Preise Cloud

Kosten Cloud

Sämtliche Preise sind Nettopreise zuzüglich Mehrwertsteuer. Offerten ohne Mindestvertragslaufzeit zum Monatspreis! Preisangaben Beim Elastic-Modell werden nur die in Anspruch nehmenden Services wie CPU-Stunden oder Speicherkapazitäten abgerechnet. Als Gegenleistung wird ein Preisnachlass gegenüber dem Elastiktarif eingeräumt. Darüber hinaus wird ein zusätzlicher Abschlag gewährt, wenn die Zahlung der Gebühren unmittelbar zu Anfang der reservierten Laufzeit erfolgt (Reservierung im Voraus).

Bei Dienstleistungen, die Zusatzsoftware erfordern (z.B. Datenbanken), ist diese ebenfalls in den Preisen enthalten.

Cloud-Dienste sind nur über das Netz zugänglich. Welche Gebühren für die Datenübernahme anfallen, hängt von der Anzahl der übermittelten Sendungen ab. Diese Verwaltungsdienste können jedoch Folgemaßnahmen einleiten. Beim Start von Servern oder bei der Nutzung von Arbeitsspeicher sind diese Dienste gebührenpflichtig. Auch durch die Anzahl der ausgelösten Kommunikationsservices fallen anfallende Gebühren an: Ein Grundvolumen pro angefangenem Kalendermonat ist kostenlos, z.B. 1 Million API-Aufrufe oder 100 SMS.

Nähere Informationen zu den Verrechnungsmodellen und Kalkulationsbeispielen finden Sie in der BroschÃ?re "Verrechnungs- und Preismodelle zu einem Ã?berblick", die Sie hier herunterladen können. Für die Berechnung von konkreten Dienstleistungen oder Projektierungen steht der Preiskalkulator zur Auswahl.

Datenbank Cloud Service - Preise

Das Extremleistungspaket ergänzt das Hochleistungspaket um die folgenden Optionen: RAC (Real Application Cluster ), In-Memory-Datenbank, Aktiver Datenwächter. Die Preise sind von den einzelnen Dienstleistungen abhängen. Weitere Auskünfte zu den Preisen für den Datenbank-Backup-Service und den Speicherdienst erhalten Sie auf der Seite Preise für den Datenbank-Backup-Service und den Speicher-Cloud-Service.

Preisangaben

Mit dem Chat-Tool mit Präsenzanzeige können Sie schnell Informationen mit Ihren Mitarbeitern austauschen. Veranstalten Sie Audio- und Videokonferenzen im komfortablen elektronischen Konferenzzimmer MeinRaum. Mit nur einem Mausklick können Sie ganz unkompliziert Daten mit Ihren Mitarbeitern austauschen oder gar Ihren Monitor freigeben. Seien Sie immer unter einer Rufnummer zu erreichen und lassen Sie sich nie wieder einen Anruf entgehen - unabhängig davon, auf welchem Gerät.

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Moteur d'apprentissage Cloud Machine Learning Engine (Cloud ML Engine)

Die Cloud Machine Learning Engine ermöglicht ein skalierbares, flexibles Preismodell, das sich an Ihr Vorhaben und Ihren Kostenrahmen anpasst. Für die Nutzung der Cloud ML Engine für Schulungsmodelle und Prognosen werden Honorare erhoben. Aber das Verwalten Ihrer maschinellen Lernressourcen in der Cloud ist frei. Anmerkung: Im Rahmen der Vorstellung der neuen Features für die Cloud Machine Learning Engine haben wir im Dez. 2017 deutliche Preisreduzierungen bekannt gegeben.

Eine Gegenüberstellung der bisherigen und der derzeitigen Preise ist in den FAQ' s zu den Preisen zu sehen. Nachfolgend sind die Preise pro Standort für Schulungs-, Chargen- und Online-Vorhersagen zusammengefasst. Der Preis für einen Ausbildungsplatz beträgt $0,49 pro Zeiteinheit. Wie viele Schulungen durchgeführt werden, ist abhängig von der Konfiguration der Maschine, die Sie für die Durchführung Ihres Auftrags auswählten.

Du kannst eine vorgegebene Skalierungsebene oder eine individuelle Anpassung an ausgewählte Gerätetypen wählen. Für weitere Details siehe die nachfolgenden Abbildungen. Bei Auswahl von CUSTOM als Skalierungsebene können Sie die Zahl und den Modelltyp der Virtual Machines angeben, die für den Trainingsauftrag herangezogen werden sollen. Die möglichen Gerätetypen sind in der tabellarischen Darstellung zu ersichtlich.

Der Preis für einen Ausbildungsplatz beträgt $0,54 pro Zeiteinheit. Wie viele Schulungen durchgeführt werden, ist abhängig von der Gerätekonfiguration, die Sie für die Durchführung Ihres Auftrags auswählten. Du kannst eine vorgegebene Skalierungsebene oder eine individuelle Anpassung an ausgewählte Gerätetypen wählen. Für weitere Details siehe die nachfolgenden Abbildungen.

Bei Auswahl von CUSTOM als Skalierungsebene können Sie die Zahl und den Modelltyp der Virtual Machines angeben, die für den Trainingsauftrag herangezogen werden sollen. Die möglichen Gerätetypen sind in der folgenden Übersicht aufgeführt. Der Preis für einen Ausbildungsplatz beträgt $0,54 pro Zeiteinheit. Wie viele Schulungen durchgeführt werden, ist abhängig von der Konfiguration der Maschine, die Sie für die Durchführung Ihres Auftrags auswählten.

Du kannst eine vorgegebene Skalierungsebene oder eine individuelle Anpassung an ausgewählte Gerätetypen wählen. Für weitere Details siehe die nachfolgenden Abbildungen. Bei Auswahl von CUSTOM als Skalierungsebene können Sie die Zahl und den Modelltyp der Virtual Machines angeben, die für den Trainingsauftrag herangezogen werden sollen. Die möglichen Gerätetypen sind in der tabellarischen Darstellung zu ersichtlich.

Jegliche Nutzung ist der Cloud ML Engine Quota Policy unterworfen. Weitere Infos zur Nutzung von Cloud-Speichern erhalten Sie hier. Die Stunde des Knotens ist die Zeit, die erforderlich ist, um Ihren Prognoseauftrag auf einer Virtual Machine auszuführen. Weitere Infos zu den Knüpfzeiten findest du hier. Falls Sie in einer anderen als dem US-Dollar zahlen, sind die in den SKUs der Cloud-Plattform in Ihrer Landeswährung aufgeführten Preise maßgeblich.

Über den Preiskalkulator können Sie Ihre Trainings- und Prognosekosten abschätzen. Die Schulung Ihrer Models in der Cloud wird wie nachstehend beschrieben abgerechnet: Bei einem Stundenpreis (siehe obige Tabelle), der sich aus einem Basispreis und einer Reihe von Unterrichtseinheiten ergibt. Je nachdem, welche Bearbeitungskonfiguration Sie beim Starten Ihres Trainingsauftrags gewählt haben, richtet sich die Nummer.

Und das mit einem Minimum von zehn Monaten pro Ausbildungsplatz. Du kannst die Art des Verarbeitungs-Clusters angeben, der für das Trainieren deines Models genutzt werden soll. Nähere Angaben zur Skalierung der Stufen entnehmen Sie bitte der Schulungsübersicht. Achtung: Ihre Ausbildungsplätze sind durch die Quotenrichtlinie der Cloud ML Engine eingeschränkt. Bei der Auswahl eines sehr leistungsfähigen Verarbeitungs-Clusters für Ihre ersten Ausbildungsaufträge ist es sehr wahrscheinlich, dass Sie Ihre Quote überschreit.

Bei Auswahl von CUSTOM als Skalierungsebene können Sie Zahl und Art der für die Stamm-, Arbeits- und Parametrierserver des Clusters verwendeten Virtual Machines angeben. Nähere Angaben zu den einzelnen Gerätetypen entnehmen Sie bitte der Schulungsübersicht. Wenn Sie die Gesamtkosten Ihres Ausbildungsplatzes mit Hilfe von Ausbildungseinheiten berechnen möchten, gehen Sie nach folgender Gleichung vor: Eine Datenwissenschaftlerin in den USA absolviert einen Ausbildungsberuf mit der Skala STANDARD_1, die 5.9234 Unterrichtseinheiten erfordert.

Ein Informatikprofessor in den USA absolviert einen Ausbildungsplatz mit der Stufe CUSTOM Scaling. Statt der Schulungseinheiten können Sie auch den in der obenstehenden Übersicht aufgeführten Stundenpreis ausnutzen. Eine Datenwissenschaftlerin in den USA bildet aus und wählte die Skalierungsebene STANDARD_1. Ein Informatikprofessor in den USA absolviert einen Ausbildungsplatz mit der Stufe CUSTOM Scaling.

Die auf der Registerkarte Jobdetails angezeigten Werte der verwendeten ML (Machine Learning) Einheiten entsprechen den Ausbildungseinheiten mit berechneter Auftragsdauer. Beispiel: Ein Datenwissenschaftler in den USA macht einen Ausbildungsplatz. Für die Anfrage nach geschulten Modelversionen, die von Cloud ML Engine bereitgestellt werden, sind die prognostizierten Preise gültig. Die Zeit, die für jeden einzelnen Teilnehmer des Verarbeitungsclusters, der die Prognosen durchführt.

Auf der Grundlage eines Preises pro Node-Stunde, wie in der obenstehenden Übersicht dargestellt. In der Cloud ML Engine werden die Online-Verarbeitungsressourcen, die zur Durchführung Ihres prädiktiven Prognosemodells genutzt werden, als sogenannte Teilnehmer betrachtet. Sie können sich einen solchen Node wie eine Virtual Machine ausdenken. Die Cloud ML Engine paßt die Zahl der benutzten Teilnehmer so an, daß sowohl Online- als auch Batch-Vorhersagen möglich sind.

Die Kosten werden für den Zeitabschnitt erhoben, in dem Ihr Model auf einem Node läuft. Das Skalieren hat in der Regel wenig Einfluss auf den Kostenaufwand Ihres Auftrags, auch wenn mit der Einrichtung eines neuen Nodes ein erheblicher Arbeitsaufwand verbunden ist. Du kannst die Skaleneffekte dadurch steuern, dass du die maximale Knotenanzahl angibst, die für einen Batch-Vorhersageauftrag verwendet werden soll und die Knotenanzahl, die für ein Model beim Deployment eines Modells abläuft.

Skalierungen beeinflussen Ihre Gesamtbetriebskosten: Je mehr Anforderungen Sie formulieren, umso mehr Nodes verwenden Sie. Du kannst den Service eine verkehrsbasierte Staffelung durchführen lassen (automatische Staffelung) oder die Zahl der permanent laufenden Nodes angeben, um Latenzzeiten zu verhindern.

Bei Auswahl der Option für die automatisierte Größenanpassung wird die Zahl der Teilnehmer in der Regel auf Null gesetzt und kann für die Zeit ohne Traffic auf Null gesetzt werden. Bei der Angabe einer Reihe von Nodes anstelle der automatisierten Scaling wird die Gesamtausführungszeit der Nodes vom Deployment an bis zum Entfernen der Model-Version errechnet.

Es ist zu berücksichtigen, dass Single-Core-Maschinen ohne Grafikprozessoren oder andere Acceleratoren für die Online-Prognose eingesetzt werden. In diesem Beispiel werden die Verarbeitungskosten pro Auftrag ermittelt (in diesem Beispiel mit Durchschnittswerten, aber für die tatsächlichen Ausgaben werden genaue Zahlen pro Auftrag verwendet): Der in den exemplarischen Fällen angeführte Zeitaufwand für die Minute stimmt nicht mit der tatsächlichen Zeit ab.

Die Batch- und Online-Vorhersage erfolgt mit einer oder mehreren Anlagen zur Verarbeitung der Messdaten. Die Abrechnung dieses Speichers erfolgt über das Cloud Storage-Preismodell. Der notwendige Einsatz von Cloud-Speicher beinhaltet Folgendes: Für diese gilt ein gesonderter Preis. Die Cloud ML Engine benötigt keine Langzeitspeicherung dieser Speicher. Die Cloud ML Engine benötigt keine Langzeitspeicherung dieser Speicher.

Es entstehen keine Aufwendungen für das Ressourcenmanagement der Cloud ML Engine. In der Quotenpolitik von Cloud ML Engine werden nur die damit verbundenen Operationen eingeschränkt.

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