Amazon Personalize – Preise

Amazon Personalize nutzt Machine Learning, um Ihre Nutzer automatisch aufgrund ihrer Vorliebe für verschiedene Produkte, Kategorien, Marken und anhand anderer Kriterien zu segmentieren und Ihnen somit erfolgreichere Marketing-Kampagnen zu ermöglichen.

Die nachfolgenden Preise gelten, wenn die folgende Nutzer-Segmentierung zur Anwendung kommt:

• aws-item-affinity
• aws-item-attribute
  

Die Gebühren werden pro GB an Daten, die in Amazon Personalize hochgeladen werden, berechnet. Dazu zählen Echtzeit-Daten, die in Amazon Personalize gestreamt werden, sowie Batch-Daten, die über Amazon Simple Storage Service (S3) hochgeladen werden.

Datenerfassungs-Kosten: 0,05 USD pro GB

Die genutzten Trainingsstunden zum Trainieren eines benutzerdefinierten Modells mit Ihren Daten werden Ihnen berechnet. Eine Trainingsstunde ist 1 Stunde an Rechenkapazität unter Verwendung von 4v-CPUs und 8 GiB Arbeitsspeicher. Amazon Personalize wählt automatisch die besten Instance-Typen für die Entwicklung Ihrer Lösungen aus. Dabei kann es sich um eine Instance handeln, die die Basisangaben überschreitet, um den Job schneller durchzuführen. Amazon Personalize berechnet Trainingsstunden basierend auf der verwendeten Instance in Bezug auf die Basisangaben-Instance. Die Zahl der berechneten Trainingsstunden kann höher sein, als die auf der Uhr verstrichene Zeit während des Trainings.

Trainingskosten: 0,24 USD pro Trainingsstunde

Ihnen wird jede Element- oder Elementattribut-Abfrage in Rechnung gestellt. Dies basiert auf der Zahl der Benutzer*, die in Ihrem Datensatz von Amazon Personalize verarbeitet wurden.

*Die Zahl der Benutzer (identifiziert durch „user_id“) wird aus den einzigartigen Nutzern in der Einheit Ihrer „Benutzer“- „Interaktionen“-Datensätze berechnet.

Ein Einzelhändler verwendet Batch-Segmentierung, um Listen von Benutzern zu erstellen, die vermutlich an SMS und In-App-Message-Kampagnen Interesse haben, wenn sich diese auf die momentan im Angebot befindlichen Produkte beziehen. Der Einzelhändler hat 500 000 Benutzer, die für diese Kampagnen berücksichtigt werden. Er nutzt 10 GB Daten und verwendet 50 Trainingsstunden. Der Einzelhändler verwendet die Lösung einmal im Monat und verwendet die Segmentierung für 10 Produkte alle zwei Wochen.

Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

• Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 10 GB x 0,05 USD pro GB =0,50 USD
• Lösungs-Trainingsgebühr = 50 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 12 USD
• Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, erste 100 000 Benutzer = 100 000 Benutzer x 0,016 USD/1 000 Benutzer x 10 Anfragen x 2-mal im Monat = 32 USD
• Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 400 000 Benutzer = 400 000 Benutzer x 0,008 USD/1 000 Benutzer x 10 Anfragen x 2-mal im Monat = 64 USD

Gesamtkosten = 0,50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108,50 USD

Ein Medienunternehmen nutzt die Batch-Segmentierung, um Benutzer zu identifizieren, die Interesse am Streamen von Filmen abhängig von Genre, Hauptdarsteller/in und gewonnen Awards, haben könnten. Das Unternehmen nutzt die erstellte Liste von Benutzern, um Push-Benachrichtigungs- und Email-Marketingkampagnen durchzuführen. Der Service hat 20 Millionen Benutzer, die bei jeder Kampagne berücksichtigt werden. Das Unternehmen nutzt 650 GB Daten und das Training für jedes Recipe erfordert 1 800 Trainingsstunden. Die beiden Lösungen werden einmal im Monat trainiert und die Segmentierung für 25 verschiedene Filmattribute wird einmal in der Woche durchgeführt.

Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

• Datenverarbeitung und -Speicherung = 650 GB x 0,05 USD pro GB = 32,50 USD
• Lösungs-Trainingsgebühr = 2 Trainingsstunden x 1,800 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 864 USD
• Inferenzgebühr, erste 100 000 Benutzer = 100 000 Benutzer x 0,016 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 160 USD
• Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 900 000 Benutzer = 900 000 Benutzer x 0,008 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 720 USD
• Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 9 Millionen Benutzer = 9 000 000 Benutzer x 0,004 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 3 600 USD
• Batch-Segmentierung – Erstellungsgebühr, nächste 10 Millionen Benutzer = 10 000 000 Benutzer x 0,001 USD/1 000 Benutzer x 25 Anfragen x 4-mal im Monat = 1 000 USD

Gesamtkosten = 32,50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3 600 USD + 1 000 USD = 6376,50 USD

Amazon Personalize erleichtert es Ihnen, Anwendungen zu entwickeln, die eine individuelle Erfahrung bieten, wie z. B. bestimmte Produktempfehlungen, individuelles Produkt-Ranking und personalisiertes Direktmarketing. Empfehlungen können in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden, um schnell auf sich veränderndes Nutzerverhalten oder Veränderungen im Batch zu reagieren.

Die nachfolgenden Preise gelten für die folgenden Modelle:

• user-personalization
• popularity-count
• Personalized-Ranking
• Similar-Items
• SIMS
• HRNN (legacy)
• HRNN-Metadata (legacy)
• HRNN-Coldstart (legacy)
  

Die Gebühren werden pro GB an Daten, die in Amazon Personalize hochgeladen werden, berechnet. Dazu zählen Echtzeit-Daten, die in Amazon Personalize gestreamt werden, sowie Batch-Daten, die über Amazon Simple Storage Service (S3) hochgeladen werden.

Datenerfassungs-Kosten: 0,05 USD pro GB

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Lösung schaffen, werden Ihnen Trainingsstunden, die für das Trainieren eines benutzerdefinierten Modells mit Ihren Daten verwendet wurden, in Rechung gestellt. Eine Trainingsstunde ist 1 Stunde an Rechenkapazität unter Verwendung von 4v-CPUs und 8 GiB Arbeitsspeicher. Amazon Personalize wählt automatisch die besten Instance-Typen für die Entwicklung Ihrer Lösungen aus. Dabei kann es sich um eine Instance handeln, die die Basisangaben überschreitet, um den Job schneller durchzuführen. Personalize berechnet Trainingsstunden basierend auf der verwendeten Instance in Bezug auf die Basisangaben-Instance. Die Zahl der berechneten Trainingsstunden kann höher sein, als die auf der Uhr verstrichene Zeit während des Trainings.

Trainingskosten: 0,24 USD pro Trainingsstunde

Echtzeitempfehlungen
Die von Amazon Personalize verarbeiteten Anfragen werden Ihnen in Rechnung gestellt. Echtzeit-Empfehlungen werden in Transaktionen pro Sekunde (TPS) gemessen. Sie definieren den minimalen Durchsatz, den Sie benötigen. Wenn der Durchsatz der von Ihnen angefragten Empfehlungen das Minimum der bereitgestellten TPS überschreitet, skaliert Amazon Personalize automatisch, um Ihre zusätzlichen Anfragen zu bedienen und kehrt zu Ihren bereitgestellten Minimal-TPS, wenn sich Ihr Traffic verringert. Die tatsächlich verwendeten TPS werden als durchschnittliche Anforderungen pro Sekunde in einem 5-Minuten-Fenster berechnet.

Für durchgeführte Echtzeit-Empfehlungen, wird Ihnen die Durchsatzkapazität pro Stunde in TPS-Stunden (aufgerundet auf die nächsthöhere Stunde) berechnet. Diese berechnen sich aus der maximalen Differenz zwischen tatsächlich bedienter TPS und minimaler bereitgestellten TPS multipliziert mit der Gesamtzeit (in 5-Minuten-Schritten pro Stunde), in der Anforderungen verarbeitet werden. Ihre Nutzung wird für jeden Monat addiert und entsprechend der Nutzungskontingente abgerechnet.

TPS-Stunden = Maximum von (tatsächliche TPS – minimal bereitgestellte TPS) x (5/60 Minuten)

Batch-Empfehlungen
Wenn Sie ‚USER_PERSONALIZATION‘- und ‚PERSONALIED_RANKING‘-Recipes verwenden, wird Ihnen eine Gebühr für die Anzahl der angefragten Benutzer und für Elemente, die beim Verwenden des ‚RELATED_ITEMS‘-Recipe für einen Batch-Inferenzjob verarbeitet werden, in Rechnung gestellt – unabhängig davon wie viele Ergebnisse Sie angefragt haben.

*Empfehlungen, die für die einzelnen Benutzer beim Verwenden einer auf dem „User-Personalization“-Recipe-Typ basierenden "Lösung" generiert werden, werden unabhängig von der Anzahl der Ergebnisse (Artikel), die pro Benutzer für Batch-Preise angefordert werden, als eine Empfehlung gezählt. Entsprechend zahlen Sie nur für die Anzahl der Benutzer, die für „Personalized Ranking“ verarbeitet werden – unabhängig von der Anzahl der Artikel, die pro Benutzer neu eingestuft werden, sowie für die Anzahl der Artikel, die beim Verwenden des „Related Items“-Recipe verarbeitet werden – unabhängig von der Anzahl ähnlicher Artikel pro angefordertem Artikel.

Ein Medienunternehmen nutzt benutzerdefinierte Empfehlungen, um seinen Kunden an verschiedenen Punkten Ihrer Reise Empfehlungen zur Verfügung stellen zu können. Das Unternehmen lädt 200 GB Daten im Monat hoch und trainiert eine einzelnen Lösung einmal am Tag, wobei jede Trainingssitzung 20 Minuten dauert und dabei 10 Trainingstunden/Training verbraucht werden. Des Weiteren verwendet der Kunde eine Inferenzkapazität von 10 TPS für 720 Stunden im Beispielmonat zum Generieren von Echtzeit-Empfehlungen.

Die Rechnung in diesem Monat für die Nutzung von Amazon Personalize sieht folgendermaßen aus:

• Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 200 GB x 0,05 USD pro GB =10 USD
• Lösungs-Trainingsgebühr = 300 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 72 USD
• Kampagnen-Gebühren (Echtzeit-Inferenz) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-Stunde = 1 440 USD

Gesamtkosten = 10 USD + 72 USD + 1440 USD = 1552 USD

Gehen wir der Einfachheit halber von den gleichen hochgeladenen Datenmengen und dem gleichen Training wie in Beispiel 1 aus. Daher:

• Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 200 GB x 0,05 USD pro GB =10 USD
• Lösungs-Trainingsgebühr = 300 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 72 USD

Aber dieses Mal gehen wir von einem variablen Anforderungsvolumen im Laufe des Tages aus.

Inferenznutzung und Kosten: In der folgenden Tabelle gehen wir ein Szenario mit variablem Verkehr durch und berechnen die verbrauchten TPS-Stunden in einem Verbrauchstag:

Ein Händler verwendet benutzerdefinierte Batch-Empfehlungen, um Artikelempfehlungen zu generieren, die in personalisierten E-Mails verwendet werden. Hierfür werden 10 GB Daten verwendet und das Training dauert 50 Trainingsstunden. Es wird ein Batch-Inferenzjob verwendet, um Empfehlungen für 1 Million Benutzer mit jeweils 10 Artikelempfehlungen zu generieren.

In diesem Fall werden die Gebühren für die Personalize-Verwendung folgendermaßen berechnet:

• Gebühr für Datenverarbeitung und -Speicherung = 10 GB x 0,05 USD pro GB =0,50 USD
• Lösungs-Trainingsgebühr = 50 Trainingsstunden x 0,24 USD pro Trainingsstunde = 12 USD
• Inferenz-Gebühr = 1 Million Benutzer* x 0,067 USD/ 1 000 Empfehlungen = 67 USD

Gesamtkosten = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD