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।
इलास्टिक स्टार्टअप प्रोग्राम आपको क्या देता है
इलास्टिक स्टार्टअप प्रोग्राम, इलास्टिक क्लाउड के लिए $5,000 तक के क्रेडिट प्रदान करता है, जो इलास्टिक स्टैक का प्रबंधित संस्करण है: इंडेक्सिंग और रिट्रीवल के लिए Elasticsearch, क्वेरी और डैशबोर्ड के लिए Kibana, और उनके आसपास के इनजेस्ट टूलिंग।
$5,000 का आंकड़ा मॉडल क्रेडिट अनुदान की तुलना में मामूली है, और यही बात है। AI स्टार्टअप के बिल में इलास्टिक शायद ही कभी सबसे बड़ी लाइन होती है। यह वह लाइन है जो चौथे महीने में दिखाई देती है, संग्रहीत डेटा के साथ चुपचाप बढ़ती है, और एक बार जब सर्च या लॉगिंग इस पर निर्भर हो जाती है तो इसे हटाना बहुत मुश्किल हो जाता है।
कौन योग्य है यह इलास्टिक द्वारा तय किया जाता है और समय-समय पर संशोधित किया जाता है। वर्तमान नियम 194 कंपनियों से $7.7M के क्रेडिट के साथ AI Perks पर ट्रैक किए गए हैं।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Elastic $5,000
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
असल में इलास्टिक क्या है और यह क्या बदलता है
Elasticsearch एक डिस्ट्रिब्यूटेड इंडेक्स है। आप इसमें डॉक्यूमेंट लिखते हैं, यह उन पर इन्वर्टेड और वेक्टर इंडेक्स बनाता है, और यह उन डेटा पर मिलीसेकंड में रैंक किए गए क्वेरी का उत्तर देता है जिन्हें एक रिलेशनल क्वेरी खराब या धीमी गति से हैंडल करेगी।
प्रोडक्ट लाइन में बाकी सब कुछ उस एक इंजन का एक एप्लीकेशन है। लॉग एनालिटिक्स ऐसे डॉक्यूमेंट होते हैं जो लॉग लाइन्स होते हैं। सिक्योरिटी एनालिटिक्स ऐसे डॉक्यूमेंट होते हैं जो इवेंट्स होते हैं। सिमेंटिक सर्च ऐसे डॉक्यूमेंट होते हैं जिनमें एम्बेडिंग अटैच होती है।
| इलास्टिक उपयोग का मामला | क्या बदलता है | मुख्य लागत चालक |
|---|---|---|
| फुल-टेक्स्ट प्रोडक्ट सर्च | Postgres tsvector, Algolia, Typesense | इंडेक्स का आकार और क्वेरी समवर्तीता |
| लॉग और मेट्रिक एनालिटिक्स | Datadog Logs, Grafana Loki, Splunk | इनजेस्ट वॉल्यूम गुना प्रतिधारण |
| सुरक्षा एनालिटिक्स | एक होस्टेड SIEM, या बिल्कुल कुछ नहीं | प्रतिधारण विंडो, आमतौर पर लंबी |
| वेक्टर और हाइब्रिड रिट्रीवल | Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector | वेक्टर आयाम गुना डॉक्यूमेंट की संख्या |
| उपरोक्त किसी भी चीज पर डैशबोर्ड | Grafana, एक आंतरिक एडमिन पेज | लगभग फ्लैट |
इलास्टिक के लिए सामरिक मामला समेकन है: सर्च, ऑब्जर्वेबिलिटी और रिट्रीवल के लिए तीन वेंडर्स, तीन बिल और तीन क्वेरी भाषाओं के बजाय एक इंजन। इसके खिलाफ मामला यह है कि किसी एक नौकरी के लिए एक सिंगल-पर्पस टूल सरल होता है।
लॉक-इन पर: 2021 के रीलाइसेंसिंग के बाद जो OpenSearch फोर्क का उत्पादन हुआ, 2024 लाइसेंसिंग परिवर्तन के बाद Elasticsearch फिर से एक ओपन सोर्स लाइसेंस विकल्प ले जाता है। एग्जिट एक रीइंडेक्स है, न कि एक रीराइट, एक प्रोप्राइटरी रिट्रीवल इंजन की तुलना में एक बेहतर स्थिति।
जैसे-जैसे आप स्केल करते हैं इलास्टिक क्लाउड प्राइसिंग कैसे व्यवहार करती है
इलास्टिक क्लाउड प्रोविज़न की गई क्षमता और संग्रहीत डेटा के लिए बिल करता है, न कि सर्व की गई क्वेरी के लिए। आपका बिल ट्रैक करता है कि आप कितना डेटा खोज योग्य रखते हैं और आपको उसे कितनी तेज़ी से वापस चाहिए, न कि कितने उपयोगकर्ता खोज रहे हैं।
प्रतिधारण ही बिल है। एक लॉग लाइन इनजेस्ट करने की लागत लगभग कुछ भी नहीं है। नब्बे दिनों की उन्हें हॉट रखना एक दिन रखने की तुलना में नब्बे गुना अधिक महंगा है। अधिकांश आश्चर्यजनक इलास्टिक इनवॉइस एक प्रतिधारण सेटिंग है जिसे लॉन्च के बाद किसी ने दोबारा नहीं देखा।
रेप्लिका स्टोरेज को गुणा करते हैं, जोड़ते नहीं। प्रत्येक रेप्लिका शार्ड डेटा की एक पूरी कॉपी होती है। शून्य रेप्लिका से एक पर जाने से स्टोरेज साइड का बिल लगभग दोगुना हो जाता है, और आप प्रोडक्शन में कम से कम एक चाहते हैं।
डेटा टियर्स ठीक इसी कारण से मौजूद हैं। हॉट, वार्म, कोल्ड और फ्रीज़न टियर्स क्वेरी लेटेंसी को लागत के लिए ट्रेड करते हैं, जिसमें सबसे ठंडे ऑब्जेक्ट स्टोरेज द्वारा समर्थित होते हैं, न कि लोकल डिस्क द्वारा। पुराने इंडेक्स को टियर्स में नीचे ले जाना सबसे बड़ा लागत लीवर्स है जिसे संस्थापक कभी नहीं खींचते।
इलास्टिक क्लासिक प्रोविज़न डिप्लॉयमेंट और खपत-आधारित सर्वरलेस मॉडल दोनों प्रदान करता है, और दोनों इनवॉइस पर अलग-अलग व्यवहार करते हैं। पुष्टि करें कि क्रेडिट अनुदान किस पर लागू होता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Elastic $5,000
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
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$5,000 के इलास्टिक क्रेडिट वास्तव में क्या कवर करते हैं
$5,000 सर्च वर्कलोड के लिए एक लंबा रनवे और लॉगिंग वर्कलोड के लिए एक छोटा रनवे खरीदता है। अंतर प्रतिधारण है, ट्रैफ़िक नहीं।
| वर्कलोड आकार | $5,000 मोटे तौर पर क्या दर्शाता है |
|---|---|
| हज़ारों से लाखों की संख्या में डॉक्यूमेंट पर प्रोडक्ट सर्च | एक वर्ष से अधिक आराम से |
| RAG फीचर के लिए सर्च प्लस हाइब्रिड वेक्टर रिट्रीवल | मामूली डॉक्यूमेंट संख्या पर लगभग एक वर्ष |
| कुछ सेवाओं से एप्लीकेशन लॉग, कम प्रतिधारण | कई महीने से एक वर्ष |
| पूर्ण ऑब्जर्वेबिलिटी, लंबा प्रतिधारण, बढ़ती सर्विस फ्लीट | हफ्तों से कुछ महीने |
| अनुपालन-संचालित प्रतिधारण के साथ सुरक्षा एनालिटिक्स | सबसे छोटा, काफी मार्जिन से |
नीचे की दो पंक्तियों पर टीमें इसका गलत अनुमान लगाती हैं। एक सर्च इंडेक्स के लिए आकार का अनुदान ऑब्जर्वेबिलिटी पाइपलाइन पर इंगित किए जाने पर एक चौथाई में गायब हो जाता है, क्योंकि ऑब्जर्वेबिलिटी लागत आपके इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ बढ़ती है, न कि आपके राजस्व के साथ।
वह अनुशासन जो इस अनुदान को टिकाऊ बनाता है, वह एक प्रतिधारण नीति है जो तीसरे सौवें दिन के बजाय पहले दिन लिखी गई है। तय करें कि प्रत्येक इंडेक्स प्रकार कितनी देर तक हॉट रहता है, टियर ट्रांज़िशन को स्वचालित करें, और डेवलपमेंट क्लस्टर को हटा दें जिसे मार्च के बाद से किसी ने क्वेरी नहीं किया है।
इलास्टिक क्रेडिट किसके साथ स्टैक होता है, और किसके साथ नहीं
इलास्टिक क्लाउड क्रेडिट और क्लाउड प्रदाता क्रेडिट आम तौर पर ओवरलैप नहीं होते हैं, क्योंकि इलास्टिक अंतर्निहित इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ संबंध का मालिक है और आपको सीधे बिल करता है। दोनों रखना वास्तव में एडिटिव है।
संस्थापक नियमित रूप से AWS Activate या Google Cloud बैलेंस को एक प्रबंधित वेंडर के इनवॉइस को अवशोषित करने की उम्मीद करते हैं। यह नहीं करेगा। वह अलगाव ही एक वेंडर-विशिष्ट अनुदान के लिए आवेदन करने लायक होने का पूरा कारण है।
जांचने का अपवाद एक क्लाउड मार्केटप्लेस खरीद है। यह बिलिंग पथ को बदलता है, लेकिन आमतौर पर प्रचार स्टार्टअप क्रेडिट के बजाय एक प्रतिबद्ध खर्च समझौते को कम करता है, और सीधे अनुदान के साथ बिल्कुल भी संयोजित नहीं हो सकता है। इसकी योजना बनाने से पहले पूछें।
AI उत्पाद के लिए फंडिंग स्टैक में तीन स्वतंत्र परतें होती हैं: इन्फेरेंस के लिए मॉडल क्रेडिट, जहां कोड चलता है उसके लिए कंप्यूट क्रेडिट, और जहां स्टेट और इंडेक्स रहते हैं उसके लिए डेटा प्लेटफॉर्म क्रेडिट। इलास्टिक तीसरे में बैठता है, वह परत जिसे टीमें सबसे अधिक बार बिना फंडेड छोड़ देती हैं।
कौन से संयोजन संगत हैं और कौन से चुपचाप एक-दूसरे को बाहर करते हैं, यह ठीक वही है जो AI Perks मैप करने के लिए मौजूद है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Elastic $5,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Claude (via program) $100,000
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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
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संस्थापकों को Elasticsearch के बारे में क्या गलत मिलता है
यहां महंगे गलतियाँ वास्तुशिल्प हैं और अपनाने पर होती हैं, इससे महीनों पहले कोई इनवॉइस पढ़ता है।
Postgres के समाप्त होने से पहले इसका सहारा लेना। Postgres फुल-टेक्स्ट सर्च अपनी प्रतिष्ठा से कहीं अधिक उत्पादों को कवर करता है, और pgvector बुनियादी समानता खोज को हैंडल करता है। Elasticsearch अपनी लागत तब अर्जित करता है जब आपको प्रासंगिकता ट्यूनिंग, फेसटिंग, टाइपो सहनशीलता या ऐसे वॉल्यूम पर एग्रीगेशन की आवश्यकता होती है जो Postgres को धीमा बना देते हैं।
इंडेक्स को सत्य के स्रोत के रूप में मानना। Elasticsearch एक डिराइव्ड स्टोर है। हमेशा अपने प्राथमिक डेटाबेस से एक कार्यशील रीइंडेक्स पाथ रखें। जो टीमें इसे छोड़ देती हैं उन्हें मैपिंग परिवर्तन के दौरान पता चलता है।
मैपिंग देर से डिजाइन करना। फ़ील्ड मैपिंग प्रति इंडेक्स काफी हद तक तय होती है, इसलिए फ़ील्ड प्रकार या एनालाइज़र को बदलने का मतलब रीइंडेक्सिंग है। यह दस हजार डॉक्यूमेंट पर तुच्छ है और पांच सौ मिलियन पर एक मल्टी-वीक प्रोजेक्ट है।
डिफ़ॉल्ट रूप से हर फ़ील्ड को इंडेक्स करना। डायनामिक मैपिंग खुशी-खुशी पेलोड फ़ील्ड को इंडेक्स करेगी जिन्हें कोई कभी क्वेरी नहीं करता है। उन पर इंडेक्सिंग बंद करने से स्टोरेज, और इसलिए बिल, तुरंत कट जाता है।
रिफ्लेक्सिवली एक अलग वेक्टर डेटाबेस जोड़ना। यदि Elasticsearch पहले से ही सर्च के लिए चल रहा है, तो यह उसी इंडेक्स में डेंस वेक्टर और हाइब्रिड रैंकिंग भी करता है। एक कॉर्पस पर दो रिट्रीवल सिस्टम दो स्थिरता समस्याएं हैं।
क्रेडिट को मुफ्त क्षमता के रूप में मानना। क्रेडिट भुगतान करने वाले को बदलते हैं, चीजों की लागत को नहीं। एक क्लस्टर को प्रोविज़न करना जिसे आप कभी भी लिस्ट प्राइस पर नहीं खरीदते, एक ऐसी निर्भरता का निर्माण करना है जिसे आप नवीनीकरण पर फंड नहीं कर सकते।
इलास्टिक क्रेडिट आपकी फंडिंग स्टैक में कहां फिट होते हैं
उत्तर देने योग्य प्रश्न यह नहीं है कि कौन सा फॉर्म भरना है। यह है कि क्या डेटा लेयर फंडेड है भी, या नहीं, और क्या क्रेडिट एक निष्क्रिय क्लस्टर के बजाय वास्तविक वर्कलोड के मुकाबले आते हैं।
इलास्टिक की वर्तमान क्रेडिट राशि और नियम डेटा प्लेटफॉर्म और इंफ्रास्ट्रक्चर श्रेणियों के तहत getaiperks.com पर, इसके आसपास के कार्यक्रमों के बगल में बैठे हैं।
लेयर को फंड करें, वेंडर को नहीं। सर्च, डेटाबेस और वेयरहाउस प्रोग्राम शायद ही कभी एक-दूसरे या मॉडल क्रेडिट के साथ विरोध करते हैं। यहां चौड़ाई जीतती है, क्योंकि अप्रूवल असंबद्ध होते हैं और एक व्यापक नेट अधिक रिटर्न लाता है।
समय-सीमा हेडलाइन नंबर से अधिक मायने रखती है। प्रोविज़न किए गए क्रेडिट उस दिन से जलना शुरू हो जाते हैं जब डिप्लॉयमेंट लाइव होता है। उत्पादन डेटा को इंडेक्स करने से पहले शुरू होने वाले क्रेडिट अपने पहले खिंचाव एक खाली इंडेक्स पर खर्च करते हैं।
नियम बदलते हैं। इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोग्राम अक्सर मात्राओं और मानदंडों को संशोधित करते हैं कि पिछले साल पढ़ा गया आंकड़ा योजना बनाने लायक नहीं है, और AI Perks वर्तमान को ट्रैक करता है ताकि आप वेंडर पेज को बार-बार न पढ़ें।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Elastic $5,000
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
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इलास्टिक स्टार्टअप प्रोग्राम आपको कितना देता है?
इलास्टिक स्टार्टअप प्रोग्राम इलास्टिक क्लाउड के लिए $5,000 तक के क्रेडिट प्रदान करता है, जिसमें Elasticsearch, Kibana और उनके आसपास के इनजेस्ट टूलिंग शामिल हैं। कौन योग्य है यह आपके उपयोग के बजाय इलास्टिक द्वारा तय किया जाता है, और नियम समय-समय पर संशोधित किए जाते हैं। वर्तमान राशि और मानदंड getaiperks.com पर ट्रैक किए जाते हैं।
इलास्टिक क्रेडिट वास्तव में किस पर खर्च किए जा सकते हैं?
क्रेडिट इलास्टिक क्लाउड की खपत पर लागू होते हैं, जिसका अर्थ है प्रोविज़न की गई डिप्लॉयमेंट क्षमता और संग्रहीत डेटा, न कि सर्व की गई क्वेरी। यह उन्हें उन टीमों के लिए सबसे उपयोगी बनाता है जो एक प्रतिधारण विंडो बढ़ाने या एक दूसरा वर्कलोड जोड़ने वाली हैं, जैसे कि मौजूदा प्रोडक्ट सर्च इंडेक्स के बगल में एप्लीकेशन लॉग रखना।
क्या Elasticsearch का कोई मुफ्त टियर है?
Elasticsearch को बिना लाइसेंस लागत के सेल्फ-होस्ट किया जा सकता है, और इलास्टिक क्लाउड ने ऐतिहासिक रूप से प्रबंधित सेवा का मूल्यांकन करने के लिए एक ट्रायल की पेशकश की है। मुफ्त और ट्रायल नियम अक्सर बदलते रहते हैं, इसलिए पिछले साल पढ़े गए आंकड़े के बजाय वर्तमान नियमों की जांच करें। स्टार्टअप क्रेडिट इसे प्रोडक्शन में चलाने का मार्ग हैं।
क्या मैं अपने इलास्टिक क्लाउड बिल का भुगतान करने के लिए AWS या Google Cloud क्रेडिट का उपयोग कर सकता हूं?
आम तौर पर नहीं। इलास्टिक अंतर्निहित इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ संबंध का मालिक है, इसलिए AWS Activate या Google Cloud बैलेंस इलास्टिक इनवॉइस की भरपाई नहीं करता है। क्लाउड मार्केटप्लेस के माध्यम से खरीदना बिलिंग पथ को बदलता है लेकिन आमतौर पर प्रचार क्रेडिट के बजाय प्रतिबद्ध खर्च को कम करता है। getaiperks.com पर जांचें कि क्या संयोजित होता है।
क्या यह इसके लायक है यदि मैं पहले से ही Postgres चलाता हूं?
Postgres फुल-टेक्स्ट सर्च बहुत सारे उत्पादों के लिए पर्याप्त है, और pgvector बुनियादी समानता खोज को कवर करता है। Elasticsearch अपनी लागत तब अर्जित करता है जब आपको प्रासंगिकता ट्यूनिंग, फेसटिंग, टाइपो सहनशीलता, या ऐसे वॉल्यूम पर एग्रीगेशन की आवश्यकता होती है जो Postgres क्वेरी को धीमा बना देते हैं। यदि आप उनमें से किसी एक का नाम नहीं बता सकते हैं जिसकी आपको आवश्यकता है, तो आपको अभी इसकी आवश्यकता नहीं है।
यदि मैं Elasticsearch का उपयोग करता हूं तो क्या मुझे अभी भी एक वेक्टर डेटाबेस की आवश्यकता है?
आमतौर पर नहीं, यदि Elasticsearch पहले से चल रहा है। यह डेंस वेक्टर फ़ील्ड और अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज का समर्थन करता है, और यह एक ही क्वेरी में कीवर्ड और वेक्टर स्कोर को जोड़ सकता है। इसके साथ एक समर्पित वेक्टर डेटाबेस चलाना एक कॉर्पस पर दो इंडेक्स को बनाए रखना और उनके असहमत होने के दो मौके हैं।
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