ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

ภาพรวม

เมื่อใช้ Amazon Forecast คุณจะชำระค่าบริการเฉพาะส่วนที่คุณใช้ และไม่มีค่าธรรมเนียมขั้นต่ำและค่าธรรมเนียมล่วงหน้าแบบมีข้อผูกมัด ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสี่ประเภทที่ควรพิจารณาเมื่อใช้ Amazon Forecast:

  1. ข้อมูลที่นําเข้า: ค่าใช้จ่ายสําหรับข้อมูลแต่ละ GB ที่นําเข้าไปยัง Amazon Forecast สําหรับการฝึกและการพยากรณ์

  2. การฝึกอบรมพยากรณ์: ค่าใช้จ่ายสำหรับการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานแต่ละชั่วโมงที่จำเป็นสำหรับการสร้างตัวทำนายแบบกำหนดเองตามข้อมูลอินพุตของคุณหรือสำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวทำนาย เวลาการฝึกจะรวมเวลาที่ใช้ในการล้างข้อมูลของคุณ ฝึกหลายอัลกอริทึมแบบขนาน หาวิธีการจัดกลุ่มที่ดีที่สุดของอัลกอริทึม คํานวณตัวชี้วัดความแม่นยํา สร้างข้อมูลเชิงลึกของความสามารถในการอธิบาย ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวพยากรณ์ และการใช้โครงสร้างพื้นฐานในการสร้างการพยากรณ์ โปรดทราบว่าค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับจํานวนชั่วโมงอินสแตนซ์ที่ใช้ ไม่ใช่เวลาตามนาฬิกาจริงที่ใช้ในการฝึกตัวพยากรณ์ เนื่องจาก Amazon Forecast ปรับใช้หลายอินสแตนซ์พร้อมกันเพื่อฝึกตัวพยากรณ์ จํานวนชั่วโมงที่ใช้จะมากกว่าเวลาตามนาฬิกาจริงที่เห็น

  3. จุดข้อมูลการพยากรณ์ที่สร้างขึ้น: ค่าใช้จ่ายสําหรับจำนวนค่าการพยากรณ์เฉพาะที่สร้างขึ้นในจำนวนรวมอนุกรมเวลาทั้งหมด (รายการและมิติ) จุดข้อมูลการพยากรณ์ คือ จํานวนรวมของอนุกรมเวลาเฉพาะ (เช่น SKU x ร้านค้า) จํานวนควอนไทล์ และจุดเวลาภายในกรอบเวลาการพยากรณ์ จุดข้อมูลที่มีการพยากรณ์ จะรวมถึงจุดที่สร้างขึ้นโดยการสร้างการพยากรณ์ และจุดที่สร้างผ่านการวิเคราะห์ What-if

  4. คําอธิบายการพยากรณ์: ค่าใช้จ่ายในการอธิบายผลของแอตทริบิวต์หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องต่อการพยากรณ์ของคุณสําหรับแต่ละรายการและจุดเวลา ความสามารถในการอธิบายช่วยให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าแอตทริบิวต์ในชุดข้อมูลของคุณส่งผลต่อค่าการพยากรณ์ของคุณอย่างไร ค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับจํานวนจุดข้อมูลการพยากรณ์และจํานวนแอตทริบิวต์ (เช่น ราคา วันหยุด ดัชนีสภาพอากาศ) ดังที่อธิบายไว้

เครื่องมือคำนวณค่าบริการของ AWS สำหรับ Amazon Forecast

ใช้เครื่องคำนวณราคา AWS เพื่อประมาณค่าใช้จ่ายสำหรับโซลูชันสถาปัตยกรรมของคุณโดยใช้ Amazon Forecast

สร้างการประมาณราคาแบบกำหนดเองของคุณตอนนี้

Free Tier

ในช่วงสองเดือนแรกของการใช้การพยากรณ์ ลูกค้าจะได้รับจุดข้อมูลการพยากรณ์สูงสุด 100,000 จุดต่อเดือน พื้นที่จัดเก็บข้อมูลสูงสุด 10 GB ต่อเดือน และฝึกได้สูงสุด 10 ชั่วโมงต่อเดือน

ตารางราคา

Cost Type
Pricing
Details
ข้อมูลที่นําเข้า
0.088 USD ต่อ GB
สําหรับข้อมูลแต่ละ GB ที่นําเข้าไปยัง Amazon Forecast
การฝึกตัวพยากรณ์
0.24 USD ต่อชั่วโมง
สำหรับแต่ละชั่วโมงที่ใช้ในการล้างข้อมูลของคุณ ฝึกหลายอัลกอริทึมแบบขนาน หาวิธีการจัดกลุ่มที่ดีที่สุดของอัลกอริทึม คํานวณตัวชี้วัดความแม่นยํา สร้างคะแนนผลกระทบของความสามารถในการอธิบาย ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวพยากรณ์ และสร้างการพยากรณ์ Amazon Forecast ปรับใช้หลายอินสแตนซ์พร้อมกันเพื่อฝึกตัวพยากรณ์ จํานวนชั่วโมงที่ใช้จึงมากกว่าเวลาตามนาฬิกาจริงที่เห็น
จุดข้อมูลการพยากรณ์ที่สร้างขึ้น
*ดูราคาแบบตามลำดับขั้น ตารางที่ 1 ด้านล่าง
สําหรับทุกๆ 1,000 จุดข้อมูลการพยากรณ์ในแต่ละควอนไทล์ที่สร้างการพยากรณ์ รวมถึงการวิเคราะห์ What-if จุดข้อมูลการพยากรณ์จะมีการปัดเศษขึ้นให้เป็นหลักพันที่ใกล้เคียงที่สุด
คำอธิบายการพยากรณ์
**ดูราคาแบบตามลำดับขั้น ตารางที่ 2 ด้านล่าง 
สําหรับทุกๆ 1,000 คําอธิบาย – จุดข้อมูลการพยากรณ์คูณด้วยจํานวนแอตทริบิวต์ (เช่น ราคา หรือ วันหยุด) คำอธิบายจะมีการปัดเศษขึ้นให้เป็นหลักพันที่ใกล้เคียงที่สุด งานความสามารถในการอธิบายแต่ละงานมีอนุกรมเวลาจำกัด 50 ชุด และจุดเวลาจำกัด 500 จุด

*ตารางที่ 1

ข้อมูลการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นตารางการกำหนดราคาแบบระดับ

Generated forecast data points per month
Price per 1000 forecast data points
จุดข้อมูลการพยากรณ์ 100,000 จุดแรก
2.00 USD
จุดข้อมูลการพยากรณ์ 900,000 จุดถัดไป
0.80 USD
จุดข้อมูลการพยากรณ์ 49 ล้านจุดถัดไป
0.20 USD
จุดข้อมูลการพยากรณ์มากกว่า 50 ล้านจุด
0.02 USD

หมายเหตุ: ลูกค้าที่สร้างการคาดการณ์โดยใช้ตัวทำนายซึ่งได้รับการฝึกอบรมด้วย CreatePredictor API รุ่นเก่าจะยังคงถูกเรียกเก็บเงิน $0.60 ต่อซีรี่ส์เวลา 1,000 รายการซึ่งเป็นการรวมกันของรายการและมิติสำหรับการเข้าถึงควอนไทล์ การคาดการณ์จะปัดเศษขึ้นเป็นพันที่ใกล้ที่สุด

**ตารางที่ 2

คำอธิบายการคาดการณ์ ตารางการกำหนดราคาแบบหลายระดับ

Forecast Explanations per month
Price per 1000 explanations
คําอธิบาย 50,000 รายการแรก
2.00 USD
คําอธิบาย 950,000 รายการถัดไป
0.80 USD
คําอธิบาย 9.9 ล้านรายการถัดไป
0.25 USD
คําอธิบายมากกว่า 10 ล้านรายการ
0.15 USD

ตัวอย่างราคา 1 - การพยากรณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์

สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของบริษัทเสื้อผ้า โดยมีสินค้า 1,000 รายการที่ขายใน 50 ร้านค้าทั่วโลก และกําลังพยากรณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในอีก 7 วันข้างหน้าที่ 1 ควอนไทล์ จำนวนรวมของสินค้าและที่ตั้งร้านค้าแต่ละครั้งเท่ากับอนุกรมเวลาเดียว ดังนั้นคุณจะมีอนุกรมเวลา 50,000 (1,000 รายการ x ร้านค้า 50 ร้านค้า) เพื่อพยากรณ์ เนื่องจากคุณกําลังพยากรณ์ที่ 1 ควอนไทล์ คุณกําลังพยากรณ์สําหรับการพยากรณ์ทั้งหมด 50,000 รายการ (อนุกรมเวลา 50,000 ชุด x 1 ควอนไทล์) ในการพยากรณ์ล่วงหน้า 7 วันด้วยความถี่ในการพยากรณ์รายสัปดาห์ คุณจะพยากรณ์ 1 จุดข้อมูลในอนาคตโดยจำนวนรวมจุดข้อมูลการพยากรณ์ทั้งหมด 50,000 (การพยากรณ์ 50,000 x 1 จุดข้อมูล)

Cost Type
Pricing
Usage Cost
5 GB ของการนำเข้าข้อมูล
0.088 USD ต่อ GB
5 GB x 0.088 USD ต่อ GB = 0.44 USD
ชั่วโมงฝึก 3 ชั่วโมง
0.24 USD ต่อชั่วโมง
3 ชม. x 0.24 USD ต่อชม. = 0.72 USD
จุดข้อมูลการพยากรณ์ 50,000 จุด
2 USD ต่อจุดข้อมูลการพยากรณ์ 1,000 จุดสําหรับจุดข้อมูลการพยากรณ์ 100,000 จุดแรก
การพยากรณ์ 50,000 รายการ x 2 USD ต่อการพยากรณ์ 1,000 รายการ = 100 USD
-

 -

ค่าใช้จ่ายทั้งหมด = 101.16 USD

ตัวอย่างการกำหนดราคา 1 คาดการณ์

คราวนี้ ลองสมมติว่ามีการเปลี่ยนแปลงดังต่อไปนี้: ตอนนี้คุณกําลังพยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้า 7 วันด้วยความถี่ในการพยากรณ์รายวัน ซึ่งนี่เป็นการพยากรณ์สําหรับ 7 จุดข้อมูลในอนาคตโดยจำนวนรวมจุดข้อมูลการพยากรณ์ทั้งหมด 350,000 (การพยากรณ์ 50,000 x 7 จุดข้อมูล)

Cost Type
Pricing
Usage Cost
5 GB ของการนำเข้าข้อมูล
0.088 USD ต่อ GB
5 GB x 0.088 USD ต่อ GB = 0.44 USD
ชั่วโมงฝึก 3 ชั่วโมง
0.24 USD ต่อชั่วโมง
3 ชม. x 0.24 USD ต่อชม. = 0.72 USD
จุดข้อมูลการพยากรณ์ 350,000 จุด
2 USD ต่อจุดข้อมูลการพยากรณ์ 1,000 จุดสําหรับจุดข้อมูลการพยากรณ์ 100,000 จุดแรก


0.80 USD ต่อจุดข้อมูลการพยากรณ์ 1,000 จุดสําหรับจุดข้อมูลการพยากรณ์ 900,000 จุดถัดไป

100,000 x 2 USD ต่อ 1,000 จุดข้อมูลการพยากรณ์ = 200 USD
(350,000 – 100,000) x 0.8 USD ต่อ 1,000 จุดข้อมูลการพยากรณ์ = 200 USD

รวมทั้งหมด = 200 USD + 200 USD = 400 USD

-

 -

ค่าใช้จ่ายทั้งหมด = 401.16 USD

ตัวอย่างราคาด้านบนอ้างอิงจากงานพยากรณ์เดียวในหนึ่งเดือน

ตัวอย่างราคา 2 - การวางแผนกําลังการผลิต

สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของบริษัทพลังงาน คุณมีลูกค้าประจํา 5,000 ราย ที่ใช้ทั้งก๊าซและไฟฟ้า จำนวนรวมของลูกค้าประจำและประเภทพลังงานแต่ละครั้งเท่ากับอนุกรมเวลาเดียว ดังนั้นคุณจะมีอนุกรมเวลา 10,000 ชุด (2 ประเภทพลังงาน x ลูกค้าประจำ 5,000 ราย) สมมติว่าคุณต้องวางแผนล่วงหน้า 24 ชั่วโมงด้วยการพยากรณ์รายชั่วโมงที่ 1 ควอนไทล์ ดังนั้นคุณจะพยากรณ์จำนวนรวมจุดข้อมูลของจุดข้อมูลการพยากรณ์ทั้งหมด 240,000 รายการ (อนุกรมเวลา 10,000 ชุด X 1 ควอนไทล์ x 24 ชั่วโมง) คุณกําลังเพิ่มแอตทริบิวต์ราคาและเลือกที่จะเพิ่มวันหยุดและชุดข้อมูลในตัวของดัชนีสภาพอากาศ Amazon Forecast สําหรับการฝึกตัวพยากรณ์ สมมติว่าคุณสนใจที่จะเรียนรู้ว่าแอตทริบิวต์ใดที่ไดรฟ์การพยากรณ์สําหรับลูกค้าที่ใช้ก๊าซ 100 รายแรกของคุณ ค่าใช้จ่ายความสามารถในการอธิบายการพยากรรณ์จะเป็นดังนี้

Number of explainability jobs
100 customer time series / 50 time series maximum per explainability job = 2
จํานวนจุดข้อมูลการพยากรณ์ที่อธิบายต่องานความสามารถในการอธิบาย
ลูกค้าประจํา 50 ราย x 1 ประเภทพลังงาน x 1 ควอนไทล์ x 24 ชั่วโมง = 1200
จํานวนแอตทริบิวต์ที่อธิบาย
ราคา + วันหยุด + ดัชนีสภาพอากาศ = 3
จํานวนคําอธิบายทั้งหมดในหนึ่งเดือน
1200 x 3 x 2 = 8000 (ปัดเศษขึ้นให้เป็นหลักพันที่ใกล้เคียงที่สุด)
ค่าใช้จ่ายทั้งหมด
คําอธิบาย 2 USD/1000 x คําอธิบาย 8000 รายการ = 16 USD

ตัวอย่างราคาด้านบนอ้างอิงจากงานพยากรณ์เดียวในหนึ่งเดือน