Erste Schritte mit dem Implementierungsleitfaden

6 Schritte  |  30 Minuten

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Individuelle Service-Nutzung und -Kosten: Die AWS-Preise basieren auf Ihrer Nutzung der einzelnen Services. Die insgesamt kombinierte Nutzung der einzelnen Services ergibt Ihre monatliche Rechnung. Auf den Registerkarten unten erfahren Sie, wofür die einzelnen Services verwendet werden und wie sich dies auf Ihre Rechnung auswirkt.

  • Amazon Machine Learning

    Beschreibung: Amazon Machine Learning (Amazon ML) ist ein verwalteter Service zum Aufbauen von ML-Modellen und Generieren von Prognosen, mit denen Sie robuste, skalierbare intelligente Anwendungen entwickeln können. Mit Amazon ML können Sie leistungsstarke Technologien zum maschinellen Lernen nutzen, ohne auf umfassendes Hintergrundwissen über Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zurückgreifen zu müssen.

    Preisgestaltung: Amazon ML stellt eine stündliche Gebühr für die zum Erstellen von Prognosemodellen verwendete Rechenzeit in Rechnung. Sie zahlen dann für die für Ihre Anwendung generierte Anzahl von Prognosen. Für Echtzeit-Prognosen bezahlen Sie auch einen Stundensatz für die reservierte Kapazität auf der Grundlage des für Ihr Modell erforderlichen Arbeitsspeichers. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Amazon Machine Learning – Preise.

    Beispiel: Angenommen, Sie verwenden Amazon Machine Learning und 20 Stunden Datenverarbeitungszeit zum Generieren Ihrer Modelle und erhalten dann 890 000 Batch-Prognosen. In diesem Fall sind zwei Kosten zu berücksichtigen: Datenverarbeitungsgebühren und monatliche Prognosegebühren. Die Datenverarbeitungsgebühr beträgt 0,42 USD pro Stunde, sodass sich Ihre Gesamtgebühren für die Datenverarbeitung auf 8,40 USD (20 Std. * 0,42 USD/Std.) belaufen. Der monatliche Preis für Amazon ML-Batch-Prognosen beträgt 0,10 USD pro 1 000 Prognosen, sodass sich Ihre Prognosegebühren auf 89,00 USD ((0,10 USD/1 000) * 890 000) belaufen. Insgesamt betragen Ihre Gebühren für Datenverarbeitung und Prognose 97,40 USD für 20 Stunden Datenverarbeitungszeit und 890 000 Batch-Prognosen.

  • Amazon S3

    Beschreibung: Amazon S3 stellt einen sichereren, zuverlässigen und hochgradig skalierbaren Cloud-Speicher für die Objekte in Ihrer Machine Learning-Datenquelle bereit. Amazon S3 vereinfacht die Verwendung des Objektspeichers mit einer einfachen Schnittstelle für Webservices. Sie können darüber von überall im Internet Daten abrufen und speichern.

    Preisgestaltung: Die S3-Preise basieren auf fünf Komponenten: auf dem verwendeten S3-Speichertyp, in dem Sie Ihre Amazon ML-Inhalte speichern (zum Beispiel USA Ost oder Asien-Pazifik – Sydney), auf der gespeicherten Datenmenge, auf der Anzahl der Anforderungen, die Sie ausführen, um neue Inhalte zu speichern oder bestehende Inhalte abzurufen, und auf der Datenmenge, die von S3 zu Ihnen und Ihren Benutzern übertragen wird. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Amazon S3 – Preise

    Beispiel: Wenn Sie mithilfe von Standard Storage in der Region USA Ost 1 GB an Inhalten speichern, bezahlen Sie 0,03 USD pro Monat. Wenn Sie Ihr Konto in den letzten 12 Monaten erstellt und ein Anrecht auf das kostenlose AWS-Kontingent haben, bezahlen Sie 0,00 USD pro Monat.

Schätzung der Gesamtfakturierung: Die Gesamtkosten für die Erstellung dieses Modells anhand der bereitgestellten Schritte betragen ca. 0,79 USD. Um zusätzliche Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Gebühren zu vermeiden, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die in Amazon S3 gespeicherten Daten gelöscht haben.

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