Utilizzo del calcolo degli ambienti Watson Studio

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L'utilizzo del calcolo viene calcolato in base al numero di CUH (capacity unit hours) utilizzate da un runtime dell'ambiente attivo in Watson Studio. I piani Watson Studio regolano il modo in cui ti vengono fatturati mensilmente per le risorse che utilizzi.

Unità di capacità incluse in ogni piano al mese
Funzione	Leggero	Professionista	Standard (legacy)	Enterprise (legacy)
Utilizzo dell'elaborazione	10 CUH al mese	CUH illimitato fatturato per l'utilizzo al mese	10 CUH al mese + paga di più	5000 CUH al mese + paga di più

Unità di capacità incluse in ogni piano al mese
Funzione	Leggero	Professionista
Utilizzo dell'elaborazione	10 CUH al mese	CUH illimitato fatturato per l'utilizzo al mese

Unità di capacità per ora per notebook

Notebook
Tipo di capacità	Lingua	Unità di capacità per ora
1 vCPU e 4 GB di RAM	Python R	0.5
2 vCPU e 8 GB di RAM	Python R	1
4 vCPU e 16 GB di RAM	Python R	2
8 vCPU e 32 GB di RAM	Python R	4
16 vCPU e 64 GB di RAM	Python R	8
Driver: 1 vCPU e 4 GB di RAM; 1 Executor: 1 vCPU e 4 GB di RAM	Spark con Python Spark con R	1 CUH per executor aggiuntivo è 0.5
Driver: 1 vCPU e 4 GB RAM; 1 Executor: 2 vCPU e 8 GB RAM	Spark con Python Spark con R	1.5 CUH per executor aggiuntivo è 1
Driver: 2 vCPU e 8 GB RAM; 1 Executor: 1 vCPU e 4 GB RAM;	Spark con Python Spark con R	1.5 CUH per esecutore aggiuntivo è 0.5
Driver: 2 vCPU e 8 GB di RAM; 1 Executor: 2 vCPU e 8 GB di RAM;	Spark con Python Spark con R	2 CUH per executor aggiuntivo è 1
Driver: 3 vCPU e 12 GB RAM; 1 Executor: 3 vCPU e 12 GB RAM;	Spark con Python Spark con R	2 CUH per executor aggiuntivo è 1

La frequenza delle unità di capacità per ora utilizzate è determinata per:

Ambienti Python o R predefiniti in base alla dimensione hardware e al numero di utenti in un progetto che utilizzano uno o più runtime

Ad esempio: IBM Runtime 23.1 on Python 3.10 XS con 2 vCPUs consumerà 1 CUH se viene eseguito per un'ora. Se hai un progetto con 7 utenti che lavorano su notebook 8 ore al giorno, 5 giorni alla settimana, tutti utilizzando l'ambiente IBM Runtime 23.1 on Python 3.10 XS e tutti chiudano i loro runtime quando se ne vanno la sera, il consumo di runtime è 5 x 7 x 8 = 280 CUH per week.

Il calcolo CUH diventa più complesso quando vengono utilizzati ambienti differenti per eseguire i notebook nello stesso progetto e se gli utenti hanno più runtime attivi, tutti consumano i propri CUH. Inoltre, potrebbero essere presenti dei notebook, che sono pianificati per essere eseguiti durante le ore di pausa, e dei lavori di lunga durata, che consumano allo stesso modo le CUH.
Gli ambienti Spark predefiniti in base alla dimensione della configurazione hardware del driver e al numero di esecutori e alla loro dimensione.

Unità di capacità per ora per notebook con Decision Optimization

La velocità delle unità di capacità per ora utilizzate è determinata dalla dimensione hardware e dal prezzo per Decision Optimization.

Notebook Decision Optimization
Tipo di capacità	Lingua	Unità di capacità per ora
1 vCPU e 4 GB di RAM	Python + Decision Optimization	0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU e 8 GB di RAM	Python + Decision Optimization	1 + 5 = 6
4 vCPU e 16 GB di RAM	Python + Decision Optimization	2 + 5 = 7
8 vCPU e 32 GB di RAM	Python + Decision Optimization	4 + 5 = 9
16 vCPU e 64 GB di RAM	Python + Decision Optimization	8 + 5 = 13

Unità di capacità all'ora per notebook con Watson Natural Language Processing

La frequenza delle unità di capacità all'ora utilizzate viene determinata dalla dimensione hardware e dal costo di Watson Natural Language Processing.

Notebook Watson Natural Language Processing
Tipo di capacità	Lingua	Unità di capacità per ora
1 vCPU e 4 GB di RAM	Python + Watson Natural Language Processing	0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU e 8 GB di RAM	Python + Watson Natural Language Processing	1 + 5 = 6
4 vCPU e 16 GB di RAM	Python + Watson Natural Language Processing	2 + 5 = 7
8 vCPU e 32 GB di RAM	Python + Watson Natural Language Processing	4 + 5 = 9
16 vCPU e 64 GB di RAM	Python + Watson Natural Language Processing	8 + 5 = 13

Unità di capacità all'ora per Synthetic Data Generator

Tipo di capacità	Unità di capacità per ora
2 vCPU e 8 GB di RAM	7

Unità di capacità per ora per i flussi SPSS Modeler

Flussi SPSS Modeler
Nome	Tipo di capacità	Unità di capacità per ora
`Default SPSS Modeler S`	2 vCPU e 8 GB di RAM	1
`Default SPSS Modeler M`	4 vCPU e 16 GB di RAM	2
`Default SPSS Modeler L`	6 vCPU e 24 GB di RAM	3

Unità di capacità all'ora per i flussi Data Refinery e Data Refinery

Flussi Data Refinery e Data Refinery
Nome	Tipo di capacità	Unità di capacità per ora
Runtime XS Data Refinery predefinito	3 vCPU e 12 GB di RAM	1.5
Spark predefinito 3.4 & R 4.2	2 esecutori: 1 vCPU e 4 GB RAM; Driver: 1 vCPU e 4 GB RAM	1.5

Unità di capacità per ora per RStudio

RStudio
Nome	Tipo di capacità	Unità di capacità per ora
RStudio XS predefinito	2 vCPU e 8 GB di RAM	1
RStudio M predefinito	8 vCPU e 32 GB di RAM	4
RStudio L predefinito	16 vCPU e 64 GB di RAM	8

Unità di capacità per ora per ambienti GPU

Ambienti GPU
Tipo di capacità	GPU	Lingua	Unità di capacità per ora
1 x NVIDIA Tesla V100	1	Python con GPU	68
2 x NVIDIA Tesla V100	2	Python con GPU	136

Limite capacità di runtime

Ricevi una notifica quando stai per raggiungere il limite di capacità di runtime mensile per il tuo piano di servizio Watson Studio . Quando ciò si verifica, è possibile:

Arrestare i runtime attivi non necessari.
Aggiorna il tuo piano di servizio. Per informazioni aggiornate, vedi lapagina del catalogo dei servizi per Watson Studio.

Nota: il contatore CUH continua ad aumentare mentre è attivo un runtime, quindi arresta i runtime che non stai utilizzando. Se non si arresta esplicitamente un runtime, questo viene arrestato dopo un timeout di inattività. Durante il tempo di inattività, continuerai a utilizzare le CUH per cui ti viene fatturato.

Traccia l'utilizzo del tempo di esecuzione per un progetto

È possibile visualizzare i runtime dell'ambiente attualmente attivi in un progetto e monitorare l'utilizzo del progetto dalla pagina Ambienti del progetto.

Traccia l'utilizzo di runtime per un account

Il CUH utilizzato dai runtime attivi in un progetto viene fatturato all'account che il creatore del progetto ha selezionato nelle sue impostazioni del profilo al momento della creazione del progetto. Questo account può essere l'account del creatore del progetto o un altro account a cui il creatore del progetto ha accesso. Se altri utenti vengono aggiunti al progetto e utilizzano i runtime, il relativo utilizzo viene fatturato anche rispetto all'account scelto dal creatore del progetto al momento della creazione del progetto.

Puoi tracciare l'utilizzo del runtime per un account nella pagina Runtime di ambiente se sei l'amministratore o il proprietario dell'account IBM Cloud .

Per visualizzare l'utilizzo di runtime totale in tutti i progetti e vedere quanta parte del tuo piano hai attualmente utilizzato, scegli Amministrazione> Runtime ambiente.

Viene visualizzato un elenco dei runtime attivi fatturati al tuo account. È possibile visualizzare chi ha creato i runtime, quando e per quali progetti, nonché le unità di capacità utilizzate dai runtime attivi nel momento in cui si visualizza l'elenco.

Ulteriori informazioni

Argomento principale Gestione delle risorse di calcolo