Elasticsearch Serverless
Payez uniquement pour ce que vous utilisez, sans souci d’infrastructure. Découvrez l’art du possible avec AI Search, des outils prêts pour la RAG et des fonctionnalités d’analyse des données.
Détails des tarifsIngestion*
À partir de 0,14 $
Par UC virtuelle par heure Search*
À partir de 0,09 $
Par UC virtuelle par heure Machine Learning
À partir de 0,07 $
Par UC virtuelle par heure Stockage et conservation
À partir de 0,047 $
Par Go conservé et par mois Egress
À partir de 0,05 $ par Go
Par Go transféré par mois *Les profils vectoriels bénéficient de 50 Go gratuits
Grand modèle de langage (LLM) géré par Elastic pour AI Playground et AI Assistant
4,50 $ par million de jetons d'entrée21 $ par million de jetons de sortie Service d’inférence Elastic
À partir de 0,08 $
Par million de tokens Le Service d'inférence Elastic prend en charge un catalogue de modèles en constante évolution. Consultez les tarifs détaillés par modèle ici et découvrez les modèles disponibles dès aujourd’hui, avec d’autres à venir.
Module complémentaire Serverless Plus (facultatif)
Gratuit pendant une période promotionnelle, puis 10 % des dépenses du projet
Comprend les fonctionnalités avancées de connectivité et de sécurité suivantes :
** Cette fonctionnalité n'est pas encore disponible. |
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| Ingestion*Par heure d'UC virtuelle | À partir de 0,14 $ |
| Search*Par UC virtuelle par heure | À partir de 0,09 $ |
| Machine Learningpar UC virtuelle par heure | À partir de 0,07 $ |
| Stockage et conservationPar Go conservé et par mois | À partir de 0,047 $ |
| EgressPar Go transféré par mois *Les profils vectoriels bénéficient de 50 Go gratuits |
À partir de 0,05 $
|
| Grand modèle de langage (LLM) géré par Elastic pour AI Playground, Agent Builder et AI Assistant |
4,50 $
par million de jetons d'entrée
21 $
par million de jetons de sortie
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| Service d'inférence ElasticPar million de jetons Le Service d'inférence Elastic prend en charge un catalogue de modèles en constante évolution. Consultez les tarifs détaillés par modèle ici et découvrez les modèles disponibles dès aujourd’hui, avec d’autres à venir. |
À partir de 0,08 $
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| Extension Serverless Plus (optionnelle) Comprend les fonctionnalités avancées de connectivité et de sécurité suivantes :
|
Gratuit pendant une période promotionnelle, puis 10 % des dépenses du projet |
*Ces prix prendront effet le 1er décembre 2024. Consultez notre page dédiée à la tarification cloud pour en savoir plus.
** Cette fonctionnalité n'est pas encore disponible.
La mesure de l'ingestion et de la conservation est basée sur le volume de données non compressées, normalisées et entièrement enrichies que vous ingérez dans votre projet serverless. Les volumes mesurés seront bien supérieurs à la taille des données « brutes » ou compressées « sur le réseau ».
Pack de support technique
Un support technique limité est inclus dans l'abonnement standard ; tous les autres tarifs de support technique sont basés sur votre pourcentage de consommation. Pour en savoir plus sur les services inclus dans chaque niveau de support technique, veuillez consulter la page elastic.co/support.
| Niveau d'abonnement Elastic Cloud* | Standard | Or | Platinum | Entreprise |
|---|---|---|---|---|
| Support technique et facturation totale | ||||
| Niveau de support technique | Limité | Basique | Amélioré | Premium |
| % de charge | Compris | 5 % | 10 % | 15 % |
*Le niveau d'abonnement est choisi au moment de l'inscription
Composantes de la tarification d'Elasticsearch Serverless
Elasticsearch Serverless facture séparément le calcul (VCU avec 1 Go de RAM) et le stockage (en Go), offrant des tarifs modulables et axés sur les performances pour atteindre vos objectifs de latence et de débit.
Unité de calcul virtuelle (UC virtuelle)
Trois types de VCU spécialisés sont disponibles pour réaliser des tâches spécifiques.
VCU d'ingestion : gérez l’indexation des données dans le Search AI Lake.
Recherchez des UC virtuelles : gérez les recherches pilotées par l'utilisateur, les règles d'alerte, les agrégations, les transformations et les requêtes géospatiales sur les données du Search AI Lake.
VCU de machine learning : gérez l'inférence, les charges de travail ELSER et les jobs de machine learning.
Utilisation des jetons
Utilisation du modèle linguistique étendu par Elastic Managed par million de jetons d'entrée et de sortie : profitez des fonctionnalités d'IA prêtes à l'emploi sans déployer ni utiliser de grand modèle linguistique (LLM).
Utilisation des modèles Jina AI facturés par million de jetons : tirez parti des modèles Jina AI sur GPU pour des recherches sémantiques et des cas d'utilisation de reclassement.
Provisionnement adaptatif des ressources
Les ressources de calcul pour l'ingestion et le ML s'adaptent automatiquement pour répondre aux exigences des workloads.
Les ressources de calcul pour la recherche s'ajustent dynamiquement aux workloads, assurant des performances et une réactivité constantes. Avec les paramètres flexibles de Search Power, vous contrôlez l'allocation des ressources pour répondre à vos besoins en matière de performance.
Stockage et conservation
Elasticsearch Serverless utilise des magasins d'objets pour le stockage persistant dans le Search AI Lake.
Toutes les données, quels que soient leur type, leur récence et leur fréquence d'utilisation, sont accessibles à partir du Search AI Lake. La taille du Search AI Lake peut être contrôlée à l'aide de politiques de conservation des données manuelles ou gérées.
Le stockage est mesuré en Go.
Configurations
Deux configurations d’infrastructure sont disponibles pour Elasticsearch Serverless : polyvalent et vectorielle (API uniquement).
L’option polyvalente est utilisée par défaut pour tous les nouveaux projets et convient à la plupart des cas d'utilisation.
L’option vectorielle alloue plus de VCU à votre projet pour de meilleures performances, mais elle engendre aussi des coûts supplémentaires en raison de l’allocation plus élevée de VCU. Cette option est uniquement recommandée pour les projets utilisant des mappings de champ dense_vector avec int4 ou int8, avec une haute dimensionnalité.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'Elasticsearch Serverless ?
Qu'est-ce qu'Elasticsearch Serverless ?
Les projets sans serveur utilisent les composants de noyau de l'Elastic Stack, tels qu'Elasticsearch et Kibana, et sont basés sur l'architecture Search AI Lake d'Elastic qui dissocie le calcul et le stockage. Les opérations de recherche et d'indexation sont séparées, ce qui offre une grande flexibilité pour le scaling de vos workloads tout en garantissant des performances élevées.
Profitez des avantages suivants avec Elasticsearch Serverless :
- Sans gestion. Elastic gère le cluster Elastic sous-jacent, vous permettant de vous concentrer sur vos données. Avec les projets sans serveur, Elastic est responsable des mises à niveau automatiques, des sauvegardes de données et de la continuité des activités.
- Scaling automatique. Pour répondre à vos exigences en matière de performances, le système s'ajuste automatiquement à vos workloads.
- Stockage des données optimisé. Vos données sont stockées dans le Search Lake de votre projet, qui sert de stockage peu onéreux et performant. Une couche haute performance est disponible au-dessus du Search Lake pour vos données les plus interrogées.
- Payez pour les performances dont vous avez besoin. Payez pour l'ingestion, la recherche et les ressources ML séparément selon les besoins des workloads que vous exécutez.
En quoi Elastic Cloud Serverless est-il différent de l'offre Elastic Cloud Hosted ?
En quoi Elastic Cloud Serverless est-il différent de l'offre Elastic Cloud Hosted ?
Elastic Cloud est une plateforme puissante qui répond à de nombreux besoins informatiques. Les projets sans serveur sont spécialement conçus pour des cas d'utilisation, tout en offrant une expérience entièrement gérée et mise à l'échelle automatique. Cette spécialisation et ce modèle opérationnel sont ce qui distingue le modèle Serverless aujourd'hui.
Comment choisir entre Elasticsearch Serverless ou la Suite Elastic hébergée ?
Comment choisir entre Elasticsearch Serverless ou la Suite Elastic hébergée ?
Elasticsearch Serverless est actuellement disponible dans certaines régions de fournisseurs cloud, avec certaines fonctionnalités à venir. Nous sommes pleinement engagés dans l'expansion de notre offre sans serveur vers davantage de régions et de fournisseurs cloud. Nous vous recommandons de consulter la documentation pour vérifier la compatibilité technique telle que la sécurité, la conformité et la disponibilité.
Comment faire mes premiers pas avec Elasticsearch Serverless ?
Comment faire mes premiers pas avec Elasticsearch Serverless ?
Il est simple de commencer avec Elasticsearch Serverless :
- Créez des projets Elasticsearch Serverless dans la console cloud.
- Choisissez le type de projet optimisé pour votre cas d'utilisation qui correspond le mieux à vos besoins.
- Démarrez votre projet avec une expérience optimisée pour votre cas d'utilisation.
Puis-je migrer des données entre Elasticsearch Serverless et la Suite Elastic hébergée ?
Puis-je migrer des données entre Elasticsearch Serverless et la Suite Elastic hébergée ?
Nous recommandons d'envoyer les données directement à partir de votre application ou d'utiliser les clients Connector. Pour l'envoi de données dans une instance Elasticsearch existante, nous recommandons d'utiliser Logstash pour migrer d'importants volumes.
Quels sont les paramètres de Search Power ?
Quels sont les paramètres de Search Power ?
Les paramètres de recherche Power vous permettent de gérer les ressources de calcul pour optimiser la performance de recherche (débit et latence) et de gérer les coûts. Il existe trois paramètres de puissance de recherche pour les projets serverless Elasticsearch. Le paramètre Performant est activé par défaut et offre une expérience de recherche performante pour les données de toutes tailles. Il est possible de choisir l’un des paramètres suivants :
À la demande : l’autoscale en fonction de la charge de données et de recherche avec une base minimale plus faible pour l’utilisation des ressources. Cette flexibilité entraîne une latence de requête plus variable et un débit maximal réduit.
Performance : offre une latence constamment faible et scale automatiquement pour s’adapter à un débit de requête modérément élevé
Débit élevé : optimisé pour des scénarios à haut débit, auto-scaling pour maintenir la latence des requêtes même à très grands volumes de requêtes
Combien vais-je payer* ?
Combien vais-je payer* ?
Avec Elasticsearch Serverless, vous payez uniquement les ressources utilisées pour gérer vos charges de travail et vos besoins de performance. Voici quelques exemples pour vous donner une idée des coûts potentiels et vous aider à les appréhender.
Exemple 1 - Environnement de développement avec 2 Go de données consultables, 1 % d’utilisation d’ingestion (15 minutes par jour), 8 % d’utilisation de recherche (2 heures par jour)
- À la demande : 24 $/mois
- Performant : 27 $/mois
Exemple 2 - Environnement de production avec 20 Go de données consultables, 5 % d’utilisation de l’ingestion (1 heure par jour), 33 % d’utilisation de la recherche (8 heures par jour)
- À la demande : 190 $/mois
- Performant : 210 $/mois
Les estimations de prix fournies dans les exemples sont données à titre indicatif uniquement. Les coûts réels peuvent varier en fonction de facteurs tels que le type de données, la complexité des requêtes, les tendances de trafic, la durée d’utilisation et les configurations spécifiques. Ces estimations visent à vous aider à comprendre les scénarios de tarification possibles, mais ne doivent pas être considérées comme un coût définitif. Pour un calcul précis des coûts, nous vous recommandons de surveiller votre utilisation.
Quand utiliser le profil General Purpose par rapport au profil Vector Optimized ?
Quand utiliser le profil General Purpose par rapport au profil Vector Optimized ?
Le profil Usage général offre d'excellentes performances pour son prix, notamment pour la plupart des cas d'utilisation de la recherche. Il est idéal pour la recherche full-text, la recherche sémantique avec ELSER ou des plongements vectoriels épars, ainsi que pour les vecteurs épars et les vecteurs denses compressés (par exemple, BBQ, activé par défaut sur les serveurs sans serveur). Nous recommandons l'utilisation de l'instance Usage général pour la plupart des cas d'utilisation de la recherche.
Nous recommandons d'utiliser le profil optimisé pour les vecteurs uniquement pour les vecteurs denses non compressés lorsque vous souhaitez de meilleures performances. Bien que le coût par unité de calcul vectoriel (VCU) soit identique pour les deux profils, le profil optimisé pour les vecteurs alloue une plus grande quantité de RAM aux données consultables, ce qui entraîne une consommation de VCU plus élevée et un coût supérieur, tout en offrant des performances nettement meilleures pour les données vectorielles non compressées.
Comment le Service d'inférence Elastic est-il facturé ?
Comment le Service d'inférence Elastic est-il facturé ?
L'utilisation est facturée strictement en fonction du volume de données traitées, mesuré en millions de jetons. Ce modèle de facturation à l'usage vous permet de scaler vos coûts de manière linéaire en fonction de votre débit, vous assurant ainsi de ne payer que pour les jetons réellement traités, et non pour une infrastructure ou une capacité inutilisée.
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