AI Perks স্টার্টআপ এবং ডেভেলপারদের অর্থ সাশ্রয়ে সাহায্য করতে AI টুল, ক্লাউড সার্ভিস এবং API-তে একচেটিয়া ছাড়, ক্রেডিট এবং ডিলে অ্যাক্সেস প্রদান করে।
MongoDB স্টার্টআপ প্রোগ্রাম আপনাকে কী দেয়
MongoDB স্টার্টআপ প্রোগ্রাম MongoDB Atlas-এর জন্য $25,000 পর্যন্ত ক্রেডিট প্রদান করে, যা AWS, Google Cloud বা Azure-এ MongoDB ক্লাস্টার, ফুল-টেক্সট সার্চ এবং ভেক্টর সার্চ পরিচালনা করার জন্য একটি পরিচালিত পরিষেবা।
AI Perks এটি 194টি কোম্পানির $7.7M ক্রেডিট সহ ট্র্যাক করে।
সংখ্যার চেয়ে একটি কাঠামোগত বিবরণ বেশি গুরুত্বপূর্ণ। অ্যাটলাস MongoDB দ্বারা চালান করা হয়, আপনার ক্লাউড প্রদানকারী দ্বারা নয়, যদিও মেশিনগুলো AWS বা Google Cloud অঞ্চলে অবস্থিত।
এ কারণেই AWS ক্রেডিট ব্যালেন্স অ্যাটলাস চালান চুপচাপ শোষণ করবে না, এবং দুটি অনুদান ধারণ করা কেন অপ্রয়োজনীয়তার চেয়ে সংযোজনীয়। যোগ্যতার জন্য আপনার পর্যায় এবং তহবিলের উপর নির্ভর করে, এবং বর্তমান শর্তাবলী getaiperks.com-এ তালিকাভুক্ত করা আছে।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
MongoDB $25,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
MongoDB আসলে কীসের জন্য
MongoDB ডেটাকে সারি হিসাবে না রেখে ডকুমেন্টস হিসেবে সংরক্ষণ করে, তাই একটি রেকর্ডের গঠন রেকর্ডের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে এবং নেস্টেড স্ট্রাকচারগুলো পাঁচ জোড়া টেবিলের মধ্যে ছড়িয়ে না থেকে এক জায়গায় থাকে।
MongoDB সর্বোত্তমভাবে কাজ করে যখন প্রভাবশালী অ্যাক্সেস প্যাটার্ন "এই পুরো জিনিসটি তার আইডি দ্বারা আনুন" এবং ডেটার আসল গঠন বৈচিত্র্য রয়েছে: পণ্য ক্যাটালগ, ব্যবহারকারী-উত্পন্ন সামগ্রী, টেলিমেট্রি, সিএমএস সামগ্রী, এমন কিছু যেখানে প্রতি আইটেমে ক্ষেত্রগুলো ভিন্ন।
এটি সবচেয়ে খারাপ কাজ করে যখন আপনার ডেটা সত্যিই সম্পর্কযুক্ত এবং আপনি এটি জানেন। যদি বেশিরভাগ ক্যোয়ারী কঠোর রেফারেন্সিয়াল ইন্টিগ্রিটি সহ পাঁচটি সত্তার মধ্যে জয়েন হয়, তাহলে Postgres সস্তা হবে, এবং কোনও ক্রেডিট এটি পরিবর্তন করবে না।
প্রতিষ্ঠাতারা এখানে আসার নতুন কারণ হল অ্যাটলাস ভেক্টর সার্চ। তারা যে ডকুমেন্টস থেকে তৈরি হয়েছে তার পাশে এম্বেডিং সংরক্ষণ করা একটি খুব সাধারণ AI স্ট্যাককে ভেঙে দেয় - একটি অপারেশনাল ডেটাবেস, একটি পৃথক ভেক্টর ডেটাবেস, এবং তাদের মধ্যে সিঙ্ক জব - একটি সিস্টেমে একটি অনুমতি মডেল এবং একটি ব্যাকআপ সহ।
নিজের ডেটার উপর পুনরুদ্ধার তৈরি করা একটি ছোট দলের জন্য, সেই সিঙ্ক জব বাতিল করা যে কোনও বেঞ্চমার্কের চেয়ে বেশি মূল্যবান।
স্কেলে MongoDB Atlas প্রাইসিং কীভাবে আচরণ করে
Atlas ডেডিকেটেড ক্লাস্টারগুলো প্রতি কোয়েরির জন্য নয়, বরং ডেডিকেটেড ধারণক্ষমতার জন্য প্রতি ঘন্টা বিল করে, তাই বিলটি যে মুহূর্তে আপনি একটি স্তর নির্বাচন করেন তখনই নির্ধারিত হয় এবং ক্লাস্টারটি স্যাচুরেটেড হোক বা নিষ্ক্রিয় থাকুক, এটি সেই হারে চলে।
একটি ফ্রি টায়ার, M0, শেয়ার্ড পরিকাঠামোতে প্রায় 512MB স্টোরেজ সহ উপলব্ধ। এটি সত্যিই বিনামূল্যে এবং প্রোডাকশনের জন্য নয়।
বেশিরভাগ প্রাইসিং পেজ যা লুকিয়ে রাখে: ডেডিকেটেড টায়ারের জন্য কোট করা হার একটি তিন-নোডের প্রতিলিপি সেটকে কভার করে, একটি একক মেশিনকে নয়, তাই রিডানডেন্সি ইতিমধ্যেই সংখ্যার মধ্যে রয়েছে।
| মিটার | এটি কীভাবে বিল করে | এটি কেন স্পাইক করে |
|---|---|---|
| ডেডিকেটেড ক্লাস্টার | প্রতি ঘন্টা প্রতি ক্লাস্টার, নিষ্ক্রিয় বা ব্যস্ত | ডিস্কের পরিবর্তে RAM দ্বারা চালিত টায়ার আপগ্রেড |
| স্টোরেজ | টায়ারের সাথে ডেডিকেটেড | ডকুমেন্টস কখনও ডিলিট হয় না, আনবাউন্ডেড অ্যারে |
| Atlas Search এবং Vector Search | স্কেলে পৃথক সার্চ নোড প্রয়োজন হতে পারে | লক্ষ লক্ষ ডকুমেন্টস উপর হাই-ডাইমেনশন এম্বেডিং |
| ব্যাকআপ | স্ন্যাপশট স্টোরেজের প্রতি GB, প্লাস পুনরুদ্ধার | বড় ডেটাসেটে দীর্ঘ ধারণ |
| ডেটা ট্রান্সফার | প্রতি GB, অঞ্চল এবং ক্লাউডের মধ্যে বেশি | ক্রস-রিজিওন রিড, VPC-এর বাইরের ক্লায়েন্ট |
| সাপোর্ট প্ল্যান | পেইড টায়ারে খরচের শতাংশ | একবার নির্বাচিত, তারপর বিলের সাথে স্কেল করে |
এখন বিল নির্ধারণকারী সাইজিং ফ্যাক্টর: আপনার টায়ার ডিস্কের পরিবর্তে RAM দ্বারা সেট করা হয়। MongoDB দ্রুত থাকে যতক্ষণ পর্যন্ত ওয়ার্কিং সেট, ইনডেক্স এবং সক্রিয়ভাবে ব্যবহৃত ডকুমেন্টস মেমরিতে ফিট হয়। যখন এটি ফিট হওয়া বন্ধ করে দেয়, রিড ডিস্কে হিট করে এবং গত সপ্তাহে ঠিক দেখা একটি ডেটা ভলিউমে ল্যাটেন্সি তীব্রভাবে হ্রাস পায়।
টিমগুলো স্টোরেজ বৃদ্ধির জন্য বাজেট করে এবং ইনডেক্স বৃদ্ধির দ্বারা চমকে যায়। এর সমাধান হল একটি টায়ার আপগ্রেড, এবং টায়ার আপগ্রেড প্রতিটি ধাপে প্রায় দ্বিগুণ হয়।
লেখার সময় AWS-এ আনুমানিক আচরণ হিসাবে, একটি M10 মাসে প্রায় $60, একটি M30 প্রায় $400, এবং একটি M50 $1,400 রেঞ্জে থাকে। এই সংখ্যাগুলো ক্লাউড এবং অঞ্চল অনুসারে পরিবর্তিত হয়, তাই মডেলিং করার আগে বর্তমান হারগুলো যাচাই করুন।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
MongoDB $25,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
$25,000 Atlas ক্রেডিটে বাস্তবিকভাবে কী কভার করে
$25,000 কতটা যাবে তা নির্ভর করে আপনি কতগুলো ক্লাস্টার চালু রাখেন তার উপর, আপনি কত ট্র্যাফিক পরিবেশন করেন তার উপর নয়, কারণ নিষ্ক্রিয় ডেডিকেটেড ক্লাস্টারগুলোর খরচ ব্যস্তগুলোর মতোই।
| সেটআপ | আনুমানিক মাসিক তালিকা মূল্য | $25,000 কী প্রতিনিধিত্ব করে |
|---|---|---|
| একটি M10 প্রতিলিপি সেট, একক অঞ্চল | প্রায় $60 | আপনার কোম্পানির চেয়ে বেশি রানওয়ে |
| M30 প্রোডাকশন এবং একটি M10 স্টেজিং ক্লাস্টার | প্রায় $460 | প্রায় চার বছর |
| Atlas Search এবং দীর্ঘ ব্যাকআপ রিটেনশন সহ M30 | $700 থেকে $900 | প্রায় আড়াই বছর |
| ডেডিকেটেড সার্চ নোড সহ M50 মাল্টি-রিজিওন | $3,000 এবং তার বেশি | এক বছরের কম |
শেষ সারিটি যেখানে প্রতিষ্ঠাতারা ভুল বিচার করে। মাল্টি-রিজিওন সামান্য বেশি দামের একটি চেকবক্স নয়, এটি ক্লাস্টার লাইন আইটেমকে গুণ করে এবং ক্রস-রিজিওন স্থানান্তর যোগ করে।
উপরের সারিটি আরামদায়ক অনুভবের চেয়ে বেশি সময়ের জন্য লক্ষ্য করার মতো। বেশিরভাগ সিড-স্টেজ পণ্যের M30-এর প্রয়োজন হয় না, এবং একটি সঠিক আকারের ক্লাস্টারের চার বছর একটি অতিরিক্ত-বড় ক্লাস্টারের আট মাসের চেয়ে ভাল। AI Perks শর্তাবলী তালিকাভুক্ত করে, সাইজিং ডিসিপ্লিন আপনার।
MongoDB ক্রেডিট কিসের সাথে স্ট্যাক করে
অ্যাটলাস ক্রেডিট এবং ক্লাউড ক্রেডিটগুলো স্ট্যান্ডার্ড সেটআপে ওভারল্যাপ করে না, কারণ MongoDB অন্তর্নিহিত ইনস্ট্যান্স ভাড়া নেয় এবং আপনাকে প্ল্যাটফর্মের জন্য বিল করে, তাই উভয়ই ধারণ করা সত্যিই সংযোজনীয়।
একটি AWS Activate ব্যালেন্স ডিফল্টরূপে একটি অ্যাটলাস চালান শোষণ করবে না। এটি খারাপ খবর মনে হয় এবং আসলে একটি পৃথক অ্যাটলাস অনুদান পাওয়ার কারণ।
আপনি ক্রয় করার আগে একটি সতর্কতা: একটি ক্লাউড মার্কেটপ্লেসের মাধ্যমে অ্যাটলাস কেনা কোন বিলকে প্রভাবিত করে তা পরিবর্তন করে, প্রচারমূলক ক্রেডিটগুলির পরিবর্তে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ক্লাউড ব্যয় কমিয়ে দেয়। এটি কিছু দলকে সাহায্য করে এবং অন্যদের জন্য একটি অনুদান নষ্ট করে। নিশ্চিত করুন আপনার ক্রেডিটগুলি কোন পথে প্রযোজ্য।
একটি AI পণ্যের জন্য বিস্তৃত স্ট্যাক সাধারণত এরকম দেখায়:
- ক্লাউড ক্রেডিট আপনার অ্যাপ্লিকেশন সার্ভার, অবজেক্ট স্টোরেজ এবং ইগ্রেস কভার করে
- MongoDB ক্রেডিট অপারেশনাল ডেটাবেস, সার্চ এবং ভেক্টর লেয়ার কভার করে
- মডেল এবং API ক্রেডিট অনুরোধের সময় ইনফারেন্স কভার করে
- Observability ক্রেডিট এর কোনোটি কাজ করে কিনা তা জানার জন্য কভার করে
লক্ষ্য করুন অ্যাটলাস ভেক্টর সার্চ সেই তালিকা থেকে কী সরিয়ে দেয়: যদি এম্বেডিংগুলো উৎস ডকুমেন্টস এর পাশে থাকে, একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেস অনুদান ঐচ্ছিক হয়ে যায়। কোন প্রোগ্রামগুলো একে অপরের অপ্রয়োজনীয় করে তোলে তা জানা কেন AI Perks একটি ফোল্ডার বুকমার্কের চেয়ে একটি রক্ষণাবেক্ষণ করা তালিকা।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
MongoDB $25,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
ডাটাবেস ক্রেডিট সম্পর্কে প্রতিষ্ঠাতারা কী ভুল করেন
ব্যয়বহুল ভুল হল ভুল ডাটাবেস নির্বাচন করা। এটি হল ক্রেডিটকে সেই মাসগুলোতে মূল্য সংকেত অপসারণ করতে দেওয়া যখন আপনার দল তাদের ডিফল্টগুলো নির্বাচন করছে।
নমনীয় স্কিমাকে কোনও স্কিমা হিসাবে বিবেচনা করা। MongoDB upfront স্কিমা দাবি করে না, যা নীরবে "পরে সিদ্ধান্ত নিন" হিসাবে পড়া হয়। পরে একটি সংগ্রহের মধ্যে একই ডকুমেন্টের ছয়টি আকারে আসে। প্রথম সপ্তাহে স্কিমা বৈধতা চালু করুন, যখন এটি কোনও খরচ হয় না।
স্টোরেজের পরিবর্তে মেমরির উপর সাইজিং। প্রায় প্রতিটি বিস্ময়কর টায়ার আপগ্রেড ইনডেক্সগুলি RAM-কে ছাড়িয়ে যাওয়ার কারণে ঘটে। প্রথম-শ্রেণীর মেট্রিক হিসাবে ক্লাস্টার মেমরির বিরুদ্ধে ইনডেক্স আকার দেখুন, ডিস্ক ব্যবহার নয়।
অ-প্রোডাকশন ক্লাস্টারগুলো চালু রাখা। মার্চ মাস থেকে কোনও কোয়েরি করা হয়নি এমন একটি স্টেজিং ক্লাস্টার প্রোডাকশনের মতো একই ঘন্টাভিত্তিক হার বিল করে। ডেডিকেটেড বিলিং এটি নিয়ে চিন্তা করে না যে আপনি দেখা বন্ধ করেছেন।
এক ডকুমেন্টে সবকিছু এমবেড করা। প্রতি-ডকুমেন্ট আকার সীমা বাস্তব, এবং ব্যবহারকারীর কার্যকলাপের সাথে বেড়ে যাওয়া একটি অ্যারে এটি খুঁজে পাবে। মাইগ্রেশন হওয়ার আগে আনবাউন্ডেড বৃদ্ধিকে তার নিজস্ব সংগ্রহ হিসাবে মডেল করুন।
100% এর পরিবর্তে 70% এ প্রস্থান পরিকল্পনা। ক্রেডিটগুলো তালিকা মূল্যে denominated হয়, তাই $25,000 ক্রেডিট $25,000 আলোচনা করা ব্যয়ের চেয়ে কম মূল্যবান, এবং যে মাস এটি শেষ হয় তা একটি র্যাম্পের পরিবর্তে একটি ক্লিফ। আপনি যখন এখনও জায়গা আছে তখন কী কাটবেন তা সিদ্ধান্ত নিন, এবং getaiperks.com এর মাধ্যমেAdjacent অনুদানগুলোর জন্য তাড়াতাড়ি আবেদন করুন।
MongoDB এবং অন্যান্য ডাটাবেস ক্রেডিট কীভাবে পাবেন
ধাপ 1: getaiperks.com-এ শুরু করুন এবং ডাটাবেস এবং পরিকাঠামো বিভাগগুলোতে ফিল্টার করুন। MongoDB সেখানে অন্যান্য পরিচালিত ডাটাবেস, ওয়্যারহাউস এবং ভেক্টর প্রোগ্রামগুলির পাশে, বর্তমান পরিমাণ এবং প্রতিটির জন্য যোগ্যতা সহ অবস্থিত।
ধাপ 2: একই সপ্তাহে ক্লাউড ক্রেডিটগুলির জন্য আবেদন করুন। কারণ অ্যাটলাস এবং আপনার ক্লাউড প্রদানকারী আলাদাভাবে চালান করে, একটি MongoDB অনুদান একা আপনার কম্পিউট এবং ইগ্রেসকে অনাবৃত রাখে।
ধাপ 3: অ্যাক্সিলারেটর এবং বিনিয়োগকারী চ্যানেলগুলো পরীক্ষা করুন। বৃহত্তর পরিকাঠামো অনুদানের একটি অর্থপূর্ণ অংশ সরাসরি আবেদনের পরিবর্তে পার্টনার রুটের মাধ্যমে চলে, এবং পরিমাণগুলো রুট অনুসারে ভিন্ন হয়।
ধাপ 4: তাড়াতাড়ি আবেদন করুন, দেরিতে সক্রিয় করুন। ক্রেডিট ঘড়িগুলো সাধারণত সক্রিয়করণের উপর শুরু হয়, তাই আপনার ওয়ার্কলোড থাকার আগেই অনুমোদিত হওয়া পরে scrambling করার চেয়ে ভাল।
ধাপ 5: প্রথম দিন আপনার আনসাবসিডিজড মাসিক সংখ্যা লিখে রাখুন। ক্লাস্টার সাইজ করুন, ব্যাকআপ রিটেনশন সেট করুন এবং স্টেজিং পজ করুন যাতে ক্রেডিট শেষ হওয়ার সময় সেই সংখ্যাটি আপনি যা চালাচ্ছেন।
স্টার্টআপগুলির জন্য সেরা AI ক্রেডিট
এই যাচাইকৃত প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে সরাসরি আবেদন করুন।
MongoDB $25,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Claude (via program) $100,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
OpenAI (via program) $2,500
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Anthropic $20,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
AWS $300,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
Google Cloud $350,000
প্রাথমিক পর্যায়ের স্টার্টআপগুলির জন্য যোগ্য
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
MongoDB স্টার্টআপ প্রোগ্রামের মূল্য কত?
MongoDB Atlas-এর জন্য $25,000 পর্যন্ত ক্রেডিট, ডেডিকেটেড ক্লাস্টার, Atlas Search, Vector Search এবং ব্যাকআপ কভার করে। প্রায় $460 প্রতি মাসে M30 প্রোডাকশন ক্লাস্টার এবং M10 স্টেজিং পরিবেশ চালনাকারী একটি দলের জন্য, এটি প্রায় চার বছরের ডাটাবেস রানওয়ে। বর্তমান শর্তাবলী এবং যোগ্যতা getaiperks.com-এ ট্র্যাক করা হয়।
MongoDB Atlas ক্রেডিট কি আমার AWS বিল কভার করে?
না। MongoDB অন্তর্নিহিত ইনস্ট্যান্স ভাড়া নেয় এবং আপনাকে অ্যাটলাসের জন্য চালান করে, তাই আপনার অ্যাপ্লিকেশন সার্ভার, স্টোরেজ এবং ইগ্রেসের জন্য AWS, Google Cloud বা Azure বিল আলাদা এবং প্রভাবিত হয় না। এই বিচ্ছেদ মানে একটি ক্লাউড অনুদান এবং একটি অ্যাটলাস অনুদান একে অপরের উপর না পড়ে যোগ হয়।
একটি AI স্টার্টআপের জন্য আমার কি MongoDB নাকি Postgres ব্যবহার করা উচিত?
MongoDB ব্যবহার করুন যখন রেকর্ডের আসল গঠন বৈচিত্র্য থাকে এবং বেশিরভাগ ক্যোয়ারী আইডি দ্বারা একটি পুরো ডকুমেন্ট আনয়ন করে, অথবা যখন আপনি এম্বেডিং, সার্চ এবং অপারেশনাল ডেটা একটি সিস্টেমে চান। Postgres ব্যবহার করুন যখন আপনার ডেটা কঠোরভাবে সম্পর্কযুক্ত এবং বেশিরভাগ ক্যোয়ারী জয়েন হয়। একটি ক্রেডিট একটি আর্কিটেকচার নির্ধারণ করা উচিত নয় যা আপনি অন্যথায় প্রত্যাখ্যান করবেন।
Atlas Vector Search কি একটি ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেস প্রতিস্থাপন করে?
বেশিরভাগ প্রাথমিক-পর্যায়ের পুনরুদ্ধার ওয়ার্কলোডের জন্য, হ্যাঁ। উৎস ডকুমেন্টস এর পাশাপাশি এম্বেডিংগুলো একই ক্লাস্টারে রাখলে সিঙ্ক জব, দ্বিতীয় অনুমতি মডেল এবং দ্বিতীয় ব্যাকআপ সরিয়ে যায়। ডেডিকেটেড ভেক্টর ডেটাবেসগুলো খুব বড় স্কেলে বা অস্বাভাবিক ইনডেক্স প্রয়োজনীয়তার সাথে তাদের স্থান অর্জন করে।
একটি Atlas বিল অপ্রত্যাশিতভাবে কেন লাফ দেয়?
তিনটি জিনিস, ক্রমানুসারে: ইনডেক্সগুলো ক্লাস্টার মেমরিকে ছাড়িয়ে যাওয়া এবং একটি টায়ার আপগ্রেড করতে বাধ্য করা, নন-প্রোডাকশন ক্লাস্টারগুলো ডেডিকেটেড এবং বিলিং প্রতি ঘন্টা রেখে দেওয়া, এবং ক্রস-রিজিওন বা ক্রস-ক্লাউড ডেটা ট্রান্সফার যা কেউ মডেল করেনি। স্টোরেজ বৃদ্ধি হল টিমগুলো যা দেখে এবং যা সবচেয়ে কমই লাফ দেয়।
আমি কি MongoDB ক্রেডিট অন্য স্টার্টআপ ক্রেডিটগুলির সাথে স্ট্যাক করতে পারি?
হ্যাঁ, এবং সংমিশ্রণটি অস্বাভাবিকভাবে পরিষ্কার কারণ চালানগুলো বিভিন্ন বিক্রেতাদের কাছ থেকে আসে। কোন প্রোগ্রামগুলো একত্রিত হয় এবং কোনগুলো নীরবে একে অপরের থেকে বাদ পড়ে তা getaiperks.com-এ 194টি কোম্পানির জুড়ে ট্র্যাক করা হয়।
getaiperks.com-এ সাবস্ক্রাইব করুন →
গুণাবলীর উপর ভিত্তি করে ডাটাবেস নির্বাচন করুন। প্রথম চার বছরের জন্য কাউকে অর্থায়ন করতে দিন।
