El costo de las bases de datos vectoriales de código abierto: una guía para ingenieros sobre precios DYI
Como ingenieros, a menudo comenzamos nuestros proyectos recurriendo al software de código abierto. Por ejemplo, al configurar un sistema de Retrieval Augmented Generation (RAG), nos apoyamos en bases de datos vectoriales de código abierto como Milvus, que podemos poner en marcha con un simple pip install. Este método es simple y gratuito, lo que lo convierte en una elección obvia para nosotros.
Luego, está el atractivo de los servicios en la nube como AWS. Para proyectos más pequeños, el costo puede ser sorprendentemente bajo, a veces solo unos pocos dólares al mes. Sin embargo, a medida que escalamos nuestros proyectos y nuestras necesidades se vuelven más complejas, nuestros gastos pueden dispararse. Este es el punto central de la facturación basada en el uso, que puede convertirse en una carga financiera significativa a medida que el uso se intensifica.
Para proyectos a gran escala, la discusión a menudo gira en torno a la decisión de gestionar recursos internamente, como ejecutar MinIO, frente a depender de servicios como Amazon S3. Estas decisiones fundamentales exigen una consideración cuidadosa. Sin embargo, hemos notado que no todos los ingenieros de software y gerentes de ingeniería invierten el tiempo necesario para evaluar a fondo estas opciones.
Incluso cuando un servicio gestionado ofrece una solución asequible, algunos ingenieros siguen prefiriendo gestionar sus configuraciones de bases de datos vectoriales de código abierto. Cuando se les pregunta por qué, las respuestas varían desde la satisfacción derivada de la gestión práctica y las oportunidades de crecimiento profesional que presenta hasta una actitud más resignada de "mi gerente nunca aprobaría este gasto."
Las respuestas de los gerentes de ingeniería son variadas. Algunos creen más en la capacidad de su equipo para entregar resultados que en proveedores externos. A menudo, necesitan ayuda para sopesar los pros y los contras o justificar la inversión requerida para los servicios gestionados. Para muchos gerentes, la rutina familiar implica solicitar más personal para el mantenimiento, no necesariamente un presupuesto para servicios gestionados.
Este hábito pone de relieve un problema más amplio dentro de nuestro campo. A pesar de más de una década de uso generalizado de los servicios en la nube, seguimos descubriendo la mejor manera de aprovechar los servicios gestionados.
Entonces, ¿cuánto cuesta realmente una base de datos vectorial de código abierto?
Comienza con algunos gastos bastante obvios y fáciles de cuantificar
Cuando nos adentramos en el mundo de ejecutar una base de datos vectorial de código abierto como Milvus en algún formato de producción, la emoción inicial del "software gratuito" rápidamente recibe una dosis de realidad con los costos de hardware. Desglosémoslo en dos áreas principales de hardware que debes considerar.
Primero está la columna vertebral de una base de datos. Ejecutar una base de datos distribuida como Milvus no se trata solo de tener la base de datos en funcionamiento; también se trata de configurar una dependencia que respalde su ejecución. Antes de configurar Milvus, necesitas resolver el despliegue de WAL (con opciones como Kafka o Pulsar), el almacenamiento seguro de metadatos (hola, etcd) y orquestar todo el tinglado con Kubernetes. Recuerda el balanceador de carga para gestionar el tráfico, además de herramientas de monitorización y registro para mantener todo bajo control. Si tu proyecto es más pequeño, estos componentes pueden afectar significativamente tu presupuesto de hardware. Es como configurar un mini centro de datos, y aunque nos encanta trastear, los costos pueden añadir una capa adicional de desafío.
Luego, está el núcleo de la operación. Los costos de la propia base de datos vectorial. Configurar instancias EC2 (o sus equivalentes) para los nodos de trabajo es esencial y se adapta a tus necesidades específicas de rendimiento y capacidad, sin importar la escala de tu uso. También necesitarás soluciones de almacenamiento como S3 o Azure Blob. Además, no olvides los costos de red, porque transferir todos esos datos de entrada y salida es un gasto inevitable.
Algunos aspectos de ejecutar una base de datos vectorial de código abierto son más difíciles de cuantificar
Pero eso no significa que debas evitar considerarlos ni que acabarás pagando estos costos más adelante, quieras o no.
Comienza con la planificación de capacidad. Todos empiezan con estimaciones sobre la capacidad: la cantidad de vectores, sus dimensiones, el volumen de metadatos y las consultas por segundo (QPS). Pero seamos honestos: estas estimaciones a menudo no aciertan. El sobreaprovisionamiento parece una forma de ir a lo seguro, pero inmoviliza recursos que quizás nunca uses. ¿El subaprovisionamiento? Es una vía rápida hacia el tiempo de inactividad y sesiones de resolución de problemas de emergencia que nadie quiere.
Además, acertar con la capacidad implica más que elegir el número correcto de instancias. En Zilliz, se trata de comprender en profundidad los requisitos de diversos casos de uso y alinear continuamente la infraestructura para satisfacer esas necesidades de manera eficiente.
No se trata solo de elegir el hardware; hay que considerar una fase de configuración completa. Tareas como configurar Kubernetes, crear scripts con Terraform, desarrollar una GUI y finalizar tus estrategias de copia de seguridad y replicación no son tareas sencillas. Consumen tiempo y exigen un alto nivel de experiencia.
Luego, está el mantenimiento rutinario. El mantenimiento rutinario puede no ser llamativo, pero saltárselo es una apuesta arriesgada. Mantenerse al día con las actualizaciones, principalmente correcciones de errores y parches de seguridad, es innegociable. No se trata solo de mantener tu sistema funcional; se trata de protegerlo contra vulnerabilidades conocidas y garantizar que pueda admitir nuevas funciones de manera efectiva.
Otra tarea operativa crítica es vigilar los desequilibrios de carga de trabajo y estar listo para ajustar. Gestionar proactivamente tus recursos puede evitar cuellos de botella de rendimiento y ahorrar costos a largo plazo. Y cuando llegue el momento de expandirse, hacerlo de forma estratégica puede evitar que tengas que apresurarte para escalar un sistema que ya está al límite.
Planificar para cuando las cosas salgan mal es tan crucial como la configuración en sí. Tendrás que familiarizarte mucho con tu elección de bases de datos vectoriales de código abierto, lo que ayuda a solucionar problemas. Otro consejo profesional es crear un plan sólido de recuperación ante desastres para garantizar que puedas recuperarte con un impacto mínimo.
Impuesto de “¿Por qué mi base de datos vectorial es lenta?”. Incluso con una planificación y ajuste cuidadosos de la capacidad, alguien acabará preguntando: “¿Por qué mi Milvus es tan lento?”. Los problemas de latencia —esperados en 100 ms pero llegando a 200 ms, o picos ocasionales de 5.000 ms— pueden ser un rompecabezas. Resolverlos no es sencillo y depende en gran medida de contar con conocimientos especializados. Encontrar y corregir ralentizaciones se vuelve aún más desafiante si tu equipo está repartido entre Milvus, Kafka y Elasticsearch. Todo se reduce a una elección: invertir en contratar y capacitar expertos centrados en bases de datos vectoriales específicas o prepararse para el impacto de los problemas de rendimiento.
Algunos costos son casi imposibles de cuantificar
Hemos cubierto los costos directos, que podemos calcular si sabemos cuánto vale el tiempo de un ingeniero. Sin embargo, toda una categoría de costos es más difícil de precisar. Estos no son menores; pueden determinar el éxito o el fracaso de tu proyecto, especialmente cuando se trata de algo tan complicado como una base de datos vectorial para cargas de trabajo de misión crítica.
Tiempo de llegada al mercado. Antes de que tu aplicación llegue a producción, hay mucho trabajo preparatorio, como ajustar tu base de datos vectorial a la perfección. Los retrasos aquí pueden ir desde una molestia menor hasta dar ventaja a los competidores. No se trata solo de ser el primero, sino de no quedarse atrás.
Moral y retención del equipo de ingeniería. Hablemos claro: los ingenieros quieren resolver problemas, no cuidar sistemas. Claro, esperamos algunas guardias y mantenimiento, pero eso suponiendo que estas tareas estén equilibradas y que avancemos hacia la automatización de lo tedioso. Si nos quedamos atrapados con mantenimiento interminable y sin final a la vista, eso es una vía rápida hacia un equipo desmotivado y potencialmente en disminución. Además, los ingenieros descontentos no solo están buscando la salida; tampoco están dando lo mejor de sí en su trabajo.
El riesgo y sus efectos dominó. ¿Tienes un equipo de magos de bases de datos vectoriales? Genial, tu riesgo es menor, pero no desaparece. Podrías lograr un tiempo de actividad casi perfecto. Pero si tu equipo va aprendiendo sobre la marcha, espera baches. Hablamos de algo más que tiempo de inactividad: pérdida de datos, errores de seguridad y multas. Y el tiempo de inactividad no se trata solo del impacto inmediato; también implica el pesado proceso de recuperación, los turnos de crisis a las 4 a.m. y la frecuencia con la que estás apagando incendios en lugar de mejorar.
Cómo evaluar los costos en la gestión de bases de datos vectoriales
Después de calcular los costos directos y aquellos relacionados con el tiempo que los ingenieros dedican a configurar bases de datos vectoriales como Milvus, nos enfrentamos a una pregunta más importante: ¿Deberíamos gestionar todo por nuestra cuenta o es mejor usar servicios gestionados?
Lo mejor sería trabajar primero en algunas pruebas de rendimiento para recopilar datos. La prueba de rendimiento más crítica de una base de datos vectorial surge al ver cómo maneja cargas de trabajo de la vida real. Eso significa configurar entornos de prueba que imiten operaciones reales y llevarlos al límite para ver cómo se desempeñan. Este paso es crucial porque nos muestra qué tan rápido puede ejecutarse la base de datos y cómo se comporta bajo estrés: información que necesitamos para decidir si una configuración vale la inversión.
Después de recopilar estos datos de rendimiento, los convertimos en una comparación sencilla: ¿Cuánto cuesta manejar un volumen específico de datos o un número determinado de consultas por segundo? Este método de comparación de costos está ampliamente aceptado en la evaluación comparativa de bases de datos, ayudándonos a ver claramente qué opción ofrece el mejor valor.
Optimización de costos
Reducir el costo por consulta es posible, tanto desde tu lado como desde el de tu proveedor de nube. Una estrategia sencilla es adoptar el escalado dinámico, que evita pagar por recursos que no usas. Sin embargo, vale la pena recordar los desafíos, como el potencial de aprovisionamiento insuficiente, que ya hemos comentado.
Ajustar el equilibrio entre precisión de recuperación, latencia y rendimiento según las necesidades de tu proyecto también puede ayudar a gestionar los costos. Esto implica elegir el tipo de índice adecuado para tu situación. Por ejemplo, DiskANN podría ser tu elección para una recuperación moderada con latencia y rendimiento aceptables, mientras que IVF_Flat podría ser mejor para escenarios de alta precisión a pesar de su mayor latencia y menor rendimiento.
Otro enfoque es usar MMap para almacenar menos datos en memoria, lo que puede ahorrar costos, pero puede reducir el rendimiento. Esta elección debe alinearse con las exigencias de tus casos de uso.
En Zilliz, nos centramos en optimizaciones de costos que se ajustan a diferentes casos de uso. Mejoramos continuamente Zilliz Cloud (la versión totalmente gestionada de Milvus) con nuevas funciones lanzadas mensualmente para garantizar la mejor relación precio-rendimiento para tus necesidades de bases de datos vectoriales.
Tomar una decisión económica inteligente
Decidir cómo gestionar nuestra base de datos vectorial en última instancia se reduce a mirar los números y tomar una decisión inteligente basada en lo que sea más rentable. Esto significa considerar todo, desde los costos directos de ejecutar los servidores hasta si podríamos necesitar hardware más avanzado o si podemos alcanzar nuestros objetivos de forma más económica mediante ingeniería inteligente.
La clave aquí es presentar las opciones y sus costos de una manera fácil de entender, asegurándonos de que cuando hablemos de estas decisiones con otros miembros de nuestro equipo o con quienes toman decisiones, lo hagamos en términos claros y sencillos. No se trata de evitar el trabajo duro; se trata de asegurarnos de que estamos invirtiendo nuestros esfuerzos y recursos donde tendrán el mayor impacto.
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