AI Perks اسٹارٹ اپس اور ڈویلپرز کو پیسے بچانے میں مدد کرنے کے لیے AI ٹولز، کلاؤڈ سروسز اور APIs پر خصوصی ڈسکاؤنٹس، کریڈٹس اور ڈیلز تک رسائی فراہم کرتا ہے۔
Databricks اسٹارٹ اپ پروگرام آپ کو کیا دیتا ہے
Databricks اپنی ڈیٹا انٹیلی جنس پلیٹ فارم پر $50,000 تک کے کریڈٹ پیش کرتا ہے، جس میں ایک ہی پلیٹ فارم بل پر Spark compute، SQL warehouses، Delta Lake pipelines اور Mosaic AI مشین لرننگ اسٹیک شامل ہیں۔
یہ ڈیٹا پلیٹ فارم کیٹیگری میں سب سے بڑے گرانٹس میں سے ایک ہے۔ AI Perks اسے 194 کمپنیوں میں $7.7M کے کریڈٹ کے ساتھ ٹریک کرتا ہے۔
حقیقی طور پر اہم عدد $50,000 نہیں ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ کریڈٹ Databricks پلیٹ فارم کے استعمال کا احاطہ کرتا ہے اور عام طور پر ان کلاؤڈ ورچوئل مشینوں کا نہیں جن پر پلیٹ فارم چلتا ہے، جن کے لیے آپ براہ راست AWS، Azure یا Google Cloud کو ادائیگی کرتے رہتے ہیں۔ بانی جو اس ڈھانچے کو نظر انداز کرتے ہیں وہ ایک بل کے لیے بجٹ بناتے ہیں اور دو وصول کرتے ہیں۔ شرائط راستے کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں، اور موجودہ شرائط getaiperks.com پر درج ہیں۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Databricks $50,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Databricks دراصل کس لیے ہے
Databricks آپ کے تجزیات اور آپ کی مشین لرننگ دونوں پر ایک منظم پرت فروخت کرتا ہے، اس لیے وہ ٹیبل جس سے آپ کا BI ڈیش بورڈ پڑھتا ہے اور وہ ٹیبل جس پر آپ کا ماڈل ٹرین ہوتا ہے، وہی ٹیبل ایک ہی اجازتوں کے ساتھ ہوتا ہے۔
اس کا ہر ٹکڑا الگ اور سستا موجود ہے۔ Postgres حیران کن حد تک تجزیات کو سنبھالتا ہے۔ dbt ٹرانسفارمیشن کو سنبھالتا ہے۔ S3 پلس Parquet اسٹوریج کو سنبھالتا ہے۔ Airflow آرکیسٹریشن کو سنبھالتا ہے۔ MLflow اوپن سورس ہے اور آپ اسے خود ہوسٹ کر سکتے ہیں۔
آپ جو خرید رہے ہیں وہ ان کے درمیان جوڑ ہے، پلس ایک ڈیٹا انجینئر کی عدم موجودگی جو پانچ سسٹمز کو برقرار رکھتا ہے جو اس بات پر متفق نہیں ہیں کہ کسٹمر کیا ہے۔ Delta Lake آپ کو آبجیکٹ اسٹوریج پر ACID ٹرانزیکشنز اور ٹائم ٹریول فراہم کرتا ہے۔ Unity Catalog آپ کو SQL، نوٹ بکس اور ماڈل ٹریننگ میں اجازت کا ایک ماڈل فراہم کرتا ہے۔
اس بات کا ایماندارانہ امتحان کہ آیا آپ کو اس کی ابھی ضرورت ہے: کیا آپ کا کاروبار جس کوئری پر انحصار کرتا ہے وہ آپ کی برداشت سے زیادہ وقت لیتی ہے، یا آپ کا ٹریننگ ڈیٹا آپ کے ڈیش بورڈز سے مختلف جگہ سے آتا ہے؟ اگر دونوں میں سے کوئی بھی سچ نہیں ہے، تو Postgres اور dbt آپ کو واقعی کور کرتے ہیں، اور کریڈٹ بعد میں بہتر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک ہی Postgres انسٹنس دسیوں ملین قطاروں اور زیادہ تر سیڈ سٹیج کے تجزیات کو بغیر کسی شکایت کے سنبھالتا ہے۔
اگر آپ ایونٹ اسٹریمز کو ٹرانزیکشنل ڈیٹا سے جوڑ رہے ہیں، سینکڑوں گیگا بائٹس پر Spark جابز چلا رہے ہیں، یا اس ڈیٹا پر ٹریننگ کر رہے ہیں جسے منظم رکھنے کی ضرورت ہے، تو آپ پہلے ہی جانتے ہیں کہ یہ کیٹیگری کیوں موجود ہے۔
بڑے پیمانے پر Databricks کی قیمتوں کا تعین کس طرح ہوتا ہے
Databricks DBUs میں بل کرتا ہے، جو کہ ایک فی سیکنڈ استعمال کی اکائی ہے جس کی شرح اس بات پر منحصر ہوتی ہے کہ آپ کام کس پروڈکٹ پر چلا رہے ہیں، اور وہ بل ایک الگ کلاؤڈ انفراسٹرکچر بل کے اوپر ہوتا ہے جس کی ادائیگی آپ اپنے فراہم کنندہ کو کرتے ہیں۔
وہی Spark جاب صرف اس بات پر منحصر ہے کہ آپ اسے کس لین میں چلا رہے ہیں، اس کے کافی مختلف اخراجات ہوتے ہیں۔ کریڈٹ کو آن کرنے سے پہلے یہ سمجھنے والی سب سے اہم بات ہے۔
| میٹر | اندازہ لگائی گئی فہرست کی کارکردگی | کیا اس میں اضافہ کرتا ہے |
|---|---|---|
| جابز Compute | تقریباً $0.15 فی DBU، AWS پریمیم ٹائر | شاذ و نادر ہی مسئلہ، یہ سستا لین ہے |
| آل-پرپز Compute | تقریباً $0.55 فی DBU، تقریباً 3.5x جابز Compute | انٹرایکٹو کلسترز پر چھوڑے گئے پروڈکشن پائپ لائنز |
| سرور لیس SQL | تقریباً $0.70 فی DBU | آٹو-ریفریشنگ ڈیش بورڈز، آٹو-اسٹاپ کبھی کنفیگر نہیں کیا گیا |
| ڈیلٹا لائیو ٹیبلز | فیچر سیٹ کے لحاظ سے ٹائرڈ | کنٹینیوس موڈ جہاں ٹریگرڈ کافی ہوتا |
| ماڈل سرونگ | پروویژنڈ تھرو پٹ کے فی DBU-گھنٹہ | ٹریفک کے لیے وارم رکھے گئے اینڈ پوائنٹس جو نہیں آ رہے |
| بنیادی کلاؤڈ VMs | AWS، Azure یا GCP کو ادا کیا جاتا ہے، Databricks کو نہیں | اکثر DBU چارج کے برابر ہی ہوتا ہے |
یہ لکھنے کے وقت AWS پریمیم ٹائر پر شائع شدہ فہرست کے اعداد و شمار ہیں، اور وہ بدلتے ہیں۔ کچھ بھی ماڈل کرنے سے پہلے موجودہ شرحوں کی تصدیق کریں۔
ایک کام کیا ہوا مثال۔ تقریباً 2 DBUs فی نوڈ-گھنٹہ پر ایک چار-نوڈ جابز کلستر، جو رات میں دو گھنٹے چلتا ہے، ایک مہینے میں تقریباً 480 DBUs، یا تقریباً $72 پلیٹ فارم چارجز میں۔ ایک سنگل 2X-Small سرور لیس SQL ویئر ہاؤس جو ایک ہفتے کے دن آٹھ گھنٹے دستیاب رہتا ہے وہ تقریباً 700 DBUs، یا تقریباً $490 استعمال کرتا ہے۔ اس کے نیچے EC2 بل کو شامل کریں اور ایک سیڈ سٹیج کا فوٹ پرنٹ $1,100 فی مہینہ کے قریب اترتا ہے، جو کہ $50,000 کا کریڈٹ ساڑھے تین سال تک کا احاطہ کرتا ہے۔
الٹا وہ ہے جہاں ٹیموں کو نقصان پہنچتا ہے۔ آٹو-ٹرمینیشن غیر فعال کے ساتھ ایک پانچ-نوڈ آل-پرپز کلستر مہینے میں تقریباً 7,200 DBUs، صرف DBUs میں تقریباً $3,960، اس کام کے لیے جل جاتا ہے جو کوئی نہیں کر رہا ہے۔ کوئی بھی اسے نہیں چنتا۔ یہ اس لیے ہوتا ہے کیونکہ کسی نے جمعہ کو لیپ ٹاپ بند کر دیا۔ AI Perks کریڈٹ کی شرائط درج کرتا ہے، نظم و ضبط آپ پر ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Databricks $50,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Databricks کریڈٹ کس کے ساتھ اسٹیک ہوتے ہیں
Databricks کریڈٹ پلیٹ فارم کے استعمال کا احاطہ کرتے ہیں، اور نیچے کلاؤڈ VMs آپ کے فراہم کنندہ کے ذریعے بل کیے جاتے ہیں، اس لیے کلاؤڈ کریڈٹ اور Databricks کریڈٹ انفراسٹرکچر میں سب سے صاف اسٹیکنگ جوڑی ہیں۔
یہ غیر معمولی ہے۔ زیادہ تر کریڈٹ پروگرام اوورلیپ ہوتے ہیں، اور دو رکھنے کا مطلب اکثر ایک کو ضائع کرنا ہوتا ہے۔ یہاں وہ واقعی ایک دوسرے کے تکمیل کنندہ ہیں: آپ کے AWS، Azure یا Google Cloud گرانٹ کمپیوٹ اور اسٹوریج کی پرت کو جذب کرتی ہے، اور Databricks گرانٹ اس کے اوپر پلیٹ فارم کی پرت کو جذب کرتی ہے۔ دونوں رکھنے والی ٹیم نے اسی عرصے کے لیے بنیادی طور پر پورا ڈیٹا اسٹیک کور کر لیا ہے۔
ابتدائی AI پروڈکٹ کے لیے مکمل تصویر:
- کلاؤڈ کریڈٹ اس جگہ کا احاطہ کرتے ہیں جہاں مشینیں چلتی ہیں اور ڈیٹا رہتا ہے۔
- Databricks کریڈٹ اس پلیٹ فارم کا احاطہ کرتے ہیں جو اس اسٹوریج کو منظم ٹیبلز اور پائپ لائنز میں بدل دیتا ہے۔
- ماڈل اور API کریڈٹ اس انفرنس کا احاطہ کرتے ہیں جسے آپ کی ایپلیکیشن رن ٹائم پر کال کرتی ہے۔
- آبزرویبلٹی کریڈٹ اس بات کا احاطہ کرتے ہیں کہ آیا ان میں سے کوئی کام کر رہا ہے۔
یہ دیکھنا کہ کون سے گرانٹس مطابقت پذیر ہیں، اور کون سے خاموشی سے ایک دوسرے کو خارج کرتے ہیں، وہ وجہ ہے کہ AI Perks بک مارکس کے فولڈر کے بجائے ایک برقرار رکھی گئی فہرست کے طور پر موجود ہے۔
بانی ڈیٹا پلیٹ فارم کریڈٹ کے بارے میں کیا غلط سمجھتے ہیں
سب سے مہنگا غلطی ایک بڑے کریڈٹ کو مفت ڈیٹا انجینئرنگ کے طور پر علاج کرنا ہے بجائے اس کے کہ اسے ایک مقررہ ونڈو کے طور پر استعمال کیا جائے جس میں آپ ایسے لاگت کی عادات بنائیں جو اس کے ختم ہونے کے بعد آپ برداشت کر سکیں۔
پانچ ناکامی کے نمونے، جو وہ لاگت کرتے ہیں اس کے حساب سے کسی حد تک ترتیب میں:
آل-پرپز Compute پر پروڈکشن چلانا۔ انٹرایکٹو کلسترز وہ جگہ ہیں جہاں آپ تیار کرتے ہیں۔ جابز Compute وہ جگہ ہے جہاں شیڈول شدہ کام کا تعلق ہے، اسی طرح کے آؤٹ پٹ کے لیے DBU کی شرح کے تقریباً تہائی پر۔ ٹیمیں ایک نوٹ بک میں پروٹو ٹائپ بناتی ہیں، نوٹ بک کو شیڈول کرتی ہیں، اور ہمیشہ کے لیے تین گنا ادائیگی کرتی ہیں۔
کوئی آٹو-ٹرمینیشن نہیں۔ ایک بیکار کلستر ایک مصروف کلستر کی طرح ہی لاگت کرتا ہے۔ اسے پہلے انوائس کے بعد نہیں، بلکہ جس دن آپ انہیں بناتے ہیں اس دن ہر آل-پرپز کلستر پر جارحانہ آٹو-ٹرمینیشن اور ہر SQL ویئر ہاؤس پر آٹو-اسٹاپ سیٹ کریں۔
دوسرے بل کو بھول جانا۔ کریڈٹ DBUs کو آفسیٹ کرتا ہے۔ آپ کا کلاؤڈ فراہم کنندہ اب بھی انسٹنسز، اسٹوریج اور ایگرس کے لیے انوائس کرتا ہے۔ دونوں کا بجٹ بنائیں، اور getaiperks.com پر دیکھیں کہ کون سے کلاؤڈ پروگرام اس کے ساتھ بیٹھے ہیں۔
لیک ہاؤس کو اپنانا اس سے پہلے کہ ڈیٹا اس کو درست ثابت کرے۔ ایک کریڈٹ اس وقت قیمت کے سگنل کو ہٹا دیتا ہے جب آپ کی ٹیم اپنے ڈیفالٹس کا انتخاب کر رہی ہوتی ہے۔ 5GB ڈیٹا پر Databricks پر منتقل ہونا آپ کو پیچیدگی، رفتار نہیں، خریدتا ہے، اور آپ بعد میں آپریٹنگ ماڈل کو ورثے میں حاصل کرتے ہیں۔
ایگزٹ کی بہت دیر سے منصوبہ بندی۔ کریڈٹ لسٹ پرائس پر ڈینومینیٹ ہوتے ہیں، اس لیے $50,000 کے کریڈٹ کی قیمت $50,000 کے بات چیت شدہ خرچ سے کم ہے، اور جس مہینے یہ ختم ہوتا ہے وہ ریمپ کے بجائے ایک چٹان ہے۔ 70% استعمال شدہ پر فیصلہ کریں کہ آپ کیا کاٹیں گے، 100% پر نہیں۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Databricks $50,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
ڈیٹا پلیٹ فارم کریڈٹ لینے سے پہلے کیا طے کرنا چاہئے
ڈیٹا پلیٹ فارم کریڈٹ سب سے زیادہ اس وقت قیمتی ہوتا ہے جب وہ لاگت کی عادات جو وہ چھپاتا ہے وہ پہلے سے ہی وہ ہیں جو آپ اس کے بغیر برداشت کر سکتے ہیں۔
AI Perks Databricks کو ڈیٹا اور انفراسٹرکچر کیٹیگریز میں دیگر ویئر ہاؤس، اسٹریمنگ اور پائپ لائن پروگراموں کے ساتھ، ہر ایک کے لیے موجودہ شرائط اور رقم کے ساتھ درج کرتا ہے، اس لیے کیٹیگری ایک وقت میں ایک پروگرام کے بجائے ایک تصویر کے طور پر پڑھی جاتی ہے۔
چار چیزیں جو میٹر شروع ہونے سے پہلے فیصلہ کرنے کے قابل ہیں:
دوسرا بل۔ پلیٹ فارم کا استعمال اور کلاؤڈ انفراسٹرکچر مختلف کمپنیوں کے ذریعے انوائس کیے جاتے ہیں۔ خود Databricks گرانٹ ایک حقیقی ڈیٹا پلیٹ فارم کی لاگت کا تقریباً نصف حصہ غیر ڈھکا چھوڑ دیتا ہے، اسی لیے اسی جگہ درج کلاؤڈ پروگرام اس کے جتنے ہی اہم ہیں۔
پارٹنر روٹ۔ بڑے انفراسٹرکچر کریڈٹ کا ایک اہم حصہ ایکسلریٹرز، سرمایہ کاروں اور کلاؤڈ مارکیٹ پلیس کے ذریعے اسٹارٹ اپس تک پہنچتا ہے بجائے براہ راست راستے کے، اور شرائط راستے کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں۔ یہ جاننا قابل قدر ہے کہ آپ کے موجودہ تعلقات پہلے سے کیا کھولتے ہیں اس سے پہلے کہ آپ یہ فرض کریں کہ ایک ہی راستہ ہے۔
ورک لوڈ کے مقابلے میں ٹائمنگ۔ کریڈٹ گھڑیاں عام طور پر اکاؤنٹ کے ایکٹیویٹ ہونے پر شروع ہوتی ہیں نہ کہ منظور ہونے پر۔ ایک پائپ لائن ابھی بھی ڈیزائن کی جا رہی ہے جب ایک کریڈٹ چل رہا ہے تو وہ کچھ بھی خرچ نہیں ہو رہا ہے۔
آپ کا غیر سبسڈی والا نمبر۔ لکھیں کہ پلیٹ فارم پہلے دن مکمل قیمت پر آپ کو کتنا خرچ آئے گا، پھر کلستر پالیسیاں، آٹو-ٹرمینیشن اور ویئر ہاؤس سائزنگ سیٹ کریں تاکہ جب کریڈٹ ختم ہو تو آپ وہیں لینڈ کریں نہ کہ جہاں آپ کو پتہ چلے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
Databricks اسٹارٹ اپ پروگرام کی مالیت کتنی ہے؟
Databricks پلیٹ فارم پر کریڈٹ میں $50,000 تک، جس میں Spark جابز، SQL warehouses، Delta Live Tables pipelines اور مشین لرننگ ورک لوڈ شامل ہیں۔ ایک سیڈ سٹیج ٹیم کے لیے جو تقریباً $1,100 فی مہینہ خرچ کرتی ہے، یہ پلیٹ فارم بل پر تقریباً ساڑھے تین سال کی رن وے ہے۔ موجودہ شرائط اور اہلیت getaiperks.com پر ٹریک کی جاتی ہیں۔
کیا Databricks کریڈٹ میرے AWS یا Azure بل کا احاطہ کرتے ہیں؟
عام طور پر نہیں۔ Databricks کریڈٹ DBUs میں ماپا جانے والے پلیٹ فارم کے استعمال کو آفسیٹ کرتے ہیں، جبکہ ورچوئل مشینیں، آبجیکٹ اسٹوریج اور نیٹ ورک ایگرس آپ کے کلاؤڈ فراہم کنندہ کے ذریعے انوائس کیے جاتے ہیں۔ بجٹ بنانے سے پہلے مخصوص شرائط کی تصدیق کریں، اور ایک بڑے گرانٹ کے بجائے کلاؤڈ گرانٹ اور Databricks گرانٹ دونوں رکھنے کا منصوبہ بنائیں۔
کیا Databricks ایک پری-سیڈ اسٹارٹ اپ کے لیے بہت زیادہ ہے؟
اکثر ہاں۔ Postgres پلس dbt تقریباً مفت کے لیے دسیوں ملین قطاروں اور زیادہ تر سیڈ سٹیج کے تجزیات کو سنبھالتا ہے۔ Databricks کی قیمت اس وقت حاصل ہوتی ہے جب آپ ایونٹ ڈیٹا کو ٹرانزیکشنل ڈیٹا سے جوڑ رہے ہوں، سینکڑوں گیگا بائٹس پر Spark چلا رہے ہوں، یا اس ڈیٹا پر ماڈل ٹرین کر رہے ہوں جسے منظم اور دوبارہ تیار کرنے کے قابل ہونا ضروری ہے۔
DBU کیا ہے اور اس کی شرح کیوں بدلتی ہے؟
DBU ایک Databricks یونٹ ہے، جو استعمال شدہ پروسیسنگ کا فی سیکنڈ پیمانہ ہے۔ فی DBU کی شرح اس بات پر منحصر ہوتی ہے کہ کون سا پروڈکٹ کام چلا رہا ہے: جابز Compute سب سے سستا لین ہے، آل-پرپز Compute تقریباً ساڑھے تین گنا زیادہ لاگت کرتا ہے، اور سرور لیس SQL اس سے بھی زیادہ۔ انٹرایکٹو کلسترز پر شیڈول شدہ کام چلانا سب سے عام بچت کے قابل زیادہ خرچ ہے۔
کیا میں Databricks کریڈٹ کو دوسرے اسٹارٹ اپ کریڈٹ کے ساتھ ملا سکتا ہوں؟
ہاں، اور یہ مجموعہ غیر معمولی طور پر صاف ہے کیونکہ بل اوورلیپ نہیں ہوتے۔ کلاؤڈ کریڈٹ مشینوں کا احاطہ کرتے ہیں، Databricks کریڈٹ پلیٹ فارم کا احاطہ کرتے ہیں، اور ماڈل کریڈٹ رن ٹائم پر انفرنس کا احاطہ کرتے ہیں۔ کون سے پروگرام ایک دوسرے کے ساتھ مطابقت پذیر ہیں وہ 194 کمپنیوں میں getaiperks.com پر ٹریک کیے جاتے ہیں۔
Databricks کریڈٹ ختم ہونے پر کیا ہوتا ہے؟
آپ کو اس عادات کے سائز کا ایک بل ورثے میں ملے گا جو اس وقت بنی تھیں جب یہ مفت تھا، بات چیت شدہ شرح کے بجائے فہرست قیمت پر۔ اس کا حل یہ ہے کہ کلستر پالیسیاں، آٹو-ٹرمینیشن اور ویئر ہاؤس کی حدیں جلدی سیٹ کریں تاکہ آپ کا غیر سبسڈی والا فوٹ پرنٹ وہی ہو جو آپ کریڈٹ کی میعاد ختم ہونے پر چلا رہے ہوں۔
getaiperks.com پر سبسکرائب کریں →
ڈیٹا پلیٹ فارم بنائیں. اس کے پہلے تین سال کسی اور کو فنڈ کرنے دیں۔
