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 23.1 on Python 3.10 XS은(는) 1시간 동안 실행되는 경우 1 CUH를 사용합니다. 7명의 사용자가 노트북에서 하루 8시간, 일주일에 5일 동안IBM Runtime 23.1 on Python 3.10 XS환경을 사용하고 모든 사용자가 저녁에 떠날 때 런타임을 종료하는 프로젝트가 있는 경우 런타임 이용은5 x 7 x 8 = 280 CUH per week입니다.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 |
|---|---|---|
| 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 |
|---|---|---|---|
| 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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상위 주제: 계산 자원 관리