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Azure

Azure Open Datasets – Preise

Eine Cloudplatform, auf der zusammengestellte offene Datasets gehostet und gemeinsam verwendet werden können, um die Entwicklung von Machine Learning-Modellen zu beschleunigen

Azure Open Datasets stellen eine Sammlung ML-fähiger Datasets aus frei zugänglichen und öffentlichen Domänen dar, die in Azure gehostet werden. Weitere Informationen zu Azure Open Datasets finden Sie auf der Seite Übersicht.

Preisübersicht

Die Speicherkosten für das Hosting von Azure Open Datasets werden von Microsoft getragen. Während die Speicherung immer kostenlos bleibt, können die Kosten für das Auslesen umfangreicher Datasets dem Azure-Abonnement berechnet werden, unter dem auf die Daten zugegriffen wird. Auf die meisten Datasets kann jedoch kostenlos zugegriffen werden. Gebühren für ausgehenden Datenverkehr sind (falls zutreffend) auf der Übersichtsseite zu Azure Open Datasets aufgeführt.

Azure-Preise und -Kaufoptionen

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Zusätzliche Ressourcen

Azure Open Datasets

Hier erhalten Sie weitere Informationen zu den Features und Funktionen von Azure Open Datasets .

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SLA

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Dokumentation

Hier finden Sie technische Tutorials, Videos und weitere Ressourcen zu Azure Open Datasets .

  • Kosten für ausgehenden Datenverkehr beziehen sich auf das Lesen von Daten aus Azure Blob Storage. Dazu gehören in der Regel Lesevorgänge und Netzwerkbandbreite für Daten, die die Azure-Region verlassen. Einzelheiten finden Sie auf der Seite mit den Preisen für Azure Storage.
  • Ihrem Azure-Abonnement werden Kosten für Computeressourcen wie VM-Instanzen und andere Dienste wie Azure Machine Learning berechnet, die für die Arbeit mit Azure Open Datasets verwendet werden.
  • Datasets werden in Azure Blob Storage gespeichert. Jedes Dataset wird an einem spezifischen Ort gespeichert, der auf der Übersichtsseite des Datasets angegeben ist. Damit schneller auf die Daten zugegriffen werden kann, wird empfohlen, Computeressourcen in derselben Region anzuordnen.
  • Microsoft hat keinen Einfluss auf die Qualität oder Verfügbarkeit der ursprünglichen Datenquelle. Daher kann keine SLA oder Verfügbarkeit für die Datasets garantiert werden.

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