Giá Amazon SageMaker

Ví dụ định giá

• Ví dụ tính giá 1: sổ ghi chép Studio

  Một nhà khoa học dữ liệu thực hiện chuỗi hành động sau đây trong khi sử dụng sổ ghi chép Amazon SageMaker Studio.
  

  1. Mở sổ ghi chép 1 trong nhân TensorFlow trên phiên bản ml.c5.xlarge, sau đó làm việc trên sổ ghi chép này trong 1 giờ.
  2. Mở sổ ghi chép 2 trên một phiên bản ml.c5.xlarge. Sổ này sẽ tự động mở trong cùng một phiên bản ml.c5.xlarge đang chạy sổ ghi chép 1. 
  3. Làm việc trên sổ ghi chép 1 và sổ ghi chép 2 đồng thời trong 1 giờ.
     
  4. Nhà khoa học dữ liệu sẽ bị tính phí cho tổng số hai (2) giờ sử dụng ml.c5.xlarge. Đối với giờ trùng mà nhà khoa học làm việc trên sổ ghi chép 1 và sổ ghi chép 2 đồng thời, mỗi ứng dụng kernel sẽ được đo lường trong 0,5 giờ và nhà khoa học sẽ bị tính phí cho 1 giờ sử dụng.
     

  Ứng dụng nhân	Phiên bản sổ ghi chép	Số giờ	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  TensorFlow	ml.c5.xlarge	1	0,204 USD	0,204 USD
  TensorFlow	ml.c5.xlarge	0,5	0,204 USD	0,102 USD
  Khoa học dữ liệu	ml.c5.xlarge	0,5	0,204 USD	0,102 USD
  				0,408 USD

• Ví dụ định giá 2: RStudio trên SageMaker

  Một nhà khoa học dữ liệu thực hiện chuỗi hành động sau đây trong khi sử dụng RStudio trên SageMaker:

  1. Khởi chạy RSession 1 trên một phiên bản ml.c5.xlarge, sau đó làm việc trên sổ ghi chép này trong 1 giờ.
  2. Khởi chạy RSession 2 trên một phiên bản ml.c5.xlarge. RSession 2 sẽ tự động mở trong cùng một phiên bản ml.c5.xlarge đang chạy RSession 1.
  3. Đồng thời làm việc trên RSesssion 1 và RSession 2 trong 1 giờ.
  4. Nhà khoa học dữ liệu sẽ bị tính phí cho tổng số hai (2) giờ sử dụng ml.c5.xlarge. Đối với số giờ trùng mà nhà khoa học đồng thời làm việc trên RSession 1 và RSession 2, mỗi lần ứng dụng RSession sẽ được đo lường thành 0,5 giờ, như vậy, nhà khoa học đó sẽ bị tính phí cho 1 giờ sử dụng.

  Trong khi đó, RServer đang chạy 24/7 bất kể có RSession nào đang chạy hay không. Nếu quản trị viên chọn “Small” (Nhỏ) (ml.t3.medium), vậy thì không mất phí. Nếu quản trị viên chọn “Medium” (Trung bình) (ml.c5.4xlarge) hoặc “Large” (Lớn) (ml.c5.9xlarge), vậy thì phí được tính theo giờ dựa trên việc bật RStudio cho Miền SageMaker.
  

  Ứng dụng RSession	Phiên bản RSession	Số giờ	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  Base R	ml.c5.xlarge	1	0,204 USD	0,204 USD
  Base R	ml.c5.xlarge	0,5	0,204 USD	0,102 USD
  Base R	ml.c5.xlarge	0,5	0,204 USD	0,102 USD
  				0,408 USD

• Ví dụ định giá 3: Processing

  Amazon SageMaker Processing chỉ tính phí bạn đối với phiên bản được sử dụng trong khi các tác vụ của bạn đang chạy. Khi bạn cung cấp dữ liệu đầu vào để xử lý trong Amazon S3, Amazon SageMaker tải dữ liệu từ Amazon S3 về bộ lưu trữ tệp cục bộ khi bắt đầu tác vụ xử lý.

  Nhà phân tích dữ liệu chạy một tác vụ xử lý để xử lý trước và xác thực dữ liệu trên hai phiên bản ml.m5.4xlarge trong thời gian tác vụ là 10 phút. Cô ấy tải lên bộ dữ liệu 100 GB trong S3 làm đầu vào cho tác vụ xử lý và dữ liệu đầu ra (có kích thước tương đương) được lưu trữ trở lại trong S3.
  

  Số giờ	Phiên bản xử lý	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  1 * 2 * 0,167 = 0,334	ml.m5.4xlarge	0,922 USD	0,308 USD

  Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) (GB)	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  100 GB * 2 = 200	0,14 USD	0,0032 USD

  Tổng phụ của tác vụ Amazon SageMaker Processing = 0,308 USD.
  Tổng phụ của 200 GB dung lượng lưu trữ SSD đa dụng = 0,0032 USD.
  Tổng chi phí trong ví dụ này là 0,3112 USD.
  

• Ví dụ định giá 4: Data Wrangler

  Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn dành ba ngày sử dụng Amazon SageMaker Data Wrangler để dọn dẹp, khám phá và hiển thị trực quan dữ liệu của mình trong 6 giờ mỗi ngày. Để thực hiện quy trình chuẩn bị dữ liệu, bạn bắt đầu một tác vụ của Trình sắp xếp dữ liệu SageMaker được lên lịch chạy hàng tuần.

  Bảng dưới đây tóm tắt tổng mức sử dụng của bạn trong tháng và các khoản phí liên quan để sử dụng Amazon SageMaker Data Wrangler.
  

  Ứng dụng	Phiên bản SageMaker Studio	Số ngày	Thời lượng	Tổng thời lượng	Chi phí mỗi giờ	Tổng phụ chi phí
  SageMaker Data Wrangler	ml.m5.4xlarge	3	6 giờ	18 giờ	0,922 USD	16,596 USD
  Tác vụ SageMaker Data Wrangler	ml.m5.4xlarge	-	40 phút	2,67 giờ	0,922 USD	2,461 USD

  Từ bảng, bạn sử dụng Amazon SageMaker Data Wrangler tổng cộng 18 giờ trong 3 ngày để chuẩn bị dữ liệu của mình. Ngoài ra, bạn tạo tác vụ của Trình sắp xếp dữ liệu SageMaker để chuẩn bị dữ liệu cập nhật hàng tuần. Mỗi tác vụ kéo dài 40 phút và tác vụ chạy hàng tuần trong một tháng.

  Tổng chi phí hàng tháng để sử dụng Data Wrangler = 16,596 USD + 2,461 USD = 19,097 USD

• Ví dụ định giá 5: Feature Store

  Bạn có một ứng dụng web thực hiện đọc và ghi 25 KB mỗi ngày trên Amazon SageMaker Feature Store. Trong 10 ngày đầu tiên của tháng, bạn nhận được ít lưu lượng truy cập vào ứng dụng của mình, với 10.000 lần ghi và 10.000 lần đọc mỗi ngày trên SageMaker Feature Store. Tuy nhiên, vào ngày 11 của tháng, ứng dụng của bạn thu hút được sự chú ý trên phương tiện truyền thông xã hội và lưu lượng truy cập ứng dụng tăng vọt lên 200.000 lần đọc và 200.000 lần ghi trong ngày đó. Sau đó, ứng dụng ổn định ở mức lưu lượng thường xuyên hơn, với trung bình 80.000 lần đọc và 80.000 lần ghi mỗi ngày cho đến cuối tháng.

  Bảng dưới đây tóm tắt tổng mức sử dụng của bạn trong tháng và các khoản phí liên quan để sử dụng Kho tính năng Amazon SageMaker.
  

  Ngày trong tháng	Tổng số lần ghi	Tổng số đơn vị ghi	Tổng số lần đọc	Tổng số đơn vị đọc
  Ngày 1 đến 10	100.000 lần ghi  (10.000 lần ghì * 10 ngày)	2.500.000  (100.000 * 25KB )	100.000  (10.000 * 10 ngày)	Trên 700.000  (100.000 * 25/4 KB )
  Ngày 11	200.000 lần ghi	5.000.000  (200.000 * 25KB )	200.000 lần đọc	1.400.000++  (200.000* 25/4KB)
  Ngày 12 đến 30	1.520.000 lần ghi  (80.000 * 19 ngày)	38.000.000  (1.520.000 * 25KB )	1.520.000 lần ghi (80.000 * 19 ngày)	10,640,000++ (1.520.000* 25/4KB)
  Tổng số đơn vị tính phí		45.500.000 đơn vị ghi		12.740.000 đơn vị đọc
  Phí ghi và đọc hàng tháng		56,875 USD  (45,5 triệu đơn vị ghi * 1,25 USD cho mỗi triệu lần ghi)		3,185 USD  (12,74 triệu đơn vị đọc * 0,25 USD cho mỗi triệu lần đọc)

  ++ Tất cả các đơn vị đọc lẻ được làm tròn thành số nguyên tiếp theo

  Lưu trữ dữ liệu
  Tổng dữ liệu lưu trữ = 31,5 GB
  Phí lưu trữ dữ liệu hàng tháng = 31,5 GB * 0,45 USD = 14,175 USD

  Tổng phí hàng tháng cho Amazon SageMaker Feature Store = 56,875 USD + 3,185 USD + 14,175 USD = 74,235 USD
  

• Ví dụ định giá 6: Training

  Một nhà khoa học dữ liệu đã dành một tuần nghiên cứu mô hình xây dựng ý tưởng mới. Cô ấy đào tạo mô hình 4 lần trên một ml.m4.4xlarge trong 30 phút cho mỗi lần đào tạo với Trình gỡ lỗi Amazon SageMaker được kích hoạt bằng cách sử dụng 2 quy tắc tích hợp và 1 quy tắc tùy chỉnh mà cô ấy đã viết. Đối với quy tắc tùy chỉnh, cô ấy đã chỉ định phiên bản ml.m5.xlarge. Cô ấy đào tạo bằng cách sử dụng 3 GB dữ liệu đào tạo trong Amazon S3 và đẩy tệp đầu ra mô hình 1 GB vào Amazon S3. SageMaker tạo các ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) cho mỗi phiên bản đào tạo. SageMaker cũng tạo các ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) cho mỗi quy tắc được chỉ định. Trong ví dụ này, tổng cộng 4 ổ đĩa SSD mục đích chung (gp2) sẽ được tạo. SageMaker Debugger phát sinh 1 GB dữ liệu gỡ lỗi vào vùng lưu trữ Amazon S3 của khách hàng.
  

   

  Số giờ	Phiên bản đào tạo	Phiên bản gỡ lỗi	Chi phí mỗi giờ	Tổng phụ
  4 * 0,5 = 2,00	ml.m4.4xlarge	không áp dụng	0,96 USD	1,92 USD
  4 * 0,5 * 2 = 4	không áp dụng	Không có phụ phí cho các phiên bản quy tắc tích hợp	0 USD	0 USD
  4 * 0.5 = 2	ml.m5.xlarge	không áp dụng	0,23 USD	0,46 USD
  				-------
  				2,38 USD

  	Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho quá trình đào tạo (GB)	Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho những quy tắc được tích hợp trong Debugger (GB)	Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) cho những quy tắc tùy chỉnh trong trình gỡ lỗi (GB)	Phí cho mỗi GB-tháng	Tổng phụ
  Dung lượng đã sử dụng	3	2	1
  Chi phí	0 USD	Không có phụ phí cho các ổ đĩa lưu trữ quy tắc tích hợp	0 USD	0,10 USD	0 USD

  Tổng chi phí cho đào tạo và gỡ lỗi trong ví dụ này là 2,38 USD. Các phiên bản điện toán và các ổ đĩa lưu trữ cho mục đích chung được sử dụng bởi các quy tắc tích hợp sẵn của Trình gỡ lỗi Amazon SageMaker sẽ không phát sinh thêm phí.
  

• Ví dụ định giá 7: Thử nghiệm

  Một nhóm gồm 100 nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện một dự án nhằm triển khai một ý tưởng mới. Họ tiến hành thử nghiệm bằng cách đào tạo các mô hình của mình với các thông số và tập dữ liệu khác nhau. Trung bình, mỗi nhà khoa học dữ liệu đào tạo một mô hình mười lần một tháng trong 20 giai đoạn và thu được năm chỉ số tùy chỉnh. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng SageMaker Studio để phân tích các thử nghiệm của họ. Trong ví dụ này, tổng phí phải trả sẽ là như sau:
  

  	Chi phí	Tổng số đơn vị	Phí hàng tháng
  Thu nạp	1.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số	100.000 (=100 nhà khoa học dữ liệu * 10 lần * 20 giai đoạn * 5 chỉ số) bản ghi chỉ số đã thu nạp	0,125 USD (= 1,25 * 100.000/1.000.000)
  Mức độ sử dụng SageMaker Studio	0 USD		0 USD
  Truy xuất	0.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số	0	0 USD
  Dung lượng lưu trữ	0.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số - tháng	100.000 bản ghi chỉ số được lưu trữ	0,025 USD (= 0,25 * 100.000/1.000.000)
  Tổng phí hàng tháng			0,15 USD

   

  Bạn có một workbench ML được 1.000 nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Họ tiến hành thử nghiệm bằng cách đào tạo các mô hình của mình với các thông số và tập dữ liệu khác nhau. Mỗi nhà khoa học dữ liệu đào tạo một mô hình mười lần một tháng trong 20 giai đoạn và thu được năm chỉ số tùy chỉnh. Workbench sử dụng API truy xuất để nhận dữ liệu thử nghiệm từ SageMaker Experiments để thực hiện phân tích tùy chỉnh. Các nhà khoa học dữ liệu so sánh dữ liệu được ghi lại trong mười lượt đào tạo khác nhau để tìm ra mô hình ứng viên tốt nhất. Trong ví dụ này, tổng phí phải trả sẽ là như sau:
  

  	Chi phí	Tổng số đơn vị	Phí hàng tháng
  Thu nạp	1.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số	1 triệu (=1,000 nhà khoa học dữ liệu * 10 lần * 20 giai đoạn * 5 chỉ số) bản ghi chỉ số đã thu nạp	1,25 USD (= 1,25 * 1)
  Mức độ sử dụng SageMaker Studio	0 USD		0 USD
  Truy xuất	0.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số	10 triệu (= 1 triệu chỉ số đã thu nạp * 10 lần truy xuất trên mỗi chỉ số đã thu nạp) bản ghi chỉ số đã truy xuất	2,5 USD (= 0,25 * 10)
  Dung lượng lưu trữ	0.25 USD trên một triệu bản ghi chỉ số - tháng	1 triệu bản ghi chỉ số được lưu trữ	0,25 USD (= 0,25 * 1)
  Tổng phí hàng tháng			4 USD

• Ví dụ định giá 8: Suy luận theo thời gian thực

  Khi đó, mô hình trong ví dụ 5 được triển khai để tạo thành hai (2) phiên bản ml.c5.xlarge nhằm lưu trữ ổn định nhiều AZ. Amazon SageMaker Model Monitor được kích hoạt với một (1) phiên bản ml.m5.4xlarge và các tác vụ giám sát được lên lịch một lần mỗi ngày. Mỗi tác vụ giám sát mất 5 phút để hoàn thành. Mô hình này nhận 100 MB dữ liệu mỗi ngày và kết quả bằng 1/10 kích thước dữ liệu đầu vào.
  

  Số giờ mỗi tháng	Phiên bản lưu trữ	Phiên bản Giám sát mô hình	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  24 * 31 * 2 = 1488	ml.c5.xlarge		0,204 USD	303,522 USD
  31*0,08 = 2,5		ml.m5.4xlarge	0,922 USD	2,305 USD

   

  Dữ liệu vào mỗi tháng - lưu trữ	Dữ liệu truyền đi mỗi tháng - lưu trữ	Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra	Tổng
  100 MB * 31 = 3.100 MB		0,016 USD	0.0496 USD
  	10 MB * 31 = 310 MB	0,016 USD	0,00496 USD

  Tổng phụ của chi phí đào tạo, lưu trữ và giám sát = 305,827 USD. Tổng phụ của 3.100 MB dữ liệu được xử lý nhận về và 310MB dữ liệu được xử lý truyền đi cho quá trình lưu trữ mỗi tháng = 0,054 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 305,881 USD mỗi tháng.
  

  Lưu ý: đối với các quy tắc tích hợp sẵn với phiên bản ml.m5.xlarge, bạn có tổng tối đa 30 giờ giám sát miễn phí trên tất cả các điểm cuối mỗi tháng.
  

• Ví dụ định giá 9: Suy luận không đồng bộ

  Tính năng Suy luận không đồng bộ của Amazon SageMaker tính phí cho các phiên bản được điểm cuối của bạn sử dụng. Khi không thực sự cần xử lý yêu cầu, bạn có thể cấu hình cho tính năng tự động thay đổi quy mô để thay đổi số lượng phiên bản về không nhằm tiết kiệm chi phí. Đối với trọng tải đầu vào trong Amazon S3, bạn không phải trả phí cho việc đọc dữ liệu đầu vào từ Amazon S3 cũng như ghi dữ liệu đầu ra đến S3 trong cùng Khu vực.
  

  Mô hình trong ví dụ 5 được sử dụng để chạy điểm cuối Suy luận không đồng bộ của SageMaker. Điểm cuối được cấu hình để chạy trên 1 phiên bản ml.c5.xlarge và giảm số lượng phiên bản về không khi không thực sự cần xử lý các yêu cầu. Phiên bản ml.c5.xlarge tại điểm cuối có ổ đĩa đa dụng (SSD) dung lượng 4 GB đi kèm. Trong ví dụ này, điểm cuối duy trì 1 phiên bản trong 2 giờ mỗi ngày và có 30 phút thời gian nguội đi, sau đó, trong suốt thời gian còn lại của ngày hôm đó, điểm cuối giảm số lượng phiên bản về không. Do đó, bạn bị tính phí cho 2,5 giờ sử dụng mỗi ngày. 
  

  Điểm cuối xử lý 1.024 yêu cầu mỗi ngày. Kích thước của mỗi nội dung yêu cầu/phản hồi lệnh gọi là 10 KB và mỗi yêu cầu suy luận trong Amazon S3 có trọng tải là 100 MB. Đầu ra suy luận có kích thước bằng 1/10 dữ liệu đầu vào được dự trữ trong Amazon S3 ở cùng Khu vực. Trong ví dụ này, phí xử lý dữ liệu áp dụng cho nội dung yêu cầu và phản hồi, không áp dụng cho dữ liệu được truyền đến/từ Amazon S3. 
  

  Số giờ mỗi tháng	Phiên bản lưu trữ	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  2,5 * 31 * 1 = 77,5	ml.c5.xlarge	0,20 USD	15,81 USD

  Dung lượng lưu trữ đa dụng (SSD) (GB)	Phí cho mỗi Gb-tháng	Tổng
  4	0,14 USD	0,56 USD

  Dữ liệu vào mỗi tháng	Dữ liệu ra mỗi tháng	Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra	Tổng
  10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB	10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB	0,02 USD	0,0048
  	10 KB * 1.024 * 31 = 310 MB	0,02 USD	0,0048

  Tổng phụ của SageMaker Asynchronous Inference = 15,81 USD + 0,56 USD + 2 * 0,0048 = 16,38 USD. Tổng chi phí cho Asynchronous Inference trong ví dụ này sẽ là 16,38 USD mỗi tháng. 
  

• Ví dụ định giá 10: Chuyển đổi hàng loạt

  Amazon SageMaker Batch Transform chỉ tính phí các phiên bản được sử dụng trong khi các tác vụ của bạn đang chạy. Nếu dữ liệu của bạn đã có sẵn trên Amazon S3, bạn không phải trả phí cho việc đọc dữ liệu đầu vào từ S3 cũng như ghi dữ liệu đầu ra đến S3 trong cùng Khu vực.  
  

  Mô hình ở ví dụ 5 được dùng để chạy Amazon SageMaker Batch Transform. Nhà khoa học dữ liệu chạy bốn tác vụ Amazon SageMaker Batch Transform riêng biệt trên 3 ml.m4.4xlarge trong 15 phút vào mỗi lần chạy tác vụ. Cô tải bộ dữ liệu đánh giá có kích thước 1 GB lên S3 trong mỗi lần chạy và suy luận bằng 1/10 kích thước dữ liệu đầu vào, được lưu trữ trở lại trên S3.
  

  Số giờ	Các phiên bản đào tạo	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  3 * 0,25 * 4 = 3 giờ	ml.m4.4xlarge	0,96 USD	2,88 USD

  GB dữ liệu Vào - Batch Transform	GB dữ liệu Ra - Batch Transform	Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra	Tổng
  0	0	0,02 USD	0 USD

  Tổng phụ của tác vụ SageMaker Batch Transform = 2,88 USD. Tổng phụ của 4,4 GB lên Amazon S3 = 0 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 2,90 USD.
  

• Ví dụ định giá 11: Suy luận phi máy chủ

  Với Serverless Inference, bạn chỉ thanh toán chi phí năng lực điện toán được sử dụng để xử lý các yêu cầu suy luận, tính theo mili giây, cũng như lượng dữ liệu được xử lý. Chi phí điện toán phụ thuộc vào cấu hình bộ nhớ bạn chọn.

  Nếu bạn dành 2 GB bộ nhớ cho điểm cuối, đã thực thi điểm cuối đó 10 triệu lần trong một tháng và mỗi lần mất 100 mili giây, đồng thời xử lý tổng cộng 10 GB dữ liệu vào/ra thì chi phí của bạn sẽ như sau:
  

  Phí điện toán hàng tháng

  Số lượng yêu cầu	Thời lượng của mỗi yêu cầu	Tổng thời gian suy luận (giây)	Chi phí mỗi giây	Phí thời gian suy luận hàng tháng
  10 triệu	100 mili giây	1 triệu	0,00004 USD	40 USD

  
  

  Phí xử lý dữ liệu hàng tháng 
  

  Xử lý dữ liệu (GB)	Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra	Phí xử lý dữ liệu hàng tháng
  10 GB	0,016 USD	0,16 USD

  Tổng phụ của phí thời gian SageMaker Serverless Inference = 40 USD. Tổng phụ của phí xử lý 10 GB dữ liệu = 0,16 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 40,16 USD.

• Ví dụ định giá 12: Khởi động nhanh

  Khách hàng sử dụng JumpStart để triển khai một mô hình BERT Base Uncased đã được đào tạo trước nhằm phân loại ý kiến đánh giá của khách hàng là tích cực hay tiêu cực.

  Khách hàng triển khai mô hình thành hai (2) phiên bản ml.c5.xlarge nhằm lưu trữ ổn định nhiều AZ. Mô hình này nhận 100 MB dữ liệu mỗi ngày và kết quả bằng 1/10 kích thước dữ liệu đầu vào.
  

  Số giờ mỗi tháng	Phiên bản lưu trữ	Chi phí mỗi giờ	Tổng
  24 * 31 * 2 = 1488	ml.c5.xlarge	0,204 USD	303,55 USD

   

  Dữ liệu vào mỗi tháng - Lưu trữ	Dữ liệu truyền đi mỗi tháng - Lưu trữ	Chi phí trên mỗi GB vào hoặc ra	Tổng
  100 MB * 31 = 3.100 MB		0,02 USD	0,06 USD
  	10 MB * 31 = 310 MB	0,02 USD	0,01 USD

   

  Tổng phụ của chi phí đào tạo, lưu trữ và giám sát = 305,827 USD. Tổng phụ của 3.100 MB dữ liệu được xử lý nhận về và 310 MB dữ liệu được xử lý truyền đi cho quá trình Lưu trữ mỗi tháng = 0,06 USD. Tổng chi phí trong ví dụ này là 305,887 USD mỗi tháng.