Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントのコストを表示する

マネージド オンライン エンドポイントのコストを表示する方法について説明します。 エンドポイントのコストは、関連付けられているワークスペースで発生します。 タグを使用して、特定のエンドポイントのコストを確認できます。

重要

この記事は、Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントのコストの表示にのみ適用されます。 マネージド オンライン エンドポイントは、コストを追跡するためにタグを使用する必要があるという点で、他のリソースとは異なります。

Azure Machine Learning コストの管理と最適化について詳しくは、「Azure Machine Learning コストの管理と最適化」を参照してください。 他の Azure リソースのコストを表示する方法の詳細については、「クイックスタート: コスト分析を使用して開始する」を参照してください。

前提条件

• Azure Machine Learning のマネージド オンライン エンドポイントをデプロイします。
• エンドポイントがデプロイされるサブスクリプションに対して、少なくとも請求閲覧者のアクセス権を取得します。

コストを表示する

サブスクリプションの [コスト分析] ページに移動します。

• Azure portal で、サブスクリプションの [コスト分析] を選択します。

  

データのスコープを Azure Machine Learning ワークスペース リソースに設定するフィルターを作成します。

1. 上部のナビゲーション バーで、 [フィルターの追加] を選択します。

2. 最初のフィルター ドロップダウンで、フィルターの種類として [リソース] を選択します。

3. 2 つ目のフィルター ドロップダウンで、Azure Machine Learning ワークスペースを選択します。

   

タグ フィルターを作成して、マネージド オンライン エンドポイントおよびマネージド オンライン デプロイを表示します。

1. [フィルターの追加]>[タグ]>[azuremlendpoint: <エンドポイント名>] を選びます。

2. [フィルターの追加]>[タグ]>[azuremldeployment: <デプロイ名>] を選びます。

   Note

   この画像のドル値は架空のものであり、実際のコストは反映していません。

   

ヒント

マネージド オンライン エンドポイントは、デプロイに仮想マシン (VM) を使います。 オンライン デプロイの作成要求を送信して失敗した場合、コンピューティングが作成されるステージを通過している可能性があります。 その場合、デプロイが失敗しても料金が発生します。 失敗のデバッグまたは調査が完了した場合、失敗したデプロイを削除してコストを節約できます。

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