Machine Learning Studio – Preise

Leistungsfähige cloudbasierte Predictive Analytics

Microsoft Azure Machine Learning ist ein Angebotspaket, mit dem Kunden ganz einfach erweiterte Analyselösungen in der Cloud entwickeln, bereitstellen und freigeben können.

Preisübersicht

Studio – Preisübersicht

Machine Learning Studio wird in zwei Tarifen angeboten: „Free“ und „Standard“.

Die Features werden in der Tabelle unten nach Stufen verglichen:

Free Standard
Preis Free $- pro ML Studio-Arbeitsbereich pro Monat
$- pro Studio-Experimentstunde
Azure-Abonnement Nicht erforderlich Erforderlich
Max. Anzahl von Modulen pro Experiment 100 Unbegrenzt
Max. Experimentdauer 1 Stunde pro Experiment Bis zu 7 Tage pro Experiment (maximal 24 Stunden pro Modul)
Max. Speicherkapazität 10 GB Unbegrenzt – BYO
Daten aus lokaler SQL Server-Instanz lesen Vorschau Nein Ja
Ausführung/Leistung Einzelner Knoten Mehrere Knoten
Produktionsweb-API Nein Ja
SLA Nein Ja

Für die aktive Nutzung des Diensts fallen stündliche Gebühren an. Wenn mehrere Messwerte vorhanden sind, werden diese gleichzeitig angewendet.

Produktionsweb-API-Preise

Mit Azure Machine Learning können Sie Predictive Analytics-Lösungen als Webdienste bereitstellen.

Die bereitgestellten Webdienste (neue Version) sind in den folgenden Tarifen verfügbar:

Dev/Test* Standard S1 Standard S2 Standard S3
Tarifgebühr pro Monat $- $- $- $-
Merkmale
Inbegriffene Transaktionen (pro Monat) 1.000 100.000 2.000.000 50.000.000
Inbegriffene Computestunden (pro Monat) 2 25 500 12.500
Gesamtzahl von Webdiensten1 2 10 100 500
Überschreitungsgebühren Nicht zutreffend

$- pro 1.000 Transaktionen

$- pro API-Computestunde

$- pro 1.000 Transaktionen

$- pro API-Computestunde

$- pro 1.000 Transaktionen

$- pro API-Computestunde

* Die eingeschränkte API-Nutzung gilt für den Testtarif – Beschränkung auf zwei gleichzeitige RRS-Aufrufe.
1 Die maximale Anzahl von Webdiensten, die ein Kunde einem Tarif zu einem bestimmten Zeitpunkt zuordnen kann.

Die klassische Version der Webdienste ist zu folgenden Preisen weiterhin verfügbar:

  • $-/Produktions-API-Computestunde (Zeiteinheit)
  • $-/1.000 Produktions-API-Transaktionen (Transaktionseinheit)

Für die aktive Nutzung des Diensts fallen stündliche Gebühren an. Wenn mehrere Messwerte vorhanden sind, werden diese gleichzeitig angewendet.

Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen den klassischen Webdiensten und den neuen Webdiensten finden Sie in der Dokumentation.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

  • Azure Machine Learning Free stellt Ihnen eine detaillierte Einführung in das Azure Machine Learning Studio bereit. Für die Registrierung benötigen Sie nur ein Microsoft-Konto. Der Free-Tarif umfasst den kostenlosen Zugriff auf einen Azure Machine Learning Studio-Arbeitsbereich pro Microsoft-Konto. Dazu gehört die Möglichkeit, bis zu 10 GB Speicher zu nutzen und Modelle als Staging-APIs zu operationalisieren. Workloads werden im Free-Tarif nicht durch eine SLA abgedeckt und sind lediglich für Entwicklungszwecke und die private Nutzung vorgesehen. Workloads im Free-Tarif können nicht auf Daten zugreifen, indem sie eine Verbindung mit einer lokalen SQL Server-Instanz herstellen. Die obige Tabelle führt bereits viele Unterschiede zwischen den Tarifen „Free“ und „Standard“ auf. Es kann jedoch noch weitere Unterschiede geben, und die Features im Free-Tarif können jederzeit geändert werden.

  • Dazu benötigen Sie nur ein Microsoft-Konto. Wechseln Sie zur Azure Machine Learning-Startseite, und klicken Sie auf die Schaltfläche „Jetzt starten“. Melden Sie sich mit Ihrem Microsoft-Konto an, daraufhin wird ein Arbeitsbereich im Free-Tarif für Sie erstellt. Sie können Machine Learning direkt erkunden und Versuche erstellen.

  • Zunächst benötigen Sie Zugriff auf ein Azure-Abonnement, um einen Standard-Machine Learning-Arbeitsbereich erstellen zu können. Sie können sich für ein 30-tägiges, kostenloses Azure-Testabonnement registrieren und später ein Upgrade auf ein kostenpflichtiges Azure-Abonnement, oder direkt ein kostenpflichtiges Azure-Abonnement erwerben. Sobald Sie Zugriff auf das Abonnement haben, können Sie über das klassische Microsoft Azure-Portal einen Machine Learning-Arbeitsbereich erstellen. Lesen Sie die Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

    Alternativ dazu können Sie auch vom Besitzer eines Standard-Machine Learning-Arbeitsbereichs eingeladen werden, auf diesen Arbeitsbereich zuzugreifen.

  • Nein, Sie können kein eigenes Blobspeicherkonto zur Verwendung im Free-Tarif angeben. Um Ihren eigenen Azure-Speicher nutzen zu können, müssen Sie die Standard-Stufe verwenden.

  • Ja, Sie können Machine Learning-Modelle im Rahmen des Free-Tarifs mit Staging-API-Diensten operationalisieren. Um den Staging-API-Dienst in die Produktion zu übergeben und einen Produktionsendpunkt für den operationalisierten Dienst zu erhalten, müssen Sie den Standard-Tarif verwenden.

  • Mit der kostenlosen Testversion von Microsoft Azure erhalten Sie Gutschriften, die einen Monat lang für jeden Azure-Dienst genutzt werden können. Mit dem Free-Tarif von Azure Machine Learning können Sie demgegenüber dauerhaft Azure Machine Learning für Workloads außerhalb von Produktionsumgebungen nutzen.

  • Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Experimente aus dem Free-Tarif in den Standard-Tarif zu kopieren:

    1. Melden Sie sich bei Azure Machine Learning Studio an, und vergewissern Sie sich, dass in der Arbeitsbereichsauswahl in der oberen Navigationsleiste sowohl der Free- als auch der Standard-Arbeitsbereich angezeigt werden.
    2. Wechseln Sie zum Free-Arbeitsbereich, wenn Sie sich im Standard-Arbeitsbereich befinden.
    3. Wählen Sie in der Listenansicht der Experimente ein zu kopierendes Experiment aus, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Kopieren“.
    4. Wählen Sie im Popupdialogfeld den Standard-Arbeitsbereich aus, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Kopieren“.
    5. Beachten Sie, dass alle zugehörigen DataSets, Trainingsmodelle usw. zusammen mit dem Experiment in den Standard-Arbeitsbereich kopiert werden.
    6. Sie müssen den Versuch erneut ausführen und Ihren Webdienst erneut im Standard-Arbeitsbereich veröffentlichen.
  • Machine Learning unterstützt Hochverfügbarkeit mithilfe der Kopplung zweier Regionen innerhalb derselben Geografie. "USA, Süden-Mitte" ist kombiniert mit "USA, Norden-Mitte".

  • Die Produktions-API-Aufrufzeiten können erheblich variieren und reichen im Allgemeinen von Hundertstel Millisekunden bis zu einigen Sekunden, können aber Minuten betragen, je nach Komplexität der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernmodells. Die beste Möglichkeit zur Einschätzung der Produktions-API-Aufrufzeiten besteht darin, einen Vergleichstest für ein Modell in Azure Machine Learning durchzuführen.

  • Azure Machine Learning ist ein mehrinstanzenfähiger Dienst. Die tatsächlich im Back-End verwendeten Computeressourcen variieren und werden im Hinblick auf Leistung und Vorhersagbarkeit optimiert.

  • Die Gebühren für den Arbeitsbereich werden separat für jede anwendbare Messgröße auf einer einzigen Rechnung ausgewiesen.

Ressourcen

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Lesen Sie die häufig gestellten Fragen zu den Preisen von Azure

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