AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
Confluent स्टार्टअप प्रोग्राम आपको क्या देता है
Confluent, अपने पूरी तरह से प्रबंधित Apache Kafka सेवा, Confluent Cloud के लिए $20,000 तक के क्रेडिट प्रदान करता है, जिसमें क्लस्टर का उपयोग, डेटा ट्रांसफर, अवधारण स्टोरेज और उस पर स्ट्रीम प्रोसेसिंग लेयर शामिल है।
AI Perks इसे 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट के साथ ट्रैक करता है।
हेडलाइन नंबर से ज़्यादा संरचनात्मक विवरण मायने रखता है। Confluent Cloud क्लस्टर आपके नहीं, बल्कि Confluent के अपने क्लाउड खातों के अंदर चलते हैं। इसलिए क्रेडिट स्ट्रीमिंग बिल को स्पष्ट रूप से कवर करता है, जिसमें बहस करने के लिए कोई साझा मीटर नहीं है, और यह आपके उत्पादकों और उपभोक्ताओं को चलाने वाले किसी भी कंप्यूट को कवर नहीं करता है, और न ही उनके बीच आपके द्वारा लगाए गए किसी भी निजी नेटवर्किंग को। वर्तमान शर्तें getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Confluent $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Confluent वास्तव में किस लिए है
Kafka एक टिकाऊ, क्रमबद्ध, रिप्लेएबल लॉग है जो कई स्वतंत्र उपभोक्ताओं को अपनी गति से घटनाओं की एक ही स्ट्रीम पढ़ने की अनुमति देता है। Confluent आपके लिए संचालित वह लॉग है, साथ ही स्कीमा, कनेक्टर और स्ट्रीम प्रोसेसिंग लेयर जिसे अधिकांश टीमें अन्यथा स्वयं असेंबल करती हैं।
जो अंतर तय करता है कि आपको इसकी आवश्यकता है या नहीं, वह लॉग बनाम क्यू है। एक क्यू एक संदेश को एक बार, एक वर्कर को डिलीवर करता है, और उसे भूल जाता है। एक लॉग घटनाओं को रखता है, और छह महीने बाद आप द्वारा जोड़ा गया एक उपभोक्ता शुरुआत से पूरा इतिहास पढ़ सकता है।
तीन प्रश्न दो मामलों को अलग करते हैं:
- क्या एक से अधिक सिस्टम को एक ही घटना की आवश्यकता है? एक उत्पादक, चार उपभोक्ता, जिनमें से कोई भी एक-दूसरे के बारे में नहीं जानता होना चाहिए। यही वह मामला है जिसके लिए Kafka बनाया गया था।
- क्या आप कभी फिर से चलाना चाहेंगे? एक व्युत्पन्न तालिका का पुनर्निर्माण, एक नई सुविधा स्टोर को बैकफ़िल करना, बग के बाद फिर से प्रसंस्करण। एक क्यू यह नहीं कर सकता। एक लॉग इसे नियमित बनाता है।
- क्या उपभोक्ता स्वतंत्र रूप से विफल होते हैं? यदि आपका एनालिटिक्स सिंक डाउन होने से चेकआउट ब्लॉक नहीं होना चाहिए, तो आपको उस डिकपलिंग की आवश्यकता है जो एक लॉग प्रदान करता है।
यदि तीनों के प्रति ईमानदार उत्तर 'नहीं' है, तो $Postgres$ एक जॉब टेबल के साथ, $Redis$ स्ट्रीम या $SQS$ बहुत कम पैसे और बहुत कम ऑपरेशनल सतह के लिए आपको कवर करते हैं। कई सफल उत्पाद कभी इससे आगे नहीं बढ़ते। क्रेडिट बाद में बेहतर तरीके से खर्च किया जाता है।
निर्णय का दूसरा आधा हिस्सा निर्माण बनाम खरीद है। Kafka एक मुफ्त सॉफ्टवेयर है और लाइसेंस कभी भी महंगा हिस्सा नहीं था। पार्टिशन रीबैलेंसिंग, रिटेंशन ट्यूनिंग, ब्रोकर अपग्रेड, 3 बजे डिस्क प्रेशर और इसे समझने वाला व्यक्ति महंगा हिस्सा है। KRaft ने ZooKeeper निर्भरता को हटा दिया और सेल्फ-होस्टिंग को सार्थक रूप से सरल बनाया, लेकिन इसने ऑन-कॉल रोटेशन को नहीं हटाया।
Confluent Cloud मूल्य निर्धारण पैमाने पर कैसे व्यवहार करता है
Confluent Cloud मुख्य रूप से बाइट्स पर बिल करता है: डेटा इन, डेटा आउट, और डेटा बनाए रखा। जो मीटर संस्थापकों को आश्चर्यचकित करता है वह है इग्रेस (egress), क्योंकि यह एक ही विषय को पढ़ने वाले उपभोक्ता समूहों की संख्या से गुणा होता है।
| मीटर | क्या इसे प्रेरित करता है | क्या इसे बढ़ा देता है |
|---|---|---|
| इनग्रेस | उत्पादकों द्वारा लिखी गई GB | वर्बोज़ इवेंट, कोई संपीड़न नहीं, लॉग को इवेंट के रूप में माना जाता है |
| इग्रेस (Egress) | उपभोक्ताओं द्वारा पढ़ी गई GB | प्रत्येक अतिरिक्त उपभोक्ता समूह पूरे स्ट्रीम को फिर से पढ़ता है |
| स्टोरेज | GB x रिटेंशन विंडो बनाए रखा | असीमित या डिफ़ॉल्ट रिटेंशन की जांच किए बिना छोड़ दिया गया |
| क्लस्टर बेस | क्लस्टर प्रकार और प्रावधानित क्षमता | थ्रूपुट द्वारा उचित ठहराए जाने से पहले खरीदी गई समर्पित क्षमता |
| कनेक्टर्स | चल रहे कार्य और थ्रूपुट | एक माइग्रेशन समाप्त होने के बाद चालू छोड़े गए निष्क्रिय कनेक्टर्स |
| स्ट्रीम प्रोसेसिंग | Flink उपयोग, अपने स्वयं के मीटर पर बिल किया जाता है | सतत कार्य जहां एक अनुसूचित बैच पर्याप्त होगा |
| नेटवर्किंग | निजी नेटवर्किंग और क्रॉस-ज़ोन पथ | अनुपालन के लिए जोड़ा गया PrivateLink या पीयरिंग, बजट में नहीं |
क्लस्टर प्रकार, क्लाउड प्रदाता और क्षेत्र के अनुसार दरें भिन्न होती हैं, और वे बदलती रहती हैं। किसी भी चीज़ को मॉडल करने से पहले Confluent के स्वयं के मूल्य निर्धारण पृष्ठ के विरुद्ध वर्तमान आंकड़े सत्यापित करें।
जो अंकगणित वास्तव में मायने रखता है वह फैन-आउट मल्टीप्लायर है। महीने में 50GB इवेंट लिखने वाले एक उत्पाद पर विचार करें। चार उपभोक्ता समूह उस विषय को पढ़ते हैं: एप्लिकेशन, सर्च इंडेक्सर, वेयरहाउस सिंक और फ्रॉड चेक। यह 50GB इनग्रेस और 200GB इग्रेस है, इसलिए आपको लगभग 250GB पर मापा जाता है 50GB वास्तविक डेटा के लिए, एक 5x मल्टीप्लायर।
इसे स्केल करें और आकार बना रहता है। 1TB इनग्रेस प्रति माह चार उपभोक्ताओं के साथ, आपको लगभग 5TB पर मापा जाता है। अपने स्वयं के नंबर को मूल्य निर्धारण कैलकुलेटर में डालें, न कि अपने इनग्रेस आंकड़े को। जो टीमें केवल इनग्रेस से बजट बनाती हैं, वे आपके फैन-आउट के आधार पर गलत होती हैं, यही कारण है कि $20,000 का अनुदान कुछ उत्पादों के लिए दूसरों की तुलना में बहुत लंबा चलता है। AI Perks क्रेडिट शर्तों को सूचीबद्ध करता है, फैन-आउट आप पर निर्भर है।
दो लीवर्स बिल को किसी भी चीज़ से ज़्यादा बढ़ाते हैं। उत्पादक-साइड संपीड़न तार पर चलने वाले बाइट्स को कम करता है, और JSON पेलोड पर zstd या lz4 नियमित रूप से एक-लाइन कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन के लिए एक बड़ा कमी है। रिटेंशन (Retention) स्टोरेज पर एक शुद्ध मल्टीप्लायर है, और डिफ़ॉल्ट शायद ही कभी वह संख्या होती है जिसे आप जानबूझकर चुनते।
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Confluent क्रेडिट किसके साथ स्टैक होते हैं
Confluent क्रेडिट केवल स्ट्रीमिंग लेयर को कवर करते हैं। आपके उत्पादकों और उपभोक्ताओं को चलाने वाले कंप्यूट, वह वेयरहाउस जहां स्ट्रीम उतरती है, और वे मॉडल जिन्हें यह फीड करती है, वे सभी अलग-अलग बिल हैं, जो स्ट्रीमिंग क्रेडिट को असामान्य रूप से स्टैक करना आसान बनाते हैं।
एक कार्यशील इवेंट पाइपलाइन चार अलग-अलग विक्रेताओं को छूती है, और प्रत्येक के लिए अनुदान मौजूद हैं:
- क्लाउड क्रेडिट आपके उत्पादकों और उपभोक्ताओं के चलने वाली मशीनों को कवर करते हैं, साथ ही आपके तार के आपकी तरफ स्टोरेज और इग्रेस (egress)
- Confluent क्रेडिट बीच में परिवहन, स्कीमा रजिस्ट्री और स्ट्रीम प्रोसेसिंग को कवर करते हैं
- डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट वेयरहाउस या लेकहाउस को कवर करते हैं जहां स्ट्रीम उतरती है
- मॉडल और API क्रेडिट रनटाइम पर आपके उपभोक्ताओं द्वारा कॉल की जाने वाली किसी भी अनुमान को कवर करते हैं
उन चारों में से तीन को धारण करने वाली एक टीम ने एक ही विंडो के लिए एक वास्तविक-समय डेटा स्टैक के अधिकांश को कवर किया है। यह जानना कि कौन से अनुदान संगत हैं, और कौन से चुपचाप एक-दूसरे को बाहर करते हैं, AI Perks को बुकमार्क के फ़ोल्डर के बजाय एक सूची के रूप में बनाए रखने का कारण है।
संस्थापक स्ट्रीमिंग क्रेडिट के बारे में क्या गलत समझते हैं
सबसे महंगा गलती Kafka को कार्य क्यू के रूप में उपयोग करना है, क्योंकि आप एक लॉग के परिचालन और लागत मॉडल को अपनाते हैं बिना किसी चीज़ की आवश्यकता के जो एक लॉग प्रदान करता है।
पांच विफलता पैटर्न, उनकी लागत के क्रम में:
Kafka को जॉब क्यू के रूप में अपनाना। यदि एक वर्कर प्रत्येक संदेश का उपभोग करता है और कोई भी कुछ भी फिर से नहीं चलाता है, तो आपने डेटाबेस तालिका और क्रॉन जॉब द्वारा पहले से किए गए काम के लिए विभाजन प्रबंधन और उपभोक्ता समूह पुनर्संतुलन खरीदा है।
फैन-आउट अंधापन। प्रत्येक नया उपभोक्ता समूह विषय का एक पूर्ण अतिरिक्त रीड है। तीन टीमों द्वारा एक तिमाही में एक-एक उपभोक्ता जोड़ने से वह बिल तीन गुना हो सकता है जिसे किसी ने बदला नहीं। एक उपभोक्ता जोड़ने से पहले, पूछें कि क्या मौजूदा वाला एक व्युत्पन्न विषय प्रकाशित कर सकता है।
स्ट्रीमिंग लॉग। एप्लिकेशन लॉग उच्च मात्रा, प्रति बाइट कम मूल्य वाले होते हैं, और उस आकार के लिए मूल्यवान लॉग प्लेटफ़ॉर्म में आते हैं। उन्हें Kafka के माध्यम से डालना डेटा पर क्रेडिट का उपभोग करने का सबसे तेज़ तरीका है जिसे कोई भी फिर से नहीं चलाएगा।
बहुत जल्दी ओवर-पार्टिशनिंग। पार्टिशन समानांतरता की इकाई हैं और वे मुफ्त नहीं हैं। टीमें सुरक्षित रहने के लिए एक बड़ी संख्या चुनती हैं, फिर पता चलता है कि पार्टिशन गणना बढ़ाना आसान है और कम करना दर्दनाक।
निकास की योजना बहुत देर से बनाना। Kafka प्रोटोकॉल वास्तव में पोर्टेबल है; आप इसके आसपास जो बनाते हैं वह नहीं है। 70% क्रेडिट की खपत पर तय करें कि आपका गैर-सब्सिडी वाला आर्किटेक्चर कैसा दिखता है, 100% पर नहीं।
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Confluent और अन्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट के आसपास कैसे योजना बनाएं
एक स्ट्रीमिंग क्रेडिट का मूल्य वही है जो आपका आर्किटेक्चर उसे होने देता है, और ये निर्णय पहले विषय के लाइव होने से पहले ही ले लिए जाते हैं।
पांच जो जल्दी तय करने लायक हैं, उनकी लागत प्रभाव के क्रम में:
पूरे बिल का नक्शा बनाएं, न कि केवल Confluent लाइन का। getaiperks.com पर कैटलॉग स्ट्रीमिंग, वेयरहाउस और पाइपलाइन कार्यक्रमों को अगल-बगल सूचीबद्ध करता है, वह दृश्य जो दिखाता है कि वास्तविक-समय स्टैक के कौन से हिस्से कवर किए गए हैं और कौन से आपके बने रहते हैं।
क्लाउड बिल को अलग से बजट करें। उत्पादक, उपभोक्ता और निजी नेटवर्किंग AWS, Azure या Google Cloud द्वारा बिल किए जाते हैं, चाहे Confluent कुछ भी कवर करे, और यह लाइन इसलिए नहीं सिकुड़ती क्योंकि स्ट्रीमिंग लाइन सिकुड़ गई।
उपभोक्ताओं के मौजूद होने से पहले रिटेंशन (retention) और संपीड़न (compression) सेट करें। दोनों एक-लाइन निर्णय हैं जो क्रेडिट के जीवनकाल में जमा होते हैं, और दोनों को बदलना अजीब हो जाता है जब डाउनस्ट्रीम सिस्टम उन पर निर्भर हो जाते हैं।
प्रत्येक नए उपभोक्ता समूह को एक लागत निर्णय के रूप में मानें। फैन-आउट वह मीटर है जो किसी के कॉन्फ़िगरेशन को संपादित किए बिना बढ़ता है, इसलिए पूछें कि क्या मौजूदा उपभोक्ता एक व्युत्पन्न विषय प्रकाशित कर सकता है।
तय करें कि आपकी पोर्टेबल सीमा कहाँ बैठती है। सादा Kafka प्रोटोकॉल उपयोग यात्रा करता है। प्रबंधित Flink जॉब, Confluent कनेक्टर और गवर्नेंस कॉन्फ़िगरेशन नहीं, इसलिए शुरुआत से ही मूवेबल पार्ट्स को साफ रखें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Confluent स्टार्टअप प्रोग्राम का मूल्य कितना है?
Confluent Cloud के लिए $20,000 तक के क्रेडिट, जिसमें क्लस्टर उपयोग, इनग्रेस, इग्रेस, अवधारण स्टोरेज और स्ट्रीम प्रोसेसिंग शामिल है। हर महीने दसियों गीगाबाइट स्ट्रीमिंग करने वाले उत्पाद के लिए, यह विशेष रूप से स्ट्रीमिंग बिल पर एक लंबा रनवे है। वर्तमान राशि और पात्रता getaiperks.com पर ट्रैक की जाती है।
क्या Confluent क्रेडिट मेरे AWS या Google Cloud बिल को कवर करते हैं?
नहीं। Confluent Cloud क्लस्टर Confluent के अपने क्लाउड खातों में चलते हैं, इसलिए क्रेडिट केवल Confluent इनवॉइस को ऑफसेट करता है। आपके उत्पादकों और उपभोक्ताओं को चलाने वाले कंप्यूट, आपके स्वयं के स्टोरेज, और आपके द्वारा कॉन्फ़िगर किया गया कोई भी निजी नेटवर्किंग आपके क्लाउड प्रदाता द्वारा बिल किया जाता है। एक क्लाउड अनुदान और एक Confluent अनुदान दोनों रखने की योजना बनाएं।
क्या Kafka शुरुआती चरण के स्टार्टअप के लिए अतिरंजित है?
अक्सर, हाँ। यदि एक वर्कर प्रत्येक संदेश का उपभोग करता है और आप कभी भी इतिहास को फिर से नहीं चलाते हैं, तो Postgres, Redis स्ट्रीम या SQS सस्ता और सरल है। Kafka तब अपनी लागत अर्जित करता है जब कई स्वतंत्र सिस्टम एक ही घटनाओं को पढ़ते हैं, जब रिप्ले (replay) मायने रखता है, या जब एक धीमा उपभोक्ता बाकी उत्पाद को ब्लॉक नहीं करना चाहिए।
मेरा Confluent इग्रेस बिल मेरे इनग्रेस से अधिक क्यों है?
क्योंकि प्रत्येक उपभोक्ता समूह पूर्ण स्ट्रीम को पढ़ता है। एक विषय पर चार उपभोक्ता का मतलब है लगभग चार गुना आपका इनग्रेस वॉल्यूम इग्रेस में। इनग्रेस के बजाय अपने फैन-आउट मल्टीप्लायड आंकड़े से बजट बनाएं, और पांचवें पाठक को जोड़ने के बजाय एक उपभोक्ता को व्युत्पन्न विषय प्रकाशित करने पर विचार करें।
क्या मैं Confluent क्रेडिट को अन्य स्टार्टअप क्रेडिट के साथ जोड़ सकता हूँ?
हाँ, और स्ट्रीमिंग क्रेडिट असामान्य रूप से स्पष्ट रूप से स्टैक होते हैं क्योंकि बिल ओवरलैप नहीं होते हैं। क्लाउड क्रेडिट मशीनें कवर करते हैं, Confluent परिवहन कवर करता है, डेटा प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट वेयरहाउस कवर करता है जहां यह उतरता है, और मॉडल क्रेडिट अनुमान (inference) कवर करते हैं। कौन से प्रोग्राम संगत हैं, उन्हें getaiperks.com पर 194 कंपनियों में ट्रैक किया जाता है।
Confluent क्रेडिट समाप्त होने पर क्या होता है?
आप रिटेंशन, संपीड़न और फैन-आउट डिफ़ॉल्ट द्वारा आकार के बिल को विरासत में प्राप्त करते हैं जो इसे मुक्त होने पर चुने गए थे। उन्हें शुरुआत में जानबूझकर सेट करें, अपने एकीकरण को Kafka प्रोटोकॉल स्तर पर रखें जहाँ यह पोर्टेबल रहता है, और तय करें कि आप क्रेडिट की 70% खपत पर क्या काटेंगे, न कि चालान आने के बाद।
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