Definição de preço do Amazon Personalize

O Amazon Personalize usa machine learning para segmentar automaticamente seus usuários com base em sua afinidade por diferentes produtos, categorias, marcas e muito mais para criar campanhas de marketing mais eficazes.

Os preços a seguir se aplicam ao usar as seguintes receitas de segmentação de usuário:

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

Você é cobrado por GB de dados carregados no Amazon Personalize. Isso inclui o fluxo de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o carregamento dos dados de lote via o Amazon Simple Storage Service (S3).

Custo de ingestão de dados : USD 0,05 por GB

Você é cobrado pelas horas de treinamento usadas para treinar um modelo personalizado com os dados. Observação: uma hora de treinamento representa uma hora de capacidade computacional usando 4 vCPUs e 8 GB de memória. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para criar suas soluções. Esses tipos podem ser de uma instância que excede as especificações básicas para concluir o trabalho com mais rapidez. O Amazon Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada em relação à instância de linha de base. O número de horas de treinamento cobradas pode ser maior do que o tempo decorrido no relógio durante o treinamento.

Custo de treinamento : USD 0,24 por hora de treinamento

Você é cobrado por item ou consulta de atributo de item com base no número de usuários* no conjunto de dados processado pelo Amazon Personalize.

* O número de usuários (identificados com um ‘user_id’) é calculado como os usuários únicos na união dos conjuntos de dados ‘Usuários’ e ‘Interações’.

Um varejista usa segmentação de lote para gerar listas de usuários que provavelmente estarão interessados em campanhas de SMS e mensagens no aplicativo sobre produtos específicos que estão à venda. Ele tem 500 mil usuários que serão considerados para as campanhas. Isso usa 10 GB de dados e consome 50 horas de treinamento. O varejista treina a solução uma vez por mês e executa a segmentação em 10 produtos a cada duas semanas.

A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

• Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 10 GB * USD 0,05/GB = USD 0.50
• Cobrança de treinamento de solução = 50 horas de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
• Cobrança por geração de segmento em lote, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários * USD 0,016/mil usuários * 10 consultas * 2 vezes por mês = USD 32
• Cobrança por geração de segmento em lote, primeiros 400 mil usuários = 400 mil usuários * USD 0,008/mil usuários * 10 consultas * 2 vezes por mês = USD 64

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

Uma empresa de mídia usa a segmentação em lote para identificar usuários que estariam interessados em transmitir filmes com base em seus atributos, como gênero, ator/atriz principal e prêmios ganhos. Ela usa as listas de usuários geradas para conduzir notificações por push e campanhas de e-mail marketing. O serviço considera 20 milhões de usuários para cada campanha. A empresa usa 650 GB de dados e o treinamento para cada receita requer 1.800 horas de treinamento. Ele treina as duas soluções uma vez por mês e executa a segmentação em 25 atributos de filme diferentes a cada semana.

A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

• Processamento e armazenamento de dados = 650 GB *USD 0,05/GB =USD 32,50
• Cobrança de treinamento de solução = 2 horas de treinamento * USD 1,800 por hora de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 864
• Cobrança por inferência, primeiros 100 mil usuários = 100 mil usuários * USD 0,016/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 160
• Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 900 mil usuários = 900 mil usuários * USD 0,008/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 720
• Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 9 milhões de usuários = 9 milhões de usuários * USD 0,004/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 3,600
• Cobrança por geração de segmento em lote, próximos 10 milhões de usuários = 10 milhões de usuários * USD 0,001/mil usuários * 25 consultas * 4 vezes por mês = USD 1.000

Custo total = USD 32.50 + USD 864 + USD 160 +USD 720.+USD 3.600+USD 1000 = USD 6.376,50

O Amazon Personalize torna mais fácil para a construção de aplicações capazes de fornecer uma ampla gama de experiências de personalização, incluindo recomendações de produtos específicos, reclassificação de produtos personalizados e marketing direto personalizado. As recomendações podem ser veiculadas em tempo real para responder rapidamente à alteração da intenção do usuário ou em lote.

Os preços a seguir se aplicam ao usar as seguintes receitas:

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

Você é cobrado por GB de dados carregados no Amazon Personalize. Isso inclui o fluxo de dados em tempo real para o Amazon Personalize e o carregamento dos dados de lote via o Amazon Simple Storage Service (S3).

Custo de ingestão de dados : USD 0,05 por GB

Na criação de uma solução personalizada, você é cobrado pelas horas de treinamento usadas para treinar um modelo personalizado com os dados. Observação: uma hora de treinamento representa uma hora de capacidade computacional usando 4 vCPUs e 8 GB de memória. O Amazon Personalize escolhe automaticamente os melhores tipos de instância para criar suas soluções. Esses tipos podem ser de uma instância que excede as especificações básicas para concluir o trabalho com mais rapidez. O Personalize calcula as horas de treinamento com base na instância usada em relação à instância de linha de base. O número de horas de treinamento cobradas pode ser maior do que o tempo decorrido no relógio durante o treinamento.

Custo de treinamento : USD 0,24 por hora de treinamento

Recomendações em tempo real
Você é cobrado pelas solicitações processadas pelo Amazon Personalize. As recomendações em tempo real são medidas em transações por segundo (TPS). Você especifica a taxa de transferência mínima necessária. Se a taxa de transferência de suas recomendações solicitadas exceder o TPS mínimo provisionado, o Amazon Personalize faz o escalonamento automático para atender às suas solicitações adicionais e retorna ao seu TPS mínimo provisionado quando o tráfego diminui. As TPS realmente utilizadas são calculadas como a média de solicitações por segundo em uma janela de cinco minutos.

Nas recomendações em tempo real, você é cobrado pela capacidade de taxa de transferência por hora em unidades de TPS-hora (arredondadas para cima para a hora mais próxima). Isso é calculado como o máximo entre o TPS real servido e o TPS mínimo provisionado, para cada incremento de cinco minutos na hora, multiplicado pelo tempo total que as solicitações são processadas. Seu uso é agregado para o mês e cobrado de acordo com os níveis de uso.

TPS-horas = máximo entre (TPS reais e mínimas provisionadas) *(5/60 minutos)

Recomendações em lote
Você é cobrado pelo número de usuários solicitados ao usar as receitas “USER_PERSONALIZATION“ e “PERSONALIZED_RANKING” e pelos itens solicitados ao usar a receita “RELATED_ITEMS” para um trabalho de inferência em lote, independentemente do número de resultados solicitados.

*As recomendações geradas para cada usuário ao usar uma ‘solução’ com base no tipo de receita “User-personalization” são contadas como uma recomendação, independentemente do número de resultados (itens) solicitados por usuário para a definição de preço do lote. Da mesma forma, você paga apenas pelo número de usuários processados por “Personalized-ranking”, independentemente do número de itens classificados novamente por usuário e pelo número de itens processados ao usar a receita “Related_items”, independentemente do número de itens semelhantes por item solicitado.

Uma empresa de mídia usa recomendações personalizadas para fornecer recomendações em diferentes pontos da jornada de seus usuários. A empresa carrega 200 GB de dados no mês e treina uma única solução uma vez por dia. Cada treinamento demora 20 minutos e consome 10 horas de treinamento. Além disso, o cliente usa uma capacidade de inferência de 10 TPS por 720 horas no mês para gerar recomendações em tempo real.

A fatura mensal de uso do Amazon Personalize será:

• Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB * USD 0,05 por GB = USD 10
• Cobrança de treinamento = 300 horas de treinamento * USD 0,24 por hora de treinamento = USD 72
• Cobrança de campanha (inferência em tempo real) = 10 * 720 * USD 0,20/ TPS-hora = USD 1.440

Custo total = USD 10 + USD 72 + USD 1.440 = USD 1.552

Para simplificar, vamos supor a mesma quantidade de carregamento e treinamento de dados do exemplo 1. Portanto:

• Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 200 GB * USD 0,05 por GB = USD 10
• Cobrança de treinamento de solução = 300 horas de treinamento * USD 0,24 por hora de treinamento = USD 72

No entanto, desta vez, o volume de solicitações será variado ao longo do dia.

Uso e cobrança de inferência Na tabela a seguir, percorremos um cenário de tráfego variável e calculamos as TPS-horas consumidas em um dia de uso:

Um varejista usa recomendações em lote para gerar recomendações de itens, para uso na personalização de e-mails. Ele utiliza10 GB de dados, o treinamento consome 50 horas de treinamento e um trabalho de inferência em lote é realizado para gerar recomendações para 1 milhão de usuários, com recomendações de 10 itens para cada usuário.

Nesse caso, as cobranças pelo uso do Personalize serão:

• Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 10 GB * USD 0,05/GB = USD 0,50
• Cobrança de treinamento de solução = 50 horas de treinamento * USD 0,24/hora de treinamento = USD 12
• Cobrança de inferência = 1 milhão de usuários* x 0,067 USD/mil recomendações = 67 USD

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