Il costo dei database vettoriali open source: una guida per ingegneri ai prezzi DYI
In qualità di ingegneri, spesso iniziamo i nostri progetti attingendo al software open-source. Ad esempio, quando configuriamo un sistema di Retrieval Augmented Generation (RAG), ci affidiamo a database vettoriali open-source come Milvus, che possiamo installare e avviare con un semplice pip install. Questo metodo è semplice e gratuito, il che lo rende una scelta ovvia per noi.
Poi c’è il fascino dei servizi cloud come AWS. Per i progetti più piccoli, il costo può essere sorprendentemente basso, a volte solo pochi dollari al mese. Tuttavia, man mano che scaliamo i nostri progetti e le nostre esigenze diventano più complesse, le spese possono aumentare vertiginosamente. Questo è il punto cruciale della fatturazione basata sull’utilizzo, che può trasformarsi in un onere finanziario significativo con l’intensificarsi dell’uso.
Per i progetti su larga scala, la discussione spesso ruota attorno alla decisione di gestire le risorse internamente, ad esempio eseguendo MinIO, rispetto all’affidarsi a servizi come Amazon S3. Queste decisioni cruciali richiedono un’attenta valutazione. Tuttavia, abbiamo notato che non tutti gli ingegneri del software e i responsabili dell’ingegneria investono il tempo necessario per valutare a fondo queste opzioni.
Anche quando un servizio gestito offre una soluzione conveniente, alcuni ingegneri preferiscono comunque gestire le proprie configurazioni di database vettoriali open-source. Quando viene chiesto loro il perché, le risposte variano dalla soddisfazione derivante dalla gestione pratica e dalle opportunità di crescita professionale che essa presenta a un atteggiamento più rassegnato del tipo "il mio manager non approverebbe mai questa spesa."
Le risposte dei responsabili dell’ingegneria sono contrastanti. Alcuni credono più nella capacità del proprio team di consegnare risultati che nei provider esterni. Spesso hanno bisogno di aiuto per valutare pro e contro o giustificare l’investimento richiesto per i servizi gestiti. Per molti manager, la routine familiare consiste nel richiedere più organico per la manutenzione, non necessariamente un budget per i servizi gestiti.
Questa abitudine evidenzia un problema più ampio nel nostro settore. Nonostante oltre un decennio di diffusione dei servizi cloud, stiamo ancora cercando di capire come sfruttare al meglio i servizi gestiti.
Quindi, quanto costa davvero un database vettoriale open source?
Inizia con alcune spese abbastanza ovvie e facili da quantificare
Quando ci addentriamo nel mondo dell’esecuzione di un database vettoriale open-source come Milvus in qualche formato di produzione, l’entusiasmo iniziale per il "software gratuito" si scontra rapidamente con la realtà dei costi hardware. Suddividiamoli in due principali aree hardware da considerare.
Prima di tutto c’è la spina dorsale di un database. Eseguire un database distribuito come Milvus non significa solo avere il database attivo e funzionante; significa anche configurare una dipendenza che ne supporti l’esecuzione. Prima di configurare Milvus, devi definire il deployment del WAL (con opzioni come Kafka o Pulsar), uno storage sicuro dei metadati (ciao, etcd) e orchestrare tutto l’ambaradan con Kubernetes. Ricorda il load balancer per gestire il traffico, oltre agli strumenti di monitoraggio e logging per tenere tutto sotto controllo. Se il tuo progetto è più piccolo, questi componenti possono incidere significativamente sul tuo budget hardware. È come allestire un mini data center e, anche se amiamo smanettare, i costi possono aggiungere un ulteriore livello di difficoltà.
Poi c’è il cuore dell’operazione. I costi del database vettoriale vero e proprio. Configurare istanze EC2 (o i loro equivalenti) per i nodi worker è essenziale e va adattato alle tue specifiche esigenze di prestazioni e capacità, indipendentemente dalla scala del tuo utilizzo. Avrai anche bisogno di soluzioni di storage come S3 o Azure Blob. Inoltre, non dimenticare i costi di rete, perché trasferire tutti quei dati in entrata e in uscita è una spesa inevitabile.
Alcuni aspetti dell’esecuzione di un database vettoriale open source sono più difficili da quantificare
Ma questo non significa che dovresti evitare di considerarli o che finirai per pagare questi costi in seguito, che tu lo voglia o no.
Si comincia con la pianificazione della capacità. Tutti iniziano con delle ipotesi sulla capacità: il numero di vettori, le loro dimensioni, il volume dei metadati e le query al secondo (QPS). Ma siamo onesti: queste ipotesi spesso non colgono nel segno. Il sovradimensionamento sembra una scelta prudente, ma blocca risorse che potresti non usare mai. Il sottodimensionamento? È una corsia preferenziale verso downtime e sessioni di troubleshooting d’emergenza che nessuno desidera.
Inoltre, dimensionare correttamente la capacità implica più che scegliere il numero giusto di istanze. In Zilliz, significa comprendere a fondo i requisiti di casi d’uso diversi e allineare continuamente l’infrastruttura per soddisfare tali esigenze in modo efficiente.
Non si tratta solo di scegliere l’hardware; c’è un’intera fase di configurazione da considerare. Attività come configurare Kubernetes, creare script con Terraform, sviluppare una GUI e finalizzare le strategie di backup e replica non sono compiti semplici. Consumano tempo e richiedono un alto livello di competenza.
Poi c’è la manutenzione ordinaria. La manutenzione ordinaria potrebbe non essere appariscente, ma saltarla è un azzardo. Restare al passo con gli aggiornamenti, principalmente correzioni di bug e patch di sicurezza, non è negoziabile. Non si tratta solo di mantenere il sistema funzionante; si tratta di proteggerlo da vulnerabilità note e assicurarsi che possa supportare efficacemente nuove funzionalità.
Un altro compito operativo critico è monitorare eventuali squilibri del carico di lavoro ed essere pronti ad adeguarsi. Gestire proattivamente le risorse può prevenire colli di bottiglia nelle prestazioni e far risparmiare costi nel lungo periodo. E quando è il momento di espandersi, farlo in modo strategico può evitarti di dover correre ai ripari per scalare un sistema già al limite.
Pianificare quando le cose vanno male è cruciale quanto la configurazione stessa. Dovrai acquisire grande familiarità con la tua scelta di database vettoriali open-source, il che aiuta nel troubleshooting. Un altro consiglio da professionisti è costruire un solido piano di disaster recovery per assicurarti di poter ripartire con un impatto minimo.
La tassa del “Perché il mio database vettoriale è lento?”. Anche con un’attenta pianificazione della capacità e ottimizzazione, prima o poi qualcuno chiederà: “Perché il mio Milvus è così lento?” I problemi di latenza—attesi a 100 ms ma che arrivano a 200 ms, o picchi occasionali fino a 5.000 ms—possono essere un rompicapo. Risolverli non è semplice e dipende fortemente dal possesso di conoscenze specialistiche. Trovare e correggere i rallentamenti diventa ancora più impegnativo se il tuo team è distribuito tra Milvus, Kafka ed Elasticsearch. Si riduce a una scelta: investire nell’assunzione e nella formazione di esperti focalizzati su specifici database vettoriali oppure prepararsi all’impatto dei problemi di prestazioni.
Alcuni costi sono quasi impossibili da quantificare
Abbiamo trattato i costi diretti, che possiamo calcolare se sappiamo quanto vale il tempo di un ingegnere. Tuttavia, c’è un’intera categoria di costi più difficile da definire con precisione. Non sono marginali; possono determinare il successo o il fallimento del tuo progetto, soprattutto quando si tratta di qualcosa di complicato come un database vettoriale per carichi di lavoro mission-critical.
Time to Market. Prima che la tua app arrivi in produzione, c’è parecchio lavoro preparatorio—come ottimizzare alla perfezione il tuo database vettoriale. I ritardi qui possono andare da un piccolo fastidio a dare un vantaggio ai concorrenti. Non si tratta solo di essere primi, ma di non restare indietro.
Morale e retention degli ingegneri. Parliamoci chiaro: gli ingegneri vogliono risolvere problemi, non fare da babysitter ai sistemi. Certo, ci aspettiamo alcuni turni di reperibilità e manutenzione, ma questo presuppone che tali attività siano bilanciate e che ci stiamo muovendo verso l’automazione delle parti noiose. Se restiamo bloccati in una manutenzione infinita senza una fine in vista, è una corsia preferenziale verso un team demotivato e potenzialmente in diminuzione. Inoltre, gli ingegneri insoddisfatti non stanno solo cercando l’uscita; non stanno dando il meglio nel loro lavoro.
Il rischio e i suoi effetti a catena. Hai un team di maghi dei database vettoriali? Ottimo, il tuo rischio è più basso, ma non scompare. Potresti raggiungere un uptime quasi perfetto. Ma se il tuo team sta imparando strada facendo, aspettati qualche intoppo. Non stiamo parlando solo di downtime: perdita di dati, passi falsi sulla sicurezza e multe. E il downtime non riguarda solo l’impatto immediato; è la faticosa fase di ripristino, i turni di crisi alle 4 del mattino e quanto spesso ti ritrovi a spegnere incendi invece di migliorare.
Come valutare i costi nella gestione dei database vettoriali
Dopo aver calcolato i costi diretti e quelli legati al tempo che gli ingegneri dedicano alla configurazione di database vettoriali come Milvus, ci troviamo davanti a una domanda più grande: dovremmo gestire tutto da soli, oppure è meglio usare servizi gestiti?
Sarebbe meglio lavorare prima su alcuni test di performance per raccogliere dati. Il test di performance più critico di un database vettoriale deriva dall’osservare come gestisce i carichi di lavoro reali. Questo significa configurare ambienti di test che imitino le operazioni effettive, spingendoli per vedere come si comportano. Questo passaggio è fondamentale perché ci mostra quanto velocemente può funzionare il database e come si comporta sotto stress: informazioni di cui abbiamo bisogno per decidere se una configurazione vale l’investimento.
Dopo aver raccolto questi dati sulle performance, li trasformiamo in un confronto semplice: quanto costa gestire uno specifico volume di dati o un determinato numero di query al secondo? Questo metodo di confronto dei costi è ampiamente approvato nel benchmarking dei database, aiutandoci a vedere chiaramente quale opzione offre il miglior valore.
Ottimizzare per i costi
Ridurre il costo per query è possibile, sia dal tuo lato sia da quello del tuo cloud provider. Una strategia semplice è adottare lo scaling dinamico, che evita di pagare per risorse che non usi. Tuttavia, vale la pena ricordare le sfide, come il potenziale sotto-provisioning, di cui abbiamo già discusso.
Regolare l’equilibrio tra accuratezza del recall, latenza e throughput in base alle esigenze del tuo progetto può anche aiutare a gestire i costi. Questo implica scegliere il tipo di indice giusto per la tua situazione. Per esempio, DiskANN potrebbe essere la tua scelta per un recall moderato con latenza e throughput accettabili, mentre IVF_Flat potrebbe essere migliore per scenari ad alta accuratezza nonostante la sua latenza più elevata e il throughput inferiore.
Un altro approccio consiste nell’usare MMap per archiviare meno dati in memoria, il che può far risparmiare sui costi ma potrebbe ridurre le performance. Questa scelta dovrebbe essere allineata alle esigenze dei tuoi casi d’uso.
In Zilliz, ci concentriamo su ottimizzazioni dei costi adatte a diversi casi d’uso. Miglioriamo continuamente Zilliz Cloud (la versione completamente gestita di Milvus) con nuove funzionalità rilasciate ogni mese per garantire il miglior rapporto prezzo-performance per le tue esigenze di database vettoriale.
Fare una scelta economica intelligente
Decidere come gestire il nostro database vettoriale alla fine significa guardare i numeri e fare una scelta intelligente basata su ciò che è più conveniente. Questo vuol dire considerare tutto, dai costi diretti di gestione dei server al fatto che potremmo aver bisogno di hardware più avanzato o che possiamo raggiungere i nostri obiettivi in modo più economico attraverso una progettazione intelligente.
La chiave qui è presentare le opzioni e i relativi costi in modo facile da comprendere, assicurandoci che, quando discutiamo queste scelte con altri membri del nostro team o con i decisori, parliamo in termini chiari e semplici. Non si tratta di evitare il lavoro duro; si tratta di assicurarci di investire i nostri sforzi e le nostre risorse dove avranno il maggiore impatto.
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