サーバーレスおよび Standard 3 高密度 (S3 HD) でのインデクサーの実行 (プレビュー)

Note

Azure AI 検索は、Azure ポータル、REST API、およびAzure SDKから使用できます。 また、Foundry IQ は、エンタープライズ コンテンツを、Microsoft Foundry ポータルのエージェントの再利用可能なアクセス許可に対応したナレッジ ベースに変換するマネージド ナレッジ レイヤーです。

Important

機能、またはマークされたプロパティ (プレビュー) は、サービス レベル アグリーメントの対象ではなく、運用環境のワークロードには推奨されず、一般公開される前に変更または制約される可能性があります。 Azure AI 検索 プレビューの用語は、スタンドアロンでも一般公開されている機能の一部でも、すべてのプレビュー機能に適用されます。

この記事では、サーバーレスおよび Standard 3 High Density (S3 HD) 検索サービスAzure AI 検索使用するインデクサー実行モデルについて説明します。 どちらのオプションにも、24 時間 UTC ウィンドウごとに使用できるインデクサーの合計時間を制御するサービス レベルの毎日のランタイム クォータがあります。

この記事で説明する機能はプレビュー段階です。

該当する場合

この記事の実行モデルは、次に適用されます。

サポートされているインデクサー定義、データ ソース、スキルセット、およびインデクサーに基づくナレッジ ソースは、両方のオプションを変更することなく機能します。

実行モデル

サーバーレスおよび S3 HD のインデクサーには、次の実行特性があります。

  • インデクサー インフラストラクチャのプロビジョニングや管理は行いません。 サービスは容量を自動的に処理します。

  • インデクサーは マルチテナント実行環境でのみ実行されます。 共有プライベート リンク リソースを介して提供されるプライベート実行環境は、これらの SKU のインデクサーでは使用できません。

  • S3 HD の場合、パブリック インターネットから離れるインデクサー接続が必要な場合は、検索サービスで ネットワーク セキュリティ境界 (NSP) を構成し、明示的なアクセス規則を介して受信トラフィックと送信トラフィックを制御します。

  • サーバーレスの場合、プライベート接続はサポートされません。

日次累積実行時間クォータ

インデクサーの実行は、00:00 UTC にリセットされる毎日のランタイム クォータによって制御されます。 クォータは次のとおりです。

  • サービス レベル: 検索サービス全体に適用されます。
  • 累積： サービス内のすべてのインデクサーからのランタイムは、同じ予算にカウントされます。 クォータはインデクサーごとに適用されません。

実行中のすべてのインデクサーは、1つの共有サービス予算の時間を消費します。 サービスは、個々のインデクサーのランタイムを予約したり、クォータをそれらの間で均等に自動的に分割したりすることはありません。 たとえば、2 時間ごとに実行される 12 個のインデクサーの累積期間は、実行が重複しているか、異なる時刻に実行されるかに関係なく、24 時間の集計ランタイム時間をすべて消費できます。

次の表に、SKU 別の日単位のクォータと、それをサポートする最小 API バージョンを示します。

SKU UTC の 24 時間ウィンドウごとの 1 日あたりのクォータ 最小 API バージョン
S3 HD 24 時間 2025-11-01-preview
Serverless 24 時間 2026-05-01-preview

日次クォータが使い果たされた場合:

  • 現在実行中のインデクサーは、約 5 分以内に停止します。

  • 新しいインデクサーの実行ではドキュメントは処理されないため、日単位のクォータが超過したことを示す一時的なエラーが直ちに返されます。

  • カウンターが 00:00 UTC にリセットされた後、通常のインデクサーの実行が再開されます。

クォータ不足からの復旧

クォータ不足から回復し、再びその状態に陥る可能性を減らすには:

累積ランタイムの監視

このセクションでは、Search Service REST API を使用してランタイムの使用状況と残りの予算を追跡する方法について説明します。 プレビュー期間中、累積ランタイムのポータル エクスペリエンスはありません。

サービス レベルのランタイム

サービス統計の取得 (REST API) を使用して、現在の 24 時間の期間、サービス内のすべてのインデクサーにわたって累積インデクサー ランタイムを取得します。

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

応答には、 indexersRuntime セクションが含まれています。 次の JSON は、1 日 24 時間のクォータが使用されていないサービスを示しています。

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

重要なポイント:

  • usedSeconds: サービス内のすべてのインデクサーが現在のウィンドウで実行された合計秒数。
  • remainingSeconds: 1日のクォータに達するまでの残り秒数。 階層固有の制限が適用される場合に表示されます。
  • beginningTime endingTime: 現在の 24 時間 UTC カウント ウィンドウの開始と終了。

インデクサー レベルのランタイム

インデクサーの状態取得 (REST API) を使用して、個々のインデクサーの累積実行時間を取得します。

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

応答には、 runtime セクションが含まれています。 次の JSON は、1 日 24 時間のクォータが使用されていないサービスのインデクサーを示しています。

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

重要なポイント:

  • usedSeconds: 現在のウィンドウでインデクサーが実行された合計秒数。
  • remainingSeconds: この インデクサーだけでなく、サービス内のすべてのインデクサーで秒数を引き続き使用できます。 階層固有の制限が適用される場合に表示されます。
  • beginningTime endingTime: 現在の 24 時間 UTC カウント ウィンドウの開始と終了。

ベスト プラクティス

S3 HD とサーバーレスでのインデクサーのサポートはプレビュー段階です。 ワークロードのサイズを適切に設定し、後日導入されるサーバーレスの課金を計画するには、このガイダンスに従ってください。

S3 HD

プレビュー期間中、S3 HD インデクサーのサポートは、スキルセットや小さなスキルセットのないワークロード向けに設計されています。 1 日のクォータ内を維持するには:

  • サイズが約 1 GB の小さなインデックスを計画します。

  • スキルセットの利用規模を慎重に見積もってください。 Azure OpenAI Embedding スキル、GenAI Prompt スキル、、Azure Content Understanding スキル などの外部サービスを呼び出すスキルは、ランタイムを大幅に向上させ、特にマルチテナント シナリオでは、毎日のクォータをすばやく消費できます。

  • プレビュー期間中は、限られた並列処理が必要です。 大規模なインデクサー群では、スケジュールに基づいた時差実行を行い、作業を 24 時間の枠全体に分散することで、同じリソースを競合する事態を避けてください。

例示的な分割・埋め込みワークロード

1 つの制御された S3 HD テストでは、Split スキルと 1 つの Azure OpenAI Embedding スキルによってチャンクと埋め込みが生成されました。 ワークロードはソース ドキュメントあたり約 2.5 チャンクを生成し、このテストでは 1 つの 24 時間 S3 HD テスト 期間中に約 22,000 個のソース ドキュメントが観察されました。

以下の値は、集計された観測結果に基づく、丸め処理された参考用の公平配分計算です。 インデクサーごとの結果は測定されません。

インデクサーの数 インデクサーごとの 1 日あたりのソース ドキュメント数の例
100 約200
5:00 約 40
1,000 約 20

サービスは、これらのインデクサー数の容量を予約したり、均等な分散、実行順序、またはスループットを保証したりしません。

Note

この結果は、1つの制御された試験で観察された。 パフォーマンスのターゲット、サービスの保証、容量コミットメント、サイズ設定の数式、またはワークロードのテストに代わるものではありません。

スループットは、ドキュメントの複雑さとプロファイル、チャンク、スキルとベクター出力の数と種類、モデルの待機時間、容量、クォータ、ソースとターゲットのパフォーマンス、コンカレンシー、スケジュール順序、調整、リージョン、障害と再試行、ドキュメントクラッキングまたは光学式文字認識 (OCR)、および不均一なテナント ボリュームによって大きく異なる場合があります。 容量を計画する前に、代表的な運用環境の入力を使用してテストします。

Serverless

プレビュー期間中、サーバーレス インデクサーは、取得拡張生成 (RAG) とナレッジ ベースのシナリオのインジェストを簡略化するように設計されています。

  • インデクサーの実行 (スキルを除く) は現在無料です。 インデックスにドキュメントを書き込む場合、コストが発生します。

  • スキルセットの実行は、専用インデクサーの場合と同じ方法で課金されます。 Azure OpenAI Embedding スキル、GenAI Prompt スキル、Azure Content Understanding スキルなどの外部サービスへの呼び出しは、アタッチされた Foundry または Azure AI サービス リソースを通じて課金されます。

制限とクォータ

サーバーレスおよび S3 HD でのインデクサーの制限については、「 インデクサーの制限」を参照してください。

サービス レベルのランタイム クォータとインデクサーの制限によって、スキルセット内のスキルと外部サービスの入力、要求、または処理の制限は置き換えられません。 エンリッチメント パイプラインのサイズを設定するときは、各スキル参照を個別に確認します。

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