Elasticsearch Serverless

Les projets sans serveur utilisent les composants de base de la Suite Elastic, 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 faire évoluer vos workloads tout en garantissant des performances élevées.

Profitez des avantages suivants avec Elasticsearch Serverless :

• Aucune gestion nécessaire. Elastic gère le cluster Elastic sous-jacent, ce qui vous permet de vous concentrer sur vos données. En ce qui concerne les projets sans serveur, Elastic se charge des mises à niveau automatiques, des sauvegardes de données et de la continuité des activités.
• Scaling automatique. Pour répondre à vos exigences de performances, le système s'adapte 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 séparément les ressources d'ingestion, de recherche et de ML selon les besoins des workloads que vous exécutez.

Elastic Cloud est une plateforme puissante qui répond à de nombreux besoins informatiques. Les projets serverless sont spécialement conçus pour les cas d'utilisation, tout en offrant une expérience entièrement gérée avec scaling automatique. Cette spécialisation et ce modèle opérationnel sont ce qui distingue l'approche serverless aujourd'hui.

Elasticsearch Serverless est actuellement disponible dans certaines régions de fournisseurs cloud ; d’autres fonctionnalités seront proposées prochainement. Nous sommes pleinement investis dans l'extension de notre offre sans serveur à d’autres régions et fournisseurs cloud. Nous vous invitons à consulter la documentation pour toute question d’ordre technique et de compatibilité portant sur la sécurité, la conformité et la disponibilité.

La prise en main d'Elasticsearch Serverless est simple :

1. Créez des projets Elasticsearch Serverless dans la console Cloud.
2. Choisissez le type de projet optimisé pour le cas d'utilisation qui correspond le mieux à vos besoins.
3. Commencez votre expérience de projet optimisée pour votre cas d'utilisation.

Nous recommandons d'envoyer les données directement à partir de votre application ou d'utiliser les clients de connecteur. Pour l'envoi de données dans une instance Elasticsearch existante, nous recommandons d'utiliser Logstash pour transférer des volumes importants.

Les paramètres Search Power vous permettent de gérer les ressources de calcul pour optimiser les performances de recherche (débit et latence) et gérer les coûts. Search Power comporte trois paramètres pour les projets Elasticsearch Serverless. Le paramètre Performant est activé par défaut et offre une expérience de recherche efficace pour les données de toutes tailles. Il est possible de choisir l'un des paramètres suivants :

À la demande : scale automatiquement en fonction des données et de la charge de recherche avec une base minimale inférieure pour l'utilisation des ressources. Cette flexibilité entraîne une latence de recherche plus variable et un débit maximal inférieur.

Performant : assure une latence faible et constante et scale automatiquement pour gérer un débit de recherche modérément élevé

Haut débit : optimisé pour les scénarios à haut débit, avec scaling automatique pour maintenir la latence des recherches même en cas de volumes de recherche très élevés

Dans Elasticsearch Serverless, vous payez pour les ressources utilisées pour gérer vos workloads et vos besoins de performances. Voici quelques exemples qui vous donneront une idée de ce que vous pourriez payer afin d’estimer vos coûts.

Exemple 1 - Environnement de développement avec 2 Go de données consultables, 1 % d'utilisation de l'ingestion (15 minutes par jour), 8 % d'utilisation de la 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 d'ingestion (1 heure par jour), 33 % d'utilisation de recherche (8 heures par jour)

• À la demande : 190 $/mois
• Performant : 210 $/mois

* Les estimations de prix présentées dans les exemples ne sont fournies qu'à titre indicatif. Les coûts réels peuvent varier en fonction de facteurs tels que le type de données, la complexité des recherches, les schémas de trafic, la durée d'utilisation et les configurations spécifiques. Ces estimations sont destinées à vous aider à comprendre différents scénarios de tarifs, mais ne doivent pas être considérées comme un coût définitif. Pour des calculs de coûts précis, nous vous recommandons de suivre votre utilisation.

Le profil General Purpose offre d’excellentes performances à un prix avantageux, en particulier pour la plupart des cas d’utilisation liés à la recherche. C’est le profil le plus adapté pour la recherche full-text, la recherche sémantique avec ELSER ou des représentations vectorielles clairsemées (sparse vector embeddings), les vecteurs clairsemés et denses utilisant une compression comme BBQ (par défaut sur le mode serverless). Nous recommandons d’utiliser l’instance General Purpose pour la majorité des cas d'utilisation liés à la recherche.

Nous recommandons d’utiliser le profil Vector Optimized uniquement pour les vecteurs denses non compressés lorsque vous recherchez de meilleures performances. Même si le coût par VCU est identique pour les profils General Purpose et Vector Optimized, ce dernier offre une quantité de RAM plus importante pour les données interrogeables. Cela entraîne une consommation de VCU plus élevée et un coût supérieur, tout en fournissant des performances nettement meilleures pour les données vectorielles non compressées.