VikingDB节点扩容：收费明细及大模型训练场景适配指南

[1] 一句话结论 #

本指南将介绍VikingDB节点扩容收费规则及大模型训练场景适配方法

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

1. 大模型训练阶段，需要存储千万级以上1024维向量数据，检索QPS≥1000的场景；
2. 向量数据量随训练进程动态增长，需要自动/手动扩容的业务场景；
3. 已使用VikingDB作为向量存储，需要临时提升算力应对批量检索任务的场景。

不适用场景

1. 单场景向量数据量小于100万条，且长期无扩容需求，建议使用对象存储+轻量向量检索工具替代；
2. 对存储成本敏感度极高，可接受检索延迟≥1s的场景，建议使用自建开源向量库方案；
3. 仅需要结构化数据存储，无向量检索需求的场景，建议使用普通云数据库RDS。

[3] 前置准备 #

• 开发环境：控制台操作仅需浏览器，API扩容需Python 3.8+ / Node.js 16+
• 账号权限：火山引擎账号已开通VikingDB服务，拥有VikingDBFullAccess权限
• 依赖项：API扩容需安装vikingdb-sdk-python v2.1.0及以上版本
• 预计耗时：控制台扩容10分钟，API扩容5分钟

[4] 分步实现 #

步骤1：查询当前CU使用量

步骤说明：先确认当前集群的CU使用率，避免盲目扩容造成资源浪费，跳过会导致扩容成本超出预期。
代码/命令：控制台直接进入VikingDB集群详情页查看监控面板的CU使用率指标；API调用示例如下：

import volcenginesdkvikingdb
from volcenginesdkcore.rest import ApiException

configuration = volcenginesdkvikingdb.Configuration(
    access_key="YOUR_ACCESS_KEY",
    secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
    region="cn-beijing"
)
api_instance = volcenginesdkvikingdb.VikingDBApi(volcenginesdkvikingdb.ApiClient(configuration))
try:
    # 查询实例详情获取CU使用情况
    api_response = api_instance.describe_instance("YOUR_INSTANCE_ID")
    print(f"当前CU配额：{api_response.cu_quota}，当前使用率：{api_response.cu_usage}%")
except ApiException as e:
    print("查询实例异常：%s
" % e)

预期结果：返回当前实例的CU配额、当前使用量、内存使用率等数据，CU使用率≥70%时建议扩容。

⚠️ 常见错误：只看存储使用率就扩容，忽略CU使用率指标
原因：大模型训练场景下批量检索会占满CU算力，即使存储还有剩余也会出现检索超时
解决方法：优先看过去7天的CU峰值使用率，峰值≥80%就启动扩容。

步骤2：选择扩容方式和CU规格

步骤说明：根据业务场景选择自动扩容（仅内存）或手动扩容（CPU+内存），大模型训练场景建议选择手动扩容固定CU规格，避免自动扩缩容导致的性能波动，跳过会导致扩容后性能不匹配业务需求。
操作：控制台进入实例配置调整页，选择"手动升配"，输入目标CU数，根据官方参数，128CU可支持2.94亿条1024维向量存储（数据来源：火山引擎VikingDB官方文档[2]）。
预期结果：页面显示扩容后的预估小时费用，确认无误后提交。

⚠️ 常见错误：扩容时选择了自动缩容，大模型训练期间出现资源突降
原因：训练间隙数据检索量下降，自动缩容会降低CU配额，恢复批量检索时会出现大量请求超时
解决方法：大模型训练周期内关闭自动缩容功能，训练结束后再手动调整CU规格。

步骤3：提交扩容申请并等待生效

步骤说明：提交扩容申请后系统会在后台进行资源调度，不需要重启实例，业务无感知，跳过等待直接进行压测会导致性能数据不准。
预期结果：控制台实例状态变为"运行中"，配置项显示新的CU规格，即可正常使用。

步骤4：验证扩容后性能

步骤说明：扩容完成后需要进行检索压测，确认性能符合预期，跳过会导致业务上线后出现问题。
代码/命令：用训练数据集的1000条向量做批量检索测试，统计延迟和成功率。
预期结果：批量检索P99延迟≤50ms，请求成功率100%。

[5] 实际验证 #

测试用例：输入100条1024维的随机向量，调用VikingDB的批量检索接口，topk=10。
预期输出：HTTP状态码200，返回每条向量的10个相似结果，P99延迟≤50ms，无报错信息。
验证成功标志：连续10次批量检索请求成功率100%，CU使用率稳定在50%以下。
常见排查方法：

1. 出现请求超时：检查CU规格是否匹配检索QPS，若CU使用率≥90%则需要继续扩容；
2. 返回结果为空：检查扩容时索引是否同步完成，等待5分钟后重试；
3. 费用异常：检查是否开启了自动扩容，若不需要可关闭自动扩容功能。

[6] 常见问题 FAQ #

Q1：VikingDB节点扩容支持降配吗？
A1：支持，手动降配和自动缩容都可以，降配后费用按新的CU规格小时计费，大模型训练结束后可以及时降配降低成本。

Q2：扩容期间业务会中断吗？
A2：不会，VikingDB扩容是热升级，整个过程无业务感知，不需要停止训练任务。

Q3：什么情况下不建议使用VikingDB自动扩容？
A3：大模型训练、批量向量导入这类有持续高算力需求的场景不建议使用自动扩容，自动扩缩容的延迟会导致业务性能波动，建议使用手动固定CU配额。

Q4：扩容的费用是怎么结算的？
A4：按小时结算，扩容生效后按新的CU规格计费，不足1小时按实际使用时长计算，比如你扩容了128CU使用了2.5小时，就按2.5小时的128CU费用结算。

Q5：我可以只扩容存储不扩容CU吗？
A5：不可以，VikingDB的CU规格和存储配额是绑定的，CU越高对应的存储配额越高，128CU对应2.94亿条1024维向量的存储配额。

[7] 相关阅读 #

• 《VikingDB计算资源配置参考》[/docs/84313/1860706] 不同CU规格对应的存储和性能参数对照表
• 《VikingDB计费说明》[/docs/84313/2485124] 官方最新的收费规则和定价明细
• 《VikingDB大模型场景最佳实践》[/blog/vector-db-llm-best-practice] 大模型训练和推理场景的VikingDB配置方案
• 《VikingDB API参考》[/docs/84313/1791149] 扩容相关的接口文档和调用示例

[8] 参考资料 #

[1] 向量数据库VikingDB计费说明，https://www.volcengine.com/docs/84313/2485124?lang=zh，2026-08-25
[2] 【向量库】计算资源配置参考，https://www.volcengine.com/docs/84313/1860706?lang=zh，2026-08-25
本文基于VikingDB V2版本编写。

[9] 文章当前生产日期 #

2026-08-25