Uso de cálculo de los entornos de Watson Studio

El uso de cálculo se calcula por el número de horas de unidad de capacidad (CUH) consumidas por un tiempo de ejecución de entorno activo en Watson Studio. Los planes de Watson Studio controlan cómo se le facturan mensualmente los recursos que consume.

Se incluye una cantidad establecida de unidades de capacidad en cada plan por mes. Con los planes Standard y Enterprise, puede pagar por un mayor uso del cálculo.

Característica Lite Professional Standard (heredado) Enterprise (heredado)
Uso de procesos 50 CUH
al mes		 CUH
ilimitado facturado por uso al mes		 50 CUH al mes
+ pago por más		 5000 CUH al mes
+ pago por más

Unidades de capacidad por hora por cuaderno en Watson Studio

Tipo de capacidad Idioma Unidades de capacidad por hora
1 vCPU y 4 GB de RAM Python
R		 0,5
2 vCPU y 8 GB de RAM Python
R		 1
4 vCPU y 16 GB de RAM Python
R		 2
8 vCPU y 32 GB de RAM Python
R		 4
16 vCPU y 64 GB de RAM Python
R		 8
Controlador: 1 vCPU y 4 GB de RAM; 1 Ejecutor: 1 vCPU y 4 GB de RAM Spark con Python
Spark con R
Spark con Scala		 1
CUH por ejecutor adicional es 0,5
Controlador: 1 vCPU y 4 GB de RAM; 1 Ejecutor: 2 vCPU y 8 GB de RAM Spark con Python
Spark con R
Spark con Scala		 1,5
CUH por ejecutor adicional es 1
Controlador: 2 vCPU y 8 GB de RAM; 1 Ejecutor: 1 vCPU y 4 GB de RAM; Spark con Python
Spark con R
Spark con Scala		 1,5
CUH por ejecutor adicional es 0,5
Controlador: 2 vCPU y 8 GB de RAM; 1 Ejecutor: 2 vCPU y 8 GB de RAM; Spark con Python
Spark con R
Spark con Scala		 2
CUH por ejecutor adicional es 1

La tasa de unidades de capacidad por hora consumida se determina para:

  • Entornos Python o R predeterminados por el tamaño del hardware y el número de usuarios en un proyecto que utilizan uno o más tiempos de ejecución

    Por ejemplo: Default Python 3.8 XS con 2 vCPU consumirá 1 CUH si se ejecuta durante una hora. Si tiene un proyecto con 7 usuarios que trabajan en cuadernos 8 horas al día, 5 días a la semana, todos utilizan el entorno Default Python 3.8 XS y todos cierran sus tiempos de ejecución cuando se van por la noche, el consumo de tiempo de ejecución es 5 x 7 x 8 = 280 CUH per week.

    El cálculo de CUH se hace más complejo cuando se utilizan diferentes entornos para ejecutar cuadernos en el mismo proyecto y si los usuarios tienen múltiples tiempos de ejecución activos, todos consumiendo sus propias CUH. Además, puede haber cuadernos, que están programados para funcionar fuera del horario de trabajo, y trabajos de larga duración, que también consumen CUH.

  • Entornos de Spark predeterminados por el tamaño de configuración del hardware del controlador y el número de ejecutores y su tamaño.

Unidades de capacidad por hora para cuadernos con Decision Optimization

La tasa de unidades de capacidad por hora consumida viene determinada por el tamaño del hardware y el precio para Decision Optimization.

Tipo de capacidad Idioma Unidades de capacidad por hora
1 vCPU y 4 GB de RAM Python + Decision Optimization 0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU y 8 GB de RAM Python + Decision Optimization 1 + 5 = 6
4 vCPU y 16 GB de RAM Python + Decision Optimization 2 + 5 = 7
8 vCPU y 32 GB de RAM Python + Decision Optimization 4 + 5 = 9
16 vCPU y 64 GB de RAM Python + Decision Optimization 8 + 5 = 11

Unidades de capacidad por hora para cuadernos con Watson Natural Language Processing

La tasa de unidades de capacidad por hora consumida viene determinada por el tamaño de hardware y el precio para Watson Natural Language Processing.

Tipo de capacidad Idioma Unidades de capacidad por hora
1 vCPU y 4 GB de RAM Python + Watson Natural Language Processing 0.5 + 5 = 5.5
2 vCPU y 8 GB de RAM Python + Watson Natural Language Processing 1 + 5 = 6
4 vCPU y 16 GB de RAM Python + Watson Natural Language Processing 2 + 5 = 7
8 vCPU y 32 GB de RAM Python + Watson Natural Language Processing 4 + 5 = 9
16 vCPU y 64 GB de RAM Python + Watson Natural Language Processing 8 + 5 = 11

Unidades de capacidad por hora para flujos de SPSS Modeler

Nombre Tipo de capacidad Unidades de capacidad por hora
SPSS XS predeterminado 4 vCPU y 16 GB de RAM 2

Unidades de capacidad por hora para los flujos de Data Refinery y Data Refinery

Nombre Tipo de capacidad Unidades de capacidad por hora
Tiempo de ejecución de Data Refinery XS predeterminado 3 vCPU y 12 GB de RAM 1,5
Spark 3.0 & R 3.6 predeterminado 2 Ejecutores cada uno: 1 vCPU y 4 GB de RAM; Controlador: 1 vCPU y 4 GB de RAM 1,5
Spark 2.4 & R 3.6 predeterminado 2 Ejecutores cada uno: 1 vCPU y 4 GB de RAM; Controlador: 1 vCPU y 4 GB de RAM 1,5
Spark 2.3 & R 3.4 predeterminado 2 Ejecutores cada uno: 1 vCPU y 4 GB de RAM; Controlador: 1 vCPU y 4 GB de RAM 1,5

Unidades de capacidad por hora para RStudio

Nombre Tipo de capacidad Unidades de capacidad por hora
RStudio XS predeterminado 2 vCPU y 8 GB de RAM 1
RStudio M predeterminado 8 vCPU y 32 GB de RAM 4
RStudio L predeterminado 16 vCPU y 64 GB de RAM 8

Unidades de capacidad por hora para entornos de GPU

Tipo de capacidad GPU Idioma Unidades de capacidad por hora
1/2 x NVIDIA Tesla K80 1 Python con GPU 6
1 x NVIDIA Tesla K80 2 Python con GPU 12
2 x NVIDIA Tesla K80 4 Python con GPU 24

La tasa CUH de la GPU se ha cambiado para las nuevas cuentas e instancias del plan profesional. Los planes Standard y Enterprise pasarán de utilizar 4 a utilizar 6 CUH el 6 de mayo de 2022.

Límite de capacidad de tiempo de ejecución

{: #cap-limit} Se le notifica cuando está a punto de alcanzar el límite de capacidad de tiempo de ejecución mensual para el plan de servicio de Watson Studio. Cuando esto sucede, puede:

  • Detener los tiempos de ejecución activos que no necesite.
  • Actualizar el plan de servicio. Para obtener información actualizada, consulte Planes de precios de Watson Studio.

Recuerde:: El contador CUH sigue aumentando mientras hay un tiempo de ejecución activo, así que detenga los tiempos de ejecución que no está utilizando. Si no detiene explícitamente un tiempo de ejecución, el tiempo de ejecución se detiene después de un tiempo de espera inactivo. Durante el tiempo de inactividad, seguirá consumiendo CUH por las que se le facturará.

Realizar un seguimiento del uso del tiempo de ejecución de un proyecto

{: #track-project} Puede ver los tiempos de ejecución del entorno que están activos actualmente en un proyecto y supervisar el uso del proyecto desde la página Entornos del proyecto.

Realizar un seguimiento del uso del tiempo de ejecución de una cuenta

{: #track-account}Las CUH consumidas por los tiempos de ejecución activos en un proyecto se facturan a la cuenta que el creador del proyecto ha seleccionado en sus valores de perfil en el momento en que se crea el proyecto. Esta cuenta puede ser la cuenta del creador del proyecto u otra cuenta a la que el creador del proyecto tiene acceso. Si se añaden otros usuarios al proyecto y utilizan los tiempos de ejecución, su uso también se factura con cargo a la cuenta que el creador del proyecto eligió en el momento de la creación del mismo.

Puede realizar un seguimiento del uso de tiempo de ejecución de una cuenta en la página tiempos de ejecución del entorno si es el propietario o el administrador de la cuenta de IBM Cloud.

Para ver el uso total de tiempo de ejecución en todos los proyectos y ver la cantidad de su plan que ha utilizado actualmente, seleccione Administración > Tiempos de ejecución de entorno.

Se muestra una lista de los tiempos de ejecución activos facturados a su cuenta. Puede ver quién creó los tiempos de ejecución, cuándo y para qué proyectos, así como las unidades de capacidad que fueron consumidas por los tiempos de ejecución activos en el momento en que se visualiza la lista.

Más información

Tema principal: Gestión de recursos de cálculo