17.04.2026 06:01
Zero-cost поиск для AI-приложений — идея из turbopuffer Большинство систем поиска и векторных БД сегодня очень дорогие.
Zero-cost поиск для AI-приложений — идея из turbopuffer
Большинство систем поиска и векторных БД сегодня очень дорогие.
Причина простая, они хранят данные в RAM или реплицированных SSD, где стоимость может доходить до $600–$3600 за TB в месяц.
Но turbopuffer предлагает другой подход.
Хранить данные не в памяти серверов, а в object storage (например S3 или GCS).
Стоимость:
⏺️ RAM + SSD инфраструктура - до $3600/TB
⏺️ SSD-кластеры - около $600/TB
⏺️Object storage (S3) - примерно $20/TB
Разница может достигать до 100× дешевле для холодных данных.
📌 Архитектура turbopuffer:
Client
↓
Query layer
↓
SSD / memory cache (горячие данные)
↓
Object storage (источник истины)
То есть:
⏺️ холодные данные хранятся дешево в object storage
⏺️ часто используемые попадают в SSD или RAM cache
⏺️ запросы остаются быстрыми (<100ms), но стоимость инфраструктуры падает на порядок
Vector search становится ключевой частью AI-систем:
⏺️ RAG
⏺️ AI-ассистенты
⏺️ semantic search
⏺️recommendation systems
Но именно retrieval слой часто становится самой дорогой частью AI-инфраструктуры.
Архитектура turbopuffer показывает, что:
> дешевый storage + умный cache
> может заменить дорогие memory-based search системы.
Будущее AI-поиска может выглядеть так:
⏺️ object storage как источник данных
⏺️ stateless compute
⏺️ дешёвый storage
⏺️ кэш для hot data
И тогда поиск по миллиардам документов становится почти “zero-cost” инфраструктурой.
Подробнее:
https://turbopuffer.com/blog/zero-cost
Большинство систем поиска и векторных БД сегодня очень дорогие.
Причина простая, они хранят данные в RAM или реплицированных SSD, где стоимость может доходить до $600–$3600 за TB в месяц.
Но turbopuffer предлагает другой подход.
Хранить данные не в памяти серверов, а в object storage (например S3 или GCS).
Стоимость:
⏺️ RAM + SSD инфраструктура - до $3600/TB
⏺️ SSD-кластеры - около $600/TB
⏺️Object storage (S3) - примерно $20/TB
Разница может достигать до 100× дешевле для холодных данных.
📌 Архитектура turbopuffer:
Client
↓
Query layer
↓
SSD / memory cache (горячие данные)
↓
Object storage (источник истины)
То есть:
⏺️ холодные данные хранятся дешево в object storage
⏺️ часто используемые попадают в SSD или RAM cache
⏺️ запросы остаются быстрыми (<100ms), но стоимость инфраструктуры падает на порядок
Vector search становится ключевой частью AI-систем:
⏺️ RAG
⏺️ AI-ассистенты
⏺️ semantic search
⏺️recommendation systems
Но именно retrieval слой часто становится самой дорогой частью AI-инфраструктуры.
Архитектура turbopuffer показывает, что:
> дешевый storage + умный cache
> может заменить дорогие memory-based search системы.
Будущее AI-поиска может выглядеть так:
⏺️ object storage как источник данных
⏺️ stateless compute
⏺️ дешёвый storage
⏺️ кэш для hot data
И тогда поиск по миллиардам документов становится почти “zero-cost” инфраструктурой.
Подробнее:
https://turbopuffer.com/blog/zero-cost