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Savings Plans 혜택을 받을 수 있는 서비스

AWS 는 Savings PlansCompute Savings Plans형 플랜이라는 세 가지 유형의 SageMaker Savings Plans 제공합니다. EC2 Savings Plans Compute Savings Plans Amazon EC2, AWS Lambda및 의 사용량에 적용됩니다 AWS Fargate. EC2 인스턴스 Savings Plans EC2 사용량에 적용되며 SageMaker Savings Plans SageMaker 사용량에 적용됩니다.

Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)는 Amazon Web Services, Inc.(AWS) 클라우드에서 확장 가능한 컴퓨팅 용량을 제공합니다. AmazonEC2을 사용하면 하드웨어에 미리 투자할 필요가 없으므로 애플리케이션을 더 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. AmazonEC2을 사용하여 필요한 만큼 가상 서버를 시작하고, 보안 및 네트워킹을 구성하고, 스토리지를 관리할 수 있습니다. Amazon을 EC2 사용하면 요구 사항의 변화 또는 인기의 급증에 대처하기 위해 규모를 늘리거나 줄일 수 있으므로 트래픽을 예측할 필요가 줄어듭니다.

Amazon 에 대한 자세한 내용은 Amazon 시작하기 안내서의 Amazon EC2?란 무엇입니까?를 EC2참조하세요. EC2

AWS Fargate

AWS Fargate 는 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)와 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon ) 모두에서 작동하는 컨테이너용 서버리스 컴퓨팅 엔진입니다EKS. Fargate로 손쉽게 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. Fargate를 사용하면 서버를 프로비저닝하고 관리할 필요가 없으며, 애플리케이션별로 리소스를 지정하고 비용을 지불할 수 있으며, 설계에 따른 애플리케이션 격리를 통해 보안을 향상시킬 수 있습니다.

Fargate에서는 컴퓨팅 절감형 플랜을 이용할 수 있습니다.

Amazon ECS on Fargate에 대한 자세한 내용은 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon Elastic Container Service란 무엇입니까?를 참조하세요.

Amazon EKS on Fargate에 대한 자세한 내용은 Amazon EKS 사용 설명서의 Amazon Elastic Kubernetes Service란 무엇입니까?를 참조하세요.

AWS Lambda

AWS Lambda 는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 컴퓨팅 서비스입니다. 는 필요한 경우에만 코드를 AWS Lambda 실행하고 하루에 몇 번의 요청에서 초당 수천 건의 요청으로 자동으로 확장합니다. 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 요금을 지불하면 되고 코드가 실행되지 않을 때는 요금이 부과되지 않습니다. 를 사용하면 거의 모든 유형의 애플리케이션 또는 백엔드 서비스에 대한 코드를 실행할 AWS Lambda수 있습니다. 모두 관리가 필요 없습니다. 는 고가용성 컴퓨팅 인프라에서 코드를 AWS Lambda 실행하고 서버 및 운영 체제 유지 관리, 용량 프로비저닝 및 자동 조정, 코드 모니터링 및 로깅을 포함한 컴퓨팅 리소스의 모든 관리를 수행합니다.

Lambda에서는 컴퓨팅 절감형 플랜을 이용할 수 있습니다.

Lambda에 대한 자세한 내용은 AWS Lambda 개발자 안내서의 AWS Lambda?란 무엇입니까?를 참조하세요.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 은 완전 관리형 기계 학습 서비스입니다. SageMaker를 사용하면 데이터 사이언티스트와 개발자가 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 빌드 및 훈련한 다음 프로덕션 준비 호스팅 환경에 직접 배포할 수 있습니다.

SageMaker 는 탐색 및 분석을 위해 데이터 소스에 쉽게 액세스할 수 있는 통합 Jupyter 작성 노트북 인스턴스를 제공하므로 서버를 관리할 필요가 없습니다. 또한 분산 환경 내 대규모 데이터를 효율적으로 실행하는 데 최적화된 일반 기계 학습 알고리즘도 제공합니다.

bring-your-own-algorithms 및 프레임워크에 대한 기본 지원을 통해 는 특정 워크플로에 맞게 조정되는 유연한 분산 훈련 옵션을 SageMaker 제공합니다. SageMaker Studio 또는 SageMaker 콘솔에서 몇 번의 클릭으로 모델을 시작하여 안전하고 확장 가능한 환경에 모델을 배포합니다.

SageMaker 는 SageMaker Savings Plans.

Amazon 에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 개발자 안내서의 Amazon SageMaker?란 무엇입니까?를 SageMaker참조하세요.