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 Gesamtsumme der Nutzungskosten für die einzelnen Services ergibt Ihre monatliche Rechnung. Auf den Tabs 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 Erstellen von ML-Modellen und Generieren von Prognosen, mit denen Sie robuste, skalierbare intelligente Anwendungen entwickeln können. Mit Amazon ML können Sie leistungsstarke Machine-Learning-Technologien nutzen, ohne auf umfassendes Hintergrundwissen über Machine-Learning-Algorithmen und -Techniken zurückgreifen zu müssen.

    Preisgestaltung: Amazon ML stellt eine stündliche Gebühr für die zum Erstellen von Prognosemodellen verwendete Datenverarbeitungszeit in Rechnung. Sie zahlen dann für die Anzahl von Prognosen, die für Ihre Anwendung generiert wurden. Bei 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 die 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 Weboberfläche. Sie können damit von überall im Internet Daten abrufen und speichern.

    Preisgestaltung: Die Preise für S3 basieren auf fünf Komponenten – dem Typ des verwendeten S3-Speichers, dem Speicherort Ihrer Amazon ML-Inhalte (z. B. USA Ost oder Asien-Pazifik [Sydney]), der Menge an gespeicherten Daten, der Anzahl an Anforderungen, die Sie zum Speichern neuer Inhalte oder Abrufen vorhandener Inhalte verwenden, und der Menge an Daten, die von S3 an Sie übertragen werden. 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.

Gesamtkostenkalkulation: Die Gesamtkosten für die Erstellung dieses Modells belaufen sich bei Durchführung der beschriebenen Schritte auf ungefähr 0,79 USD. Stellen Sie sicher, dass Sie die in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeicherten Daten gelöscht haben, um zusätzliche Gebühren für Amazon S3 zu vermeiden.

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