AI Perks מספק גישה להנחות, זיכויים ומבצעים בלעדיים על כלי AI, שירותי ענן ו-API כדי לעזור לסטארטאפים ומפתחים לחסוך כסף.
מה תוכנית הסטארטאפים של Databricks מעניקה לך
Databricks מציעה עד 50,000 דולר בקרדיטים עבור פלטפורמת המודיעין הנתונים שלה, המכסה מחשוב Spark, מחסני SQL, צינורות Delta Lake וערימת הלמידה החישובית Mosaic AI על חשבון פלטפורמה יחיד.
זוהי אחת מהמענקים הגדולים ביותר בקטגוריית פלטפורמות הנתונים. AI Perks עוקבת אחריה לצד 7.7 מיליון דולר בקרדיטים ב-194 חברות.
המספר שבאמת חשוב אינו 50,000 דולר. העובדה היא שהקרדיט מכסה צריכה של פלטפורמת Databricks, ובדרך כלל לא את המכונות הווירטואליות בענן שעליהן רצה הפלטפורמה, שעבורן אתם ממשיכים לשלם ישירות ל-AWS, Azure או Google Cloud. יזמים שמפספסים את המבנה הזה מתקצבים חשבון אחד ומקבלים שניים. התנאים משתנים בהתאם למסלול, והנוכחיים רשומים באתר getaiperks.com.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Databricks $50,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
למה Databricks באמת מיועדת
Databricks מוכרת שכבה מנוהלת אחת מעל הניתוחים ולמידת המכונה שלכם, כך שהטבלה שממנה קורא לוח המחוונים של ה-BI שלכם והטבלה שעליה מתאמנת המודל שלכם הן אותה טבלה עם אותן הרשאות.
כל חלק מכך קיים בנפרד ובזול. Postgres מטפלת בניתוחים עד סקאלה מפתיעה. dbt מטפלת בטרנספורמציה. S3 בתוספת Parquet מטפלת באחסון. Airflow מטפלת באורקסטרציה. MLflow הוא קוד פתוח ואתה יכול לארח אותו בעצמך.
מה שאתה קונה זה החיבור ביניהם, בתוספת היעדרות של מהנדס נתונים המתחזק חמש מערכות שאינן מסכימות לגבי מהו לקוח. Delta Lake מספק לך טרנזקציות ACID ונסיעה בזמן על אחסון אובייקטים. Unity Catalog מספק לך מודל הרשאות אחד על פני SQL, מחברות ואימון מודלים.
המבחן הכנה לשאלה אם אתה זקוק לזה עדיין: האם שאילתה שעסקך תלוי בה לוקחת יותר זמן מהסבלנות שלך, או שמא נתוני האימון שלך מגיעים ממקום שונה מהדשבורדים שלך? אם אף אחד מהם אינו נכון, Postgres ו-dbt אכן מכסים אותך, והקרדיט מוטב שיוצא מאוחר יותר. מופע Postgres יחיד מטפל בעשרות מיליוני שורות וברוב הניתוחים בשלב ההזרעה ללא תלונות.
אם אתה מצטרף לזרמי אירועים עם נתונים טרנזקציונליים, מריץ משימות Spark על פני מאות ג'יגה-בייט, או מתאמן על נתונים שחייבים להישאר מנוהלים, אתה כבר יודע למה הקטגוריה הזו קיימת.
כיצד תמחור Databricks מתנהג בסקאלה
Databricks מחייבת ב-DBUs, יחידת צריכה לשנייה ששיעור השינוי שלה תלוי באיזה מוצר אתה מריץ את העבודה, והחיוב הזה יושב מעל חשבון תשתית ענן נפרד שאתה משלם לספק שלך.
אותה משימת Spark עולה באופן דרמטי בסכומים שונים לחלוטין תלוי אך ורק באיזה נתיב אתה מריץ אותה. זה הדבר החשוב ביותר להבין לפני שאתה מפעיל קרדיט.
| מד | התנהגות כללית גסה | מה גורם לזינוק |
|---|---|---|
| חישוב Jobs | בסביבות 0.15 דולר ל-DBU, רמת פרימיום של AWS | נדיר הבעיה, זהו הנתיב הזול |
| חישוב All-Purpose | בסביבות 0.55 דולר ל-DBU, בערך פי 3.5 מ-Jobs Compute | צינורות ייצור שנותרו על אשכולות אינטראקטיביים |
| SQL Serverless | בסביבות 0.70 דולר ל-DBU | דשבורדים שמתרעננים אוטומטית, auto-stop מעולם לא הוגדר |
| Delta Live Tables | מדורג לפי חבילת תכונות | מצב רציף כשמופעל היה מספיק |
| Model Serving | ל-DBU-שעה של תפוקה שהוקצתה | נקודות קצה שנשארו חמות לתעבורה שאינה מגיעה |
| מכונות וירטואליות ענן תחתונות | משולם ל-AWS, Azure או GCP, לא ל-Databricks | לעיתים קרובות באותו סדר גודל כמו החיוב של DBU עצמו |
אלו הם נתוני רשימה שפורסמו בזמן הכתיבה ברמת הפרימיום של AWS, והם משתנים. אשר את השיעורים הנוכחיים לפני שתדגום כל דבר.
דוגמה מחושבת. אשכול jobs בארבעה צמתים בערך 2 DBU לשעת צומת, שרצים שעתיים בלילה, הוא בערך 480 DBU לחודש, או בערך 72 דולר בחיובים לפלטפורמה. מחסן SQL Serverless יחיד בגודל 2X-Small שנשאר זמין שמונה שעות ביום עבודה צורך בסביבות 700 DBU, או בערך 490 דולר. הוסף את חשבון ה-EC2 שמתחתיו, והשתלבות בשלב ההזרעה מגיעה לכ-1,100 דולר בחודש, שקרדיט של 50,000 דולר מכסה למשך כשלוש וחצי שנים.
ההיפך הוא המקום שבו צוותים נפגעים. אשכול all-purpose אחד בחמישה צמתים עם כיבוי אוטומטי מושבת שורף בערך 7,200 DBU לחודש, כ-3,960 דולר ב-DBU בלבד, עבור עבודה שאף אחד לא עושה. אף אחד לא בוחר בכך. זה קורה כי מישהו סגר מחשב נייד ביום שישי. AI Perks מפרט את תנאי הקרדיט, המשמעת היא עליך.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Databricks $50,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
עם מה קרדיטים של Databricks משתלבים
קרדיטים של Databricks מכסים צריכה של פלטפורמה, והמכונות הווירטואליות בענן שמתחתן מחויבות על ידי הספק שלך, כך שקרדיטים בענן וקרדיטים של Databricks הם הזוג המשתלב הנקי ביותר בתשתית.
זה יוצא דופן. רוב תוכניות הקרדיט חופפות, והחזקת שתיים לרוב משמעותה בזבוז אחת. כאן הן משלימות זו את זו באמת: מענק ה-AWS, Azure או Google Cloud שלך סופג את שכבת החישוב והאחסון, ומענק Databricks סופג את שכבת הפלטפורמה מעליה. צוות שמחזיק את שתיהן כיסה למעשה את כל מחסן הנתונים לפרק זמן זהה.
התמונה המלאה עבור מוצר AI מוקדם:
- קרדיטים בענן מכסים היכן המכונות רצות והיכן הנתונים יושבים
- קרדיטים של Databricks מכסים את הפלטפורמה שהופכת את האחסון לטבלאות וצינורות מנוהלים
- קרדיטים של מודלים ו-API מכסים את ההיסק שהאפליקציה שלך קוראת בזמן ריצה
- קרדיטים של Observability מכסים את ידיעת האם משהו מזה עובד
ראייה אילו מענקים תואמים, ואילו שוללים אותם בשקט, היא הסיבה ש-AI Perks קיימת כרשימה מתוחזקת ולא כתיקיית סימניות.
מה מייסדים מפספסים לגבי קרדיטים של פלטפורמת נתונים
הטעות היקרה ביותר היא להתייחס לקרדיט גדול כמונדסה נתונים חינם במקום כמוחלון קבוע לבניית הרגלי עלות שאתה יכול להרשות לעצמך לאחר שהוא יסתיים.
חמש דפוסי כישלון, בסדר גס של כמה הם עולים:
הרצת ייצור על All-Purpose Compute. אשכולות אינטראקטיביים הם המקום בו אתה מפתח. Jobs Compute הוא המקום שבו עבודה מתוזמנת שייכת, במחיר של כשליש משיעור ה-DBU עבור תפוקה זהה. צוותים מתנסים במחברת, מתזמנים את המחברת, ומשלמים פי שלושה לנצח.
אין כיבוי אוטומטי. אשכול סרק עולה בדיוק כמו אשכול פעיל. הגדר כיבוי אוטומטי אגרסיבי על כל אשכול all-purpose ועצירה אוטומטית על כל מחסן SQL ביום שבו אתה יוצר אותם, לא אחרי החשבון הראשון.
שכחת החשבון השני. הקרדיט מקזז DBU. ספק הענן שלך עדיין מנפיק חשבונות עבור המכונות, האחסון והיציאה. הקצב את שניהם, ובדוק אילו תוכניות ענן יושבות לצד זו באתר getaiperks.com.
אימוץ של lakehouse לפני שהנתונים מצדיקים זאת. קרדיט מסיר את אות המחיר בדיוק ברגע שבו הצוות שלך בוחר את ברירות המחדל שלו. מעבר ל-Databricks עם 5GB של נתונים קונה לך מורכבות, לא מהירות, ואתה יורש את מודל התפעול לאחר מכן.
תכנון היציאה מאוחר מדי. קרדיטים מתומחרים לפי מחיר רשימה, כך ש-50,000 דולר של קרדיט שווים פחות מ-50,000 דולר של הוצאה במשא ומתן, והחודש שבו הוא מסתיים הוא צוק ולא רמפה. החלט ב-70% צריכה מה תגזור, לא ב-100%.
טעינת AI מובילה לסטארטאפים
הגש בקשה ישירות דרך התוכניות המאומתות הללו.
Databricks $50,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Claude (via program) $100,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
OpenAI (via program) $2,500
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Anthropic $20,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
AWS $300,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
Google Cloud $350,000
זמין לסטארטאפים בשלבים מוקדמים
מה להסדיר לפני שמקבלים קרדיט לפלטפורמת נתונים
קרדיט לפלטפורמת נתונים שווה הכי הרבה כאשר הרגלי העלות שהוא מסתיר הם כבר אלו שהיית יכול להרשות לעצמך בלעדיו.
AI Perks מפרט את Databricks לצד תוכניות המחסנים, הזרמה וצינורות אחרות בקטגוריות הנתונים והתשתית, עם תנאים וכמויות נוכחיים עבור כל אחת, כך שהקטגוריה נקראת כתמונה אחת ולא תוכנית אחת בכל פעם.
ארבעה דברים ששווה להחליט לפני שהמונה מתחיל:
החשבון השני. צריכת פלטפורמה ותשתיות ענן מחויבות על ידי חברות שונות. מענק Databricks בפני עצמו משאיר כמחצית מעלות פלטפורמת נתונים אמיתית ללא כיסוי, וזו הסיבה שתוכניות הענן המפורטות באותו מקום חשובות כמו זו.
מסלול השותף. חלק משמעותי מקרדיטי תשתית גדולים מגיעים לסטארטאפים דרך מאיצים, משקיעים ושוקי ענן ולא דרך מסלול ישיר, והתנאים שונים לפי המסלול. שווה לדעת מה היחסים הקיימים שלך כבר פותחים לפני שאתה מניח שיש רק נתיב אחד.
תזמון מול עומסי עבודה. שעוני קרדיט בדרך כלל מתחילים כאשר חשבון מופעל ולא כאשר הוא מאושר. קרדיט שרץ בזמן שהצינור עדיין בתכנון הוא קרדיט שמוציא את עצמו על כלום.
המספר הלא מסובסד שלך. רשום מה תעלה הפלטפורמה במחיר מלא ביום הראשון, ואז הגדר מדיניות אשכולות, כיבוי אוטומטי וגודל מחסן כך ששם תנחת כאשר הקרדיט יסתיים ולא היכן שתגלה שאתה.
שאלות נפוצות
כמה שווה תוכנית הסטארטאפים של Databricks?
עד 50,000 דולר בקרדיטים עבור פלטפורמת Databricks, המכסה משימות Spark, מחסני SQL, צינורות Delta Live Tables ועומסי עבודה של למידת מכונה. עבור צוות בשלב ההזרעה המוציא כ-1,100 דולר בחודש, זה בערך שלוש וחצי שנים של מסלול על חשבון הפלטפורמה. תנאים נוכחיים וזכאות עוקבים אחר getaiperks.com.
האם קרדיטים של Databricks מכסים את חשבון ה-AWS או Azure שלי?
בדרך כלל לא. קרדיטים של Databricks מקזזים צריכה של פלטפורמה הנמדדת ב-DBU, בעוד שהמכונות הווירטואליות, אחסון האובייקטים והיציאה מהרשת שמתחתן מחויבים על ידי ספק הענן שלך. אשר את התנאים הספציפיים לפני שתקצב, ותכנן להחזיק גם מענק ענן וגם מענק Databricks במקום אחד גדול.
האם Databricks יתר על המידה עבור סטארטאפ לפני-הזרעה?
לעתים קרובות כן. Postgres בתוספת dbt מטפלת בעשרות מיליוני שורות וברוב הניתוחים בשלב ההזרעה כמעט בחינם. Databricks מרוויחה את המחיר שלה ברגע שאתה מצטרף לנתוני אירועים עם נתונים טרנזקציונליים, מריץ Spark על פני מאות ג'יגה-בייט, או מתאמן על נתונים שחייבים להישאר מנוהלים וניתנים לשחזור.
מהו DBU ולמה השיעור משתנה?
DBU הוא Databricks Unit, מדד לשנייה של עיבוד שנצרך. השיעור ל-DBU תלוי באיזה מוצר מריץ את העבודה: Jobs Compute הוא הנתיב הזול ביותר, All-Purpose Compute עולה בערך פי שלושה וחצי יותר, ו-SQL Serverless עוד יותר. הרצת עבודה מתוזמנת על אשכולות אינטראקטיביים היא ההוצאה העודפת הנפוצה ביותר שניתן להימנע ממנה.
האם ניתן לשלב קרדיטים של Databricks עם קרדיטים אחרים של סטארטאפים?
כן, והשילוב נקי באופן יוצא דופן מכיוון שהחשבונות אינם חופפים. קרדיטים בענן מכסים את המכונות, קרדיטים של Databricks מכסים את הפלטפורמה, וקרדיטים של מודלים מכסים היסק בזמן ריצה. אילו תוכניות תואמות זו לזו עוקבות אחר 194 חברות ב-getaiperks.com.
מה קורה כאשר קרדיטים של Databricks נגמרים?
אתה יורש חשבון בגודל שנקבע על ידי ההרגלים שנוצרו בזמן שהוא היה בחינם, במחיר רשימה ולא במחיר במשא ומתן. התיקון הוא להגדיר מדיניות אשכולות, כיבוי אוטומטי ומגבלות מחסנים מוקדם, כך שהטביעת הרגל הלא מסובסדת שלך היא כבר זו שאתה מריץ כאשר הקרדיט פג.
בנה את פלטפורמת הנתונים. תן למישהו אחר לממן את שלוש השנים הראשונות שלה.
