Както става вече ясно, ситуацията в момента накара повечето компании да минат на работа от вкъщи под една или друга форма. Само че, когато правите нещо бързо и под напрежение, е лесно да пропуснете някои от потенциалните „капани“, които бихте забелязали, ако имате време да проучиш доставчикът си на облачни услуги или скритите клаузи в тяхното ценообразуване.
Въпреки, че повечето компании повишиха бюджета си за ИТ, което пък от своя страна повиши бюджета им за „Облачни услуги“, повечето фирми предполагат, че ще надхвърлят бюджета си тази година. Според този доклад на Flexera повечето фирми, които са попитали, ще надхвърлят бюджета си 24%.
Заплащането според употребата (Pay-per-use pricing) и предвидимите разходи са част от основните плюсове на „Облачните услуги“. Но сложното ценообразуване и различната терминология използвана от някои доставчици ги обезсмислят. Различната термини използвани между различните документи правят почти невъзможно, клиентът да разбере, за какво плаща и кога. Да не говорим, че прави сравнението между два доставчика на една и съща услуга почти невъзможно.
Да се запознаеш с основните ценообразуващи елементи е от изключителна важност преди подписване на договор. Ето някой от тях:
Повечето хора, като чуят „Облачни услуги“ си представят 1000 сървъра, но „Облакът“ може да се състой и само от няколко сървъра, ако имате малка фирма. За това първото нещо, което се отнася до цената е да знаете, за какво ще ползвате сървърите си. След като сте изяснили това, можете да си изберете хостинг план. Вече сме написали статия обясняваща различните видове хостинг планове, за това няма да се впускаме в обяснения тук. Но ще добавя нещо, което не е обяснено в нея. Сравнявайте и характеристиките на хардуерът, само защото два плана са „VDS“ не ги прави равни.
Много често когато си избирате eвтин VPS сървър не забелязвате дребният шрифт, който гласи „Единична такса за инсталация …“. Много е важно да гледате за това, ако само искате да тествате услугата или преминавате от един план към друг. В повечето случай хората избират най-евтиният план, когато само искат да тестват услугата дали е подходяща за тях. Но ако се загледат може да забележат, че е по-добре да изберат едно или две нива по-скъп план, защото инсталационната такса ще изравни сметката.
Например, като при уеб хостинг плановете на Hetzner. Първо ниво хостинг план струва 1,9 евро + 9,9 евро инсталационна такса = 12,8 евро. Ниво четири има цена от 4,9 евро + 4,9 евро инсталационна такса = 9,8 евро. Имайте предвид, че сме срещали и по 2000 евро инсталационна такса за наети сървъри, така че е добре да се оглеждате за това.
„Процесорното време“ (CPU time) е нещо, за което трябва да се оглеждате когато вземате споделен хостинг. Но за наша изненада сме го виждали и при VPS и наети сървъри. „Процесорнот време“ е ограничение на максималното разрешено време през, което потребителят може да има достъп до процесорът на сървърът за определено период от време (ден, седмица и т.н.). Обикновено е нещо подобно на 500 000 секунди на месец. Защо се налага да има ограничение на достъпа до процесора на сървърът? Това се налага, защото при споделеният хостинг всеки потребител използва ядрата на процесора и за да се подсигури равното им ползване се налага да се слага ограничение, в противен случай един от потребителите може да използва 100% от процесора и другите клиенти да нямат достъп до информацията си (сайтът си). Забавното, е че клиентът няма почти никакъв начин да следи за това, колко „процесорно време“ е използвал, да не кажем, че е невъзможно.
Има още две места, където е добре да се оглеждате за „процесорно време“. При доставчици на „PaaS“ или „Serverless“ услуги. Понеже този вид услуги предлагат автоматично регулиране на ресурсите предоставени на клиентът според нуждите му, при тях е много трудно да се предостави цена предварително, за това те измерват „процесорното време“, използваната RАМ, трансфера на информация и други. Нещата при тях стават доста сложни, когато ви покажат сметката.
Например IBM Ви дават 100 000 vCPU секунди на месец безплатно, но след това ще трябва да заплащате по 0,000032 долара за vCPU секунда. Простата сметка показва, че ще Ви струва 2,7648 долара за едно vCPU на ден. Ние имаме 128 vCPU сървъри, които Ви отдаваме за 300 долара на месец, без ограничение на „процесорното време“. Ако приложим техните цени тези сървъри ще струват 2,7648 * 128 vCPU * 30 дни = 10 616,832 долара на месец. За да сме честни те ви предлагат PaaS услуга и допълнителните 10 316,832 долара може да е добавената стойност за тази услуга.
Дисковото пространство е един от важните елементи, който трябва да се вземе под внимание, когато се избира доставчик. Той е особено важен за компании, които имат голяма база данни, която трябва да бъде достъпна бързо от всяка точка на светът. Това означава тази информация да бъде съхранявана на повече от едно място за да се подсигури максимално бърз и постоянен достъп. Както се сещате това означава, че с всяко копие цената се покачва. Но не само двойно, а може да и бъдат наложени допълнителни такси, но затова ще говорим в следващата ни точка.
Друг фактор относно съхранението на информацията, е колко често смятате да я използвате. Например резервни копия на информацията може да имат по-ниска цена за съхранение, защото се очаква да я използвате само в случай на загуба на информация. Докато информация, която трябва да се използва по-често сигурно, ще има по-висока цена за съхранение, защото изисква по-добра и по-бърза инфраструктура.
Едно от преимуществата на „Облачните услуги“ е фактът, че имате достъп до информацията си от всяка точка на светът, ако имате достъп до интернет. Но според договорът си може да имате допълнителни такси, когато качвате или сваляте информация от сървъра.
Нека се върнем на примера от предишната точка. Какво се получава, ако имате една и съща информация в различните региони и решите да я промените. Получава се, че на сървърът, от който тази информация ще се разпространява, ще му се начисли таса за сваляне (достъп) на информация, а сървърите, на които тя ще се обновява, ще се начисли такса за качване на информация. Сами можете да се сетите, колко лесно и бързо тези сметки набъбват.
Тази точка е лесна за обяснение. Някои доставчици използват 28 дена, като мярка за месец. Други използват 30 дена. А някои използват календарен месец независимо от дължината му. Тоест започвате на 1 Февруари и приключвате на 1 Март или заповчаре на 1 Март и завършвате на 1 Април.
Ако не е счупено, не го поправяй , нали така?
– И да, и не.
Може да не е счупено сега, но може да се счупи по-късно и Вие трябва да помислите за това от рано. Прекалената зависимост от един доставчик се получава, когато Вие използвате софтуер или услуга, които само този доставчик предоставя. По този начин Вие никога не можете да го смените или ще Ви струва прекалено много време и пари и ще е значително по-ленсо или евтино, ако останете при него.
Но защо, ще искате да смените доставчикът си?
Някои от причините може да бъдат :
Как да избегне такава зависимост?
Като за начало, ние сме предплатена услуга и Вие няма да получите допълнителна сметка в края на периодът. Ние не измерваме трафикът към и от сървърите ни, съответно не начисляваме и такси за него. Ние Ви предоставяме 60GB NVMe SSD „дисково“ пространство с всеки нает сървър. И в зависимост от договорът Ви можем да Ви предоставим допълнително място на предварително определена цена за GB. Не измерваме процесорнотo време. Нямаме такса за инсталация. Използваме 30 дена, като стандарт за 1 месец. Също така ние имаме 48 часов безплатен тестов период. Можете да се запознаете с цените на нашите сървъри тук – AMD и Intel.
В живота няма такова нещо , като „Безплатен обяд“ и не можете да очаквате да получите нещо с добра стойност, за без пари. Да се създават реалистични изображения отнема много време и ресурси, затова не можете да очаквате то да е безплатно.
Понеже предлагаме GPU сървъри за Машинно Обучение хората често ни питат, каква е разликата между “Machine Learning” и “Deep Learning” – отговорът е “Не се различава”. Machine Learning (машинно обучение) е инструмент, който се използва за обучението на Artificial Intelligence (Изкуствен интелект). Deep Learning е просто един от начините, използвани при машинното обучение. В тази статия ще обсъдим различните методи на обучение, но първо кратко обяснение на това, как работи Machine Learning.
Ако сега започвате да се занимавате с “Машинно обучение”, вероятно се чудите, какъв компютър или сървър Ви трябва. Ние комбинирахме резултатите от всички тестове направени от Pugetsystems и стигнахме до този кратък отговор “С много видео карти и VRAM”. С по-подробното обяснение може да се запознаете в статията по-долу, но за да сме максимално полезни за възможно най-много хора ще започнем с малко основна информация за машинното обучение.