DashVector のインスタンスタイプと仕様について説明します。ワークロードに最適なオプションを選択する際の参考にしてください。
インスタンスタイプ
DashVector は 3 つのインスタンスタイプを提供します：
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コンピューティング最適化：高 QPS、低レイテンシー、高書き込みスループットに最適です。高並行処理またはレイテンシーセンシティブなワークロードに適しています。
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ストレージ最適化 (推奨)：コンピューティング最適化インスタンスの 5 倍のストレージ容量を提供し、大規模なデータ量に最適です。優れたパフォーマンスを実現し、ほとんどのシナリオの要件を満たします。また、最も費用対効果が高いオプションです。
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無料トライアル：テスト専用です。本番環境では使用しないでください。有効期間は 1 か月で、期限切れ後に更新できます。制約と制限の対象となります。
無料トライアルインスタンスは 1 か月後に期限切れとなり、自動的にリリースされます。すべてのデータは完全に削除され、復元できません。データ損失を回避するため、30 日以内に有料インスタンスにアップグレードしてください。無料トライアルインスタンスの期限切れによるデータ損失について、Alibaba Cloud は責任を負いません。
インスタンス仕様
DashVector は、コンピューティング最適化インスタンスとストレージ最適化インスタンスに複数の仕様レベルを提供しており、主にストレージ容量が異なります。
ストレージ容量の参考値
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インスタンスタイプ |
インスタンス仕様 |
Doc 容量の参考値 (768次元 FP32 ベクトルデータに基づく) |
Doc 容量の参考値 (1536次元 FP32 ベクトルデータに基づく) |
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コンピューティング最適化 |
P.small |
500,000 |
250,000 |
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P.large |
1,000,000 |
500,000 |
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P.2xlarge |
2,000,000 |
1,000,000 |
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P.4xlarge |
4,000,000 |
2,000,000 |
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P.8xlarge |
8,000,000 |
4,000,000 |
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P.16xlarge |
16,000,000 |
8,000,000 |
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ストレージ最適化 |
S.small |
2,500,000 |
1,250,000 |
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S.large |
5,000,000 |
2,500,000 |
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S.2xlarge |
10,000,000 |
5,000,000 |
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S.4xlarge |
20,000,000 |
10,000,000 |
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S.8xlarge |
40,000,000 |
20,000,000 |
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S.16xlarge |
80,000,000 |
40,000,000 |
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重要
より高い仕様のストレージ最適化インスタンスまたはコンピューティング最適化インスタンスの購入や技術サポートについては、以下までお問い合わせください：
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このデータはテストによって検証されていますが、あくまで参考値です。
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容量テストに使用した Doc には、プライマリキーとベクトルデータのみが含まれており、Fields は含まれていません。プライマリキーは、ゼロから始まる自動インクリメント整数を文字列に変換したものです。本番環境では、Fields が追加のストレージを消費するため、実際の Doc 容量は記載値よりも少なくなる場合があります。
検索パフォーマンスの参考値
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インスタンスタイプ |
インスタンス仕様 |
topk=10 |
topk=100 |
topk=250 |
topk=1000 |
||||
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QPS |
RT_p99 |
QPS |
RT_p99 |
QPS |
RT_p99 |
QPS |
RT_p99 |
||
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コンピューティング最適化 |
P.large (768次元 FP32 ベクトルデータ 100万件に基づく) |
962.6 |
< 30 ms |
429.7 |
< 30 ms |
387.5 |
< 45 ms |
134.7 |
< 250 ms |
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ストレージ最適化 |
S.large (768次元 FP32 ベクトルデータ 500万件に基づく) |
297.6 |
< 30 ms |
112.5 |
< 30 ms |
107.4 |
< 50 ms |
37.1 |
< 300 ms |
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テスト結果は Cohere データセットに基づいています。パフォーマンスはデータ分布によって異なるため、これらの値はあくまで参考値です。
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パフォーマンステストに使用した Doc には、プライマリキーとベクトルデータのみが含まれており、Fields は含まれていません。プライマリキーは、ゼロから始まる自動インクリメント整数を文字列に変換したものです。
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DashVector はバックグラウンドでインデックスの最適化を実行します。通常、書き込み操作から 4 時間以内に完了します。最適化が完了すると、パフォーマンスは最適な状態になります。
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最大容量時、QPS は記載値以上となり、データ量が増加しても低下しません。例えば、200 万件の 768 次元 FP32 ベクトルを格納した P.2xlarge インスタンスでは、topk=100 の場合に QPS > 600 を達成します。
レプリカ数
DashVector では、インスタンスごとに 1 から 5 個のレプリカを設定できます。すべてのレプリカには同一のデータが含まれます。QPS はレプリカ数に比例して向上し、レプリカ数が多いほど可用性が向上します。高可用性が必要な本番環境では、レプリカ数を 2 以上に設定してください。
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レプリカ数の変更は QPS と可用性にのみ影響し、ストレージ容量には影響しません。