Retrieval-Augmented Generation (RAG) (opens new window)などの大規模言語モデル（LLM）アプリケーションにより、ベクトルデータベースの使用が急増しています。多くのLLMベースのアプリケーションでは、最適な動作をするために、高いクエリ毎秒（QPS）レートを持つ大規模なデータセットが必要です。しかし、ほとんどのベクトルデータベースのベンダーは、QPSよりもストレージ容量を優先しています。
マイスケールのMSTGアルゴリズムは、ベクトルデータのストレージと検索に対する新しいアプローチです。NVMe SSDを使用してベクトルデータを格納し、データ密度を大幅に向上させながら、良好な検索性能を維持します。マイスケールでは、1つの容量最適化ポッド（サイズx1）には、競合他社の容量を上回る768次元のベクトルを含む1000万個のベクトルを格納することができます。
通常のポッドと比較して、容量最適化ポッドはベクトルストレージ容量を2倍に増やし、コストを43%削減します。
# 容量最適化ポッドの使用方法
注意:
容量最適化ポッドは、現在、マイスケールのスタンダードプランとエンタープライズプランで提供されています。
新しいクラスターを起動ページでは、容量最適化ポッドと通常のポッドの選択肢があります。
# 容量
マイスケールの容量最適化ポッド（サイズx1）は、約1000万個の768次元のベクトルを格納するストレージ容量を持ち、通常のベクトルデータベースの能力を上回ります。他のベクトルデータベースは通常、約500万個のベクトルまでしか対応できません。
最大の容量最適化ポッド（サイズx32）では、3億2000万個の768次元のベクトルをホストすることができます。
より大きなポッドや水平スケーリングについては、お問い合わせ (opens new window)ください！
# パフォーマンス
当社の容量最適化システムは、10百万のベクトルデータセット（768次元）を効率的に処理しながら、尊敬すべき20 QPSを維持し、フィルター比率に関係なく、フィルター付きベクトル検索で高い精度とパフォーマンスを実現します。
これは、5百万のベクトルで10 QPSしか管理できず、フィルター検索の精度/パフォーマンスが不安定な競合他社を上回ります。さらに、彼らは同じくらい大きなデータセットを単一のポッド内に格納することに苦労し、それによってスケーラビリティ、クエリパフォーマンス、およびコスト効率を制限しています。
# コスト
マイスケールの容量最適化ポッド（サイズx1）は、AWS上で月額68ドルで提供され、優れた価値（2倍のストレージ容量と4倍のQPS）を提供します。競合他社の類似のオファリングは通常月額80ドル程度ですが、当社は容量を2倍に増やし、15%のコスト削減を実現しています。
ベクトルの容量と次元の要件に最適な価格プランを決定するために、価格見積もりツール (opens new window)をご利用ください。
