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Dimensionar a taxa de transferência do endpoint de Pesquisa de IA com QPS alto

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Visualização

Esse recurso está em Prévia Pública.

Por default, endpoints padrão suportam 20–200 QPS dependendo do tamanho do índice. Aplicações em tempo real, como barras de pesquisa, sistemas de recomendação e correspondência de entidades, frequentemente exigem 100 a 1.000+ QPS. Somente em endpoints padrão, é possível definir um QPS alvo. A Databricks provisiona a infraestrutura para melhor corresponder àquele nível de taxa de transferência (melhor esforço, não garantido).

importante

Configurar um alvo de QPS prevê capacidade adicional, o que aumenta o custo do endpoint. Você é cobrado por esta capacidade adicional independentemente do tráfego de queries real. O escalonamento da taxa de transferência é de melhor esforço e não é garantido durante a Prévia Pública.

Usar alta QPS quando:

  • Seu aplicativo requer mais de 50 QPS de taxa de transferência sustentada.
  • Você recebe erros 429 (excesso de solicitações) sob carga normal.
  • A latência é comprometida com o aumento do tráfego, mesmo quando a utilização média aparenta ser baixa.

Requisitos​

  • Alta QPS está disponível apenas para endpoints padrão. Endpoints otimizados para armazenamento não são suportados.
  • Use a autenticação OAuth para entidade de serviço e o URL do índice para cargas de trabalho de produção de alto QPS. Tokens de acesso pessoal (PATs) e o URL de consulta do workspace são apropriados para prototipagem, mas não usam a rota de consulta otimizada e são limitados a algumas dezenas de QPS.
  • Para índices do Delta Sync que usam modelos de incorporação gerenciados para consultas de texto, a rota de consulta otimizada não está disponível quando o workspace usa listas de acesso IP ou conectividade privada, como AWS PrivateLink. Nessa configuração, o endpoint pode não atingir o QPS de destino configurado.

Configurar QPS alvo​

Defina um QPS alvo ao criar um novo endpoint ou ao atualizar um existente. A capacidade adicional necessária para melhor corresponder à taxa de transferência de destino é provisionada automaticamente. Na Pré-visualização Pública, o dimensionamento da taxa de transferência é baseado no melhor esforço e não é garantido: o QPS real depende do tamanho do seu índice, da dimensionalidade do vetor, da complexidade da consulta e do uso do filtro.

Ao criar um novo endpoint:

  1. Na barra lateral esquerda, clique em Compute .

  2. Clique na tab Pesquisa de IA e clique em Criar endpoint .

    Criar compute de pesquisa de IA.

  3. Em Configurações avançadas , insira o valor de QPS alvo .

    Crie a caixa de diálogo do endpoint de Pesquisa de AI.

Ao atualizar um endpoint existente:

  1. Acesse a página de detalhes do endpoint.

  2. No painel direito, clique no ícone de lápis Ícone de lápis. ao lado de **QPS alvo**.

    Editar QPS alvo.

  3. Insira o novo valor e clique em Salvar .

    Insira o valor de QPS de destino.

Consultar a URL do Índice​

Depois que o estado de escala do endpoint for SCALING_CHANGE_APPLIED, envie consultas ao URL do índice usando um token OAuth de entidade de serviço. Este URL é necessário para usar a capacidade de consulta adicional provisionada por target_qps.

Para aplicativos Python, chame get_index() uma vez e reutilize o objeto de índice retornado. O Python SDK envia queries para a URL do Índice.

Python
from databricks.ai_search.client import AISearchClient

client = AISearchClient(
    service_principal_client_id="...",
    service_principal_client_secret="...",
    workspace_url="https://<workspace-url>",
)

index = client.get_index(endpoint_name="my-high-qps-endpoint", index_name="catalog.schema.index")

# Reuse this index object for every query.
index.similarity_search(query_vector=[...], columns=["id", "text"], num_results=10)

Para aplicativos REST ou não-Python, primeiro obtenha o URL do índice e, em seguida, envie solicitações de consulta para esse URL. O token deve ser um token OAuth para entidade de serviço.

sh
export WORKSPACE_URL=https://<workspace-url>
export INDEX_NAME=catalog.schema.index
export TOKEN=<oauth-token>

export INDEX_URL=$(curl -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  "$WORKSPACE_URL/api/2.0/vector-search/indexes/$INDEX_NAME" \
  | jq -r '.status.index_url')

case "$INDEX_URL" in
  http://*|https://*) ;;
  *) INDEX_URL="https://$INDEX_URL" ;;
esac

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "$INDEX_URL/query" \
  --data '{"num_results": 10, "query_vector": [...], "columns": ["id", "text"]}'

Não use o URL de query do workspace, como /api/2.0/vector-search/indexes/<index_name>/query, para tráfego de produção de alto QPS. Esse URL não usa a rota de consulta otimizada e pode retornar erros 429 antes que o endpoint atinja o QPS de destino configurado.

Como o dimensionamento se aplica​

Após definir um QPS de destino, a capacidade necessária é provisionada automaticamente. O novo nível de Taxa de transferência se aplica após o provisionamento ser concluído; não é necessário sincronizar os índices para acionar a alteração.

nota

A tentativa de atualizar o QPS alvo enquanto uma operação de escalonamento está em andamento retorna um erro RESOURCE_CONFLICT. Aguarde a conclusão da operação atual antes de tentar novamente.

Solucionar problemas de erros 429​

Para cargas de trabalho de alto QPS, use estas verificações para encontrar o gargalo:

  • Se você usa um PAT ou a URL de consulta do workspace, mude para a autenticação OAuth da entidade de serviço e a URL do índice.
  • Se scaling_info.state for SCALING_CHANGE_IN_PROGRESS, aguarde até que o estado mude para SCALING_CHANGE_APPLIED.
  • Se seu aplicativo enviar queries de vetor com query_vector, o modelo de embedding não estará no caminho da query. Se os erros 429 continuarem após a conclusão do dimensionamento, reduza a concorrência da solicitação ou defina um target_qps mais alto.
  • Se o aplicativo enviar consultas de texto para um índice Delta Sync com modelos de incorporação gerenciados pelo Databricks, o modelo de incorporação pode ser o gargalo. Use um modelo de incorporação menor, como databricks-qwen3-embedding-0-6b, em vez de databricks-gte-large-en, ou use um endpoint provisionado de Taxa de transferência para Foundation Model APIs ou outro endpoint dedicado de Model Serving para incorporações.

Limitações​

  • No autoscale : é preciso definir o QPS alvo manualmente com base no tráfego esperado. Se o tráfego exceder o nível de provisionamento, erros 429 ocorrerão. Ver Plano para picos de consulta
  • Somente endpoints padrão: endpoints otimizados para armazenamento não target_qps suportam.
  • Rota otimizada necessária : o QPS de destino configurado se aplica ao tráfego que usa autenticação OAuth de entidade de serviço e o URL do índice. O tráfego PAT e o tráfego de URL de consulta do workspace são limitados a algumas dezenas de QPS.
  • Modelos de incorporação gerenciados podem adicionar um segundo limite : para índices Delta Sync que usam um modelo de incorporação gerenciado para consultas de texto, a taxa de transferência de consulta também depende do endpoint de servindo modelo de incorporação. Aumente a capacidade de servindo modelo, use taxa de transferência provisionada ou use incorporações autogerenciadas para uma taxa de transferência de consulta previsível.
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