）

• 按需：每月 190 美元
• 高性能：每月 210 美元

*示例中提供的定价估算仅用于说明目的。实际成本可能会因数据类型、查询复杂性、流量模式、使用时长和具体配置等因素而有所不同。这些估算旨在帮助您了解潜在的定价方案，但不应将其视为最终成本。为了精确计算成本，我们建议监测您的使用情况。

Elasticsearch Serverless 为您的项目配置了一组基础搜索资源，以便在空闲期后的第一次查询时，您的数据仍可搜索，且不会出现不必要的延迟。在活跃搜索期间，您需为使用的全部资源付费；在空闲期间，按照您的搜索就绪数据集大小和搜索算力设置，以降低后的费率计费。

为降低闲置成本，您可以将搜索算力从高性能（默认）切换到按需，这会降低保底的基础资源消耗，但代价是查询延迟会变得不稳定。相比之下，在没有摄取活动时，摄取 VCU 可以完全缩减到零。

使用费严格基于处理的数据量收取，以百万个令牌为单位。这种基于使用量的模式允许您按吞吐量线性扩展成本，确保只为实际处理的令牌付费，而不是为空闲的基础架构或容量付费。

Agent Builder 的计费根据 Agent Builder 执行次数而定。与 AI 智能体完成的一次交互（例如聊天输入和输出）计为一次执行。更复杂的交互将根据所用输入词元数量计入额外执行次数（每 50,000 个输入词元计为一次额外执行）。

示例 1：向 AI 智能体发送消息，智能体成功返回响应。此轮使用 42,000 个输入词元，这相当于 1 次智能体执行。

示例 2：向 AI 智能体发送消息，智能体成功返回响应。此轮需要 325,000 个输入词元，这相当于 7 次执行。

示例 3：向 AI 智能体发送消息，智能体遇到错误且未返回响应。这不计为执行。