Azure Machine Learning fiyatlandırma Genel Kullanım
Modelleri daha hızlı bir şekilde oluşturup dağıtmak için kurumsal sınıf makine öğrenmesi
- Ön ödeme maliyeti yok
- Sonlandırma ücreti yok
- Yalnızca kullandığınız kadar ödeyin
Makine öğrenmesi modellerinin daha hızlı bir şekilde oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması için geliştiricileri ve veri mühendislerini çeşitli verimli deneyimlerle güçlendirin. Sektör lideri MLOps olan makine öğrenmesi için DevOps ile pazarlama süresini kısaltıp takımlar arasında işbirliği yapılmasına olanak tanıyın Sorumlu yapay zeka için tasarlanan güvenli ve güvenilir bir platformda yenilik yapın.
Fiyatlandırma Katmanları
Azure Machine Learning, makine öğrenimi ihtiyaçlarına uygun şekilde tasarlanmış Kurumsal ve Temel adında iki sürüm sunar. Böylece, geliştiriciler ve veri bilimcilerinin uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü hızlandırması kolaylaşır. Temel sürüm, genel kullanıma (GA) sunulmuştur. Kurumsal sürüm şu anda önizleme aşamasındadır ve bu aşamada ML ek ücreti alınmayacaktır. Ancak müşteriler, Temel ve Kurumsal çalışma alanlarında Azure kaynaklarıyla ilgili olarak uygulanan ücretlerden sorumlu olacaktır (sürüm, önizleme aşamasında olsa da). İşlem fiyatları için lütfen Sanal Makineler fiyatlandırma sayfasına bakın.
Temel sürümde Azure kaynaklarına ilişkin olarak eğitim veya çıkarım için ML ek ücreti alınmaz. Kurumsal sürüm genel kullanıma sunulduğunda makine öğrenimi ek ücreti (eğitim ve çıkarım için) alınacaktır. Bu ücreti aşağıdaki fiyatlandırma bilgilerinden öğrenebilirsiniz.
Azure Machine Learning sürümleri
| Özellikler | Temel | Kurumsal |
|---|---|---|
| Kod öncelikli bir deneyimle bulut ölçeğinde açık kaynaklı geliştirme içindir. | Temel + kullanıcı arabirimi özellikleri + tüm beceri düzeyleri için güvenli ve kapsamlı makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi. | |
| Otomatik makine öğrenmesi | ||
| Not defterlerinde deneme oluşturma ve çalıştırma | ||
| Studio web deneyiminde deneme oluşturma ve çalıştırma | ||
| Sektör lideri tahmin özellikleri | ||
| Derin öğrenme ve diğer ileri düzey öğreniciler için destek | ||
| Büyük veri desteği (100 GB'a kadar) | ||
| Kullanıcı arabiriminde yorumlanabilirlik | ||
| Makine Öğrenimi İşlem Hatları | ||
| Azure ML SDK'sını kullanarak işlem hattı oluşturma, çalıştırma ve yayımlama | ||
| Azure ML SDK'sını kullanarak işlem hattı uç noktaları oluşturma | ||
| Azure ML SDK’sını kullanarak işlem hatlarının zamanlanan çalıştırmalarını oluşturma, düzenleme ve silme | ||
| Azure ML SDK'sında özel model oluşturma ve yayımlama | ||
| Studio'da işlem hattı çalıştırması ayrıntılarını görüntüleme | ||
| Azure ML tasarımcısında işlem hattı oluşturma, çalıştırma, görselleştirme ve yayımlama | ||
| Azure ML tasarımcısında işlem hattı uç noktaları oluşturma | ||
| Azure ML tasarımcısında işlem hatlarının zamanlanan çalıştırmalarını oluşturma, düzenleme ve silme | ||
| Azure ML tasarımcısında özel model oluşturma ve yayımlama | ||
| Tümleşik not defterleri | ||
| Çalışma alanı not defteri ve dosya paylaşımı | ||
| R ve Python desteği | ||
| Not defteri işbirliği | ||
| İşlem örneği | ||
| Tümleşik not defterleri için yönetilen işlem örnekleri | ||
| İşlem örneklerini paylaşma | ||
| Modellerdeki hataları işbirliğiyle ayıklama | ||
| Jupyter, JupyterLab, Visual Studio Code | ||
| Dağıtım için Sanal Ağ (VNet) desteği | ||
| SDK Desteği | ||
| R ve Python SDK'sı desteği | ||
| Güvenlik | ||
| Rol Tabanlı Erişim Denetimi (RBAC) desteği | ||
| Eğitim için Sanal Ağ (VNet) desteği | ||
| Çıkarım için Sanal Ağ (VNet) desteği | ||
| Puanlama uç noktası kimlik doğrulaması | ||
| İşlem | ||
| Çalışma alanları arasında kapasite paylaşımı ve kotalar | ||
| Makine öğrenimi için veri | ||
| SDK'dan veri kümesi ve veri deposu oluşturma, görüntüleme veya düzenleme | ||
| Kullanıcı arabiriminden veri kümesi ve veri deposu oluşturma, görüntüleme veya düzenleme | ||
| SDK'dan veri kümesi kayması izleyicilerini görüntüleme, düzenleme veya silme | ||
| Kullanıcı arabiriminden veri kümesi kayması izleyicilerini görüntüleme, düzenleme veya silme | ||
| MLOps | ||
| SDK'da ML işlem hatları oluşturma | ||
| Toplu çıkarım | ||
| Model profili oluşturma | ||
| Kullanıcı arabiriminde yorumlanabilirlik | ||
| Etiketleme | ||
| Etiketleme Proje Yönetimi Portalı | ||
| Etiketleyici Portalı | ||
| Özel iş gücü kullanarak etiketleme |
Fiyatlandırma ayrıntıları
Aşağıdaki tabloda, geniş bir VM yelpazesi için ML ek ücreti açıklanmaktadır. Ayrıntılar için aşağıda bölgeyi ve diğer bilgileri seçerek kullanılabilir VM'leri ve ilgili fiyatlandırmayı görüntüleyin.
| Sürüm | CPU (Genel amaçlı, işlem için iyileştirilmiş, bellek için iyileştirilmiş, depolama için iyileştirilmiş) | GPU |
|---|---|---|
| Temel | ML ek ücreti yoktur, eğitim ve çıkarım için yalnızca VM fiyatlandırması uygulanır | ML ek ücreti yoktur, eğitim ve çıkarım için yalnızca VM fiyatlandırması uygulanır |
| Kurumsal | Çekirdek saati başına $- ML ek ücreti | Çekirdek başına $- tutarından başlayan ML ek ücreti |
ABD kamu kuruluşları, Azure Kamu hizmetlerini ön finansal taahhüt zorunluluğu olmadan, bir lisanslama çözümü sağlayıcısı (LSP) aracılığıyla ya da kullandıkça öde çevrimiçi aboneliğiyle doğrudan satın almaya uygundur.
Önemli: R$ cinsinden fiyat yalnızca bir referanstır; bu uluslararası bir işlemdir ve son fiyat, döviz kurlarının yanı sıra IOF vergilerinin dahil edilmesiyle belirlenir. eNF verilmeyecektir.
Avrupa Birliği (AB), Avrupa Serbest Ticaret Birliği (EFTA) ve Birleşik Krallık (UK) bölgesinde iş faaliyetlerinde bulunan ve zaten bu ürünü satın almış olan müşteriler ve iş ortakları Azure Almanya’yı kullanabilir. Bu hizmet, Almanya’da veri yerleşikliğinin yanı sıra denetim ve veri koruma için ek düzeyler sağlar. Ayrıca ücretsiz Azure denemesi için kaydolabilirsiniz.
Genel amaç
Web siteleri, küçük ve orta düzeydeki veritabanları ve diğer günlük uygulamaları için.
Bs-serisi
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B1S | 1 | 1 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B2S | 2 | 4 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B1LS | 1 | 0,5 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B1MS | 1 | 2 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B2MS | 2 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B4MS | 4 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B8MS | 8 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B12MS | 12 | 48 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B16MS | 16 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| B20MS | 20 | 80 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
Av2 Standart
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A1 v2 | 1 | 2 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A2 v2 | 2 | 4 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A4 v2 | 4 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A8 v2 | 8 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A2m v2 | 2 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A4m v2 | 4 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| A8m v2 | 8 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
D2-64 v3
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2 v3 | 2 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D4 v3 | 4 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D8 v3 | 8 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D16 v3 | 16 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D32 v3 | 32 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D48 v3 | 48 | 192 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D64 v3 | 64 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
D2s-64s v3
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D2s v3 | 2 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D4s v3 | 4 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D8s v3 | 8 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D16s v3 | 16 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D32s v3 | 32 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D48s v3 | 48 | 192 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D64s v3 | 64 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
D1-5 v2
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D1 v2 | 1 | 3,5 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D2 v2 | 2 | 7 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D3 v2 | 4 | 14 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D4 v2 | 8 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D5 v2 | 16 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
D1s-5s v2
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DS1 v2 | 1 | 3,5 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS2 v2 | 2 | 7 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS3 v2 | 4 | 14 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS4 v2 | 8 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS5 v2 | 16 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
İşlem için iyileştirilmiş
Yüksek CPU/bellek oranı. Orta yoğunlukta trafiğe sahip web sunucuları, ağ gereçleri, toplu işlemler ve uygulama sunucuları için uygundur.
Fsv2-serisi
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F2s v2 | 2 | 4 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F4s v2 | 4 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F8s v2 | 8 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F16s v2 | 16 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F32s v2 | 32 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F48s v2 | 48 | 96 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F64s v2 | 64 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F72s v2 | 72 | 144 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
F serisi
| Örnek | Çekirdek | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F1 | 1 | 2 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F2 | 2 | 4 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F4 | 4 | 8 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F8 | 8 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| F16 | 16 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
Bellek için iyileştirilmiş
Yüksek bellek/çekirdek oranı. İlişkisel veritabanı sunucuları, orta veya büyük boyutlu önbellekler ve bellek içi analiz için idealdir.
E2-64 v3
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| E2 v3 | 2 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E4 v3 | 4 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E8 v3 | 8 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E16 v3 | 16 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E20 v3 | 20 | 160 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E32 v3 | 32 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E48 v3 | 48 | 384 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64i v3 1 | 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64 v3 | 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
E2s-64s v3
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| E2s v3 | 2 | 16 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E4s v3 | 4 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E8s v3 | 8 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E16s v3 | 16 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E20s v3 | 20 | 160 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E32s v3 | 32 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E48s v3 | 48 | 384 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64is v3 1 | 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64s v3 | 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
D11-15 v2
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D11 v2 | 2 | 14 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D12 v2 | 4 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D13 v2 | 8 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D14 v2 | 16 | 112 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D15 v2 | 20 | 140 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| D15i v2 | 20 | 140 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | Kullanılamıyor |
D11S-15S v2
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DS11 v2 | 2 | 14 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS12 v2 | 4 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS13 v2 | 8 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS14 v2 | 16 | 112 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS15 v2 | 20 | 140 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS15i v2 | 20 | 140 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | Kullanılamıyor |
G serisi
| Örnek | Çekirdek | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| G1 | 2 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| G2 | 4 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| G3 | 8 | 112 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| G4 | 16 | 224 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
| G5 | 32 | 448 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | – – | – – |
M serisi
| Örnek | vCPU’lar | RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M64 | 64 | 1.024 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M32ls | 32 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M64ls | 64 | 512 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M64m | 64 | 1.792 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M128m | 128 | 3.892 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M8-2ms | 8 | 219 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M8-4ms | 8 | 219 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M8ms | 8 | 219 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M16ms | 16 | 438 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M32-8ms | 32 | 875 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M32-16ms | 32 | 875 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M32ms | 32 | 875 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M64ms | 64 | 1.792 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M128ms | 128 | 3.892 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M64s | 64 | 1.024 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M128 | 128 | 2.048 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M128s | 128 | 2.048 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| M32ts | 32 | 192 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
Bellek İçin Aşırı İyileştirilmiş
| Örnek | Etkin vCPU’lar / Temel alınan vCPU’lar |
RAM |
Linux VM Fiyatı
|
Machine Learning Hizmet Ek Ücreti |
Kullandıkça Öde Toplam Fiyat |
Bir Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
Üç Yıl Ayrılmış (Tasarruf %) Toplam Fiyat |
||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DS11-1 v2 | 1 / 2 | 14 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS12-1 v2 | 1 / 4 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS12-2 v2 | 2 / 4 | 28 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS13-2 v2 | 2 / 8 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS13-4 v2 | 4 / 8 | 56 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS14-4 v2 | 4 / 16 | 112 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| DS14-8 v2 | 8 / 16 | 112 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E4-2s v3 | 2 / 4 | 32 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E8-2s v3 | 2 / 8 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E8-4s v3 | 4 / 8 | 64 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E16-4s v3 | 4 / 16 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E16-8s v3 | 8 / 16 | 128 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E32-8s v3 | 8 / 32 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E32-16s v3 | 16 / 32 | 256 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64-16s v3 | 16 / 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| E64-32s v3 | 32 / 64 | 432 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- | $- |
| Gs4-4 | 4 / 16 | 224 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | Kullanılamıyor | Kullanılamıyor | ||
| Gs4-8 | 8 / 16 | 224 GiB | $- | $- | $- | $- | $- | Kullanılamıyor | Kullanılamıyor | ||
| Gs5-8 | 8 / 32 | 448 GiB | $- | $- | $- | $- |