Amazon Forecast 요금

Amazon Forecast는 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되고, 최소 요금 및 선결제 약정은 없습니다. Amazon Forecast를 사용할 때는 다음과 같은 네 가지 유형의 비용을 고려해야 합니다.

1. 가져온 데이터: 훈련 및 예측을 위해 Amazon Forecast로 가져온 데이터 GB당 비용
2. 예측기 훈련: 입력 데이터를 기반으로 사용자 지정 예측기를 구축하거나 예측기 성능을 모니터링하는 데 필요한 인프라 사용의 시간당 비용입니다. 훈련 시간에는 데이터를 정리하고, 여러 알고리즘을 병렬로 훈련하고, 최적의 알고리즘 조합을 찾고, 정확도 지표를 계산하고, 설명 가능성 인사이트를 생성하며, 예측 생성을 위한 인프라 사용을 모니터링하는 데 걸리는 시간이 포함됩니다. 비용은 예측기를 훈련하는 데 걸리는 실제 클럭 시간이 아니라 사용된 인스턴스 시간을 기준으로 한다는 점에 유의하세요. Amazon Forecast는 여러 인스턴스를 병렬로 배포하여 예측기를 훈련하기 때문에 사용된 시간이 관찰된 실제 클럭 시간을 초과하게 됩니다.
3. 생성된 예측 데이터 포인트: 모든 시계열(항목 및 차원) 조합에서 생성된 고유한 예측 값의 수에 따른 비용입니다. 예측 데이터 포인트는 고유한 시계열 수(예: SKU x 스토어 수), 분위수 수, 예측 기간 내 시점의 조합입니다. 예측된 데이터 포인트에는 예측을 생성하여 만드는 데이터 포인트와 가정 분석을 통해 생성되는 데이터 포인트가 포함됩니다.
4. 예측 설명: 각 항목 및 시점의 예측에 대한 속성 또는 관련 데이터의 영향을 설명하는 데 드는 비용입니다. 설명 가능성은 데이터 세트의 속성이 예측 값에 미치는 영향을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 비용은 예측 데이터 포인트의 수와 설명되는 속성(예: 가격, 휴일, 날씨 지수)의 수를 기반으로 합니다.