AI Perks უზრუნველყოფს ექსკლუზიურ ფასდაკლებებს, კრედიტებსა და შეთავაზებებს AI ინსტრუმენტებზე, ღრუბლოვან სერვისებსა და API-ებზე, რათა დაეხმაროს სტარტაპებსა და დეველოპერებს ფულის დაზოგვაში.
რას გთავაზობთ MongoDB-ის სტარტაპ პროგრამა
MongoDB-ის სტარტაპ პროგრამა გთავაზობთ 25,000 დოლარამდე კრედიტებს MongoDB Atlas-ზე, მართულ სერვისზე, რომელიც აწარმოებს MongoDB კლასტერებს, სრულტექსტურ ძიებას და ვექტორულ ძიებას AWS-ზე, Google Cloud-ზე ან Azure-ზე.
AI Perks აკონტროლებს ამას 194 კომპანიაში 7.7 მილიონი დოლარის კრედიტებთან ერთად.
ერთი სტრუქტურული დეტალი უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე რიცხვი. Atlas-ის ინვოისს MongoDB გასცემს, არა თქვენი ღრუბლოვანი პროვაიდერი, მიუხედავად იმისა, რომ მანქანები AWS-ის ან Google Cloud-ის რეგიონებშია განთავსებული.
ამიტომ AWS-ის კრედიტის ბალანსი ჩუმად ვერ შთანთქავს Atlas-ის ინვოისს და ამიტომ ორივე გრანტის ფლობა დანამატს წარმოადგენს, ნაცვლად დუბლირებისა. კანდიდატურა დამოკიდებულია თქვენს ეტაპსა და დაფინანსებაზე, ხოლო მიმდინარე პირობები ჩამოთვლილია getaiperks.com-ზე.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
MongoDB $25,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რისთვის არის MongoDB სინამდვილეში
MongoDB მონაცემებს ინახავს დოკუმენტების სახით, რიგების ნაცვლად, ამიტომ ჩანაწერის ფორმა შეიძლება განსხვავდებოდეს ჩანაწერებს შორის და ჩალაგებული სტრუქტურები ერთ ადგილას იმყოფება, ნაცვლად ხუთი დაკავშირებული ცხრილის გაფანტვისა.
MongoDB საუკეთესოა, როდესაც დომინანტური წვდომის ნიმუში არის „აიღე ეს მთლიანად მისი ID-ით“ და მონაცემებს აქვს ნამდვილი ფორმის ვარიაციები: პროდუქტის კატალოგები, მომხმარებლის მიერ შექმნილი კონტენტი, ტელემეტრია, CMS კონტენტი, ყველაფერი, სადაც ველები განსხვავდება თითოეული ელემენტისთვის.
ყველაზე უარესია, როდესაც თქვენი მონაცემები ნამდვილად დაკავშირებულია და თქვენ ეს უკვე იცით. თუ უმეტესი მოთხოვნები არის ხუთი ენთიტის შეერთება მკაცრი რეფერენციული მთლიანობით, Postgres უფრო იაფი იქნება და ამას არცერთი კრედიტი არ ცვლის.
ახალი მიზეზი, რის გამოც დამფუძნებლები აქ ხვდებიან, არის Atlas Vector Search. დაგენერირებული ემბედინგების შენახვა მათ დოკუმენტებთან, საიდანაც ისინი იქნა გენერირებული, ამცირებს ძალიან გავრცელებულ AI დასტას - საოპერაციო მონაცემთა ბაზა, ცალკე ვექტორული მონაცემთა ბაზა და მათ შორის სინქრონიზაციის სამუშაო - ერთ სისტემაში ერთი ნებართვის მოდელით და ერთი სარეზერვო ასლით.
პატარა გუნდისთვის, რომელიც საკუთარი მონაცემების საფუძველზე მოძიებას აშენებს, ამ სინქრონიზაციის სამუშაოს წაშლა უფრო ღირებულია, ვიდრე ნებისმიერი ბენჩმარკი.
როგორ იქცევა MongoDB Atlas-ის ფასები მასშტაბის დროს
Atlas-ის გამოყოფილი კლასტერები ბილინგს აწარმოებს საათში მიწოდებული სიმძლავრისთვის, არა მოთხოვნის მიხედვით, ამიტომ ბილინგი დგინდება მომენტში, როდესაც თქვენ აირჩევთ კლასს და ის იმუშავებს ამ ტარიფით, მიუხედავად იმისა, გაჯერებულია თუ არა კლასტერი ან ძილის მდგომარეობაშია.
არსებობს უფასო კლასი, M0, დაახლოებით 512 მბ მეხსიერებით გაზიარებულ ინფრასტრუქტურაზე. ის ნამდვილად უფასოა და ნამდვილად არა საწარმოსთვის.
ერთი რამ, რასაც ფასების უმეტესი გვერდები მალავენ: გამოყოფილი კლასისთვის შემოთავაზებული ტარიფი მოიცავს სამკომპონენტიან რეპლიკაციის კომპლექტს, არა ერთ მანქანას, ამიტომ სიჭარბე უკვე რიცხვშია.
| მრიცხველი | როგორ ხდება ბილინგი | რა იწვევს მის ზრდას |
|---|---|---|
| გამოყოფილი კლასტერი | საათში კლასტერზე, უმოქმედო თუ აქტიური | კლასის განახლებები, რომლებიც გამოწვეულია RAM-ით, არა დისკით |
| მეხსიერება | მიწოდებულია კლასთან ერთად | დოკუმენტები არასოდეს არ იშლება, შეუზღუდავი მასივები |
| Atlas Search და Vector Search | მასშტაბის დროს შეიძლება საჭირო გახდეს ცალკე საძიებო კვანძები | მაღალი განზომილების ემბედინგები მილიონობით დოკუმენტზე |
| სარეზერვო ასლი | თითო GB სნეპშოტის მეხსიერებაზე, პლუს აღდგენა | გრძელი შენახვა დიდ მონაცემთა ნაკრებზე |
| მონაცემთა გადაცემა | თითო GB, უფრო მაღალი რეგიონებსა და ღრუბლებს შორის | რეგიონებს შორის წაკითხვები, კლიენტები VPC-ის გარეთ |
| მხარდაჭერის გეგმა | ხარჯის პროცენტი გადახდილ კლასებზე | ირჩევა ერთხელ, შემდეგ იზრდება ინვოისთან ერთად |
ახლა კი ზომის ფაქტორი, რომელიც განსაზღვრავს თქვენს ინვოისს: თქვენი კლასი განისაზღვრება RAM-ით, არა დისკით. MongoDB სწრაფია, სანამ სამუშაო ნაკრები, ინდექსები და აქტიურად გამოყენებული დოკუმენტები მეხსიერებაში ჯდება. როდესაც ის აღარ ჯდება, წაკითხვები დისკს ეხება და შეყოვნება მკვეთრად უარესდება იმ მონაცემთა მოცულობაზე, რომელიც გასულ კვირას კარგად გამოიყურებოდა.
გუნდები გეგმავენ მეხსიერების ზრდას და ხაფანგში ექცევიან ინდექსის ზრდის გამო. გამოსავალი არის კლასის განახლება და კლასის განახლებები დაახლოებით ორმაგდება ხაზის ელემენტს ყოველ ნაბიჯზე.
საკმაოდ უხეში ქცევა AWS-ზე წერის მომენტში, M10 თვეში დაახლოებით 60 დოლარია, M30 დაახლოებით 400 დოლარი, ხოლო M50 დაახლოებით 1,400 დოლარი. ეს რიცხვები იცვლება ღრუბლისა და რეგიონის მიხედვით, ამიტომ მოდელირებამდე გადაამოწმეთ მიმდინარე ტარიფები.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
MongoDB $25,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას ფარავს 25,000 დოლარი Atlas კრედიტებში რეალურად
25,000 დოლარის ოდენობა დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენი კლასტერი გაქვთ გამოყოფილი, არა იმაზე, თუ რამდენი ტრაფიკი გაქვთ, რადგან უმოქმედო გამოყოფილი კლასტერები ზუსტად იმდენი ღირს, რამდენიც აქტიური.
| დაყენება | უხეში ყოველთვიური ფასი | რას წარმოადგენს 25,000 დოლარი |
|---|---|---|
| ერთი M10 რეპლიკაციის ნაკრები, ერთი რეგიონი | დაახლოებით 60 დოლარი | უფრო მეტი რესურსი, ვიდრე თქვენს კომპანიას აქვს |
| M30 საწარმო და M10 სტეიჯინგ კლასტერი | დაახლოებით 460 დოლარი | დაახლოებით ოთხი წელი |
| M30 Atlas Search-ით და გრძელი სარეზერვო შენახვის ვადით | 700-900 დოლარი | დაახლოებით ორი და ნახევარი წელი |
| M50 მულტი-რეგიონალური, გამოყოფილი საძიებო კვანძებით | 3,000 დოლარი და მეტი | ერთ წელზე ნაკლები |
ბოლო სტრიქონში დამფუძნებლები ხშირად ცდებიან. მულტი-რეგიონალური არ არის ოდნავ უფრო ძვირი ვარიანტი, ის ამრავლებს კლასტერის ხაზის ელემენტს და ამატებს რეგიონებს შორის გადაცემას.
ზედა სტრიქონი არის ის, რისკენაც უნდა ისწრაფვოდეთ უფრო დიდხანს, ვიდრე გეჩვენებათ კომფორტულად. უმეტესობას სათესლე ეტაპზე პროდუქტებს არ სჭირდება M30, და ოთხი წელი სწორად შერჩეული კლასტერი ჯობია რვა თვეს მეტისმეტად დიდ კლასტერს. AI Perks ჩამოთვლის პირობებს, ზომის დისციპლინა თქვენი საქმეა.
რითი დაწყვილებად MongoDB კრედიტები
Atlas კრედიტები და ღრუბლოვანი კრედიტები სტანდარტულ დაყენებაში არ ემთხვევა, რადგან MongoDB იჯარით იღებს ძირითად ინსტანციებს და გიგზავნით ინვოისს პლატფორმისთვის, ამიტომ ორივეს ფლობა ნამდვილად დანამატს წარმოადგენს.
AWS Activate-ის ბალანსი ნაგულისხმევად არ შთანთქავს Atlas-ის ინვოისს. ეს ცუდი ამბავია და სინამდვილეში არის მიზეზი, რის გამოც ცალკე Atlas გრანტი ღირებულია.
ერთი გაფრთხილება შეძენის გადამისამართებამდე: Atlas-ის შეძენა ღრუბლოვანი ბაზრის საშუალებით ცვლის იმ ინვოისს, რომელზეც ხარჯი ირიცხება, ამცირებს ვალდებულების ღრუბლოვან ხარჯს პრომო კრედიტის ნაცვლად. ეს ეხმარება ზოგიერთ გუნდს და კარგავს გრანტს სხვებისთვის. პირველ რიგში დაადასტურეთ, რომელ გზაზე ვრცელდება თქვენი კრედიტები.
AI პროდუქტის ფართო დასტა ჩვეულებრივ ასე გამოიყურება:
- ღრუბლოვანი კრედიტები ფარავს თქვენს აპლიკაციის სერვერებს, ობიექტების მეხსიერებას და გამომავალ ტრაფიკს.
- MongoDB კრედიტები ფარავს საოპერაციო მონაცემთა ბაზას, საძიებო და ვექტორულ ფენას.
- მოდელის და API კრედიტები ფარავს ინფრერენციას მოთხოვნის დროს.
- დამკვირვებლის კრედიტები ფარავს ცოდნას, მუშაობს თუ არა ეს ყველაფერი.
დააკვირდით, რას აშორებს Atlas Vector Search ამ სიიდან: თუ ემბედინგები ცხოვრობენ დოკუმენტებთან ერთად, გამოყოფილი ვექტორული მონაცემთა ბაზის გრანტი ხდება არასავალდებულო. იმის ცოდნა, რომელი პროგრამები აკეთებენ ერთმანეთს დუბლირებად, არის მიზეზი, რის გამოც AI Perks არის შენახული სია, არა სანიშნეების საქაღალდე.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
MongoDB $25,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
რას აბნევს დამფუძნებლები მონაცემთა ბაზის კრედიტების შესახებ
ძვირადღირებული შეცდომა არ არის არასწორი მონაცემთა ბაზის არჩევა. ეს არის კრედიტის უფლება, რომ ფასის სიგნალი მოიხსნას იმ თვეებში, როდესაც თქვენი გუნდი ირჩევს თავის სტანდარტებს.
მოქნილ სქემას უსქემოდ მოპყრობა. MongoDB წინასწარ არ მოითხოვს სქემას, რაც ჩუმად იკითხება როგორც "მოგვიანებით გადაწყვიტე". მოგვიანებით მოდის იმავე დოკუმენტის ექვსი ფორმით ერთ კოლექციაში. გაააქტიურეთ სქემის ვალიდაცია პირველ კვირაში, სანამ ეს არაფერი ღირს.
ზომის შეცვლა მეხსიერების ნაცვლად დისკზე. თითქმის ყველა მოულოდნელი კლასის განახლება უკავშირდება ინდექსებს, რომლებიც სცილდება RAM-ს. თვალი ადევნეთ ინდექსის ზომას კლასტერის მეხსიერებასთან შედარებით, როგორც პირველი კლასის მეტრიკას, არა დისკის გამოყენებას.
არასაწარმოო კლასტერების მუშაობის დატოვება. სტეიჯინგ კლასტერი, რომელიც არავის არ გამოუკითხავს მარტის შემდეგ, ბილინგს აწარმოებს იმავე საათობრივი ტარიფით, როგორც საწარმო. მიწოდებული ბილინგი არ აინტერესებს, რომ შეწყვიტეთ ყურება.
ყველაფრის ერთ დოკუმენტში ჩალაგება. თითოეული დოკუმენტის ზომის ლიმიტი ნამდვილია, და მასივი, რომელიც იზრდება მომხმარებლის აქტივობასთან ერთად, მას იპოვის. მოდელირეთ შეუზღუდავი ზრდა, როგორც საკუთარი კოლექცია, სანამ ის გახდება მიგრაცია.
გასვლის დაგეგმვა 100%-ის ნაცვლად 70%-ზე. კრედიტები ფასდება ჩამონათვალის ფასად, ამიტომ 25,000 დოლარის კრედიტი ღირს ნაკლები, ვიდრე 25,000 დოლარის მოლაპარაკებული ხარჯი, და თვე, როდესაც ის მთავრდება, არის კლიფი, ნაცვლად რაფი. გადაწყვიტეთ, რას შეამცირებთ, სანამ ჯერ კიდევ გაქვთ ადგილი, და მიმართეთ მიმდებარე გრანტებს ადრე getaiperks.com-ის საშუალებით.
როგორ მივიღოთ MongoDB და სხვა მონაცემთა ბაზის კრედიტები
ნაბიჯი 1: დაიწყეთ getaiperks.com-ზე და გაფილტრეთ მონაცემთა ბაზისა და ინფრასტრუქტურის კატეგორიებზე. MongoDB იქ არის სხვა მართული მონაცემთა ბაზების, საწყობებისა და ვექტორული პროგრამების გვერდით, მიმდინარე რაოდენობებითა და თითოეულის კანდიდატურებით.
ნაბიჯი 2: მიმართეთ ღრუბლოვან კრედიტებზე იმავე კვირაში. რადგან Atlas და თქვენი ღრუბლოვანი პროვაიდერი ცალ-ცალკე აგზავნიან ინვოისს, MongoDB გრანტი მარტო ტოვებს თქვენს გამოთვლასა და გამომავალ ტრაფიკს დაუფარავად.
ნაბიჯი 3: შეამოწმეთ აქსელერატორის და ინვესტორების არხები. მსხვილი ინფრასტრუქტურული გრანტების მნიშვნელოვანი წილი გადის პარტნიორული მარშრუტებით, პირდაპირი განაცხადის ნაცვლად, და თანხები განსხვავდება მარშრუტის მიხედვით.
ნაბიჯი 4: მიმართეთ ადრე, გაააქტიურეთ გვიან. კრედიტის საათები ჩვეულებრივ იწყება გააქტიურებიდან, ამიტომ დამტკიცება სანამ სამუშაო დატვირთვას გექნებათ, ჯობია გა scrambling-ს შემდეგ.
ნაბიჯი 5: ჩაწერეთ თქვენი დაუსუბსიდიო ყოველთვიური რიცხვი პირველ დღეს. განსაზღვრეთ კლასტერის ზომა, დააყენეთ სარეზერვო შენახვის ვადა და გააჩერეთ სტეიჯინგი, რათა ეს რიცხვი იყოს ის, რასაც თქვენ უკვე მართავთ, როდესაც კრედიტი მთავრდება.
საუკეთესო AI ქულები სტარტაპებისთვის
მიმართეთ პირდაპირ ამ გადამოწმებული პროგრამების მეშვეობით.
MongoDB $25,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Claude (via program) $100,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
OpenAI (via program) $2,500
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Anthropic $20,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
AWS $300,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
Google Cloud $350,000
ადრეული ეტაპის სტარტაპებისთვის
ხშირად დასმული კითხვები
რა ღირს MongoDB-ის სტარტაპ პროგრამა?
25,000 დოლარამდე კრედიტები MongoDB Atlas-ზე, რომელიც ფარავს გამოყოფილ კლასტერებს, Atlas Search-ს, Vector Search-ს და სარეზერვო ასლებს. გუნდისთვის, რომელიც მართავს M30 საწარმოო კლასტერს M10 სტეიჯინგ გარემოთი დაახლოებით 460 დოლარად თვეში, ეს არის დაახლოებით ოთხი წლის მონაცემთა ბაზის რესურსი. მიმდინარე პირობები და კანდიდატურა მოслежиვადია getaiperks.com-ზე.
ფარავს თუ არა MongoDB Atlas კრედიტები ჩემს AWS ინვოისს?
არა. MongoDB იჯარით იღებს ძირითად ინსტანციებს და გიგზავნით ინვოისს Atlas-ისთვის, ამიტომ თქვენი AWS, Google Cloud ან Azure ინვოისი აპლიკაციის სერვერებისთვის, მეხსიერებისთვის და გამომავალი ტრაფიკისთვის ცალკე და დაუზიანებელია. ეს განცალკევება ნიშნავს, რომ ღრუბლოვანი გრანტი და Atlas გრანტი ემატება ერთმანეთს, ნაცვლად იმისა, რომ გადაიკვეთონ.
უნდა გამოვიყენო MongoDB თუ Postgres AI სტარტაპისთვის?
გამოიყენეთ MongoDB, როდესაც ჩანაწერებს აქვთ რეალური ფორმის ვარიაციები და უმეტესი მოთხოვნები იღებს მთელ დოკუმენტს ID-ით, ან როდესაც გსურთ ემბედინგები, ძიება და საოპერაციო მონაცემები ერთ სისტემაში. გამოიყენეთ Postgres, როდესაც თქვენი მონაცემები მკაცრად დაკავშირებულია და უმეტესი მოთხოვნები არის შეერთებები. კრედიტმა არ უნდა გადაწყვიტოს არქიტექტურა, რომელსაც სხვაგვარად უარყოფდით.
ცვლის თუ არა Atlas Vector Search გამოყოფილ ვექტორულ მონაცემთა ბაზას?
ადრეული ეტაპის მოძიების უმეტესი სამუშაო დატვირთვებისთვის, დიახ. ემბედინგების იმავე კლასტერში შენახვა, როგორც მათი წყაროს დოკუმენტები, აშორებს სინქრონიზაციის სამუშაოს, მეორე ნებართვის მოდელს და მეორე სარეზერვო ასლს. გამოყოფილი ვექტორული მონაცემთა ბაზები თავის ადგილს იძენს ძალიან დიდ მასშტაბზე ან არაჩვეულებრივი ინდექსის მოთხოვნებით.
რა იწვევს Atlas ინვოისის მოულოდნელ ზრდას?
სამი რამ, თანმიმდევრობით: ინდექსები, რომლებიც სცილდება კლასტერის მეხსიერებას და აიძულებს კლასის განახლებას, არასაწარმოო კლასტერები, რომლებიც დარჩა გამოყოფილი და საათობრივი ბილინგით, და რეგიონებს შორის ან ღრუბლებს შორის გადაცემა, რომელიც არავის დაუგეგმავს. მეხსიერების ზრდა არის ის, რასაც გუნდები აკვირდებიან და ის, რაც ყველაზე ნაკლებად იწვევს ზრდას.
შემიძლია თუ არა MongoDB კრედიტების დაწყვილება სხვა სტარტაპ კრედიტებთან?
დიახ, და კომბინაცია უჩვეულოდ სუფთაა, რადგან ინვოისები მოდის სხვადასხვა გამყიდველებისგან. რომელი პროგრამები კომბინირდება და რომელი ჩუმად გამორიცხავს ერთმანეთს, მოслежиვადია 194 კომპანიაში getaiperks.com-ზე.
გამოიწერეთ getaiperks.com-ზე →
აირჩიეთ მონაცემთა ბაზა დამსახურების მიხედვით. ნება მიეცით სხვამ დააფინანსოს მისი პირველი ოთხი წელი.
