Amazon Forecast больше не доступен для новых клиентов. Существующие клиенты Amazon Forecast могут продолжать использовать сервис в обычном режиме. Подробнее
В Amazon Forecast плата начисляется по факту использования. Минимальные платежи и авансовые обязательства отсутствуют. При использовании Amazon Forecast следует учитывать четыре различных типа затрат:
- Импортированные данные: стоимость каждого ГБ данных, импортированных в Amazon Forecast для обучения и прогнозирования.
- Обучение предиктора: стоимость каждого часа использования инфраструктуры, необходимой для создания собственного предиктора на основе входных данных или для мониторинга производительности предиктора. Время обучения включает в себя время, затрачиваемое на очистку данных, параллельное обучение нескольких алгоритмов, поиск наилучшей комбинации алгоритмов, вычисление метрик точности, создание объяснений, мониторинг производительности предикторов и использование инфраструктуры при создании прогнозов. Обратите внимание, что стоимость зависит от количества часов работы инстанса, а не от фактического времени обучения предиктора. Поскольку Amazon Forecast параллельно развертывает для обучения предиктора несколько инстансов, количество использованных часов превысит фактическое наблюдаемое время.
- Сгенерированные точки данных прогноза: стоимость количества уникальных значений прогноза, созданных для всех комбинаций временных рядов (элементов и измерений). Точки данных прогноза представляют собой комбинацию количества уникальных временных рядов (например, SKU × магазины), количества квантилей и временных точек в пределах горизонта прогнозирования. Прогнозируемые данные включают точки, созданные путем составления прогнозов, и точки, полученные в результате анализа «что если».
- Объяснение прогнозов: затраты на объяснение влияния атрибутов или связанных данных на ваши прогнозы по каждой позиции и временной точке. Объяснение помогает лучше понять, как атрибуты в наборах данных влияют на значения прогноза. Стоимость зависит от количества точек данных прогноза и количества объясняемых атрибутов (например, цены, праздничных дней, индекса погоды).
Калькулятор цен AWS на Amazon Forecast
Используйте калькулятор цен AWS для оценки стоимости архитектурного решения, использующего Amazon Forecast.
Уровень бесплатного пользования
В течение первых двух месяцев использования прогнозирования клиенты получают до 100 000 точек данных прогноза в месяц, до 10 ГБ хранилища данных в месяц и до 10 часов обучения в месяц.
Таблицы цен
Тип стоимости | Цены | Подробнее |
Импортированные данные | 0,088 USD за ГБ | За каждый ГБ данных, импортированных в Amazon Forecast. |
Обучение предиктора | 0,24 USD за час | За каждый час времени, затрачиваемого на очистку данных, параллельное обучение нескольких алгоритмов, поиск наилучшей комбинации алгоритмов, вычисление метрик точности, создание очков влияния объяснений, мониторинг производительности предикторов и использование инфраструктуры при создании прогнозов. Amazon Forecast параллельно развертывает для обучения предиктора несколько инстансов, поэтому количество использованных часов превысит фактическое наблюдаемое время. |
Сгенерированные точки данных прогноза | *См. Таблицу 1 с гибким ценообразованием ниже | На каждые 1000 точек данных прогноза в каждом квантиле для составления прогнозов, включая анализ «что если». Количество точек данных прогноза округляется до ближайшей тысячи. |
Объяснения прогнозов | **См. Таблицу 2 с гибким ценообразованием ниже | На каждые 1000 объяснений — точки данных прогноза, умноженные на количество атрибутов (таких как цена или праздничные дни). Объяснения округляются до ближайшей тысячи. Каждое задание по объяснению ограничено 50 временными рядами и 500 временными точками. |
*Таблица 1. Сгенерированные точки данных прогноза, таблица гибкого ценообразования
Сгенерированные точки данных прогноза в месяц | Цена за 1000 точек данных прогноза |
Первые 100 тыс. точек данных прогноза | 2,00 USD |
Следующие 900 тыс. точек данных прогноза | 0,80 USD |
Следующие 49 млн точек данных прогноза | 0,20 USD |
Более 50 млн точек данных прогноза | 0,02 USD |
Примечание. С клиентов, создающих прогнозы с помощью предиктора, тренированного с помощью устаревшего API CreatePredictor, по-прежнему будет взиматься плата в размере 0,60 USD за 1000 временных рядов, представляющих собой комбинацию элементов и измерений, для каждого квантиля. Количество прогнозов округляется до ближайшей тысячи.
**Таблица 2. Объяснения прогнозов, таблица гибкого ценообразования
Объяснений прогнозов в месяц | Цена за 1000 объяснений |
Первые 50 тыс. объяснений | 2,00 USD |
Следующие 950 тыс. объяснений | 0,80 USD |
Следующие 9,9 млн объяснений | 0,25 USD |
Более 10 млн объяснений | 0,15 USD |
Примеры расчета цен
Пример ценообразования 1. Прогнозирование спроса на продукцию
Допустим, у вас есть компания по производству одежды, которая изготавливает 1000 товаров, продаваемых в 50 магазинах по всему миру. Вы прогнозируете спрос на продукцию в течение следующих 7 дней по 1 квантилю. Каждая комбинация товара и местоположения магазина соответствует одному временному ряду, поэтому вы можете спрогнозировать 50 тысяч временных рядов (1000 товаров × 50 магазинов). Поскольку вы прогнозируете по 1 квантилю, вы создаете в общей сложности 50 тысяч прогнозов (50 тыс. временных рядов × 1 квантиль). При составлении прогнозов на 7 дней вперед с еженедельной периодичностью прогнозирования вы создаете 1 точку данных в будущем, а общее количество точек данных прогноза составляет 50 тысяч (50 тыс. прогнозов × 1 точка данных).
Тип стоимости | Цены | Стоимость использования |
5 ГБ импортированных данных | 0,088 USD за ГБ | 5 ГБ × 0,088 USD за ГБ = 0,44 USD |
3 часа на обучение | 0,24 USD за час | 3 часа × 0,24 USD за час = 0,72 USD |
50 тыс. точек данных прогноза | 2 USD за 1000 точек данных прогноза для первых 100 тыс. точек данных прогноза | 50 тыс. прогнозов × 2 USD за 1000 прогнозов = 100 USD |
Общая стоимость = 101,16 USD |
Теперь предположим следующее изменение: вы создаете прогнозы на 7 дней вперед с ежедневной периодичностью прогнозирования. Это означает прогнозирование по 7 точкам данных в будущем с общим количеством точек данных прогноза 350 тысяч (50 тыс. прогнозов × 7 точек данных).
Тип стоимости | Цены | Стоимость использования |
5 ГБ импортированных данных | 0,088 USD за ГБ | 5 ГБ × 0,088 USD за ГБ = 0,44 USD |
3 часа на обучение | 0,24 USD за час | 3 часа × 0,24 USD за час = 0,72 USD |
350 тыс. точек данных прогноза | 2 USD за 1000 точек данных прогноза для первых 100 тыс. точек данных прогноза 0.80 USD за 1000 точек данных прогноза для следующих 900 тыс. точек данных прогноза |
100 тыс. × 2 USD за 1000 точек прогноза = 200 USD Итого = 200 USD + 200 USD = 400 USD |
Общая стоимость = 401,16 USD |
Приведенный выше пример ценообразования основан на одном задании по прогнозированию за месяц
Пример ценообразования 2. Планирование мощностей
Допустим, у вас есть энергетическая компания. У вас есть 5 тыс. постоянных клиентов, которые используют как газ, так и электричество. Каждая комбинация потребителей и типов энергии соответствует одному временному ряду, поэтому у вас будет 10 тысяч временных рядов (2 типа энергии × 5 тыс. потребителей). Предположим, что вам нужно планировать на 24 часа вперед с почасовой прогнозом по 1 квантилю, поэтому вы создаете 240 тысяч точек данных прогноза (10 тыс. временных рядов × 1 квантиль × 24 часа).
Вы добавляете атрибут «Цена» и решили добавить встроенные наборы данных «Праздники» и «Индекс погоды» Amazon Forecast для обучения предиктора. Предположим, вам интересно узнать, какие факторы влияют на прогнозы для ваших 100 крупнейших потребителей газа. Затраты на объяснение прогнозов будут следующими.
Количество заданий по объяснению | 100 временных рядов клиента / не более 50 временных рядов на одно задание по объяснению = 2 |
Количество точек данных прогноза, объясняемых в каждом задании | 50 потребителей × 1 тип энергии × 1 квантиль × 24 часа = 1200 |
Количество объясняемых атрибутов | Цена + Праздничный день + Индекс погоды = 3 |
Общее количество объяснений за один месяц | 1200 × 3 × 2 = 8000 (округлено до ближайшей тысячи) |
Общая стоимость | 2 USD / 1000 объяснений × 8000 объяснений = 16 USD |
Приведенный выше пример ценообразования основан на одном задании по прогнозированию за месяц
Дополнительные ресурсы по ценам
Простой расчет ежемесячных расходов на AWS.
Связаться со специалистами AWS и получить индивидуальное предложение.
Инструкции по использованию Amazon Forecast см. в руководстве для разработчиков.
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
Начните разработку с помощью Amazon Forecast в консоли AWS.