Machine Learning 가격

강력한 클라우드 기반 예측 분석

Microsoft Azure Machine Learning은 고객이 클라우드에서 고급 분석 솔루션을 쉽게 만들고 배포하고 공유할 수 있도록 설계된 도구 모음입니다.

가격 정보

스튜디오 가격

Machine Learning Studio는 무료 및 표준 두 계층으로 제공됩니다.

아래의 표는 계층별로 기능을 비교하여 보여 줍니다.

무료 표준
가격 무료 $-/매월 실제 사용자 수
$-/스튜디오 실험 시간
Azure 구독 필요 없음 필수
실험당 최대 모듈 수 100 제한 없음
최대 실험 기간 실험당 1시간 실험당 최대 7일, 모듈당 최대 24시간
최대 저장 공간 10GB 제한 없음 - BYO
온-프레미스 SQL에서 데이터 읽기 미리 보기 아니요
실행/성능 단일 노드 다중 노드
프로덕션 웹 API 아니요
SLA 아니요

시간당 요금은 실제 서비스 사용에만 적용됩니다. 동시에 적용된 여러 미터가 표시됩니다.

프로덕션 웹 API 가격

Azure Machine Learning을 통해 예측 분석 솔루션을 웹 서비스로 배포할 수 있습니다.

배포되는 웹 서비스(새 버전)는 다음 요금제를 따릅니다.

개발/테스트* 표준 S1 표준 S2 표준 S3
월간 계층 가격 $- $- $- $-
기능
트랜잭션(매월) 포함 1,000 100,000 2,000,000 50,000,000
계산 시간(매월) 포함 2 25 500 12,500
총 웹 서비스 수1 2 10 100 500
초과분 요금 N/A

1,000개의 트랜잭션당 $-

$-/API 계산 시간

1,000개의 트랜잭션당 $-

$-/API 계산 시간

1,000개의 트랜잭션당 $-

$-/API 계산 시간

* API 사용 제한이 테스트 계층에 적용됩니다. 동시 RRS 호출 2회로 제한됩니다.
1 웹 서비스 고객 수는 특정 시점에서 요금제와 연결될 수 있습니다.

웹 서비스 클래식 버전은 다음 가격으로 계속 사용할 수 있습니다.

  • $-/프로덕션 API 계산 시간(시간 단위)
  • $-/프로덕션 API 트랜잭션 1,000개(트랜잭션 단위)

시간당 요금은 실제 서비스 사용에만 적용됩니다. 동시에 적용된 여러 미터가 표시됩니다.

클래식 웹 서비스와 새 웹 서비스의 차이에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.

지원 및 SLA

  • Machine Learning 표준 계층을 비롯하여 일반 공급으로 릴리스된 모든 Azure 서비스에 대한 기술 지원이 Azure 지원을 통해 제공되며, 가격은 월 $29.0부터 시작합니다. 청구 및 구독 관리 지원은 무료로 제공됩니다.
  • Machine Learning 무료 계층의 기술 지원은 커뮤니티 포럼을 통해서만 사용할 수 있습니다. 교육 비디오 및 문서도 사용자 커뮤니티를 지원하는 데 사용할 수 있습니다.
  • SLA - 요청 응답 서비스(RRS)의 경우 99.95%의 API 트랜잭션 가용성을 보장합니다. BES(일괄 처리 서비스) 및 관리 API에 대해 API 트랜잭션의 99.9% 가용성을 보장합니다. Machine Learning 무료 계층의 SLA를 제공하지 않습니다. SLA에 대한 자세한 내용은 SLA 페이지를 참조하세요.

FAQ

  • Azure Machine Learning 무료 계층은 Azure Machine Learning Studio를 자세히 소개하기 위한 것입니다. Microsoft 계정만 있으면 등록할 수 있습니다. 무료 계층에는 Microsoft 계정당 하나의 Azure Machine Learning Studio 작업 영역에 대한 무료 액세스 권한이 포함됩니다. 최대 10GB의 저장소를 사용하고 스테이징 API로서 모델을 운영하는 기능이 포함됩니다. 무료 계층 작업은 SLA에 포함되지 않으며 개발 및 개인 용도로만 사용할 수 있습니다. 무료 계층 작업은 온-프레미스 SQL Server에 연결하여 데이터에 액세스할 수 없습니다. 위의 테이블에는 무료 계층과 표준 계층 사이의 여러 차이점이 개요되어 있지만, 그 외 차이점이 존재할 수 있으며 언제든 변경될 수 있습니다.

  • Microsoft 계정만 있으면 됩니다. Azure Machine Learning 홈으로 이동하고 지금 시작 단추를 클릭하세요. Microsoft 계정으로 로그인하면 무료 계층에 작업 영역이 생성됩니다. Machine Learning 실험을 바로 탐색하고 만들 수 있습니다.

  • 표준 Machine Learning 작업 영역을 만들려면 먼저 Azure 구독에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. 30일 평가판 Azure 구독에 등록하고 나중에 유료 Azure 구독으로 업그레이드하거나 유료 Azure 구독을 바로 구입할 수 있습니다. 그런 다음 구독에 대한 액세스 권한을 받은 후 Microsoft Azure 클래식 포털에서 Machine Learning 작업 영역을 만들 수 있습니다. 단계별 지침을 참조하세요.

    또는 표준 Machine Learning 작업 영역 소유자에게 초대를 받아 소유자의 작업 영역에 액세스할 수 있습니다.

  • 아니요, 무료 계층에서 사용하기 위해 자신만의 Blob Storage 계정을 지정할 수 없습니다. 고유한 Azure 저장소를 사용하려면 표준 계층을 사용해야 합니다.

  • 예, 무료 계층의 일부로써 스테이징 API 서비스에 기계 학습 모델을 운영할 수 있습니다. 스테이징 API 서비스를 프로덕션에 넣고 운영 서비스에 대해 프로덕션 끝점을 얻으려면 표준 계층을 사용해야 합니다.

  • Microsoft Azure 평가판은 Azure Machine Learning 무료 계층에서 프로덕션이 아닌 작업에 대한 Azure Machine Learning 서비스에 지속적인 액세스 권한을 제공하는 중 한 달 동안 Azure 서비스에 적용할 수 있는 크레딧을 제공합니다.

  • 무료 계층에서 표준 계층으로 실험을 복사하려면 아래 설명된 단계를 따르세요.

    1. Azure Machine Learning Studio에 로그인하고 맨 위 탐색 모음의 작업 영역 선택기에 무료 작업 영역과 표준 작업 영역이 모두 표시되는지 확인합니다.
    2. 표준 작업 영역에 있는 경우 무료 작업 영역으로 전환합니다.
    3. 실험 목록 보기에서 복사하려는 실험을 선택하고 복사 명령 단추를 클릭합니다.
    4. 팝업 대화 상자에서 표준 작업 영역을 선택하고 복사 단추를 클릭합니다.
    5. 연결된 데이터 집합, 학습한 모델 등이 모두 실험과 함께 표준 작업 영역에 복사됩니다.
    6. 실험을 다시 실행하고 표준 작업 영역에 웹 서비스를 다시 게시해야 합니다.
  • Machine Learning 서비스는 동일한 지리적 위치의 두 지역을 연결하여 고가용성을 지원합니다. 미국 중남부는 미국 중북부로 연결됩니다.

  • 일반적으로 프로덕션 API 호출 시간은 수백 밀리초에서 몇 초에 이르기까지 상당히 다양하지만, 데이터 처리 및 기계 학습 모델의 복잡도에 따라 몇 분이 필요할 수도 있습니다. 프로덕션 API 호출 시간을 예측하는 가장 좋은 방법은 Machine Learning 서비스에서 모델을 벤치마킹하는 것입니다.

  • Machine Learning 서비스는 다중 테넌트 서비스이고, 백엔드에서 사용되는 실제 계산 리소스는 다양하며 성능 및 예측성을 위해 최적화됩니다.

  • 단일 청구서에서 작업 영역 요금은 해당하는 각 측정에 대해 별도로 계산됩니다.

가격 책정 FAQ에 대한 자세한 내용은 설명서 FAQ를 참조하세요.

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