Die Kosten von Open-Source-Vektordatenbanken: Ein Leitfaden für Ingenieure zur DYI-Preisgestaltung
Als Ingenieure beginnen wir unsere Projekte oft damit, auf Open-Source-Software zurückzugreifen. Wenn wir beispielsweise ein Retrieval Augmented Generation (RAG)-System einrichten, stützen wir uns auf Open-Source-Vektordatenbanken wie Milvus, die wir mit einer einfachen pip-Installation zum Laufen bringen können. Diese Methode ist einfach und kostenlos, was sie für uns zu einer offensichtlichen Wahl macht.
Dann gibt es noch den Reiz von Cloud-Diensten wie AWS. Bei kleineren Projekten können die Kosten überraschend niedrig sein, manchmal nur ein paar Dollar im Monat. Wenn wir unsere Projekte jedoch skalieren und unsere Anforderungen komplexer werden, können unsere Ausgaben in die Höhe schnellen. Das ist der Kern der nutzungsbasierten Abrechnung, die bei zunehmender Nutzung zu einer erheblichen finanziellen Belastung werden kann.
Bei Großprojekten dreht sich die Diskussion oft um die Entscheidung, Ressourcen intern zu verwalten, etwa durch den Betrieb von MinIO, oder sich auf Dienste wie Amazon S3 zu verlassen. Diese entscheidenden Entscheidungen erfordern sorgfältige Abwägung. Wir haben jedoch festgestellt, dass nicht alle Softwareingenieure und Engineering-Manager die notwendige Zeit investieren, um diese Optionen gründlich zu bewerten.
Selbst wenn ein verwalteter Dienst eine erschwingliche Lösung bietet, ziehen es einige Ingenieure dennoch vor, ihre Open-Source-Vektordatenbank-Setups selbst zu verwalten. Auf die Frage nach dem Grund fallen die Antworten unterschiedlich aus: von der Zufriedenheit, die sich aus der praktischen Verwaltung ergibt, und den damit verbundenen Karrierechancen bis hin zu einer eher resignierten Haltung: „Mein Manager würde diese Ausgabe niemals genehmigen.“
Die Reaktionen von Engineering-Managern sind gemischt. Einige glauben mehr an die Fähigkeit ihres Teams, Ergebnisse zu liefern, als an externe Anbieter. Oft benötigen sie Hilfe dabei, die Vor- und Nachteile abzuwägen oder die für verwaltete Dienste erforderliche Investition zu rechtfertigen. Für viele Manager besteht die vertraute Routine darin, mehr Personal für die Wartung anzufordern, nicht unbedingt ein Budget für verwaltete Dienste.
Diese Gewohnheit verdeutlicht ein größeres Problem in unserem Bereich. Trotz der weit verbreiteten Nutzung von Cloud-Diensten seit über einem Jahrzehnt finden wir immer noch heraus, wie wir verwaltete Dienste am besten nutzen können.
Also, wie viel kostet eine Open-Source-Vektordatenbank wirklich?
Beginnen Sie mit einigen ziemlich offensichtlichen und leicht zu quantifizierenden Ausgaben
Wenn wir in die Welt des Betriebs einer Open-Source-Vektordatenbank wie Milvus in irgendeinem Produktionsformat eintauchen, wird die anfängliche Begeisterung über „kostenlose Software“ schnell durch Hardwarekosten auf den Boden der Tatsachen zurückgeholt. Lassen Sie uns das in zwei wichtige Hardwarebereiche aufschlüsseln, die Sie berücksichtigen müssen.
An erster Stelle steht das Rückgrat einer Datenbank. Beim Betrieb einer verteilten Datenbank wie Milvus geht es nicht nur darum, die Datenbank zum Laufen zu bringen; es geht auch darum, eine Abhängigkeit einzurichten, die ihren Betrieb unterstützt. Bevor Sie Milvus einrichten, müssen Sie sich mit der WAL-Bereitstellung befassen (mit Optionen wie Kafka oder Pulsar), eine sichere Metadatenspeicherung einrichten (hallo, etcd) und das ganze Drumherum mit Kubernetes orchestrieren. Denken Sie an den Load Balancer zur Verwaltung des Datenverkehrs sowie an Monitoring- und Logging-Tools, um alles im Blick zu behalten. Wenn Ihr Projekt kleiner ist, können diese Komponenten Ihr Hardwarebudget erheblich beeinflussen. Es ist wie der Aufbau eines Mini-Rechenzentrums, und obwohl wir gerne tüfteln, können die Kosten eine zusätzliche Herausforderung darstellen.
Dann gibt es noch den Kern des Betriebs. Die Kosten der Vektordatenbank selbst. Die Einrichtung von EC2-Instanzen (oder ihren Entsprechungen) für Worker-Knoten ist unerlässlich und auf Ihre spezifischen Leistungs- und Kapazitätsanforderungen zugeschnitten, unabhängig vom Umfang Ihrer Nutzung. Sie benötigen außerdem Speicherlösungen wie S3 oder Azure Blob. Vergessen Sie außerdem nicht die Netzwerkkosten, denn die Übertragung all dieser Daten hinein und heraus ist eine unvermeidliche Ausgabe.
Einige Aspekte des Betriebs einer Open-Source-Vektordatenbank sind schwieriger zu quantifizieren
Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie sie nicht berücksichtigen sollten oder dass Sie diese Kosten später nicht doch tragen müssen, ob Sie wollen oder nicht.
Es beginnt mit der Kapazitätsplanung. Alle beginnen mit Schätzungen zur Kapazität – der Anzahl der Vektoren, ihren Dimensionen, dem Metadatenvolumen und den Abfragen pro Sekunde (QPS). Aber seien wir ehrlich: Diese Schätzungen liegen oft daneben. Überprovisionierung wirkt, als würde man auf Nummer sicher gehen, aber sie bindet Ressourcen, die Sie vielleicht nie nutzen. Unterprovisionierung? Das ist der direkte Weg zu Ausfallzeiten und Notfall-Fehlerbehebungssitzungen, die niemand will.
Darüber hinaus umfasst die richtige Kapazitätsplanung mehr als nur die Wahl der richtigen Anzahl von Instanzen. Bei Zilliz geht es darum, die Anforderungen unterschiedlichster Anwendungsfälle tiefgehend zu verstehen und die Infrastruktur kontinuierlich darauf auszurichten, diese Bedürfnisse effizient zu erfüllen.
Es geht nicht nur darum, die Hardware auszuwählen; es gibt eine ganze Einrichtungsphase, die berücksichtigt werden muss. Aufgaben wie das Konfigurieren von Kubernetes, das Skripten mit Terraform, das Entwickeln einer GUI und das Finalisieren Ihrer Backup- und Replikationsstrategien sind keine einfachen Aufgaben. Sie kosten Zeit und erfordern ein hohes Maß an Expertise.
Dann gibt es die routinemäßige Wartung. Routinemäßige Wartung mag nicht glamourös sein, aber sie zu überspringen ist ein Glücksspiel. Bei Updates auf dem Laufenden zu bleiben, vor allem bei Bugfixes und Sicherheitspatches, ist nicht verhandelbar. Es geht nicht nur darum, Ihr System funktionsfähig zu halten; es geht darum, es vor bekannten Schwachstellen zu schützen und sicherzustellen, dass es neue Funktionen effektiv unterstützen kann.
Eine weitere kritische betriebliche Aufgabe ist es, auf Ungleichgewichte in der Workload zu achten und bereit zu sein, Anpassungen vorzunehmen. Durch proaktives Management Ihrer Ressourcen können Sie Leistungsengpässe vermeiden und langfristig Kosten sparen. Und wenn es Zeit für eine Erweiterung ist, kann ein strategisches Vorgehen verhindern, dass Sie hektisch versuchen müssen, ein bereits ausgelastetes System zu skalieren.
Die Planung für den Fall, dass etwas schiefgeht, ist genauso entscheidend wie die Einrichtung selbst. Sie müssen sich mit den von Ihnen gewählten Open-Source-Vektordatenbanken sehr gut vertraut machen, was bei der Fehlerbehebung hilft. Ein weiterer Profi-Tipp ist, einen soliden Disaster-Recovery-Plan zu erstellen, um sicherzustellen, dass Sie sich mit minimalen Auswirkungen erholen können.
„Warum ist meine Vektordatenbank langsam?“-Steuer. Selbst bei sorgfältiger Kapazitätsplanung und Feinabstimmung wird irgendwann jemand fragen: „Warum ist mein Milvus so langsam?“ Latenzprobleme – erwartet bei 100 ms, aber tatsächlich 200 ms, oder gelegentliche Spitzen auf 5.000 ms – können rätselhaft sein. Diese zu beheben ist nicht einfach und hängt stark von spezialisiertem Wissen ab. Das Finden und Beheben von Verlangsamungen wird noch schwieriger, wenn Ihr Team über Milvus, Kafka und Elasticsearch hinweg stark ausgelastet ist. Es läuft auf eine Entscheidung hinaus: in die Einstellung und Schulung von Experten investieren, die sich auf bestimmte Vektordatenbanken konzentrieren, oder sich auf die Auswirkungen von Leistungsproblemen einstellen.
Einige Kosten sind nahezu unmöglich zu quantifizieren
Wir haben die offensichtlichen Kosten behandelt, die wir berechnen können, wenn wir wissen, was die Zeit eines Engineers wert ist. Es gibt jedoch eine ganze Kategorie von Kosten, die schwieriger festzumachen ist. Diese sind nicht geringfügig; sie können für Ihr Projekt über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, insbesondere wenn es um etwas so Kompliziertes wie eine Vektordatenbank für geschäftskritische Workloads geht.
Time to Market. Bevor Ihre App in Produktion geht, gibt es jede Menge Vorbereitungsarbeit – etwa Ihre Vektordatenbank genau richtig abzustimmen. Verzögerungen hier können von einer kleinen Unannehmlichkeit bis dazu reichen, Wettbewerbern einen Vorsprung zu verschaffen. Es geht nicht nur darum, Erster zu sein, sondern nicht abgehängt zu werden.
Engineering-Moral und Mitarbeiterbindung. Klartext: Engineers wollen Probleme lösen, nicht Systeme babysitten. Natürlich erwarten wir gewisse Bereitschaftsdienste und Wartung, aber das setzt voraus, dass diese Aufgaben ausgewogen sind und wir darauf hinarbeiten, die mühsamen Dinge zu automatisieren. Wenn wir in endloser Wartung feststecken und kein Ende in Sicht ist, ist das der direkte Weg zu einem demotivierten und potenziell schrumpfenden Team. Außerdem suchen unzufriedene Engineers nicht nur nach dem Ausgang; sie bringen auch nicht ihre beste Leistung in ihre Arbeit ein.
Risiko und seine Welleneffekte. Haben Sie ein Team von Vektordatenbank-Zauberern? Großartig, Ihr Risiko ist geringer, aber nicht verschwunden. Sie könnten eine nahezu perfekte Verfügbarkeit erreichen. Aber wenn Ihr Team unterwegs dazulernt, müssen Sie mit Stolpersteinen rechnen. Es geht um mehr als nur Ausfallzeiten—Datenverlust, Sicherheitsfehler und Geldstrafen. Und Ausfallzeiten bedeuten nicht nur den unmittelbaren Schaden; es ist der zähe Wiederherstellungsprozess, die Krisenschichten um 4 Uhr morgens und die Frage, wie oft Sie Brände löschen, statt Verbesserungen voranzutreiben.
Wie man Kosten im Vektordatenbank-Management bewertet
Nachdem wir die direkten Kosten und jene berechnet haben, die mit der Zeit zusammenhängen, die Ingenieure für die Einrichtung von Vektordatenbanken wie Milvus aufwenden, stehen wir vor einer größeren Frage: Sollten wir alles selbst verwalten, oder ist es besser, Managed Services zu nutzen?
Am besten wäre es, zunächst einige Leistungstests durchzuführen, um Daten zu sammeln. Der wichtigste Leistungstest einer Vektordatenbank besteht darin zu sehen, wie sie mit realen Arbeitslasten umgeht. Das bedeutet, Testumgebungen einzurichten, die den tatsächlichen Betrieb nachbilden, und sie zu belasten, um zu sehen, wie sie sich verhalten. Dieser Schritt ist entscheidend, weil er uns zeigt, wie schnell die Datenbank laufen kann und wie sie sich unter Stress verhält—Informationen, die wir benötigen, um zu entscheiden, ob eine Einrichtung die Investition wert ist.
Nachdem wir diese Leistungsdaten gesammelt haben, wandeln wir sie in einen einfachen Vergleich um: Wie viel kostet es, ein bestimmtes Datenvolumen oder eine festgelegte Anzahl von Abfragen pro Sekunde zu verarbeiten? Diese Methode des Kostenvergleichs ist im Datenbank-Benchmarking allgemein anerkannt und hilft uns klar zu erkennen, welche Option den besten Wert bietet.
Kostenoptimierung
Die Reduzierung der Kosten pro Abfrage ist möglich, sowohl von Ihrer Seite als auch von der Ihres Cloud-Anbieters. Eine unkomplizierte Strategie besteht darin, dynamische Skalierung einzuführen, wodurch vermieden wird, für Ressourcen zu zahlen, die Sie nicht nutzen. Es lohnt sich jedoch, die Herausforderungen im Blick zu behalten, etwa das Potenzial einer Unterprovisionierung, das wir bereits besprochen haben.
Auch die Anpassung des Gleichgewichts zwischen Recall-Genauigkeit, Latenz und Durchsatz entsprechend den Anforderungen Ihres Projekts kann helfen, Kosten zu steuern. Dazu gehört die Wahl des richtigen Indextyps für Ihre Situation. Beispielsweise könnte DiskANN Ihre Wahl für moderaten Recall mit akzeptabler Latenz und akzeptablem Durchsatz sein, während IVF_Flat trotz höherer Latenz und geringerem Durchsatz für Szenarien mit hoher Genauigkeit besser geeignet sein könnte.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, MMap zu verwenden, um weniger Daten im Arbeitsspeicher zu speichern, was Kosten sparen kann, aber möglicherweise die Leistung reduziert. Diese Wahl sollte mit den Anforderungen Ihrer Anwendungsfälle übereinstimmen.
Bei Zilliz konzentrieren wir uns auf Kostenoptimierungen, die zu unterschiedlichen Anwendungsfällen passen. Wir verbessern kontinuierlich Zilliz Cloud (die vollständig verwaltete Version von Milvus) mit neuen Funktionen, die monatlich veröffentlicht werden, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Ihre Vektordatenbankanforderungen sicherzustellen.
Eine kluge wirtschaftliche Entscheidung treffen
Die Entscheidung, wie wir unsere Vektordatenbank verwalten, läuft letztlich darauf hinaus, die Zahlen zu betrachten und eine intelligente Entscheidung auf Grundlage dessen zu treffen, was am kosteneffektivsten ist. Das bedeutet, alles zu berücksichtigen, von den direkten Kosten für den Betrieb der Server bis hin zur Frage, ob wir möglicherweise fortschrittlichere Hardware benötigen oder ob wir unsere Ziele durch kluge Ingenieursarbeit wirtschaftlicher erreichen können.
Der Schlüssel hierbei ist, die Optionen und ihre Kosten so darzustellen, dass sie leicht verständlich sind, damit wir, wenn wir diese Entscheidungen mit anderen in unserem Team oder mit Entscheidungsträgern besprechen, in klaren, einfachen Begriffen sprechen. Es geht nicht darum, harte Arbeit zu vermeiden; es geht darum sicherzustellen, dass wir unsere Anstrengungen und Ressourcen dort investieren, wo sie die größte Wirkung erzielen.
Weiterlesen
Migrating from S3 Vectors to Zilliz Cloud: Unlocking the Power of Tiered Storage
Learn how Zilliz Cloud bridges cost and performance with tiered storage and enterprise-grade features, and how to migrate data from AWS S3 Vectors to Zilliz Cloud.
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Similarity Metrics for Vector Search
Exploring five similarity metrics for vector search: L2 or Euclidean distance, cosine distance, inner product, and hamming distance.