AI Perks-ը տրամադրում է մուտք դեպի բացառիկ զեղdelays, կdelays delay և deal AI գործիqualifications, ամdelays delays delay API- delays dles, delay startap-delays delay ders delay delays delete.
Ինչ է ձեզ տալիս MongoDB Startup Program-ը
MongoDB-ի ստարտափ ծրագիրը տրամադրում է մինչև 25,000 դոլարի կրեդիտներ MongoDB Atlas-ի համար, որը կառավարվող ծառայություն է, որը գործարկում է MongoDB կլաստերներ, լիարժեք տեքստային որոնում և վեկտորային որոնում AWS-ում, Google Cloud-ում կամ Azure-ում:
AI Perks -ը հետևում է դրան՝ 194 ընկերությունների համար 7.7 միլիոն դոլարի կրեդիտներով:
Մեկ կառուցվածքային մանրուք ավելի կարևոր է, քան թիվը: Atlas-ը հաշիվ է ներկայացվում MongoDB-ի կողմից, ոչ թե ձեր ամպային մատակարարի կողմից, չնայած որ մեքենաները գտնվում են AWS կամ Google Cloud տարածքներում:
Ահա թե ինչու AWS կրեդիտային մնացորդը չի կլանի Atlas-ի հաշիվը, և ինչու երկու կրեդիտներ ունենալը հավելյալ է, այլ ոչ թե կրկնվող: Իրավասությունը կախված է ձեր փուլից և ֆինանսավորումից, իսկ ընթացիկ պայմանները նշված են getaiperks.com կայքում:
Լավագույն AI ֆինանսավորում՝ ստարտափների համար
Դիմեք անմիջապես այս հավաստագրված ծրագրերի միջոցով:
MongoDB $25,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Claude (via program) $100,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
OpenAI (via program) $2,500
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Anthropic $20,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
AWS $300,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Google Cloud $350,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Ինչի համար է իրականում MongoDB-ն
MongoDB-ն տվյալները պահում է որպես փաստաթղթեր, այլ ոչ թե տողեր, ուստի մի գրառման ձևը կարող է տարբերվել տարբեր գրառումների միջև, և միաձայն կառուցվածքները ապրում են մեկ տեղում, այլ ոչ թե ցրված հինգ միացված աղյուսակների վրա:
MongoDB-ն լավագույնս է գործում, երբ տիրապետող մուտքի ձևը «գտիր այս ամբողջ բանը իր ID-ով» է, և տվյալներն ունեն իրական ձևի փոփոխություն. ապրանքների կատալոգներ, օգտատիրոջ կողմից ստեղծված բովանդակություն, հեռաչափ, CMS բովանդակություն, ցանկացած բան, որտեղ դաշտերը տարբերվում են յուրաքանչյուր տարրի համար:
Այն ամենավատն է, երբ ձեր տվյալներն իսկապես հարաբերական են, և դուք դա արդեն գիտեք: Եթե հարցումների մեծ մասը հինգ միավորների միացումներ են՝ խիստ հղումային ամբողջականությամբ, Postgres-ը ավելի էժան կլինի, և ոչ մի կրեդիտ դա չի փոխի:
Հիմնադիրների այստեղ ընկնելու նոր պատճառը Atlas Vector Search-ն է: Embeddings-ի պահպանումը դրանց ստեղծված փաստաթղթերի կողքին կրճատում է շատ տարածված AI ստեկը՝ գործառնական բազա, առանձին վեկտորային բազա և դրանց միջև սինխրոնիզացման աշխատանքը՝ մեկ համակարգ մեկ թույլտվության մոդելով և մեկ պահուստով:
Փոքր թիմի համար, որը կառուցում է իր սեփական տվյալների վրա վերանայում, այդ սինխրոնիզացման աշխատանքը ջնջելը ավելի արժեքավոր է, քան ցանկացած չափանիշ:
Ինչպես է գործում MongoDB Atlas-ի գնագոյացումը մասշտաբի դեպքում
Atlas-ի նվիրված կլաստերները հաշվում են ժամային սակագներով՝ տրամադրված հզորության համար, այլ ոչ թե հարցման համար, ուստի հաշիվը որոշվում է այն պահին, երբ դուք ընտրում եք մակարդակը, և այն աշխատում է այդ դրույքաչափով, անկախ նրանից՝ կլաստերը հագեցած է, թե քնած:
Կա անվճար մակարդակ, M0, մոտ 512 ՄԲ պահեստավորմամբ համօգտագործվող ենթակառուցվածքի վրա: Այն իրականում անվճար է և իրականում ոչ արտադրության համար:
Մեկ բան, որը գնային էջերի մեծ մասը թաքցնում է. նվիրված մակարդակի համար նշված դրույքաչափը ծածկում է երեք հանգույց ունեցող կրկնօրինակող հավաքածու, ոչ թե մեկ մեքենա, ուստի ավելորդությունը արդեն ներսում է:
| Մետր | Ինչպես է հաշվում | Ինչն է այն սրել |
|---|---|---|
| Նվիրված կլաստեր | Մեկ ժամվա համար մեկ կլաստեր, պասիվ կամ ակտիվ | Մակարդակի բարձրացումներ, որոնք պայմանավորված են RAM-ով, ոչ թե սկավառակով |
| Պահեստավորում | Տրամադրված է մակարդակի հետ | Փաստաթղթերը երբեք չեն ջնջվում, անսահման զանգվածներ |
| Atlas Search և Vector Search | Մասշտաբի դեպքում կարող է պահանջել առանձին որոնման հանգույցներ | Բարձր-չափական embeddings-ներ միլիոնավոր փաստաթղթերի վրա |
| Պահուստ | Պահեստավորված պատկերի յուրաքանչյուր ԳԲ-ի համար, գումարած վերականգնումները | Երկար պահպանում՝ մեծ տվյալների հավաքածուի վրա |
| Տվյալների փոխանցում | Մեկ ԳԲ-ի համար, ավելի բարձր տարածաշրջանների և ամպերի միջև | Միջտարածաշրջանային ընթերցումներ, հաճախորդներ VPC-ից դուրս |
| Աջակցության պլան | ծախսերի տոկոս՝ վճարովի մակարդակների վրա | Ընտրվում է մեկ անգամ, այնուհետև մասշտաբվում է հաշվի հետ |
Հիմա չափի փաստը, որը որոշում է ձեր հաշիվը. ձեր մակարդակը սահմանվում է RAM-ի, ոչ թե սկավառակի միջոցով: MongoDB-ն արագ է, մինչև աշխատանքային հավաքածուը, ինդեքսները, գումարած փաստացիորեն օգտագործվող փաստաթղթերը, տեղավորվում են հիշողության մեջ: Երբ այն դադարում է տեղավորվել, ընթերցումները հարվածում են սկավառակին, և հեռահարությունը կտրուկ վատթարանում է տվյալների այն ծավալում, որը անցած շաբաթ լավ էր թվում:
Թիմերը բյուջետավորում են պահեստավորման աճի համար և ապշում են ինդեքսի աճից: Լուծումը մակարդակի բարձրացումն է, և մակարդակի բարձրացումները մոտավորապես կրկնապատում են տողի տարրը յուրաքանչյուր քայլով:
Որպես AWS-ի վրա մոտավոր ցուցակի վարքագիծը գրելու պահին, M10-ը հասնում է մոտ 60 դոլարի ամսական, M30-ը՝ 400 դոլարի, իսկ M50-ը՝ 1400 դոլարի սահմաններում: Այս թվերը տեղաշարժվում են ամպի և տարածաշրջանի հետ, ուստի մոդելավորելուց առաջ ստուգեք ընթացիկ դրույքաչափերը:
Լավագույն AI ֆինանսավորում՝ ստարտափների համար
Դիմեք անմիջապես այս հավաստագրված ծրագրերի միջոցով:
MongoDB $25,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Claude (via program) $100,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
OpenAI (via program) $2,500
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Anthropic $20,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
AWS $300,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Google Cloud $350,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Ինչ է իրականում ծածկում 25,000 դոլարի Atlas կրեդիտները
25,000 դոլարի կրեդիտները որքան հեռու են գնում, կախված է նրանից, թե քանի կլաստեր եք պահպանում, ոչ թե նրանից, թե որքան երթևեկություն եք սպասարկում, քանի որ պասիվ նվիրված կլաստերները արժեն ճիշտ այնքան, որքան ակտիվները:
| Կառուցվածք | Մոտավոր ամսական ցուցակի արժեք | Ինչ է ներկայացնում 25,000 դոլարը |
|---|---|---|
| Մեկ M10 կրկնօրինակող հավաքածու, մեկ տարածաշրջան | Մոտ 60 դոլար | Ավելի շատ թռիչքի ժամանակ, քան ձեր ընկերությունն ունի |
| M30 արտադրություն + M10 ստեջինգ կլաստեր | Մոտ 460 դոլար | Մոտ չորս տարի |
| M30 Atlas Search-ով և երկար պահուստի պահպանմամբ | 700-900 դոլար | Մոտ երկու ու կես տարի |
| M50 բազմատարածաշրջանային՝ նվիրված որոնման հանգույցներով | 3000 դոլար և ավելի | Մեկ տարուց պակաս |
Վերջին տողը այն է, որտեղ հիմնադիրները սխալ են գնահատում: Բազմատարածաշրջանայինը ոչ թե մի փոքր ավելի թանկ ընտրություն է, այն բազմապատկում է կլաստերի տողի տարրը և ավելացնում է միջտարածաշրջանային փոխանցումը:
Վերևի տողը այն է, որին պետք է ձգտել, ավելի երկար, քան հարմար է թվում: Սերմերի փուլի շատ արտադրանքներին M30-ի կարիք չկա, և ճիշտ չափի կլաստերի չորս տարին ավելի լավ է, քան չափից մեծի ութ ամիսը: AI Perks -ը ցուցակում է պայմանները, չափի կարգապահությունը ձերն է:
Ինչի հետ են համադրվում MongoDB կրեդիտները
Atlas կրեդիտները և ամպային կրեդիտները ստանդարտ կառուցվածքում չեն համընկնում, քանի որ MongoDB-ն վարձակալում է հիմքում ընկած նմուշները և ձեզ հաշիվ է ներկայացնում հարթակի համար, ուստի երկուսն էլ ունենալը իսկապես հավելյալ է:
AWS Activate-ի մնացորդը լռելյայնորեն չի ծածկի Atlas-ի հաշիվը: Սա վատ լուր է թվում, և իրականում դրա պատճառով է, որ առանձին Atlas կրեդիտը արժե ունենալ:
Մեկ նախազգուշացում, նախքան գնումը կազմակերպելը. ամպային շուկայի միջոցով Atlas գնելը փոխում է, թե որ հաշվին է ընկնում ծախսը՝ ծախսելով ամպային պարտավորված ծախսը, այլ ոչ թե գովազդային կրեդիտը: Սա օգնում է որոշ թիմերի, իսկ մյուսների համար ծախսում է կրեդիտ: Հաստատեք, թե որ ուղուն են ձեր կրեդիտները դիմում:
AI արտադրանքի համար ավելի լայն ստեկը սովորաբար այսպիսի տեսք ունի.
- Ամպային կրեդիտները ծածկում են ձեր հավելվածի սերվերները, օբյեկտների պահեստավորումը և ելքը
- MongoDB կրեդիտները ծածկում են գործառնական բազան, որոնման և վեկտորային մակարդակը
- Մոդելային և API կրեդիտները ծածկում են ենթակառուցվածքի եզրակացությունը հարցման ժամանակ
- Դիտելիության կրեդիտները ծածկում են իմանալը, թե արդյոք դրանցից որևէ մեկը աշխատում է
Նկատեք, թե Atlas Vector Search-ը ինչ է հեռացնում այդ ցուցակից. եթե embeddings-ները ապրում են աղբյուրի փաստաթղթերի կողքին, նվիրված վեկտորային բազայի կրեդիտը դառնում է կամընթիր: Իմանալը, թե որ ծրագրերը միմյանց կրկնող են դարձնում, այն է, ինչու AI Perks -ը պահպանվող ցուցակ է, այլ ոչ թե էջանիշների թղթապանակ:
Լավագույն AI ֆինանսավորում՝ ստարտափների համար
Դիմեք անմիջապես այս հավաստագրված ծրագրերի միջոցով:
MongoDB $25,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Claude (via program) $100,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
OpenAI (via program) $2,500
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Anthropic $20,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
AWS $300,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Google Cloud $350,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Ինչ են ստարտափները սխալ հասկանում տվյալների բազայի կրեդիտների վերաբերյալ
Թանկարժեք սխալը ոչ թե սխալ տվյալների բազան ընտրելն է: Դա կրեդիտը թույլ տալն է, որ գնի ազդանշանը հեռացվի այն ճշգրիտ ամիսներին, երբ ձեր թիմը ընտրում է իր լռելյայն սարքերը:
Անվճար սխեման դիտարկել որպես ոչ մի սխեմա: MongoDB-ն նախապես սխեմա չի պահանջում, ինչը լուռ կարդացվում է որպես «որոշիր ավելի ուշ»: Ավելին, հասնում է, երբ նույն փաստաթղթի վեց ձև ունեք մեկ հավաքածուում: Ամսվա առաջին շաբաթին միացրեք սխեմայի հաստատումը, մինչ դա ոչինչ չարժեն:
Չափել սկավառակի, ոչ թե հիշողության վրա: Գրեթե յուրաքանչյուր անակնկալ մակարդակի բարձրացում հետևում է ինդեքսներին, որոնք դուրս են գալիս RAM-ից: Դիտեք ինդեքսի չափը՝ կլաստերի հիշողության համեմատ, որպես առաջին կարգի չափանիշ, ոչ թե սկավառակի օգտագործումը:
Արտադրությունից դուրս կլաստերները թողնել աշխատել: Ստեջինգ կլաստեր, որը ոչ ոք չի հարցրել մարտից, հաշվում է ժամային նույն դրույքաչափը, ինչ արտադրությունը: Տրամադրված հաշիվը չի հոգում, որ դադարել եք նայել:
Ամեն ինչ մեկ փաստաթղթում ներառելը: Մեկ փաստաթղթի չափի սահմանը իրական է, և զանգվածը, որն աճում է օգտատիրոջ գործունեության հետ, այն կգտնի: Մոդելավորեք անսահման աճը որպես առանձին հավաքածու, նախքան այն դառնալու է տեղափոխում:
Ելքը պլանավորել 100% փոխարեն 70%-ի: Կրեդիտները նշված են ցուցակի գնով, ուստի 25,000 դոլարի կրեդիտն ավելի քիչ է, քան 25,000 դոլարի պայմանագրային ծախսը, և այն ամիսը, երբ այն ավարտվում է, ժայռ է, այլ ոչ թե թեքում: Որոշեք, թե ինչ եք կրճատում, մինչ դեռ ունեք տարածք, և վաղուց դիմեք հարակից կրեդիտներին getaiperks.com -ի միջոցով:
Ինչպես ստանալ MongoDB և այլ տվյալների բազայի կրեդիտներ
Քայլ 1. Սկսեք getaiperks.com -ից և զտեք ըստ տվյալների բազայի և ենթակառուցվածքի կատեգորիաների: MongoDB-ն այնտեղ է՝ այլ կառավարվող տվյալների բազաների, պահեստների և վեկտորային ծրագրերի կողքին՝ ընթացիկ գումարներով և յուրաքանչյուրի համար իրավասությամբ:
Քայլ 2. Դիմեք ամպային կրեդիտների համար նույն շաբաթ: Քանի որ Atlas-ը և ձեր ամպային մատակարարը առանձին հաշիվ են ներկայացնում, միայն MongoDB կրեդիտը թողնում է ձեր հաշվարկները և ելքը չծածկված:
Քայլ 3. Ստուգեք արագացուցիչների և ներդրողների ուղիները: Ավելի մեծ ենթակառուցվածքային կրեդիտների զգալի մասը անցնում է գործընկերային ուղիներով, այլ ոչ թե ուղղակի դիմումով, և գումարները տարբերվում են ըստ ուղու:
Քայլ 4. Դիմեք վաղ, ակտիվացրեք ուշ: Կրեդիտի ժամանակաչափերը սովորաբար սկսվում են ակտիվացումից, ուստի հաստատված լինելը, նախքան աշխատանքային բեռներ ունենալը, ավելի լավ է, քան դրանցից հետո շտապելը:
Քայլ 5. Մեկնարկային օրը գրեք ձեր չմեծացված ամսական թիվը: Չափեք կլաստերը, սահմանեք պահուստի պահպանումը և դադարեցրեք ստեջինգը, որպեսզի այդ թիվը լինի այն, ինչով դուք արդեն աշխատում եք, երբ կրեդիտը ավարտվի:
Լավագույն AI ֆինանսավորում՝ ստարտափների համար
Դիմեք անմիջապես այս հավաստագրված ծրագրերի միջոցով:
MongoDB $25,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Claude (via program) $100,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
OpenAI (via program) $2,500
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Anthropic $20,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
AWS $300,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Google Cloud $350,000
Հասանելի է վաղ փուլի ստարտափների համար
Հաճախ տրվող հարցեր
Որքան արժի MongoDB ստարտափ ծրագիրը:
Մինչև 25,000 դոլարի կրեդիտներ MongoDB Atlas-ի համար, որը ծածկում է նվիրված կլաստերներ, Atlas Search, Vector Search և պահուստներ: M30 արտադրական կլաստերով և M10 ստեջինգ միջավայրով, մոտ 460 դոլար ամսական, աշխատող թիմի համար դա մոտ չորս տարվա տվյալների բազայի թռիչքի ժամանակ է: Ընթացիկ պայմանները և իրավասությունը հետևվում են getaiperks.com -ում:
Արդյոք MongoDB Atlas կրեդիտները ծածկում են իմ AWS հաշիվը:
Ոչ. MongoDB-ն վարձակալում է հիմքում ընկած նմուշները և ձեզ հաշիվ է ներկայացնում Atlas-ի համար, ուստի ձեր AWS, Google Cloud կամ Azure հաշիվը հավելվածի սերվերների, պահեստավորման և ելքի համար առանձին է և չի ազդում: Այս տարանջատումը նշանակում է, որ ամպային կրեդիտը և Atlas կրեդիտը գումարվում են, այլ ոչ թե համընկնում:
Արդյոք պետք է օգտագործեմ MongoDB-ն, թե Postgres-ը AI ստարտափի համար:
Օգտագործեք MongoDB, երբ գրառումները ունեն իրական ձևի փոփոխություն և հարցումների մեծ մասը ամբողջական փաստաթուղթ է վերցնում ID-ով, կամ երբ ցանկանում եք embeddings, որոնում և գործառնական տվյալներ մեկ համակարգում: Օգտագործեք Postgres, երբ ձեր տվյալները խստորեն հարաբերական են, և հարցումների մեծ մասը միացումներ են: Կրեդիտը չպետք է որոշի մի ճարտարապետություն, որը դուք այլապես կմերժեիք:
Արդյոք Atlas Vector Search-ը փոխարինում է նվիրված վեկտորային բազային:
Վաղ փուլի շատ վերանայման աշխատանքային բեռների համար՝ այո: Embeddings-ը նույն կլաստերում պահելը, որտեղ նրանց աղբյուրի փաստաթղթերը, հեռացնում է սինխրոնիզացման աշխատանքը, երկրորդ թույլտվության մոդելը և երկրորդ պահուստը: Նվիրված վեկտորային բազաները իրենց տեղը վաստակում են շատ մեծ մասշտաբի դեպքում կամ անսովոր ինդեքսային պահանջներով:
Ինչն է առաջացնում Atlas հաշվի անսպասելի ցատկ:
Երեք բան, ըստ հերթականության. ինդեքսները դուրս են գալիս կլաստերի հիշողությունից և հարկադրում են մակարդակի բարձրացում, արտադրությունից դուրս կլաստերները մնում են տրամադրված և հաշվում ժամային, և միջտարածաշրջանային կամ միջամպային տվյալների փոխանցում, որը ոչ ոք չի մոդելավորել: Պահեստավորման աճը այն է, որին թիմերը հետևում են, և որն ամենաքիչը հաճախ է առաջացնում ցատկը:
Կարո՞ղ եմ համադրել MongoDB կրեդիտները այլ ստարտափ կրեդիտների հետ:
Այո, և համադրությունը անսովոր մաքուր է, քանի որ հաշիվները գալիս են տարբեր վաճառողներից: Որ ծրագրերը համադրվում են, և որոնք լուռ բացառում են միմյանց, հետևվում է 194 ընկերությունների միջև getaiperks.com -ում:
Բաժանորդագրվեք getaiperks.com -ում →
Ընտրեք տվյալների բազան առավելությունների վրա: Թող մեկ ուրիշը ֆինանսավորի դրա առաջին չորս տարիները:
