Tarification Amazon Personalize

Amazon Personalize utilise le machine learning pour segmenter de façon automatique vos utilisateurs en fonction de leur affinité pour différents produits et différentes marques et catégories et autres afin de créer des campagnes de marketing plus efficaces.

La tarification suivante s'applique lors de l'utilisation des recettes de segmentation des utilisateurs suivantes :

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

Vous êtes facturé par Go de données chargées sur Amazon Personalize. Cela inclut les données en temps réel transmises à Amazon Personalize et les données de lot chargées via Amazon Simple Storage Service (S3).

Coût de l'ingestion des données : 0,05 USD par Go

Vous êtes facturé pour les heures de formation utilisées pour former un modèle personnalisé avec vos données. Une heure de formation représente 1 heure de capacité de calcul en utilisant 4 processeurs virtuels et 8 Gio de mémoire. Amazon Personalize choisit automatiquement les meilleurs types d'instances pour créer vos solutions. Il peut s'agir d'une instance dépassant les spécifications de base afin de terminer la tâche plus rapidement. Amazon Personalize calcule les heures de formation en fonction de l'instance utilisée par rapport à l'instance de base. Le nombre d'heures de formation facturées peut être supérieur au temps écoulé sur l'horloge pendant la formation.

Coûts de formation : 0,24 USD par heure de formation

Vous payez par requête sur un article ou un attribut d'article en fonction du nombre d'utilisateurs* dans le jeu de données traité par Amazon Personalize.

*Le nombre d'utilisateurs (identifiés par un user_id) correspond aux utilisateurs uniques de l'union des jeux de données Utilisateurs et Interactions.

Le détaillant utilise la segmentation par lots pour générer des listes d'utilisateurs susceptibles d'être intéressés par des campagnes de SMS et de messages dans l'application à propos de produits bénéficiant de remises. Le détaillant compte 500 000 utilisateurs à prendre en compte pour ses campagnes. Il utilise 10 Go de données et consomme 50 heures de formation. Le détaillant forme la solution une fois par mois et exécute la segmentation sur 10 produits toutes les deux semaines.

La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

• Frais de traitement et de stockage des données = 10 Go x 0,05 USD par Go = 0,50 USD
• Frais de formation de la solution = 50 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 12 USD
• Frais de production des segments par lots, 100 000 premiers utilisateurs = 100 000 utilisateurs x 0,016 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 10 requêtes x 2 fois par mois = 32 USD
• Frais de production des segments par lots, 400 000 utilisateurs suivants = 400 000 utilisateurs x 0,008 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 10 requêtes x 2 fois par mois = 64 USD

Coût total = 0,50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108,50 USD

Une entreprise de médias utilise la segmentation par lots pour repérer les utilisateurs susceptibles d'être intéressés par des films en streaming en fonction des attributs de ces films, par exemple le genre, l'acteur principal ou l'actrice principale et les récompenses. L'entreprise utilise la liste des utilisateurs générée pour envoyer des notifications push et des campagnes de marketing par e-mail. Les 20 millions d'utilisateurs de ce service sont à prendre en compte pour chaque campagne. L'entreprise utilise 650 Go de données et la formation de chaque recette nécessite 1800 heures de formation. Elle forme les deux solutions une fois par mois et applique la segmentation sur 25 attributs de film toutes les semaines.

La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

• Traitement et de stockage des données = 650 Go x 0,05 USD par Go = 32,50 USD
• Frais de formation de la solution = 2 solutions x 1800 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 864 USD
• Frais d'inférence, 100 000 premiers utilisateurs = 100 000 utilisateurs x 0,016 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 160 USD
• Frais de production des segments par lots, 900 000 utilisateurs suivants = 900 000 utilisateurs x 0,008 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 720 USD
• Frais de production des segments par lots, 9 millions d'utilisateurs suivants = 9 000 000 utilisateurs x 0,004 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 3,600 USD
• Frais de production des segments par lots, 10 millions d'utilisateurs suivants = 10 000 000 utilisateurs x 0,001 USD par tranche de 1000 utilisateurs x 25 requêtes x 4 fois par mois = 1,000 USD

Coût total = 32,50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3600 USD + 1000 USD = 6376,50 USD

Amazon Personalize facilite la conception de large gammes d'expériences de personnalisation, notamment des recommandations de produits spécifiques, des reclassements de produits personnalisés et le marketing direct personnalisé. Les recommandations peuvent être fournies en temps réel afin de réagir rapidement aux intentions de l'utilisateur ou bien par lots.

La tarification suivante s'applique lors de l'utilisation des recettes suivantes :

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

Vous êtes facturé par Go de données chargées sur Amazon Personalize. Cela inclut les données en temps réel transmises à Amazon Personalize et les données de lot chargées via Amazon Simple Storage Service (S3).

Coût de l'ingestion des données : 0,05 USD par Go

Lorsque vous créez une solution personnalisée, vous êtes facturé pour les heures de formation utilisées pour former un modèle personnalisé avec vos données. Une heure de formation représente 1 heure de capacité de calcul en utilisant 4 processeurs virtuels et 8 Gio de mémoire. Amazon Personalize choisit automatiquement les meilleurs types d'instances pour créer vos solutions. Il peut s'agir d'une instance dépassant les spécifications de base afin de terminer la tâche plus rapidement. Personalize calcule les heures de formation en fonction de l'instance utilisée par rapport à l'instance de base. Le nombre d'heures de formation facturées peut être supérieur au temps écoulé sur l'horloge pendant la formation.

Coûts de formation : 0,24 USD par heure de formation

Recommandations en temps réel
Vous êtes facturé pour les demandes traitées par Amazon Personalize. L'utilisation des recommandations en temps réel est mesurée en transactions par seconde (TPS). Vous indiquez le débit minimal dont vous avez besoin. Si le débit des recommandations que vous demandez dépasse le TPS minimum alloué, Amazon Personalize s'adapte automatiquement pour vous fournir les demandes supplémentaires et revient au TPS minimum alloué dès que le volume du trafic diminue. Le TPS réel fourni est déterminé par la moyenne du nombre de demandes par seconde par tranche de cinq minutes.

Pour les recommandations en temps réel, votre capacité de débit par heure vous est facturée en heure par unité de TPS-heure (arrondie à l'heure la plus proche). Le calcul de cette capacité s'effectue en prenant le maximum entre le TPS réel fourni et le TPS minimal alloué, par incréments de cinq minutes par heure, multiplié par la durée totale de traitement des requêtes. Votre utilisation est accumulée tous les mois et facturée selon les niveaux d'utilisation.

TPS-heure = maximum de (TPS réel fourni, TPS minimal alloué) x (5/60 minutes)

Recommandations par lot
Vous êtes facturé pour le nombre d'utilisateurs demandés lors de l'utilisation de recettes « USER_PERSONALIZATION » et « PERSONALIZED_RANKING », ainsi que pour les éléments demandés lors de l'utilisation de la recette « RELATED_ITEMS » pour une tâche d'inférence par lots, quel que soit le nombre de résultats demandé.

*Les recommandations générées pour chaque utilisateur lors de l'utilisation d'une « solution » basée sur le type de recette « User-personalization » comptent pour une recommandation, quel que soit le nombre de résultats (articles) demandés par utilisateur pour la tarification par lot. De même, vous ne payez que pour le nombre d'utilisateurs traités pour Personalized-ranking, quel que soit le nombre d'articles reclassés par utilisateur et pour le nombre d'articles traités lors de l'utilisation de la recette « Related_items », quel que soit le nombre d'articles similaires par article demandé.

Une entreprise de médias utilise des recommandations personnalisées pour fournir des recommandations à différents points dans le parcours des utilisateurs. Elle charge 200 Go de données au cours du mois et forme une seule solution une fois par jour, chaque formation durant 20 minutes et consommant 10 heures de formation par formation. En outre, le client utilise une capacité d'inférence de 10 TPS pendant 720 heures par mois pour générer des recommandations en temps réel.

La facture mensuelle d'utilisation d'Amazon Personalize sera la suivante :

• Frais de traitement et de stockage des données = 200 Go x 0,05 USD par Go = 10 USD
• Frais de formation de la solution = 300 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 72 USD
• Frais de campagne (inférence en temps réel) = 10 x 720 x 0,20 USD/TPS-heure = 1440 USD

Coût total = 10 USD + 72 USD + 1440 USD = 1552 USD

Pour faire simple, supposons que nous disposons du même volume de données chargées et de formation de l'exemple 1. Ainsi,

• Frais de traitement et de stockage des données = 200 Go x 0,05 USD par Go = 10 USD
• Frais de formation de la solution = 300 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 72 USD

Pour cet exemple, utilisons un volume journalier de requêtes variable.

Utilisation des inférences et frais : le tableau ci-dessous présente un scénario de trafic variable et permet de calculer le nombre de TPS-heure consommé par jour d'utilisation :

Un détaillant utilise des recommandations personnalisées par lots pour générer des recommandations d'articles pour les utiliser dans des e-mails personnalisés. Il utilise 10 Go de données, la formation consomme 50 heures de formation et une tâche d'inférence par lot est utilisée pour générer des recommandations pour 1 million d'utilisateurs avec 10 recommandations d'articles pour chaque utilisateur.

Dans ce cas, les frais d'utilisation de Personalize seront les suivants :

• Frais de traitement et de stockage des données = 10 Go x 0,05 USD par Go = 0,50 USD
• Frais de formation de la solution = 50 heures de formation x 0,24 USD par heure de formation = 12 USD
• Frais d'inférence = 1 million d'utilisateurs x 0,067 USD par tranche de 1 000 recommandations = 67 USD

Coût total = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79.50 USD