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.
- 가져온 데이터: 훈련 및 예측을 위해 Amazon Forecast로 가져온 데이터 GB당 비용
- 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.
- 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.
- 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.
Amazon Forecast용 AWS 요금 계산기
AWS 요금 계산기를 사용하여 Amazon Forecast를 사용하는 아키텍처 솔루션의 비용을 예측할 수 있습니다.
프리 티어
예측을 사용하는 첫 두 달 동안 고객은 매월 최대 10만 개의 예측 데이터 포인트, 매월 최대 10GB의 데이터 스토리지, 매월 최대 10시간의 훈련을 제공받게 됩니다.
요금표
| 비용 유형 | 요금 | 세부 정보 |
| 가져온 데이터 | GB당 0.088 USD | Amazon Forecast로 가져온 데이터 1GB당 비용입니다. |
| 예측기 훈련 | 시간당 0.24 USD | 데이터를 정리하고, 여러 알고리즘을 병렬로 훈련하고, 최적의 알고리즘 조합을 찾고, 정확도 지표를 계산하고, 설명 가능성 영향 점수를 생성하고, 예측기 성능을 모니터링하고, 예측을 생성하는 데 걸리는 시간마다 발생하는 비용입니다. Amazon Forecast는 여러 인스턴스를 병렬로 배포하여 예측기를 훈련하므로 사용된 시간이 실제로 관찰된 클럭 시간을 초과하게 됩니다. |
| 생성된 예측 데이터 포인트 | *아래의 단계별 요금표 1 참조 | 1,000개의 예측 데이터에 대해 각 분위수에서 가정 분석을 포함한 예측을 생성합니다. 예측 데이터 포인트는 가장 가까운 1,000개로 반올림됩니다. |
| 예측 설명 | **아래의 단계별 요금표 2 참조 | 설명 1,000건마다 - 예측 데이터 포인트에 속성 수(예: 가격 또는 휴일)를 곱한 값입니다. 설명은 가장 가까운 1,000개로 반올림됩니다. 각 설명 가능성 작업은 50개의 시계열 및 500개의 시점으로 제한됩니다. |
*표 1: 생성된 예측 데이터 포인트 단계형 요금표
| 월별 생성된 예측 데이터 포인트 | 예측 데이터 포인트 1,000개당 가격 |
| 첫 10만 개의 예측 데이터 포인트 | 2.00 USD |
| 다음 90만 개의 예측 데이터 포인트 | 0.80 USD |
| 다음: 4,900만 개의 예측 데이터 포인트 | 0.20 USD |
| 5천만 개 이상의 예측 데이터 포인트 | 0.02 USD |
참고: 기존 CreatePredictor API로 훈련된 예측기를 사용하여 예측을 생성하는 고객에게는 도달 분위수에 대해 항목 및 차원의 조합인 시계열 1,000개당 0.60 USD의 요금이 계속 청구됩니다. 예측 값은 가장 가까운 1,000개로 반올림됩니다.
* 표 2: 예측 설명 단계별 요금표
| 월별 예측 설명 | 설명 1,000건당 가격 |
| 첫 5만 건의 설명 | 2.00 USD |
| 다음: 95만 건의 설명 | 0.80 USD |
| 다음 990만 건의 설명 | 0.25 USD |
| 1,000만 건 이상의 설명 | 0.15 USD |
요금 예
요금 예 1 - 제품 수요 예측
의류 회사를 소유하고 있고, 전 세계 50개 매장에서 1,000개의 품목을 판매하고 있으며, 향후 7일 동안의 제품 수요를 1분위수에서 예측한다고 가정해 보겠습니다. 품목과 매장 위치의 각 조합은 하나의 시계열에 해당하므로 5만 개(품목 1,000개 x 매장 50개)의 시계열을 예측하게 됩니다. 1분위수에서 예측하므로 총 5만 개의 예측(50K 시계열 x 1분위수)을 예측하는 것입니다. 주별 예측 빈도에서 7일 전 예측의 경우, 총 5만 개의 예측 데이터 포인트(5만 개의 예측 x 데이터 포인트 1개)로 미래의 데이터 포인트 1개를 예측하게 됩니다.
| 비용 유형 | 요금 | 사용량 요금 |
| 가져온 데이터 5GB | GB당 0.088 USD | 5GB x GB당 0.088 USD = 0.44 USD |
| 3시간의 훈련 시간 | 시간당 0.24 USD | 3시간 x 시간당 0.24 USD = 0.72 USD |
| 5만 개의 예측 데이터 포인트 | 처음 10만 개의 예측 데이터 포인트의 경우 예측 데이터 포인트 1,000개당 2 USD | 5만 건의 예측 x 예측 1,000건당 2 USD = 100 USD |
| 총 비용 = 101.16 USD |
이제 다음과 같은 변화를 가정해 보겠습니다. 이제 일일 예측 빈도로 7일 앞선 예측을 예측하고 있습니다. 즉, 총 예측 데이터 포인트가 35만 개(예측 5만 건 x 데이터 포인트 7개)인 미래 데이터 포인트 7개를 예측해야 합니다.
| 비용 유형 | 요금 | 사용량 요금 |
| 가져온 데이터 5GB | GB당 0.088 USD | 5GB x GB당 0.088 USD = 0.44 USD |
| 3시간의 훈련 시간 | 시간당 0.24 USD | 3시간 x 시간당 0.24 USD = 0.72 USD |
| 35만 개의 예측 데이터 포인트 | 처음 10만 개의 예측 데이터 포인트의 경우 예측 데이터 포인트 1,000개당 2 USD 다음 90만 개의 예측 데이터 포인트의 경우 예측 데이터 포인트 1,000개당 0.80 USD |
10만 x 예측 포인트 1,000개당 2 USD = 200 USD 합계 = 200 USD + 200 USD = 400 USD |
| 총 비용 = 401.16 USD |
위의 요금 예는 한 달 동안의 단일 예측 작업을 기준으로 합니다.
요금 예 2 - 용량 계획
에너지 회사를 소유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 가스와 전기를 모두 사용하는 5,000명의 거주 고객이 있습니다. 거주 고객과 에너지 유형의 각 조합은 하나의 시계열에 해당하므로 1만 개(2개의 에너지 유형 x 5,000명의 거주 고객)의 시계열이 됩니다. 총 24만 개의 예측 데이터 포인트(1만 개의 시계열 X 1분위수 x 24시간)를 예측하기 위해 1분위수의 시간별 예측으로 24시간 전에 계획을 세워야 한다고 가정해 보겠습니다.
가격 속성을 추가하고 있으며 예측기 훈련에 사용할 휴일 및 Amazon Forecast 날씨 지수 내장 데이터 세트를 추가하기로 선택했습니다. 어떤 속성이 상위 100대 가스 고객의 예측을 주도하는지 알아보고자 한다고 가정해 보겠습니다. 예측 설명 가능성에 드는 비용은 다음과 같습니다.
| 설명 가능한 작업 수 | 고객 시계열 100개/설명 가능성 작업당 최대 시계열 50개 = 2 |
| 설명 가능성 작업당 설명되는 예측 데이터 포인트 수 | 거주 고객 50명 x 에너지 유형 1개 x 1분위수 x 24시간 = 1,200 |
| 설명하려는 속성의 수 | 가격+휴일+날씨 지수 = 3 |
| 한 달 동안의 총 설명 횟수 | 1,200 x 3 x 2 = 8,000(가장 가까운 1,000 단위로 반올림) |
| 총 비용 | 2 USD/1,000개의 설명 x 8,000개의 설명 = 16 USD |
위의 요금 예는 한 달 동안의 단일 예측 작업을 기준으로 합니다.
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