Elastic 스타트업 프로그램: 무료 클라우드 크레딧 5,000달러

Elastic의 스타트업 프로그램은 검색, 로그 및 벡터 워크로드를 위한 Elastic Cloud 크레딧 5,000달러를 제공합니다. 크레딧 적용 범위와 청구 방식은 어떻게 되는지 알아봅니다.

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Andrew
AI Perks Team
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Quick Answer

Elastic 스타트업 프로그램은 전문적인 전문 검색, 로그 분석 및 벡터 검색에 사용되는 Elasticsearch와 Kibana의 관리형 버전인 Elastic Cloud에 대해 최대 5,000달러의 크레딧을 제공합니다. Elastic은 쿼리당이 아닌 프로비저닝된 리소스 및 보관된 데이터에 대해 청구하므로, 크레딧은 월별 고정 요금제를 상쇄합니다. 약관 및 자격 요건은 변경될 수 있으며, 현재 자세한 내용은 getaiperks.com에서 확인할 수 있습니다.

Elastic 스타트업 프로그램이 제공하는 것

Elastic 스타트업 프로그램은 Elastic Cloud(Elastic Stack의 관리형 버전)에 대해 최대 $5,000 상당의 크레딧을 제공합니다. Elastic Cloud는 인덱싱 및 검색을 위한 Elasticsearch, 쿼리 및 대시보드를 위한 Kibana, 그리고 이들을 둘러싼 수집 도구로 구성됩니다.

$5,000는 모델 크레딧 지급액에 비하면 적은 금액이며, 그것이 바로 요점입니다. Elastic은 AI 스타트업의 청구서에서 가장 큰 항목이 되는 경우는 드뭅니다. 네 번째 달에 나타나, 저장된 데이터와 함께 조용히 증가하며, 검색 또는 로깅이 이에 의존하게 되면 제거하기 매우 어려워지는 항목입니다.

자격 요건은 Elastic에서 결정하며 주기적으로 개정됩니다. 현재 조건은 AI Perks에서 추적하는 194개 회사로부터 받은 $7.7M 상당의 크레딧과 함께 제공됩니다.


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Elastic이 실제로 무엇이며 무엇을 대체하는가

Elasticsearch는 분산 인덱스입니다. 문서를 작성하면 Elasticsearch는 해당 문서에 대한 역색인 및 벡터 인덱스를 구축하고, 관계형 쿼리가 제대로 처리하지 못하거나 느리게 처리할 데이터를 밀리초 단위로 순위가 매겨진 쿼리에 응답합니다.

제품 라인의 나머지 모든 것은 해당 단일 엔진의 애플리케이션입니다. 로그 분석은 우연히 로그 줄이 된 문서입니다. 보안 분석은 우연히 이벤트가 된 문서입니다. 의미론적 검색은 임베딩이 첨부된 문서입니다.

Elastic 사용 사례대체하는 것주요 비용 동인
전체 텍스트 제품 검색Postgres tsvector, Algolia, Typesense인덱스 크기 및 쿼리 동시성
로그 및 메트릭 분석Datadog Logs, Grafana Loki, Splunk수집 볼륨 × 보존 기간
보안 분석호스팅된 SIEM 또는 전혀 없음보존 기간, 보통 김
벡터 및 하이브리드 검색Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector벡터 차원 × 문서 수
위의 모든 것에 대한 대시보드Grafana, 내부 관리 페이지거의 일정

Elastic의 전략적 이점은 통합입니다. 검색, 관찰 가능성 및 검색을 위해 세 개의 공급업체, 세 개의 청구서, 세 개의 쿼리 언어 대신 하나의 엔진을 사용합니다. 단점은 단일 목적 도구가 각 작업을 개별적으로 수행하는 데 더 간단하다는 것입니다.

락인에 대하여: Elasticsearch는 2021년 OpenSearch 포크를 생성한 라이선스 변경 이후 2024년 라이선스 변경에 따라 다시 오픈 소스 라이선스 옵션을 제공합니다. 종료는 재작성이 아닌 재인덱싱이며, 독점 검색 엔진보다 나은 위치입니다.


Elastic Cloud 가격이 확장됨에 따라 어떻게 작동하는가

Elastic Cloud는 쿼리 제공 횟수가 아닌 프로비저닝된 용량과 저장된 데이터에 대해 청구합니다. 귀하의 청구서는 검색 가능한 데이터를 얼마나 많이 유지하고 얼마나 빨리 되찾아야 하는지를 추적하며, 얼마나 많은 사용자가 검색하는지는 추적하지 않습니다.

보존 기간이 청구서입니다. 로그 줄을 수집하는 데는 한 번만 거의 비용이 들지 않습니다. 90일 분량을 핫하게 유지하는 데는 1일 분량을 유지하는 것보다 90배의 비용이 듭니다. 대부분의 놀라운 Elastic 청구서는 출시 후 아무도 다시 검토하지 않은 보존 설정입니다.

복제본은 저장 공간을 추가하는 대신 곱합니다. 각 복제본 샤드는 데이터의 전체 복사본입니다. 복제본이 0개에서 1개로 늘어나면 저장 공간이 거의 두 배가 되며, 프로덕션에서는 최소 1개가 필요합니다.

데이터 티어는 바로 이 때문에 존재합니다. 핫, 웜, 콜드, 프로즌 티어는 쿼리 지연 시간을 비용과 맞바꾸며, 가장 차가운 티어는 로컬 디스크 대신 객체 스토리지로 지원됩니다. 오래된 인덱스를 티어 아래로 이동하는 것은 창업자들이 절대 사용하지 않는 가장 큰 비용 절감 방안입니다.

Elastic은 클래식 프로비저닝된 배포와 소비 기반 서버리스 모델을 모두 제공하며, 두 모델은 송장에서 다르게 작동합니다. 크레딧 지급이 적용되는 것이 어떤 것인지 확인하십시오.


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$5,000 상당의 Elastic 크레딧으로 현실적으로 가능한 것

$5,000는 검색 워크로드에 대한 긴 런웨이와 로깅 워크로드에 대한 짧은 런웨이를 구매합니다. 차이는 트래픽이 아닌 보존 기간입니다.

워크로드 형태$5,000가 대략적으로 나타내는 것
수천에서 수백만 개의 문서에 대한 제품 검색1년 이상
RAG 기능에 대한 검색 및 하이브리드 벡터 검색적당한 문서 수에서 약 1년
소수의 서비스에서 나온 애플리케이션 로그, 짧은 보존 기간몇 개월에서 1년
전체 관찰 가능성, 긴 보존 기간, 성장하는 서비스 플릿몇 주에서 몇 개월
규정 준수 기반 보존 기간이 있는 보안 분석가장 짧음, 압도적으로

아래 두 행은 팀이 잘못 판단하는 부분입니다. 검색 인덱스에 맞춰진 지급액은 관찰 가능성 파이프라인에 사용될 때 분기별로 사라집니다. 관찰 가능성 비용은 수익이 아닌 인프라에 따라 증가하기 때문입니다.

이 크레딧을 오래 지속시키는 원칙은 300일째가 아니라 1일째에 작성된 보존 정책입니다. 각 인덱스 유형이 핫하게 유지되는 기간을 결정하고, 티어 전환을 자동화하며, 3월 이후로 쿼리하지 않은 개발 클러스터를 삭제하십시오.


Elastic 크레딧이 쌓이는 것과 쌓이지 않는 것

Elastic Cloud 크레딧과 클라우드 공급업체 크레딧은 일반적으로 중복되지 않습니다. Elastic이 기본 인프라와의 관계를 소유하고 직접 청구하기 때문입니다. 둘 다 보유하는 것은 진정으로 추가적인 것입니다.

창업자들은 종종 AWS Activate 또는 Google Cloud 잔액이 관리형 공급업체의 청구서를 흡수할 것이라고 가정합니다. 그렇지 않습니다. 그 분리가 공급업체별 지급액을 신청할 가치가 있는 전체 이유입니다.

확인해야 할 예외는 클라우드 마켓플레이스 구매입니다. 이는 청구 경로를 변경하지만 일반적으로 프로모션 스타트업 크레딧이 아닌 약정 지출 계약을 사용하며, 직접 지급액과 결합되지 않을 수 있습니다. 계획하기 전에 문의하십시오.

AI 제품의 경우 펀딩 스택은 세 가지 독립적인 계층으로 구성됩니다. 추론을 위한 모델 크레딧, 코드가 실행되는 곳을 위한 컴퓨팅 크레딧, 상태 및 인덱스가 있는 곳을 위한 데이터 플랫폼 크레딧입니다. Elastic은 세 번째 계층에 속하며, 팀이 가장 자주 자금을 지원하지 않는 계층입니다.

어떤 조합이 호환되고 어떤 조합이 조용히 서로 배제하는지는 AI Perks가 매핑하기 위해 존재하는 이유입니다.


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창업자들이 Elasticsearch에 대해 잘못 알고 있는 것

여기서 발생하는 비싼 실수는 건축적이며 채택 단계에서 발생하며, 아무도 청구서를 읽기 몇 달 전에 발생합니다.

Postgres가 부족해지기 전에 이를 사용하는 것. Postgres 전체 텍스트 검색은 명성에 비해 더 많은 제품을 다루며, pgvector는 기본적인 유사성 검색을 처리합니다. Elasticsearch는 관련성 조정, 패싯, 오타 허용 또는 Postgres를 느리게 만드는 볼륨에서의 집계를 필요로 할 때 그 비용을 정당화합니다.

인덱스를 진실의 공급원으로 취급하는 것. Elasticsearch는 파생 스토어입니다. 항상 기본 데이터베이스에서 작동하는 재인덱싱 경로를 유지하십시오. 이를 건너뛰는 팀은 매핑 변경 중에 알게 됩니다.

매핑을 늦게 설계하는 것. 필드 매핑은 인덱스당 대부분 고정되어 있으므로, 필드 유형 또는 분석기를 변경하면 재인덱싱이 필요합니다. 이는 1만 개 문서에서는 사소하지만 5억 개 문서에서는 몇 주 프로젝트입니다.

기본적으로 모든 필드를 인덱싱하는 것. 동적 매핑은 쿼리되지 않는 페이로드 필드를 기꺼이 인덱싱합니다. 이러한 필드에 대해 인덱싱을 끄면 저장 공간과 따라서 청구서가 즉시 줄어듭니다.

반사적으로 별도의 벡터 데이터베이스를 추가하는 것. Elasticsearch가 이미 검색을 위해 실행 중이라면, 동일한 인덱스에서 밀집 벡터 및 하이브리드 순위 지정도 수행합니다. 하나의 코퍼스에 대해 두 개의 검색 시스템을 실행하는 것은 두 개의 일관성 문제입니다.

크레딧을 무료 용량으로 취급하는 것. 크레딧은 누가 지불하는지는 변경하지만, 사물의 비용은 변경하지 않습니다. 정가로 구매하지 않았을 클러스터를 프로비저닝하는 것은 갱신 시 자금을 지원할 수 없는 종속성을 구축하는 것을 의미합니다.


Elastic 크레딧이 펀딩 스택의 어디에 맞는가

답할 가치가 있는 질문은 어떤 양식을 채울 것인가가 아닙니다. 데이터 계층에 자금이 지원되는지, 그리고 크레딧이 유휴 클러스터가 아닌 실제 워크로드에 대해 발생하는지 여부입니다.

Elastic의 현재 크레딧 금액 및 조건은 데이터 플랫폼 및 인프라 범주 아래 getaiperks.com에 있으며, 이를 둘러싼 프로그램 옆에 있습니다.

공급업체가 아닌 계층에 자금을 지원하십시오. 검색, 데이터베이스 및 창고 프로그램은 서로 또는 모델 크레딧과 충돌하는 경우가 거의 없습니다. 승인이 서로 상관 관계가 없고 더 넓은 그물이 더 많은 승인을 반환하므로 여기서는 폭이 중요합니다.

헤드라인 숫자보다 타이밍이 더 중요합니다. 프로비저닝된 크레딧은 배포가 라이브되는 날부터 소진되기 시작합니다. 프로덕션 데이터가 인덱싱되기 전에 시작되는 크레딧은 빈 인덱스에서 첫 번째 기간을 보냅니다.

조건은 변경됩니다. 인프라 프로그램은 금액과 기준을 자주 개정하므로 작년에 읽은 숫자는 계획하기에 가치가 없으며, AI Perks는 공급업체 페이지를 다시 읽지 않도록 현재 조건을 추적합니다.


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자주 묻는 질문

Elastic 스타트업 프로그램은 얼마를 제공하나요?

Elastic 스타트업 프로그램은 Elastic Cloud에 대해 최대 $5,000 상당의 크레딧을 제공하며, Elasticsearch, Kibana 및 그 주변의 수집 도구를 포함합니다. 자격 요건은 사용량 대신 Elastic에서 결정하며, 조건은 주기적으로 개정됩니다. 현재 금액 및 기준은 getaiperks.com에서 추적됩니다.

Elastic 크레딧으로 실제로 무엇을 구매할 수 있나요?

크레딧은 Elastic Cloud 소비에 적용되며, 이는 쿼리 제공 횟수가 아닌 프로비저닝된 배포 용량 및 저장된 데이터를 의미합니다. 따라서 보존 기간을 늘리거나 기존 제품 검색 인덱스 옆에 애플리케이션 로그를 배치하는 것과 같이 두 번째 워크로드를 추가하려는 팀에게 가장 유용합니다.

Elasticsearch는 무료 티어가 있나요?

Elasticsearch는 라이선스 비용 없이 자체 호스팅할 수 있으며, Elastic Cloud는 과거에 관리형 서비스를 평가하기 위한 평가판을 제공했습니다. 무료 및 평가판 조건은 자주 변경되므로 작년에 읽은 숫자 대신 현재 조건을 확인하십시오. 스타트업 크레딧은 프로덕션에서 실행하는 경로입니다.

AWS 또는 Google Cloud 크레딧으로 Elastic Cloud 청구서를 결제할 수 있나요?

일반적으로 아니요. Elastic은 기본 인프라와의 관계를 소유하므로, AWS Activate 또는 Google Cloud 잔액은 Elastic 청구서를 상쇄하지 않습니다. 클라우드 마켓플레이스를 통해 구매하면 청구 경로가 변경되지만 일반적으로 프로모션 크레딧이 아닌 약정 지출을 사용합니다. 어떤 것이 결합되는지 getaiperks.com에서 확인하십시오.

이미 Postgres를 실행 중인데 Elasticsearch가 가치가 있나요?

Postgres 전체 텍스트 검색은 많은 제품에 충분하며, pgvector는 기본적인 유사성 검색을 처리합니다. Elasticsearch는 관련성 조정, 패싯, 오타 허용 또는 Postgres 쿼리가 느려지는 볼륨에서의 집계를 필요로 할 때 그 비용을 정당화합니다. 이러한 것 중 어떤 것이 필요한지 이름을 댈 수 없다면, 아직 필요하지 않은 것입니다.

Elasticsearch를 사용하면 벡터 데이터베이스가 여전히 필요한가요?

일반적으로 Elasticsearch가 이미 실행 중이라면 그렇지 않습니다. 이는 밀집 벡터 필드와 근사 최근접 이웃 검색을 지원하며, 단일 쿼리에서 키워드와 벡터 점수를 결합할 수 있습니다. 전용 벡터 데이터베이스를 함께 실행하는 것은 하나의 코퍼스에 대해 두 개의 인덱스를 유지하고 둘이 불일치할 두 번의 기회를 의미합니다.


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