Watson Studio 환경 컴퓨팅 사용
컴퓨팅 사용법은 Watson Studio에서 활성 환경 런타임에 의해 사용된 용량 단위 시간(CUH)의 수로 계산됩니다. Watson Studio 플랜은 사용하는 리소스에 대한 요금이 매월 청구되는 방법을 관리합니다.
기능 | 라이트 | 전문직 | Standard(레거시) | Enterprise(레거시) |
---|---|---|---|---|
처리 사용량 | 매월 10 CUH |
제한 없는 CUH 월 사용량에 대해 청구됨 |
매월 10 CUH +추가 비용 지불 |
5000 CUH(매월) + 추가 지불 |
기능 | 라이트 | 전문직 |
---|---|---|
처리 사용량 | 매월 10 CUH | 제한 없는 CUH 월 사용량에 대해 청구됨 |
노트북의 시간당 용량 단위
용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
---|---|---|
vCPU 1개 및 4GB RAM | Python R |
0.5 |
vCPU 2개 및 8GB RAM | Python R |
1 |
vCPU 4개 및 16GB RAM | Python R |
2 |
vCPU 8개 및 32GB RAM | Python R |
4 |
vCPU 16개 및 64GB RAM | Python R |
8 |
드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM | Python Spark with R |
추가 실행자당 1 CUH는 0.5입니다. |
드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM | Python Spark with R |
추가 실행자당 1.5 CUH는 1입니다. |
드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM | Python Spark with R |
추가 실행자당 1.5 CUH는 0.5입니다. |
드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM | Python Spark with R |
추가 실행자당 2 CUH는 1입니다. |
드라이버: 3 vCPU 및 12GB RAM, 1실행 프로그램: 3 vCPU 및 12GB RAM | Python Spark with R |
추가 실행자당 2 CUH는 1입니다. |
사용되는 시간당 용량 단위의 비율은 다음과 같이 판별됩니다.
하나 이상의 런타임을 사용하는 프로젝트의 하드웨어 크기 및 사용자 수에 따른 기본 Python 또는 R 환경
예를 들어, 2 vCPU가 있는
IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS
은(는) 1시간 동안 실행되는 경우 1 CUH를 사용합니다. 7명의 사용자가 노트북에서 하루 8시간, 일주일에 5일 동안IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS
환경을 사용하고 모든 사용자가 저녁에 떠날 때 런타임을 종료하는 프로젝트가 있는 경우 런타임 이용은5 x 7 x 8 = 280 CUH per week
입니다.CUH 계산은 서로 다른 환경을 사용하여 동일한 프로젝트에서 노트북을 실행하는 경우와 사용자가 활성 런타임이 여러 개인 경우 모두 자체 CUH를 사용하면 더욱 복잡해집니다. 또한, 업무 시간 외 시간에 실행되도록 스케줄된 노트북과 CUH를 사용하는 장기 실행 작업이 있을 수 있습니다.
드라이버의 하드웨어 구성 크기, 실행자 수 및 해당 크기에 따는 기본 Spark 환경.
Decision Optimization를 사용하는 노트북의 시간당 용량 단위
사용된 시간당 용량 단위 비율은 하드웨어 크기 및 Decision Optimization 가격에 따라 판별됩니다.
용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
---|---|---|
vCPU 1개 및 4GB RAM | Python + Decision Optimization | 0.5 + 5 = 5.5 |
vCPU 2개 및 8GB RAM | Python + Decision Optimization | 1 + 5 = 6 |
vCPU 4개 및 16GB RAM | Python + Decision Optimization | 2 + 5 = 7 |
vCPU 8개 및 32GB RAM | Python + Decision Optimization | 4 + 5 = 9 |
vCPU 16개 및 64GB RAM | Python + Decision Optimization | 8 + 5 = 13 |
Watson 자연어 처리가 있는 노트북의 시간당 용량 단위
사용된 시간당 용량 단위 비율은 Watson 자연어 처리에 대한 하드웨어 크기 및 가격에 의해 결정됩니다.
용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
---|---|---|
vCPU 1개 및 4GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 0.5 + 5 = 5.5 |
vCPU 2개 및 8GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 1 + 5 = 6 |
vCPU 4개 및 16GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 2 + 5 = 7 |
vCPU 8개 및 32GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 4 + 5 = 9 |
vCPU 16개 및 64GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 8 + 5 = 13 |
Synthetic Data Generator 의 시간당 용량 단위
용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
---|---|
vCPU 2개 및 8GB RAM | 7 |
SPSS Modeler 플로우의 시간당 용량 단위
이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
---|---|---|
Default SPSS Modeler S |
vCPU 2개 및 8GB RAM | 1 |
Default SPSS Modeler M |
vCPU 4개 및 16GB RAM | 2 |
Default SPSS Modeler L |
6 vCPU 및 24GB RAM | 3 |
Data Refinery 및 Data Refinery 플로우의 시간당 용량 단위
이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
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기본 Data Refinery XS 런타임 | vCPU 3개 및 12GB RAM | 1.5 |
기본 Spark 3.4 & R 4.2 | 각 2개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM; 드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM | 1.5 |
RStudio에 대한 시간당 용량 단위
이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
---|---|---|
기본 RStudio XS | vCPU 2개 및 8GB RAM | 1 |
기본 RStudio M | vCPU 8개 및 32GB RAM | 4 |
기본 RStudio L | vCPU 16개 및 64GB RAM | 8 |
GPU 환경을 위한 시간당 용량 단위
용량 유형 | GPU | 언어 | 시간당 용량 단위 |
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1 x NVIDIA Tesla V100 | 1 | GPU 사용 Python | 68 |
2 x NVIDIA Tesla V100 | 2 | GPU 사용 Python | 136 |
런타임 용량 한계
Watson Studio 서비스 플랜에 대한 월별 런타임 용량 한계에 도달하려고 하면 알림을 받습니다. 이 상황이 발생하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 필요하지 않은 활성 런타임을 중지합니다.
- 서비스 플랜을 업그레이드하십시오. 최신 정보는 Watson Studio를 참조하십시오.
프로젝트의 런타임 사용 추적
프로젝트에서 현재 활성 상태인 환경 런타임을 보고 프로젝트의 환경 페이지에서 프로젝트의 사용을 모니터할 수 있습니다.
계정의 런타임 사용 추적
프로젝트에서 활성 런타임이 사용한 CUH는 프로젝트 작성 시 프로젝트 작성자가 자신의 프로파일 설정에서 선택한 계정으로 청구됩니다. 이 계정은 프로젝트 작성자의 계정이거나 프로젝트 작성자가 액세스할 수 있는 다른 계정일 수 있습니다. 다른 사용자가 프로젝트에 추가되고 런타임을 사용하는 경우 프로젝트 작성 시 프로젝트 작성자가 선택한 계정에 대한 사용량도 청구됩니다.
IBM Cloud 계정 소유자 또는 관리자인 경우 환경 런타임 페이지에서 계정의 런타임 사용을 추적할 수 있습니다.
모든 프로젝트에서 전체 런타임 사용을 보고 현재 사용한 계획의 양을 확인하려면 관리 > 환경 런타임을 선택하십시오.
계정에 청구된 활성 런타임 목록이 표시됩니다. 목록을 볼 때 활성 런타임에 의해 사용된 용량 단위뿐만 아니라 런타임을 누가, 언제, 어떤 프로젝트에 대해 작성했는지 확인할 수 있습니다.
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