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 Cloudanbieterregionen verfügbar, wobei einige Features in Zukunft noch hinzukommen werden. Wir sind voll und ganz darauf fokussiert, unser Serverless-Angebot auf weitere Regionen und Cloudanbieter 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.

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

On-Demand: Automatische Skalierung 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

Hohe Verfügbarkeit: Optimiert für Szenarien mit hoher Verfügbarkeit, automatischer Skalierung 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.

Elasticsearch Serverless hält eine Basis der Suchressourcen für Ihr Projekt bereit, sodass Ihre Daten ohne unnötige Verzögerungen bei der ersten Abfrage nach einer Leerlaufphase durchsuchbar bleiben. Während der aktiven Suche wird Ihnen die gesamten verwendeten Ressourcen berechnet; Während Leerlaufzeiten sinkt die Abrechnung auf einen reduzierten Satz, der an die Größe Ihres suchbereiten Datensatzes und Ihre Suchleistungseinstellung gebunden ist.

Um die Leerlaufkosten zu senken, können Sie die Suchfunktion von Performant (Standard) auf On-Demand umstellen, was die Basislinie senkt und dabei mehr variable Abfragelatenz verursacht. Ingest VCUs hingegen skalieren vollständig auf null, wenn keine Ingest-Aktivität stattfindet.

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.

Die Abrechnung von Agent Builder erfolgt auf Basis der Agent Builder-Ausführungen. Eine Ausführung entspricht jeder abgeschlossenen Interaktion mit einem KI-Agenten (z. B. einem Chat-Eingang und -Ausgang). Komplexere Interaktionen, gemessen an der Anzahl der verwendeten Eingangstoken, werden als zusätzliche Ausführungen abgerechnet (jede Einheit von 50.000 Eingangstoken entspricht einer zusätzlichen Ausführung).

Beispiel 1: Eine Nachricht wird an einen KI-Agenten gesendet, der erfolgreich eine Antwort zurückgibt. In dieser Runde werden 42.000 Eingangstoken verbraucht; dies entspricht 1 Agentenausführung.

Beispiel 2: Eine Nachricht wird an einen KI-Agenten gesendet, der erfolgreich eine Antwort zurückgibt. Die Runde benötigt 325.000 Eingangstoken; dies entspricht 7 Ausführungen.

Beispiel 3: Eine Nachricht wird an einen KI-Agenten gesendet, der auf einen Fehler stößt und keine Antwort zurückgibt. Es werden keine Ausführungen gezählt.