Le coût des bases de données vectorielles open source : guide de l’ingénieur sur la tarification DYI
En tant qu’ingénieurs, nous commençons souvent nos projets en nous appuyant sur des logiciels open source. Par exemple, lors de la mise en place d’un système de Retrieval Augmented Generation (RAG), nous nous reposons sur des bases de données vectorielles open source telles que Milvus, que nous pouvons lancer avec un simple pip install. Cette méthode est simple et gratuite, ce qui en fait une évidence pour nous.
Ensuite, il y a l’attrait des services cloud comme AWS. Pour les petits projets, le coût peut être étonnamment bas, parfois seulement quelques dollars par mois. Cependant, à mesure que nous faisons évoluer nos projets et que nos besoins deviennent plus complexes, nos dépenses peuvent exploser. C’est là tout l’enjeu de la facturation à l’usage, qui peut se transformer en une charge financière importante à mesure que l’utilisation s’intensifie.
Pour les projets à grande échelle, la discussion tourne souvent autour de la décision de gérer les ressources en interne, comme l’exécution de MinIO, plutôt que de s’appuyer sur des services comme Amazon S3. Ces décisions déterminantes exigent une réflexion approfondie. Cependant, nous avons remarqué que tous les ingénieurs logiciels et responsables d’ingénierie ne consacrent pas le temps nécessaire à l’évaluation approfondie de ces options.
Même lorsqu’un service managé offre une solution abordable, certains ingénieurs préfèrent encore gérer leurs configurations de bases de données vectorielles open source. Lorsqu’on leur demande pourquoi, les réponses varient entre la satisfaction tirée d’une gestion pratique et les opportunités d’évolution de carrière qu’elle présente, jusqu’à une attitude plus résignée du type « mon manager n’approuverait jamais cette dépense ».
Les réponses des responsables d’ingénierie sont mitigées. Certains croient davantage en la capacité de leur équipe à livrer qu’en des fournisseurs externes. Souvent, ils ont besoin d’aide pour peser le pour et le contre ou justifier l’investissement requis pour des services managés. Pour de nombreux responsables, la routine familière consiste à demander davantage d’effectifs pour la maintenance, pas nécessairement un budget pour des services managés.
Cette habitude met en évidence un problème plus large dans notre domaine. Malgré plus d’une décennie d’utilisation généralisée des services cloud, nous cherchons encore la meilleure façon de tirer parti des services managés.
Alors, combien coûte réellement une base de données vectorielle open source ?
Commencez par quelques dépenses assez évidentes et faciles à quantifier
Lorsque nous nous plongeons dans l’exécution d’une base de données vectorielle open source comme Milvus dans une configuration de production, l’enthousiasme initial du « logiciel gratuit » est rapidement rattrapé par la réalité des coûts matériels. Décomposons cela en deux grands domaines matériels à prendre en compte.
Le premier est l’épine dorsale d’une base de données. Exécuter une base de données distribuée comme Milvus ne se limite pas à avoir la base de données opérationnelle ; il s’agit aussi de mettre en place une dépendance qui soutient son fonctionnement. Avant de configurer Milvus, vous devez définir le déploiement du WAL (avec des options comme Kafka ou Pulsar), un stockage sécurisé des métadonnées (bonjour, etcd), et orchestrer tout le bazar avec Kubernetes. N’oubliez pas le load balancer pour gérer le trafic, ainsi que les outils de monitoring et de logging pour garder le tout sous contrôle. Si votre projet est plus petit, ces composants peuvent avoir un impact significatif sur votre budget matériel. C’est comme mettre en place un mini data center, et même si nous adorons bricoler, les coûts peuvent ajouter une couche de difficulté supplémentaire.
Ensuite, il y a le cœur de l’opération. Les coûts de la base de données vectorielle elle-même. Mettre en place des instances EC2 (ou leurs équivalents) pour les nœuds workers est essentiel et doit être adapté à vos besoins spécifiques en matière de performance et de capacité, quelle que soit l’échelle de votre utilisation. Vous aurez également besoin de solutions de stockage comme S3 ou Azure Blob. De plus, n’oubliez pas les coûts de réseau, car transférer toutes ces données vers l’intérieur et vers l’extérieur est une dépense incontournable.
Certains aspects de l’exécution d’une base de données vectorielle open source sont plus difficiles à quantifier
Mais cela ne signifie pas que vous devriez éviter de les prendre en compte, ni que vous ne finirez pas par payer ces coûts plus tard, que vous le vouliez ou non.
Cela commence par la planification de la capacité. Tout le monde commence par des estimations de capacité — le nombre de vecteurs, leurs dimensions, le volume de métadonnées et les requêtes par seconde (QPS). Mais soyons honnêtes : ces estimations tombent souvent à côté. Le surprovisionnement semble être une façon de jouer la sécurité, mais il immobilise des ressources que vous n’utiliserez peut-être jamais. Le sous-provisionnement ? C’est la voie rapide vers les temps d’arrêt et les sessions de dépannage d’urgence dont personne ne veut.
De plus, bien dimensionner la capacité ne se limite pas à choisir le bon nombre d’instances. Chez Zilliz, il s’agit de comprendre en profondeur les exigences de cas d’utilisation variés et d’aligner continuellement l’infrastructure pour répondre efficacement à ces besoins.
Il ne s’agit pas seulement de choisir le matériel ; il y a toute une phase de configuration à prendre en compte. Des tâches comme la configuration de Kubernetes, l’écriture de scripts avec Terraform, le développement d’une interface graphique et la finalisation de vos stratégies de sauvegarde et de réplication ne sont pas simples. Elles consomment du temps et exigent un haut niveau d’expertise.
Ensuite, il y a la maintenance de routine. La maintenance de routine n’est peut-être pas spectaculaire, mais la négliger est un pari risqué. Se tenir à jour, principalement avec les corrections de bogues et les correctifs de sécurité, n’est pas négociable. Il ne s’agit pas seulement de maintenir votre système opérationnel ; il s’agit de le protéger contre les vulnérabilités connues et de s’assurer qu’il peut prendre efficacement en charge de nouvelles fonctionnalités.
Une autre tâche opérationnelle critique consiste à surveiller les déséquilibres de charge de travail et à être prêt à ajuster. Gérer proactivement vos ressources peut prévenir les goulots d’étranglement des performances et réduire les coûts à long terme. Et lorsque vient le moment d’étendre, le faire de manière stratégique peut vous éviter de devoir vous démener pour faire évoluer un système déjà au maximum de sa capacité.
Planifier ce qui se passe lorsque les choses tournent mal est aussi crucial que la configuration elle-même. Vous devrez vous familiariser très étroitement avec votre choix de bases de données vectorielles open source, ce qui aide au dépannage. Un autre conseil de pro consiste à élaborer un solide plan de reprise après sinistre pour vous assurer de pouvoir rebondir avec un impact minimal.
La taxe « Pourquoi ma base de données vectorielle est-elle lente ? ». Même avec une planification et un réglage minutieux de la capacité, quelqu’un finira par demander : « Pourquoi mon Milvus est-il si lent ? » Les problèmes de latence — attendue à 100 ms mais atteignant 200 ms, ou avec des pics occasionnels à 5 000 ms — peuvent être un casse-tête. Les résoudre n’est pas simple et repose fortement sur des connaissances spécialisées. Trouver et corriger les ralentissements devient encore plus difficile si votre équipe est éparpillée entre Milvus, Kafka et Elasticsearch. Cela revient à un choix : investir dans le recrutement et la formation d’experts axés sur des bases de données vectorielles spécifiques, ou vous préparer à subir l’impact des problèmes de performance.
Certains coûts sont presque impossibles à quantifier
Nous avons couvert les coûts évidents, que nous pouvons calculer si nous savons ce que vaut le temps d’un ingénieur. Cependant, toute une catégorie de coûts est plus difficile à cerner. Ils ne sont pas mineurs ; ils peuvent faire réussir ou échouer votre projet, surtout lorsqu’il s’agit de quelque chose d’aussi complexe qu’une base de données vectorielle pour des charges de travail critiques.
Délai de mise sur le marché. Avant que votre application n’arrive en production, il y a beaucoup de travail préparatoire — comme régler votre base de données vectorielle exactement comme il faut. Les retards ici peuvent aller d’un léger désagrément à donner l’avantage aux concurrents. Il ne s’agit pas seulement d’être le premier, mais de ne pas être laissé derrière.
Moral et rétention des ingénieurs. Parlons franchement : les ingénieurs veulent résoudre des problèmes, pas surveiller des systèmes. Bien sûr, nous nous attendons à certaines astreintes et à de la maintenance, mais cela suppose que ces tâches soient équilibrées et que nous progressions vers l’automatisation des tâches fastidieuses. Si nous sommes coincés avec une maintenance sans fin et sans perspective d’amélioration, c’est la voie rapide vers une équipe démotivée et potentiellement en diminution. De plus, les ingénieurs mécontents ne cherchent pas seulement la sortie ; ils ne donnent pas le meilleur d’eux-mêmes dans leur travail.
Le risque et ses effets d’entraînement. Avez-vous une équipe de magiciens des bases de données vectorielles ? Parfait, votre risque est plus faible, mais il n’a pas disparu. Vous pourriez atteindre une disponibilité quasi parfaite. Mais si votre équipe apprend au fur et à mesure, attendez-vous à des accrocs. Il ne s’agit pas seulement de temps d’arrêt : perte de données, erreurs de sécurité et amendes sont aussi en jeu. Et le temps d’arrêt ne se limite pas à l’impact immédiat ; il y a le long processus de reprise, les cellules de crise à 4 h du matin, et la fréquence à laquelle vous éteignez des incendies au lieu d’améliorer les choses.
Comment évaluer les coûts dans la gestion des bases de données vectorielles
Après avoir calculé les coûts directs et ceux liés au temps que les ingénieurs consacrent à la configuration de bases de données vectorielles comme Milvus, nous faisons face à une question plus importante : devons-nous tout gérer nous-mêmes, ou vaut-il mieux utiliser des services managés ?
Il serait préférable d’effectuer d’abord quelques tests de performance afin de recueillir des données. Le test de performance le plus critique d’une base de données vectorielle consiste à observer comment elle gère des charges de travail réelles. Cela signifie mettre en place des environnements de test qui imitent les opérations réelles, puis les pousser pour voir comment ils se comportent. Cette étape est cruciale, car elle nous montre à quelle vitesse la base de données peut fonctionner et comment elle se comporte sous contrainte — des informations dont nous avons besoin pour décider si une configuration vaut l’investissement.
Après avoir collecté ces données de performance, nous les transformons en une comparaison simple : combien coûte le traitement d’un volume de données spécifique ou d’un nombre donné de requêtes par seconde ? Cette méthode de comparaison des coûts est largement reconnue dans le benchmarking des bases de données, nous aidant à voir clairement quelle option offre le meilleur rapport qualité-prix.
Optimiser les coûts
Réduire le coût par requête est possible, aussi bien de votre côté que de celui de votre fournisseur cloud. Une stratégie simple consiste à adopter une mise à l’échelle dynamique, qui évite de payer pour des ressources que vous n’utilisez pas. Cependant, il est utile de garder à l’esprit les défis, comme le risque de sous-provisionnement, dont nous avons déjà parlé.
Ajuster l’équilibre entre la précision du rappel, la latence et le débit en fonction des besoins de votre projet peut également aider à maîtriser les coûts. Cela implique de choisir le bon type d’index pour votre situation. Par exemple, DiskANN pourrait être votre choix pour un rappel modéré avec une latence et un débit acceptables, tandis que IVF_Flat pourrait être plus adapté aux scénarios nécessitant une grande précision, malgré sa latence plus élevée et son débit plus faible.
Une autre approche consiste à utiliser MMap pour stocker moins de données en mémoire, ce qui peut réduire les coûts mais peut aussi diminuer les performances. Ce choix doit être aligné sur les exigences de vos cas d’utilisation.
Chez Zilliz, nous nous concentrons sur des optimisations de coûts adaptées à différents cas d’utilisation. Nous améliorons continuellement Zilliz Cloud (la version entièrement managée de Milvus) avec de nouvelles fonctionnalités publiées chaque mois afin de garantir le meilleur rapport prix-performance pour vos besoins en bases de données vectorielles.
Faire un choix économique intelligent
Décider comment gérer notre base de données vectorielle revient finalement à examiner les chiffres et à faire un choix judicieux en fonction de ce qui est le plus rentable. Cela signifie prendre en compte tous les éléments, des coûts directs d’exploitation des serveurs jusqu’à la possibilité d’avoir besoin de matériel plus avancé, ou de pouvoir atteindre nos objectifs de manière plus économique grâce à une ingénierie intelligente.
L’essentiel ici est de présenter les options et leurs coûts d’une manière facile à comprendre, afin que, lorsque nous discutons de ces choix avec d’autres membres de notre équipe ou avec des décideurs, nous parlions en termes clairs et simples. Il ne s’agit pas d’éviter le travail difficile ; il s’agit de s’assurer que nous investissons nos efforts et nos ressources là où ils auront le plus d’impact.
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