Precios

Estas instancias ofrecen recursos de CPU y RAM equilibrados para sus servidores de desarrollo y sus aplicaciones web o empresariales. Las vCores se ajustan a 2 GHz o más.

Estas instancias son ideales para las aplicaciones que requieren una alta frecuencia de cálculo o procesamiento paralelo de tareas.

Gracias a su relación CPU-RAM optimizada y a sus elevadas IOPS, estas instancias son ideales para analítica de datos y «data science».

Estas instancias ofrecen CPU con una frecuencia igual o superior a 2,2 GHz.

Los planes de servicio de MongoDB son GRATUITOS durante la fase beta.

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Puede cambiar de un plan a otro plan superior en cualquier momento. Los nuevos límites se actualizan en solo unas decenas de segundos, sin pérdida de datos ni cambios en la configuración. Si crea, modifica o elimina un servicio durante el transcurso de un mes, solo se facturarán las horas efectivas de su plan. El tráfico es ilimitado, independientemente del destino.

AI Notebooks es una solución con facturación por consumo. Así pues, solo tendrá que pagar por el consumo de los notebooks en ejecución. Esto dependerá de los recursos de cálculo CPU y GPU que usted elija. Con nuestro sistema de tarificación, puede lanzar un notebook por tan solo unos céntimos al día.

Unidades CPU

Disfrute de recursos CPU garantizados en sus fases de pruebas, preproducción o incluso tareas de machine learning básicas. Es posible despegar hasta 12 unidades de recursos por notebook. El almacenamiento a través de Object Storage es ilimitado.

Unidades GPU

Disfrute de recursos GPU para todas sus necesidades de entrenamiento de inteligencia artificial y deep learning con un gran consumo de potencia de cálculo.

Es posible desplegar hasta 4 unidades de recursos por notebook o entrenamiento. El almacenamiento a través de Object Storage es ilimitado.

Por cada entrenamiento que lance, pagará por los recursos de cálculo utilizados por minuto, en función de su vida útil y la potencia.

AI Training se basa en una imagen Docker, por lo que es posible que necesite contenerizar sus procesos de entrenamiento. Hay disponible un catálogo de imágenes públicas para Jupyter Notebook, TensorFlow, MXNet, PyTorch y FastAI, entre otros. La gestión de estas imágenes no requiere conocimientos en contenerización.

Es posible administrar sus datos directamente desde el área de cliente o en línea de comandos (almacenamiento de objetos).

Para una mayor simplificación, el precio mostrado es por horas. Sin embargo, la facturación se calcula por intervalos de minuto.

Los precios incluyen la potencia de cálculo, a excepción de:

• costes del registro de contenedores para alojar las imágenes de contenedores desplegadas en su cluster (este servicio se factura según las modalidades indicadas en la sección «Containers and Orchestration»);
• costes de almacenamiento de sus datos.

Unidades CPU

Disfrute de recursos CPU garantizados y adaptados a sus fases de pruebas, preproducción o incluso tareas de machine learning básicas.

Despliegue hasta 12 unidades de recursos por notebook o entrenamiento. El almacenamiento a través de Object Storage es ilimitado.

Unidades GPU

Despliegue recursos GPU para entrenamientos de inteligencia artificial y tareas de deep learning que requieran tareas de cálculo intensivo.

Despliegue hasta 4 unidades de recursos por notebook o entrenamiento. El almacenamiento a través de Object Storage es ilimitado.

ML Serving despliega un modelo en un cluster, que a continuación arranca nodos de cálculo. Es posible definir un número mínimo y máximo de nodos para cada despliegue. El cluster se adapta automáticamente a la carga, respetando sus especificaciones. Cada nodo lanzado se factura por minuto, en función del tiempo de uso y la potencia. Antes de desplegar un modelo en producción, podrá obtener una simulación de su facturación desde el área de cliente.