O Amazon SageMaker oferece suporte para machine learning (ML) geoespacial, tornando mais fácil para cientistas de dados e engenheiros de ML criarem, treinarem e implantarem modelos usando dados geoespaciais. Pague somente pelo que usar.
Há quatro componentes que determinam sua fatura:
- uma taxa mensal de assinatura de usuários para visualizar e colaborar em workloads geoespaciais
- cobranças por horas de computação consumidas no Amazon SageMaker Studio, trabalhos em lote, hosting de modelos e inferência
- cobranças pelo armazenamento com base no tamanho dos dados importados ou armazenados em cache
- cobranças por solicitação para operações geoespaciais
Taxa mensal de usuário
Você paga uma taxa mensal de usuário de USD 150 por usuário para acessar ferramentas de visualização geoespaciais específicas, recursos integrados de colaboração e imagens geoespaciais dentro dos notebooks do SageMaker Studio.
Cobrança de computação
Você paga com base no tipo de computação usado. O recurso geoespacial do SageMaker oferece a opção de escolher entre três tipos distintos de instâncias de computação:
- Iniciar um caderno geoespacial interativo (ml.geospatial.interactive) para configurar e organizar seu fluxo de trabalho
- Executar trabalhos de processamento (ml.geospatial.jobs) para analisar imagens de satélite ou outros dados geoespaciais
- Executar modelos de ML prontos para uso e com propósito específico (ml.geospatial.models) em imagens de satélite
São cobradas taxas diferentes para cada tipo de instância de computação usada.
Cobrança de armazenamento
Você paga taxas de armazenamento com base na quantidade total de armazenamento usado por mês (GB) e no tempo durante o qual usou o armazenamento.
Operações geoespaciais
Você paga por solicitação para operações geoespaciais. Você é cobrado separadamente por cada tipo de solicitação de operação geoespacial que sua aplicação faz ao serviço. É possível converter coordenadas de latitude e longitude em um endereço legível ou nome de local usando a operação de geocodificação reversa. Também é possível capturar rastros de GPS gravados durante uma viagem para a rede de estradas e caminhos OpenStreetMap usando a correspondência de mapas.
Resumo do nível gratuito do SageMaker para ML geoespacial
Como parte do nível gratuito da AWS, você pode começar a usar as capacidades geoespaciais do SageMaker gratuitamente. O seu nível gratuito começa no primeiro mês, assim que você criar seu primeiro recurso do SageMaker. O nível gratuito dura 60 dias e inclui 10 horas de computação ml.geospatial.interactive gratuitas e até 10 GB de armazenamento gratuito. Após a conclusão do período de avaliação gratuita de 60 dias, ou se os limites do nível gratuito definidos acima forem excedidos, você pagará pelos componentes descritos na tabela de preços abaixo.
Tabela de preços
Os recursos geoespaciais do SageMaker também oferecem suporte a instâncias G5. Para obter detalhes sobre os tipos e preços de instâncias G5, consulte a página de preços do Sagemaker.
Exemplos de preço
Exemplo 1: Usando os recursos geoespaciais do SageMaker, notebook e operações geoespaciais
Você tem uma equipe de um cientista de dados e um analista geoespacial que desejam testar os recursos geoespaciais do SageMaker. Digamos que um deles crie um modelo de ML para prever o rendimento da safra, para o qual ele acessa dados Landsat 8 para campos agrícolas em Utah. O analista geoespacial quer plotar as previsões de produtividade da safra na imagem de satélite, explorar os resultados e analisá-los. Ao longo da análise (depois de consumir os recursos do nível gratuito), a equipe fica conectada ao caderno de recursos geoespaciais do SageMaker por dez horas no mês. Durante o mês, o cientista de dados executa operações geoespaciais como trabalhos por 20 horas e gera 30 GB de dados, que são armazenados por um mês. A conta no final do mês seria calculada da seguinte forma:
Taxa mensal de usuário = USD 150 * 2 = USD 300
Cobranças de computação para ml.geospatial.interactive: USD 1,20 * 10 = USD 12,00
Cobranças de computação para ml.geospatial.jobs: USD 0,40 * 20 = USD 8,00
Cobranças de armazenamento: USD 0,023 * 30 = USD 0,69
Total = USD 300 + USD 12,00 + USD 8,00 + USD 0,69 = USD 320,69
Exemplo 2: Usando os recursos geoespaciais do SageMaker, notebook, operações geoespaciais e modelos
Digamos que você tenha uma equipe de dois cientistas de dados e oito tomadores de decisão que desejam usar um modelo com recursos geoespaciais do SageMaker. Os cientistas de dados acessam cinco anos de dados do Sentinel-2 para Londres e Nova York, executam o modelo fornecido pelos recursos geoespaciais do SageMaker nos dados do Sentinel-2, visualizam as previsões do modelo e as compartilham com os tomadores de decisão. Durante o processo (depois de consumir os recursos do nível gratuito), a equipe faz login no caderno de recursos geoespaciais do SageMaker por um total de 100 horas por mês, executa 220 horas de trabalhos para pré-processar dados, executa um modelo de segmentação de cobertura de solo pré-criado por 20 horas e gera 200 GB de dados, que são armazenados por um mês. A conta no final do mês seria calculada da seguinte forma:
Taxa mensal de usuário = USD 150 * 10 = USD 1500
Cobranças de computação para ml.geospatial.interactive: USD 1,20 * 100 = USD 120,00
Cobranças de computação para ml.geospatial.jobs: USD 0,40 * 220 = USD 88,00
Cobranças de computação para ml.geospatial.model: USD 2,50 * 20 = USD 50,00
Cobranças de armazenamento: USD 0,023 * 200 = USD 4,60
Total = USD 1500 + USD 120,00 + USD 88,00 + USD 50 + USD 5,20 = USD 1763,20
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