Amazon SageMaker es compatible con el uso del machine learning (ML) en el análisis geoespacial, lo que facilita que los científicos de datos y los ingenieros de ML creen, entrenen e implementen modelos al utilizar datos geoespaciales. Solo paga por lo que utiliza.
Hay cuatro componentes que determinan su factura:
- Una tarifa de suscripción de usuario mensual para visualizar y colaborar en cargas de trabajo geoespaciales
- Cargos por horas de cómputo utilizadas para Amazon SageMaker Studio, trabajos por lotes, hosting de modelos e inferencia
- Cargos por almacenamiento basados en el tamaño de los datos importados o almacenados en caché
- Cargos por solicitud para operaciones geoespaciales
Suscripción de usuario mensual
Usted paga una tarifa de suscripción mensual de 150 USD por usuario para acceder a herramientas de visualización geoespacial especialmente diseñadas y funciones de colaboración integradas.
Cargos por cómputo
Usted paga según el tipo de cómputo utilizado. La capacidad geoespacial de SageMaker ofrece una selección de tres tipos diferentes de instancias de cómputo:
- Inicie un bloc de notas geoespacial interactivo (ml.geospatial.interactive) para configurar y organizar su flujo de trabajo.
- Ejecute trabajos de procesamiento (ml.geospatial.jobs) para analizar imágenes satelitales u otros datos geoespaciales.
- Ejecute modelos de ML listos para usar y especialmente diseñados (ml.geospatial.models) en imágenes satelitales.
Se cobran diferentes tarifas por cada tipo de instancia de cómputo utilizado.
Cargos por almacenamiento
Paga los cargos de almacenamiento en función de la cantidad total de almacenamiento utilizado por mes (GB) y el tiempo durante el cual ha utilizado el almacenamiento.
Operaciones geoespaciales
Usted paga por solicitud de operaciones geoespaciales. Se factura por separado por cada tipo de solicitud de operación geoespacial que su aplicación realiza al servicio. Puede convertir las coordenadas de latitud y longitud en una dirección de calle o nombre de lugar legibles mediante la operación de geocodificación inversa. También puede ajustar las trazas de GPS registradas durante un viaje a la red de carreteras y caminos de OpenStreetMap mediante la comparación de mapas.
Resumen del nivel gratuito de SageMaker para ML para el análisis geoespacial
Como parte del nivel gratuito de AWS, puede comenzar a usar las capacidades geoespaciales de SageMaker de forma gratuita. El nivel gratuito dura 30 días e incluye 10 horas gratuitas de cómputo ml.geospatial.interactive y hasta 10 GB de almacenamiento gratuito. Una vez finalizado el periodo de prueba gratuito de 30 días, o si supera los límites del nivel gratuito definidos anteriormente, paga por los componentes que se describen en la tabla de precios a continuación.
Tabla de precios
Ejemplos de precios
Ejemplo 1: uso del bloc de notas de capacidades geoespaciales y operaciones geoespaciales de SageMaker
Tiene un equipo de un científico de datos y un analista geoespacial que desea probar las capacidades geoespaciales de SageMaker. Digamos que uno de ellos crea un modelo de ML para predecir el rendimiento de los cultivos, para lo cual accede a los datos de Landsat 8 para campos agrícolas en Utah. El analista geoespacial quiere trazar las predicciones de rendimiento de cultivos en la imagen de satélite, explorar los resultados y analizarlos. A lo largo del análisis (después de consumir los recursos del nivel gratuito), el equipo inicia sesión en el bloc de notas de capacidades geoespaciales de SageMaker durante 10 horas al mes. Durante el mes, el científico de datos ejecuta operaciones geoespaciales como trabajos durante 20 horas y genera 30 GB de datos, que se almacenan durante un mes. La factura al final del mes se calcularía de la siguiente manera:
Suscripción mensual de usuario = 150 USD * 2 = 300 USD
Cargos de cómputo para ml.geospatial.interactive: 1,20 USD * 10 = 12,00 USD
Cargos de cómputo para ml.geospatial.jobs: 0,40 USD * 20 = 8,00 USD
Cargos de almacenamiento: 0,023 USD * 30 = 0,69 USD
Total = 300 USD + 12,00 USD + 8,00 USD + 0,69 USD = 320,69 USD
Ejemplo 2: uso del bloc de notas de capacidades geoespaciales, operaciones geoespaciales y modelos de SageMaker
Supongamos que tiene un equipo de dos científicos de datos y ocho encargados de la toma de decisiones que desean usar un modelo con capacidades geoespaciales de SageMaker. Los científicos de datos acceden a 5 años de datos de Sentinel-2 para Londres y Nueva York, ejecutan el modelo provisto de capacidades geoespaciales de SageMaker en datos de Sentinel-2, ven las predicciones del modelo y las comparten con los encargados de la toma de decisiones. Durante el proceso (después de consumir los recursos del nivel gratuito), el equipo inicia sesión en el Bloc de notas de capacidades geoespaciales de SageMaker por un total de 100 horas al mes, ejecuta 220 horas de trabajos para preprocesar datos, ejecuta un modelo de segmentación de cobertura terrestre preconstruido por 20 horas y genera 200 GB de datos, que se almacenan durante un mes. La factura al final del mes se calcularía de la siguiente manera:
Suscripción mensual de usuario = 150 USD * 10 = 1500 USD
Cargos de cómputo para ml.geospatial.interactive: 1,20 USD * 100 = 120,00 USD
Cargos de cómputo para ml.geospatial.jobs: 0,40 USD * 220 = 88,00 USD
Cargos de cómputo para ml.geospatial.model: 2,50 USD * 20 = 50,00 USD
Cargos de almacenamiento: 0,023 USD * 200 = 4,60 USD
Total = 1500 USD + 120,00 USD + 88,00 USD + 50 USD + 5,20 USD = 1763,20 USD
Recursos de precios adicionales