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云原生大数据计算服务 MaxCompute:计量计费

更新时间:Feb 27, 2024

本文为您介绍如何估算MaxCompute SQLML作业的费用。

背景信息

通常情况下,每个算法组件由多个子任务组成。因此,计算费用时,需要先计算各算法组件下的子任务费用,再累计求和。MaxCompute SQLML作业使用了MaxCompute和人工智能平台 PAI,所以计算费用包含这两个部分。

费用计算规则

MaxCompute SQLML底层的机器学习能力,是通过阿里云人工智能平台 PAI产品独立计费的,所以MaxCompute SQLML费用分为以下两部分:

  • SQL作业:计算费用和存储费用按照MaxCompute SQL计费规则计费,请参见计费项与计费方式概述

  • 机器学习模型:按照PAI Studio计费规则计费,规则如下,更多人工智能平台 PAI计费信息,请参见Designer计费说明

    机器学习模型

    单价(USD/计算时)

    MaxCompute支持的地域

    逻辑回归二分类

    0.21

    • 华北2(北京)

    • 华东2(上海)

    • 华东1(杭州)

    • 华南1(深圳)

    • 中国(香港)

    逻辑回归多分类

    线性回归

计费示例

基于MaxCompute SQLML费用计算规则,需要获取CPU Core和内存使用量,进而估算费用。

快速入门中已有的预测数据集为例,估算费用的步骤如下:

  1. 使用DataWorks的临时查询功能,基于预测数据集mushroom_predict创建逻辑回归二分类模型lr_test_model_1,并获取Logview。

    命令示例如下:

    create model lr_test_model_1 
    with properties('model_type'='logisticregression_binary', 'goodValue'='p','maxIter'='1000') 
    as select * from mushroom_predict;

    返回结果如下:创建模型

  2. 基于Logview链接,获取AlgoTask作业的InstanceID。

    机器学习的作业在MaxCompute中被定义为AlgoTask。作业的命名规则是Projectname+'_'+InstanceID+"AlgoTask_x_x",获取InstanceID。InstanceID

  3. 使用DataWorks的临时查询功能,基于InstanceID获取机器学习作业的Logview。

    命令示例如下:

    wait 20210209031144617gcjpt62m_1dbea3a8_17de_40d5_80bf_ce19e11d****;

    返回结果如下:logview

  4. 基于机器学习作业的Logview,在SourceXML页签获取TaskPlan的CPU Core和内存使用量信息。

    获取CPU和内存其中:

    • CPU除以100表示使用的CPU Core数量,即该作业使用了1个CPU Core。

    • Memory单位为MB,即使用了3.2 GB。

    重要

    这是一个子任务使用的CPU Core和Memory,一个作业可能会有多个子任务,具体任务数请在下一步骤中获取。

  5. 基于机器学习作业的Logview,在Job Details页签获取任务数和运行时长。

    如图任务数为2,运行时长为48分钟。Job Detail

    综上:本例中使用CPU Core数是2x1=2,Memory为2x3.2 GB=6.4 GB,运行48分钟。

  6. 预估总费用。

    1. 计算使用的计算时数。

      计算时=max(CPU Core数量×时长,内存×时长/4)=max[2×1×(48x60/3600),2×3.2×(48x60/3600)/4]≈1.6计算时
    2. 计算机器学习作业费用。

      机器学习部分总费用=子任务计算时数量×单价≈1.6×0.21=0.336 USD

      即机器学习作业费用为0.336 USD。

    3. 计算SQL作业费用,请参见计算费用

    4. 机器学习作业费用与SQL作业费用相加即为MaxCompute SQLML作业费用。

查看账单信息

MaxCompute SQLML作业,在账单中体现的是大数据计算服务MaxCompute+机器学习(PAI)两个产品的费用。

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