Eksekusi pengindeks pada Kepadatan Tinggi Tanpa Server dan Standar 3 (S3 HD) (pratinjau)

Artikel ini menjelaskan model eksekusi pengindeks yang Pencarian Azure AI gunakan untuk layanan pencarian Densitas Tinggi Tanpa Server dan Standar 3 (S3 HD). Kedua opsi memiliki kuota runtime harian tingkat layanan yang mengatur berapa banyak total waktu pengindeks yang dapat Anda gunakan per jendela UTC 24 jam.

Fitur yang dijelaskan dalam artikel ini masih dalam pratinjau:

• Dukungan pengindeks pada S3 HD memerlukan 2025-11-01-preview REST API atau versi yang lebih baru.
• Dukungan pengindeks tanpa server memerlukan 2026-05-01-preview REST API atau yang lebih baru.

Tempat penerapannya

Model eksekusi dalam artikel ini berlaku untuk:

• Layanan pencarian tanpa server yang menjalankan pengindeks dengan menggunakan 2026-05-01-preview REST API atau yang lebih baru.
• Layanan pencarian S3 HD yang menjalankan pengindeks dengan menggunakan REST API 2025-11-01-preview atau versi yang lebih baru.

Definisi pengindeks yang didukung, sumber data, set keterampilan, dan sumber pengetahuan yang didukung pengindeks berfungsi tanpa modifikasi pada kedua opsi.

Model Pelaksanaan

Pengindeks pada Serverless dan S3 HD memiliki karakteristik eksekusi berikut:

• Anda tidak menyediakan atau mengelola infrastruktur pengindeks. Layanan ini mengelola kapasitas untuk Anda.

• Pengindeks hanya berjalan di lingkungan eksekusi multitenan. Lingkungan eksekusi privat, yang disediakan melalui sumber daya tautan privat bersama, tidak tersedia untuk pengindeks pada SKU ini.

• Untuk S3 HD, jika Anda memerlukan koneksi pengindeks untuk menjauhi internet publik, konfigurasikan perimeter keamanan jaringan (NSP) pada layanan pencarian Anda untuk mengontrol lalu lintas masuk dan keluar melalui aturan akses eksplisit.

• Untuk Tanpa Server, tidak ada dukungan untuk koneksi privat.

Kuota kumulatif harian untuk waktu proses

Eksekusi pengindeks diatur oleh kuota runtime harian yang diatur ulang pada pukul 00.00 UTC. Kuotanya adalah:

• Tingkat layanan: Ini berlaku untuk layanan pencarian secara keseluruhan.
• Kumulatif: Waktu proses dari setiap pengindeks dalam layanan dihitung ke anggaran yang sama. Kuota tidak diterapkan per pengindeks.

Semua pengindeks yang sedang berjalan menggunakan alokasi waktu dari satu anggaran layanan bersama. Layanan ini tidak mencadangkan waktu proses untuk setiap pengindeks atau secara otomatis membagi kuota secara merata di antara pengindeks tersebut. Misalnya, durasi kumulatif dari 12 pengindeks yang masing-masing berjalan selama dua jam dapat menghabiskan seluruh 24 jam runtime agregat, baik eksekusinya saling tumpang tindih maupun terjadi pada waktu yang berbeda.

Tabel berikut mencantumkan kuota harian menurut SKU dan versi API minimum yang mendukungnya:

Ketika kuota harian habis:

• Pengindeks yang sedang berjalan akan berhenti dalam sekitar lima menit.

• Eksekusi baru pengindeks tidak memproses dokumen dan langsung mengembalikan kegagalan sementara yang menunjukkan bahwa kuota harian telah terlampaui.

• Eksekusi pengindeks normal dilanjutkan setelah penghitung diatur ulang pada pukul 00.00 UTC.

Pulihkan dari kuota yang habis

Untuk pulih dari habisnya kuota dan mengurangi kemungkinan mencapai batas kuota lagi:

• Tunggu hingga reset 00:00 UTC berikutnya, atau gunakan Dapatkan Statistik Layanan (REST API) untuk mengonfirmasi remainingSeconds pengisian ulang sebelum memicu eksekusi baru.

• Atur pengindeks pada jadwal yang diatur berselang-seling agar pekerjaan tersebar sepanjang periode 24 jam, alih-alih dijalankan secara bersamaan.

• Anda tidak dapat menjeda atau menghentikan eksekusi aktif. Gunakan Dapatkan Status Pengindeks untuk memantaunya, dan lihat Menjalankan atau mengatur ulang pengindeks untuk perilaku kontrol runtime.

• Jika runtime masih ada tetapi indexer gagal berjalan, lihat Memecahkan masalah indexer.

• Kurangi biaya set keterampilan. Keterampilan yang memanggil layanan eksternal, seperti Azure OpenAI Embedding skill, GenAI Prompt skill, dan Azure Content Understanding skill, cepat menghabiskan runtime. Turunkan jumlah keterampilan, dokumen batch, atau konfigurasikan cache pengayaan untuk menggunakan kembali hasil sebelumnya alih-alih pemrosesan ulang.

• Pantau remainingSeconds secara proaktif pada tingkat layanan dan pengindeks agar Anda dapat mengurangi beban kerja sebelum mengalami kegagalan.

Pantau waktu aktif kumulatif

Bagian ini menjelaskan cara melacak penggunaan runtime dan sisa anggaran menggunakan REST API Layanan Pencarian. Tidak ada pengalaman portal untuk runtime kumulatif selama pratinjau.

Runtime tingkat layanan

Gunakan Get Service Statistics (REST API) untuk mengambil runtime pengindeks kumulatif di semua pengindeks dalam layanan untuk jendela 24 jam saat ini:

GET {endpoint}/servicestats?api-version=2026-08-01-preview

Respons mencakup bagian indexersRuntime . JSON berikut menunjukkan layanan yang kuota hariannya 24 jam tidak digunakan:

"indexersRuntime": {
    "usedSeconds": 0,
    "remainingSeconds": 86400,
    "beginningTime": "2026-05-16T00:00:00.000Z",
    "endingTime": "2026-05-17T00:00:00.000Z"
}

Poin-poin penting:

• usedSeconds: Total detik yang telah dijalankan semua pengindeks dalam layanan selama jendela saat ini.
• remainingSeconds: Detik masih tersedia sebelum kuota harian tercapai. Ditampilkan saat batas khusus tingkatan berlaku.
• beginningTime dan endingTime: Mulai dan akhir jendela penghitungan UTC 24 jam saat ini.

Runtime pada tingkat pengindeks

Gunakan Dapatkan Status Pengindeks (REST API) untuk mengambil runtime kumulatif untuk pengindeks individual:

GET {endpoint}/indexers('{indexerName}')/search.status?api-version=2026-08-01-preview

Respons tersebut mencakup bagian runtime. JSON berikut menunjukkan pengindeks pada layanan yang kuota harian 24 jamnya tidak digunakan:

"runtime": {
    "usedSeconds": 0,
    "remainingSeconds": 86400,
    "beginningTime": "2026-05-16T00:00:00.000Z",
    "endingTime": "2026-05-17T00:00:00.000Z"
}

Poin-poin penting:

• usedSeconds: Total detik yang dijalankan pengindeks selama jendela saat ini.
• remainingSeconds: Jumlah detik yang masih tersedia untuk seluruh pengindeks di layanan, bukan hanya pengindeks ini. Ditampilkan saat batas khusus tingkatan berlaku.
• beginningTime dan endingTime: Mulai dan akhir jendela penghitungan UTC 24 jam saat ini.

Praktik terbaik

Dukungan pengindeks pada S3 HD dan Tanpa Server sedang dalam pratinjau. Ikuti panduan ini untuk mengukur beban kerja dengan tepat dan merencanakan penagihan untuk Tanpa Server yang akan diperkenalkan di kemudian hari.

S3 HD

Selama masa pratinjau, dukungan untuk pengindeks S3 HD dirancang untuk beban kerja tanpa skillset atau dengan skillset kecil. Untuk tetap dalam kuota harian:

• Rencanakan indeks kecil berukuran sekitar 1 GB.

• Tentukan penggunaan keahlian dengan cermat. Skill yang memanggil layanan eksternal, seperti Azure OpenAI Embedding skill, GenAI Prompt skill, dan Azure Content Understanding skill, secara signifikan meningkatkan waktu proses dan dapat dengan cepat menghabiskan kuota harian, terutama dalam skenario multitenan.

• Perkirakan paralelisme yang terbatas selama pratinjau. Gunakan eksekusi yang dijadwalkan dan dijalankan secara bertahap untuk armada pengindeks besar agar pekerjaan tersebar sepanjang periode 24 jam, alih-alih bersaing memperebutkan anggaran yang sama.

Contoh beban kerja pemisahan dan penyematan

Dalam satu uji S3 HD yang terkontrol, skill Split dan satu skill Azure OpenAI Embedding menghasilkan potongan teks dan embedding. Beban kerja menghasilkan sekitar 2,5 bagian per dokumen sumber, dan sekitar 22.000 dokumen sumber tercatat dalam pengujian ini selama satu jendela pengujian S3 HD selama 24 jam.

Nilai berikut merupakan hasil pembulatan, perhitungan pembagian yang adil yang bersifat ilustratif berdasarkan pengamatan gabungan. Mereka tidak diukur berdasarkan hasil per pengindeks.

Layanan ini tidak mengalokasikan kapasitas atau menjamin distribusi yang merata, urutan eksekusi, atau laju pemrosesan untuk jumlah pengindeks tersebut.

Throughput dapat bervariasi secara signifikan bergantung pada kompleksitas dan profil dokumen, chunking, jumlah dan jenis skill serta output vektor, latensi model, kapasitas, dan kuota, performa sumber dan target, tingkat konkurensi, urutan penjadwalan, pembatasan laju, wilayah, kegagalan dan percobaan ulang, ekstraksi dokumen atau pengenalan karakter optik (OCR), serta volume tenant yang tidak merata. Uji dengan input produksi representatif sebelum Anda merencanakan kapasitas.

Serverless

Selama pratinjau, pengindeks Tanpa Server dirancang untuk menyederhanakan penyerapan untuk skenario pembuatan retrieval-augmented (RAG) dan pangkalan pengetahuan:

• Anda dikenakan biaya untuk eksekusi pengindeks (tidak termasuk keterampilan) dan menulis dokumen ke indeks.

• Eksekusi skillset dikenakan biaya dengan cara yang sama seperti pada pengindeks khusus. Panggilan ke layanan eksternal, seperti skill Azure OpenAI Embedding, skill GenAI Prompt, dan skill Azure Content Understanding, ditagihkan melalui sumber daya Foundry atau Layanan Azure AI yang terlampir.

Batas dan kuota

Untuk batas pengindeks pada Serverless dan S3 HD, lihat Batas pengindeks.

Kuota runtime pada tingkat layanan dan batas pengindeks tidak menggantikan batas input, permintaan, atau pemrosesan dari keterampilan dan layanan eksternal dalam kumpulan keterampilan. Periksa setiap referensi keterampilan secara terpisah saat Anda mengukur alur pengayaan.

Konten terkait

• Pengindeks di Pencarian Azure AI
• Menjalankan atau mengatur ulang pengindeks
• Memantau status dan hasil pengindeks
• Sumber pengetahuan
• Batas layanan di Pencarian Azure AI