$ 100최소 계정 크기

마지막 업데이트: 2022년 4월 13일 | 0개 댓글
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Snowsight Select Data » Databases . Databases 페이지의 왼쪽에서 데이터베이스 오브젝트 탐색기를 자세히 살펴봅니다. 데이터베이스를 확장한 후 데이터베이스의 스키마를 확장합니다. 테이블의 아무 위치를 클릭하여 크기 등의 테이블 통계를 살펴봅니다. Classic Web Interface Databases » » Tables 을 클릭합니다. SQL SHOW TABLES 명령을 실행합니다.

가상 웨어하우스, 저장소 및 클라우드 서비스 사용 이해하기¶

Snowflake는 최상의 데이터 웨어하우징 유연성과 확장성을 제공합니다. Snowflake는 비용이 저렴하고 최대한 단순한 방식으로 이러한 기능을 제공할 수 있도록 요금을 책정합니다.

Snowflake 클라우드 아키텍처는 데이터 웨어하우징을 3가지 별도 기능인 컴퓨팅 리소스(가상 웨어하우스 로 구현됨), 데이터 저장소 및 클라우드 서비스로 분리합니다. Snowflake 사용 요금은 이러한 각 기능의 사용량을 기준으로 부과됩니다.

이 항목의 내용:

가상 웨어하우스 크레딧 사용¶

가상 웨어하우스는 쿼리 실행, 데이터 로딩 및 기타 DML 작업 수행을 가능하게 해주는 컴퓨팅 리소스로 구성된 하나 이상의 클러스터입니다. 각 가상 웨어하우스에서 사용한 처리 시간에 대한 요금은 Snowflake 크레딧 으로 부과됩니다.

Snowflake 크레딧은 가상 웨어하우스 사용 횟수, 실행 시간 및 크기를 기준으로 요금이 부과됩니다.

웨어하우스는 10가지 크기로 제공됩니다. 크기는 웨어하우스에서 사용할 수 있는 클러스터마다 컴퓨팅 리소스를 지정합니다. 각 웨어하우스의 크기는 이전 단계에 비해 컴퓨팅 파워와 웨어하우스가 꼬박 한 시간 동안 실행될 때마다 청구되는 크레딧 수가 약 2배씩 증가합니다.

대용량 웨어하우스 크기에 해당하는 5X-Large와 6X-Large는 현재 미리 보기로 제공되며 EU(아일랜드)에서는 Amazon Web Services(AWS)에서만 사용할 수 있습니다.

5X-Large 또는 6X-Large 웨어하우스를 프로비저닝하기 전에 Snowflake 지원 에 문의하십시오. 이 미리 보기 중에 이러한 대용량 웨어하우스의 프로비저닝에는 시간이 약간 더 걸릴 수 있습니다.

웨어하우스 요금은 실행 중에만 크레딧 사용에 대해 청구됩니다. 웨어하우스가 일시 중단되면 크레딧이 사용되지 않습니다.

위에 표시된 크레딧 수는 총 4시간 사용이지만, 크레딧은 초단위로 청구되며 60초(즉, 1분)가 최소 시간입니다.

웨어하우스가 시작 되거나 다시 시작 될 때마다 웨어하우스는 위의 시간당 요금을 기준으로 1분의 사용에 해당하는 요금을 부과합니다.

웨어하우스는 더 큰 크기로 크기가 조정 될 때마다 1분의 사용 분량에 대한 요금이 청구되지만, 청구되는 크레딧 수는 프로비저닝된 추가 컴퓨팅 리소스에 대한 것만 계산됩니다. 예를 들어 Small(2크레딧/시간)에서 Medium(4크레딧/시간)으로 크기를 조정하면 1분 분량의 추가적인 2크레딧에 대한 요금이 청구됩니다.

1분 후에는 웨어하우스가 계속 실행되는 한 이후의 모든 청구는 초당 요금으로 청구됩니다.

웨어하우스가 다시 시작될 때마다 최소 1분이라는 기준이 다시 시작되므로 처음 1분 이내에 웨어하우스를 일시 중단했다가 다시 시작하면 다중 요금이 발생합니다.

웨어하우스의 크기를 5X-Large 또는 6X-Large에서 4X-Large(또는 더 작은 크기)로 조정하면 이전의 리소스가 정지되는 동안 짧긴 하지만 새로운 컴퓨팅 리소스와 이전의 리소스에 대한 요금이 모두 웨어하우스에 청구되는 기간이 발생합니다.

자세한 내용은 웨어하우스의 개요 및 웨어하우스 고려 사항 섹션을 참조하십시오.

계정의 웨어하우스 크레딧 사용 보기¶

ACCOUNTADMIN 역할의 사용자는 Snowsight , classic web interface 또는 SQL을 사용하여 계정 내 모든 웨어하우스에 대한 월간 및 일일 크레딧 사용 현황을 확인할 수 있습니다.

계정의 웨어하우스 크레딧 사용을 살펴보려면:

Snowsight

Select Admin » Usage .

참고

Usage 페이지는 Account Usage 뷰 (SNOWFLAKE 공유 데이터베이스에서)를 쿼리하여 현재 사용 데이터를 검색합니다. 웨어하우스를 선택하여 쿼리를 위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이를 위해서는 XS(초소규모) 웨어하우스를 선택하는 것이 좋습니다.

  • WAREHOUSE_METERING_HISTORY 테이블 함수( Snowflake Information Schema ).

  • WAREHOUSE_METERING_HISTORY 뷰( Account Usage ).

클라우드 서비스 크레딧 사용¶

클라우드 서비스 레이어는 Snowflake 전반의 작업들을 조율하는 서비스의 집합입니다. 이러한 서비스는 Snowflake의 다양한 모든 구성 요소와 연계되어 로그인부터 쿼리 전달까지 사용자 요청을 처리합니다. 클라우드 서비스 레이어는 클라우드 공급자로부터 Snowflake가 프로비저닝하는 컴퓨팅 인스턴스에서도 실행됩니다.

이 레이어에서 제공되는 서비스는 다음과 같습니다.

가상 웨어하우스의 사용과 유사하게, 컴퓨팅 리소스 일일 사용량의 10%를 초과하는 클라우드 서비스 사용량에 대해서는 Snowflake 크레딧 을 사용하여 요금이 부과됩니다.

클라우드 서비스의 사용 요금은 클라우드 서비스의 $ 100최소 계정 크기 일일 사용량이 컴퓨팅 리소스 일일 사용량의 10%를 초과하는 경우에만 청구됩니다. 청구 요금은 매일(UTC 타임존) 계산됩니다. 이를 통해 해당 날짜의 크레딧 가격으로 10% 조정이 매일 정확하게 적용됩니다.

클라우드 서비스 사용 요금 이해하기¶

클라우드 서비스에 대한 10% 조정은 일일 컴퓨팅 사용량에 10%를 곱하여 매일(UTC 타임존) 계산됩니다.$ 100최소 계정 크기

월간 사용 명세서에서의 조정은 이러한 일일 계산의 총합과 같습니다.

클라우드 사용량이 해당 날짜에 해당하는 컴퓨팅 크레딧의 10% 미만이면 해당 날짜에 대한 조정은 자신의 계정에서 사용한 클라우드 서비스와 동일합니다. 일일 조정량은 절대로 해당 날짜의 실제 클라우드 서비스 사용량을 초과하지 않습니다. 그러므로 월간 총 조정은 10%보다 크게 작을 수 있습니다.

사용한 클라우드 서비스 크레딧

클라우드 서비스에 대한 크레딧 조정(컴퓨팅 또는 클라우드 서비스의 10% 중 더 적은 쪽)

청구된 크레딧(컴퓨팅, 클라우드 서비스 및 조정의 합계)

합계

400

48

-35

413

클라우드 서비스 크레딧 사용 보기¶

ACCOUNTADMIN 역할의 사용자는 Snowsight , classic web interface 또는 SQL을 사용하여 웨어하우스 및 $ 100최소 계정 크기 작업별 일일 및 월간 클라우드 서비스 크레딧 사용 현황을 확인할 수 있습니다.

계정의 클라우드 서비스 크레딧 사용을 살펴보려면:

Usage 페이지는 Account Usage 뷰 (SNOWFLAKE 공유 데이터베이스에서)를 쿼리하여 현재 사용 데이터를 검색합니다. 웨어하우스를 선택하여 쿼리를 위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이를 위해서는 XS(초소규모) 웨어하우스를 $ 100최소 계정 크기 선택하는 것이 좋습니다.

Account » Billing & Usage 을 클릭합니다.

계정의 시간당 사용 현황을 살펴보려면 METERING_HISTORY 를 쿼리합니다.

계정의 일일 사용 현황을 살펴보려면 METERING_DAILY_HISTORY 를 쿼리합니다.

웨어하우스에 대한 사용 현황을 살펴보려면 WAREHOUSE_METERING_HISTORY 를 쿼리합니다.

작업에 대한 사용 현황을 살펴보려면 QUERY_HISTORY 를 쿼리합니다.

포함된 클라우드 서비스에 대한 조정(컴퓨팅의 최대 10%)은 월간 사용 명세서 및 METERING_DAILY_HISTORY 뷰에만 표시됩니다. UI 및 WAREHOUSE_METERING_HISTORY 뷰에서 확인할 수 있는 정보에는 이러한 조정이 적용되지 않으며, 그러므로 실제 크레딧 사용량보다 많을 수 있습니다.

클라우드 서비스 사용처 확인 방법¶

클라우드 서비스 사용 현황을 확인하려면 다음 쿼리를 사용합니다.

쿼리 내역¶

예: 클라우드 서비스 크레딧을 가장 많이 사용하는 타입별 쿼리 찾기

예: 클라우드 서비스 크레딧을 가장 많이 사용하는 지정된 타입의 쿼리 찾기

예: 다양한 클라우드 서비스 사용 구성 요소별 정렬

웨어하우스 내역¶

예: 클라우드 서비스 크레딧을 가장 많이 사용하는 웨어하우스 찾기

데이터 저장소 사용¶

데이터 저장소는 다음을 포함하여 Snowflake 계정에서 매일 저장되는 모든 데이터의 평균 디스크 바이트 수를 기준으로 매월 계산됩니다.

대량 데이터 로딩/언로딩를 위해 Snowflake 위치(즉, 사용자 및 테이블 스테이지 또는 명명된 내부 스테이지)에 저장된 파일. 파일을 스테이징한 사용자는 저장소를 줄이기 위해 파일을 압축할지 여부를 선택할 수 있습니다.

Time Travel용으로 관리되는 과거 데이터를 포함하여 데이터베이스 테이블에 저장된 파일. Snowflake는 테이블에 저장되는 모든 데이터를 자동으로 압축하며 압축된 파일 크기를 사용하여 계정에서 사용한 총 저장소를 계산합니다.

Fail-safe용으로 관리되는 과거 데이터.

Snowflake에서의 월간 데이터 저장 요금은 테라바이트(TB)당 고정 요금을 기준으로 합니다. TB당 청구되는 요금은 계정 타입(용량 또는 온디맨드) 또는 리전(US 또는 EU)에 따라 다릅니다. 데이터 저장소 요금에 대한 내용은 요금 페이지 (Snowflake 웹 사이트)를 참조하십시오.

계정의 데이터 사용 보기¶

ACCOUNTADMIN 역할의 사용자는 Snowsight , classic web interface 또는 SQL을 사용하여 계정의 평균 월간 및 일일 데이터 저장소(바이트)를 살펴볼 수 $ 100최소 계정 크기 있습니다.

계정을 위한 데이터 저장소(테이블, 스테이지 및 Fail-safe)를 살펴보려면:

Snowsight

Select Admin » Usage .

참고

Usage 페이지는 Account Usage 뷰 (SNOWFLAKE 공유 데이터베이스에서)를 쿼리하여 현재 사용 데이터를 검색합니다. 웨어하우스를 선택하여 쿼리를 위한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이를 위해서는 XS(초소규모) 웨어하우스를 선택하는 것이 좋습니다.

  • 테이블 함수( Snowflake Information Schema ):

    • DATABASE_STORAGE_USAGE_HISTORY

    • STAGE_STORAGE_USAGE_HISTORY

    • DATABASE_STORAGE_USAGE_HISTORY

    • STAGE_STORAGE_USAGE_HISTORY

    테이블의 데이터 사용 보기¶

    적절한 액세스 권한이 있는 사용자는 웹 인터페이스 또는 SQL을 사용하여 스키마/데이터베이스에서 개변 테이블의 크기(바이트)를 살펴볼 수 있습니다.

    Snowsight

    Select Data » Databases .

    Databases 페이지의 왼쪽에서 데이터베이스 오브젝트 탐색기를 자세히 살펴봅니다. 데이터베이스를 확장한 후 데이터베이스의 스키마를 확장합니다. 테이블의 아무 위치를 클릭하여 크기 등의 테이블 통계를 살펴봅니다.

    Classic Web Interface

    Databases » » Tables 을 클릭합니다.

    SQL

    SHOW TABLES 명령을 실행합니다.

    또한, ACCOUNTADMIN 역할의 사용자는 SQL을 사용하여 테이블 크기 정보를 살펴볼 수 있습니다.

    • TABLE_STORAGE_METRICS 뷰( Snowflake Information Schema ).

    • TABLE_STORAGE_METRICS 뷰( Account Usage ).

    테이블에 대해 표시되는 크기는 쿼리에서 전체 테이블을 스캔하는 경우 스캔될 바이트 수를 나타냅니다. 그러나 이 숫자는 테이블, 특히 복제된 테이블 및 삭제된 데이터가 있는 테이블의 물리적 바이트 수(즉, 디스크에 저장된 바이트 수)와 다를 수 있습니다.

    복제된 테이블은 추가 저장소를 사용하지 않습니다(테이블에 행이 추가되거나 테이블의 기존 행이 수정 또는 삭제될 때까지). 결과적으로, 표시되는 테이블 크기는 테이블에 대해 저장된 실제 물리적 바이트보다 클 수 있습니다. 즉, 테이블은 크기가 나타내는 것보다 계정의 전체 데이터 저장소에 대한 기여도가 낮습니다 .

    테이블에서 삭제된 데이터는 표시된 테이블 크기에 포함되지 않습니다. 그러나 데이터는 데이터의 Time Travel 보존 기간(기본값은 1일)과 Fail-safe 기간(7일)이 모두 경과할 때까지 Snowflake에 유지됩니다. 이 두 기간 동안 표시된 테이블 크기는 테이블에 대해 저장된 실제 물리적 바이트보다 작습니다 . 즉, 테이블은 크기가 나타내는 것보다 계정의 전체 데이터 저장소에 기여도가 더 큽니다 .

    사이즈[size]

    사이즈 [size] 속성은 제품의 표준화된 크기를 설명할 때 사용합니다. 이 속성을 사용하면 사이즈를 기준으로 필터링한 검색결과에 제품을 게재할 수 있습니다. 제출한 사이즈는 제품 옵션이 표시되는 방식에도 영향을 미칩니다.

    모든 의류/액세서리 > 의류 (ID 1604 ) 및 의류/액세서리 $ 100최소 계정 크기 > 신발 (ID 187 ) 제품의 무료 등록정보에 필수입니다.

    다음 국가를 타겟팅하는 의류/액세서리 > 의류 (ID 1604 ) 및 의류/액세서리 > 신발 (ID 187 ) 제품의 쇼핑 광고에 필수입니다.

    Google에서 판매자가 제출한 데이터를 이해할 수 있도록 형식에 대한 다음 가이드라인을 따르세요.

    유형 문자열(유니코드 문자. 권장: ASCII만)
    제한 1~100자(영문 기준)
    반복되는 입력란 없음

    Schema.org
    속성

    (설명)
    Product.size , Type: Text
    파일 형식 예시 값
    텍스트 피드 XL
    XML 피드 XL

    Content API의 데이터 형식에 대한 내용은 Content API for Shopping을 참조하세요.

    가이드라인

    아래 가이드라인에 따라 제품에 대한 고품질 데이터를 제출하시기 바랍니다.

    최소 요구사항

    다음은 제품을 게재하기 위해 충족해야 하는 요구사항입니다. 요구사항을 따르지 않은 제품은 Google에 의해 비승인 처리되며 이러한 사항은 판매자 $ 100최소 계정 크기 센터 계정의 진단 페이지에서 확인할 수 있습니다.

    • 판매 국가에 맞는 표준 사이즈 값을 사용하세요.인식되는 값의 유형 자세히 알아보기
    • 제품마다 속성을 하나만 제출합니다. 동일한 제품에 여러 사이즈 속성을 제공할 경우 첫 번째 사이즈만 적용됩니다. 추가적인 사이즈 속성은 삭제되며 경고가 주어집니다.
    • 사이즈 값만 제출합니다. '해당 없음', '없음' 또는 '여러 크기'와 같은 값을 제출하지 마세요. , 소재 [material] , 패턴 [pattern] 과 같은 올바른 속성을 통해 제출해야 합니다.
    • 사이즈가 다양한 모든 제품에 이 속성을 제출합니다.
      • 의류 제품의 경우 제품이 사이즈로 구분되는 옵션이면 이 속성을 사용합니다. 예를 들어 'S'는 'S 사이즈 빨간색 티셔츠'에 대한 값으로 사용하고 'L'은 'L 사이즈 빨간색 티셔츠'에 대한 값으로 사용합니다. 또한 상품 그룹 ID [item_group_id] 속성에 동일한 값을 사용하여 각 옵션을 별도의 제품으로 제출합니다.
      • 여러 사이즈를 쉼표( , )로 구분하여 제출하지 마세요. 대신 슬래시를 사용하세요. 예를 들어 'S, M, L'이 아닌 'S/M/L'을 입력합니다.
      • 여러 치수를 사용하는 제품의 경우 여러 치수를 쉼표( , )로 구분하여 제출하지 마세요. 대신 슬래시를 사용하여 여러 치수를 사이즈 값 하나로 줄입니다. 예를 들어 목둘레 16인치 및 소매 길이 34인치를 나타내려면 16/34를 입력합니다.
      • 의류 외의 제품의 경우 관련 크기를 제출합니다. 각종 제품의 크기는 매우 다양하지만 이 정보를 입력하면 적절한 사용자에게 제품을 표시할 수 있습니다.

      이러한 권장사항은 기본적인 요구사항을 충족할 뿐 아니라 실적 향상을 위해 제품 데이터를 최적화하는 데 도움을 줍니다.

      • 사용자가 이해할 수 있는 값을 입력합니다. 입력한 값이 사용자에게 표시될 수 있으므로 제출한 값을 사용자가 이해할 수 있어야 합니다.
      • 사이즈에 일관성 있는 형식을 사용합니다. 예를 들어 S, M, L 사이즈로 제공되는 셔츠를 판매한다고 가정해 보겠습니다. 해당 옵션에 'S', 'M', 'L' 사이즈를 제출하세요. 'S', 'Medium', 'Lrg'와 같이 제출해서는 안 됩니다. 제출한 값은 표준화를 거친 후 사용자에게 표시됩니다. 일관성 있는 사이즈를 제출하면 사이즈를 올바르게 표준화할 수 있습니다.
      • 기타 사이즈 속성을 사용하여 사이즈 세부정보를 더 제공합니다. 사이즈 유형 [size_type] 속성을 사용하여 의복의 재단을 입력하세요. 어느 국가의 사이즈 체계를 사용하는지 나타내려면 사이즈 체계 [size_system] 속성을 $ 100최소 계정 크기 사용해야 합니다.
      • 제품의 전체 사이즈를 제출합니다. 제품 사이즈가 여러 요소로 구성된 경우 이러한 정보를 모두 제출해야 합니다. 그렇지 않으면 사이즈를 잘못 이해할 수 있으며 표준화되지 않거나 올바른 사용자에게 표시되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 발볼 너비가 다양하게 제작되는 신발을 판매한다면 사이즈 [size] 속성으로 너비를 지정해야 합니다. 따라서 8호 사이즈만 제출하는 대신 '좁은 발볼의 8호'를 나타내는 '8 N' 사이즈를 제출합니다.
      • 소매업체 정의 패키지 상품의 경우패키지 상품 [multipack] 속성을 사용하여 패키지 상품 수량을 제출하세요. 사이즈에 패키지 상품의 수량을 제출하지 마세요.

      기타 가이드라인

      각 섹션을 면밀히 검토하여 요구사항이 해당 국가 또는 제품에 적용되는지 확인하세요. 요구사항을 따르지 않은 제품은 Google에 의해 비승인 처리되며 이러한 사항은 판매자 센터 계정의 '진단'에서 확인할 수 있습니다.

      표준 사이즈(모든 국가 및 의류 카테고리)

      표준 숫자 범위(모든 국가 및 카테고리)

      Google은 0~100의 정수를 지원하며 일부 분수 사이즈(1/2, 1/3, 1/4 등)도 사용할 수 있습니다. 이 가이드라인은 모든 국가에서 적용됩니다.

      • 34~60
      • 1~16
      • 24~64
      • 4~64
      • 00~64
      • 34~60
      • 1~16
      • 26~60
      • 000~34
      • 00~40
      • 27~40
      • 000~60
      • 1~10
      • 30~54
      • 30~60
      • 000~34
      • 0~40
      • 28~51
      • 25~35
      • 1~20
      • 0~13
      • 1~14
      • 0~13
      • 30~53
      • 15~35
      • 34~60
      • 30~60
      • 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100
      • 104, 116, 128, 140, 152, 164
      • 4~38
      • 00~60
      • 000~100

      판매 국가에 따라 숫자로 된 신발의 사이즈 값과 발볼 너비를 제출할 수 있습니다.

      모든 판매 국가에서 사용 가능

      미국 및 캐나다에만 사용 가능

      숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

      코트 및 재킷

      숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

      속옷 및 수영복

      숫자로 된 사이즈 값 및 추가 컵 사이즈를 제출할 수 있습니다.

      스포츠용품

      야구 글러브나 골프채와 같이 왼손잡이용과 오른손잡이용이 구분되는 제품의 경우 사이즈 속성 값을 제출할 때 어느 쪽 손에 사용하는 제품인지에 관한 정보를 포함해야 합니다.

      영아 및 유아(미국만 해당)

      숫자로 된 사이즈 값 및 추가로 설명하는 단어를 제출할 수 있습니다. 사이즈를 명시하기 위해 추가로 설명하는 단어를 추가해야 한다면 영어로 값을 제출할 것을 권장합니다.

      보석(영국만 해당)

      문자로 된 사이즈 값 및 1/4 또는 1/2 단위의 사이즈를 제출할 수 있습니다.

      의류 제품

      의류 제품은 보통 사이즈별로 다릅니다. 각 옵션마다 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 를 사용합니다. 3가지 사이즈와 2가지 색상으로 제공되는 제품의 예는 다음과 같습니다. 이 예에서는 6가지 옵션을 제출합니다.

      S 사이즈 흰색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - S 사이즈 - 흰색
      ID [id] 12345-S-W
      색상 [color] 흰색
      사이즈 [size] S
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      S 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - S 사이즈 - 검은색
      ID [id] 12345-S-B
      색상 [color] 검은색
      사이즈 [size] S
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      M 사이즈 흰색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - M 사이즈 - 흰색
      ID [id] 12345-M-W
      색상 [color] 흰색
      사이즈 [size] M
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      M 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - M 사이즈 - 검은색
      ID [id] 12345-M-B
      색상 [color] 검은색
      사이즈 [size] M
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      L 사이즈 흰색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - L 사이즈 - 흰색
      ID [id] 12345-L-W
      색상 [color] 흰색
      사이즈 [size] L
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      L 사이즈 검은색 Google 로고 티셔츠의 제품 데이터
      속성
      제품명 [title] Google 로고 티셔츠 - L 사이즈 - 검은색
      ID [id] 12345-L-B
      색상 [color] 검은색
      사이즈 [size] L
      상품 그룹 ID [item_group_id] 12345

      여러 치수로 구성된 사이즈

      일부 사이즈는 목 둘레 '16inches', 소매 길이 '34inches', '톨' 사이즈임을 의미하는 '16/34 Tall'과 같은 여러 치수로 구성됩니다. 이러한 경우 값 하나로 모든 세부정보를 제출해야 합니다.

      목 둘레 16”, 소매 길이 34”, 톨 사이즈 Android 로고 셔츠의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 16/34 Tall
      사이즈 체계 [size_system] US
      제품명 [title] Android 로고 셔츠, 16/34 $ 100최소 계정 크기 톨 사이즈
      ID [id] 3131-16_34-tall
      상품 그룹 ID [item_group_id] 3131

      특정 재단의 의류

      제품이 쁘띠, 대형, 임산부와 같은 특정 사이즈 그룹에 속한다면 사이즈 유형 [size_type] 속성을 제출합니다.

      제품의 안쪽 솔기 길이가 다르다면 사이즈 [size] 속성과 함께 제출합니다.

      XL 사이즈 대형 검은색 Android 로고 재킷의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] XL
      사이즈 유형 [size_type] oversize
      제품명 [title] Android 로고 재킷, XL 사이즈, 대형, 검은색
      ID [id] 4567-xlb-blk
      상품 그룹 ID [item_group_id] 4567

      XL 사이즈 검은색 Android 로고 재킷의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] XL
      사이즈 유형 [size_type] regular
      제품명 [title] Android 로고 재킷, XL 사이즈, 검은색
      ID [id] 4567-ml-blk
      상품 그룹 ID [item_group_id] 4567

      제품의 크기에 영향을 미치는 모든 세부정보를 제출해야 합니다. 많은 의류 제품과 마찬가지로 신발의 실제 크기는 사이즈 [size] , 성별 [gender] , 사이즈 체계 [size_system] 등의 여러 속성을 기준으로 합니다.

      남성용 8.5호 Google 러닝화의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 8.5
      사이즈 체계 [size_system] US
      성별 [gender] male
      제품명 [title] Google 러닝화, 남성용 8.5호(미국 사이즈)
      ID [id] 09876-8_5-M-US
      상품 그룹 ID [item_group_id] 09876

      여성용 9호 Google 러닝화의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 9
      사이즈 체계 [size_system] US
      성별 [gender] female
      제품명 [title] Google 러닝화, 여성용 9호(미국 사이즈)
      ID [id] 09876-9-W-US
      상품 그룹 ID [item_group_id] 09876

      보석은 보통 다양한 크기로 제공됩니다. 사용자에게 표시되는 크기는 대개 사이즈 [size] 및 사이즈 체계 [size_system] 등의 다양한 속성을 기준으로 합니다.

      14K 41½ 사이즈 화이트골드 결혼반지의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 41½
      사이즈 체계 [size_system] FR
      제품명 [title] 화이트골드 결혼반지 $ 100최소 계정 크기 - 14K - 41½
      색상 [color] 화이트골드
      소재 [material] 화이트골드
      ID [id] 909090-41_5
      상품 그룹 ID [item_group_id] 909090

      아트 프린트

      의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 아트 프린트와 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

      16x12in Android 로고 프린트의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 16x12in
      제품명 [title] Android 로고 프린트 - 16x12in
      ID [id] 232323-16x12
      상품 그룹 ID [item_group_id] 232323

      의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 향수와 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

      3.4fl oz 향수병 쁘띠 플뢰르 오드뚜왈렛 스프레이의 제품 데이터
      속성
      사이즈 [size] 3.4fl oz
      사이즈 체계 [size_system] US
      제품명 [title] 쁘띠 플뢰르 오드뚜왈렛 스프레이 - 3.4fl oz 향수병
      ID [id] 454545-3_4floz
      상품 그룹 ID [item_group_id] 454545

      휴대전화 저장용량

      의류가 아닌 제품의 크기는 보통 표준화되어 있지 않으므로 휴대전화 저장용량과 같이 제품이 여러 크기로 제공되는 경우 각 옵션을 계속 별도의 제품으로 제출하되 동일한 상품 그룹 ID [item_group_id] 값을 사용합니다.

      $ 100최소 계정 크기

      Windows 기반 Tableau Server 도움말

      Google Cloud Platform은 많은 유형의 GCE(Google Compute Engine) VM($ 100최소 계정 크기 가상 컴퓨터)을 다양한 크기로 제공합니다. Tableau Server의 성공적인 배포에서 중요한 요소 중 하나는 작업 부하에 적합한 VM을 선택하는 것입니다. 광범위한 VM 중에서 VM을 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 모든 VM 유형 및 크기의 전체 목록을 보려면 Google 웹 사이트에서 Machine Types (링크가 새 창에서 열림) (컴퓨터 유형) 페이지를 참조하십시오.

      Tableau Server를 실행할 수 있는 VM을 선택해야 합니다. VM은 Tableau Server 하드웨어 지침(최소 8코어 및 32GB RAM)을 충족해야 합니다.

      64비트 Tableau Server에는 최소 4코어 CPU(Google Compute Engine vCPU 8개에 해당) 및 16GB RAM이 필요합니다. 하지만 단일 $ 100최소 계정 크기 프로덕션 Google Compute Engine VM의 경우 총 8개 CPU 코어(Google Compute Engine vCPU 16개) 및 64GB RAM을 사용할 것을 강력하게 권장합니다.

      Windows 운영 체제는 이 16개 vCPU를 8개 코어로 인식하므로 라이선스에 부정적인 영향을 미치지 않습니다.

      개발, 테스트 및 프로덕션 환경을 위한 일반적인 VM 유형 및 크기

      • n2-standard-16

      단일 프로덕션 인스턴스의 권장 사양

      Tableau Server 2021.3.0 이상:

      Windows Server 2016

      Windows Server 2019

      Tableau Server 2020.1.0 ~ 2021.2.x:

      Windows Server 2012

      Windows Server 2012 R2

      Windows Server 2016

      Windows Server 2019

      Tableau Server 2019.1.0 ~ 2019.x:

      Windows Server 2008 R2

      Windows Server 2012

      Windows Server 2012 R2

      Windows Server 2016

      Windows Server 2019

      64GB 이상 RAM(vCPU당 4GB RAM)

      운영 체제용 30~50GiB 볼륨

      Tableau Server용 100GiB 이상의 볼륨

      SSD 영구 디스크, 200GB++

      SSD 영구 디스크에 대한 자세한 내용은 Google Cloud Platform 웹 사이트에서 Storage Options(저장소 옵션)를 참조하십시오.

      학습 데이터 준비

      1024*1024 픽셀보다 훨씬 큰 이미지의 경우 AutoML Vision 객체 감지의 이미지 정규화 과정 중에 일부 이미지 품질이 손실될 수 있습니다.

      각 레벨에 대해 최소 10개 이상의 이미지가 있어야 하고, 각 이미지에는 최소 1개 이상의 주석이 있어야 합니다(경계 상자 및 라벨).

      하지만 모델 학습을 위해서는 라벨당 약 1,000개의 주석을 사용하는 것이 좋습니다. 일반적으로 라벨당 이미지 수가 많을수록 모델 성능이 향상됩니다.

      가장 흔한 라벨의 이미지가 가장 흔하지 않은 라벨의 이미지보다 최대 100배 많을 때 모델의 성능이 가장 좋습니다.

      모델 성능을 위해서는 빈도가 매우 낮은 라벨을 삭제하는 것이 좋습니다.

      100(기본값), 최대 500입니다.

      이 값은 params.max_bounding_box_count 필드에 predict 요청의 일부로 지정할 수 있습니다.

      학습 데이터는 예측을 수행할 데이터와 최대한 유사해야 합니다.

      예를 들어 사용 사례에 보안 카메라 영상처럼 흐릿한 저해상도 이미지가 포함된다면, 학습 데이터는 흐릿한 저해상도 이미지로 구성해야 합니다. 또한 일반적으로 다양한 각도, 해상도, 배경으로 촬영한 학습 이미지를 제공하면 도움이 됩니다.

      AutoML Vision 객체 감지 모델은 일반적으로 인간이 지정할 수 없는 라벨을 예측할 수 없습니다. 따라서 사람이 1~2초 동안 주시하여 라벨을 붙이도록 훈련시킬 수 없는 이미지라면 모델도 그러한 작업을 수행하도록 학습시키기 어렵습니다.

      권장사항 가이드

      사용할 수 있는 이미지 데이터는 어떤 종류인가요?

      • 지원되는 이미지 파일 형식은 JPEG, PNG, GIF, BMP, ICO입니다.
      • 학습 데이터는 예측을 수행할 데이터와 최대한 유사해야 합니다. 예를 들어 사용 사례에 휴대폰 카메라의 저해상도 이미지가 포함된 경우 학습 데이터가 저해상도 이미지로 구성되어야 합니다. 또한 일반적으로 다양한 각도, 해상도, 배경으로 $ 100최소 계정 크기 촬영한 학습 이미지를 제공하면 도움이 됩니다. 또 다른 예시는 고해상도 이미지에서 리전을 감지하려는 경우입니다. 이 경우에는 모델을 잘린 이미지로 학습시키지 마세요.

      데이터의 최소 조건은 무엇인가요?

      • 사용 라벨이 유효한 문자열이어야 합니다(내부에 쉼표 없음). 쉼표는 CSV 기반의 가져오기에서만 문제가 됩니다. 이 문제를 해결하는 방법은 "file_comma,path","label,comma",0,0. 1,1,, 입니다.
      • 경계 상자는 모든 경우에 8*8 픽셀보다 커야 합니다. 이보다 작은 경계 상자는 필터링됩니다.
      • 이미지가 1024*1024 픽셀을 초과할 수 있지만, 이러한 이미지는 자동으로 축소되어 이미지 품질 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 권장되는 최대 이미지 크기는 1024*1024 픽셀입니다. 이러한 크기보다 작은 이미지는 확대되지 않습니다.
      • 모든 경계 상자는 이미지 내부에 있어야 합니다.
      • 경계 상자에는 철저히 남김없이 라벨이 지정되어야 합니다. 하나의 이미지에 자동차가 2개 있으면 항목 모두에 라벨이 지정되어야 합니다.

      데이터세트는 얼마나 커야 하나요?

      • 클수록 더 좋습니다. 거의 항상 사실입니다. 하지만 샘플 추가로 인해 불균형 또는 유출이 발생할 경우에는 예외입니다(아래 참조).
      • 좋은 모델을 학습하는 데 필요한 데이터 양은 다음과 같은 다양한 요소에 따라 달라집니다.
        • 클래스 수. 고유한 클래스가 많을수록 클래스당 필요한 샘플이 증가합니다.
        • 클래스 복잡성/다양성. 인간과 비슷합니다. 인간은 맥주와 와인을 구분할 때 샘플이 몇 개 되지 않아야만 빠르게 학습할 수 있습니다. 5~6가지의 적포도주를 구분하기 위해서는 여러 와인을 상당히 많이 마셔봐야 할 것입니다. 또한 대부분의 경우에는 50가지 종류의 적포도주를 구분하는 것이 매우 어려운 일일 수 있습니다. 적어도 엄청나게 많은 연습이 필요할 것입니다. 마찬가지로 신경망도 코끼리와 고양이는 빠르게 구분할 수 있지만, 30가지 동물들을 분류하기 위해서는 이보다 훨씬 많은 샘플이 필요할 것입니다.

        학습 데이터 세트와 평가 데이터 세트

        머신러닝 모델을 학습할 때는 일반적으로 데이터 세트를 세 가지 개별 데이터 세트로 나눕니다.

        1. 학습 데이터 세트
        2. 검증 데이터세트
        3. 테스트 데이터 세트

        학습 데이터 세트는 모델을 빌드하는 데 사용됩니다. 학습 모델은 학습 데이터에서 패턴을 검색하면서 여러 초매개변수를 시도합니다. 패턴 식별 과정 중 AutoML Vision 객체 감지는 검증 데이터 세트를 사용하여 모델의 초매개변수를 테스트합니다. AutoML Vision 객체 감지는 학습 단계에서 식별된 모든 옵션들 중에서 성능이 가장 우수한 알고리즘 및 패턴을 선택합니다.

        성능이 가장 우수한 알고리즘과 패턴이 발견되었으면 테스트 데이터 세트를 사용하여 오류율, 품질, 정확성을 테스트합니다. 고객은 모델을 독립적으로 테스트하는 데 사용할 수 있는 별도의 테스트 데이터 세트가 있어야 합니다. 이 테스트 데이터 세트는 사용자에 의해 학습 세트에 지정되거나 학습 시간 중에 자동으로 선택됩니다.

        모델의 편향을 방지하기 위해 검증 데이터 세트와 테스트 데이터 세트가 모두 사용됩니다. 검증 단계 중에는 최적의 모델 매개변수가 사용됩니다. 이러한 최적 모델 매개변수를 사용하면 측정항목이 편향될 수 있습니다. 검증 단계 후에 모델 품질을 평가하기 위해 테스트 데이터 세트를 사용하면 모델에 대해 편향되지 않은 평가 품질이 학습 프로세스에 제공됩니다.

        데이터 세트 샘플을 수동으로 선택할 때는 동일한 모집단을 나타내는 방식으로 데이터 세트를 구성해야 합니다. 마찬가지로 모두 비슷한 라벨 분포를 갖는 비슷한 이미지가 포함된 데이터 세트 분할을 만들어야 합니다.

        수동 및 자동 데이터세트 분할

        학습, 검증, 테스트 분할은 CSV 파일로 데이터 세트를 가져올 때 수동으로 지정할 수 있습니다.

        이를 지정하지 않으면 AutoML Vision 객체 감지가 데이터를 무작위로 분할합니다. 분할은 다음과 같은 방식으로 생성됩니다.

        • 이미지 중 80%는 학습에 사용됩니다.
        • 이미지 중 10%는 초매개변수를 미세 조정하고 학습 중지 시점을 결정하는 데 사용됩니다.
        • 이미지 중 10%는 모델을 평가하는 $ 100최소 계정 크기 데 사용됩니다. 이러한 이미지는 학습에 사용되지 않습니다.

        일반적인 문제

        불균형 데이터: 많은 경우에 클래스(라벨)별 샘플 수는 동일하지 않습니다. 사소한 불균형은 일반적으로 문제가 되지 않지만 클래스 간 차이가 크면 문제가 될 수 있습니다. 일부 클래스가 다른 클래스보다 10배를 초과하여 표시되는 등 불균형이 클 경우에는 $ 100최소 계정 크기 모델 작성에 문제가 됩니다. 클래스 불균형에 대처하기 위한 방법이 있지만, 이는 이상적인 모델 학습 구성이 아닙니다. 가능하다면 불균형이 큰 데이터로 모델 학습을 수행하지 않아야 합니다.

        일반적으로 가장 흔한 클래스와 가장 흔하지 않은 클래스 사이의 비율을 2:1로 유지하세요.

        잘못된 분할: 학습 데이터를 제공하면 AutoML Vision 객체 감지가 이를 학습, 검증, 테스트 데이터 세트로 자동으로 분할할 수 있습니다. 또한 직접 학습 분할 라벨을 할당할 수도 있습니다.

        동일한 데이터를 여러 번 가져오더라도 분할이 항상 동일하다고는 보장할 수 없습니다.

        학습, 검증, 테스트 데이터는 강력한 상관관계를 갖지 않습니다. 예를 들어 동영상에 포함된 이미지들과 같이 많은 이미지가 서로 매우 비슷한 경우가 바로 가장 일반적으로 잘못된 사례입니다. 시스템이 데이터 세트를 무작위로 분할하도록 할 경우에는 학습 및 검증/테스트 데이터에 비슷한 이미지가 포함될 가능성이 매우 큽니다. 그러면 결국 테스트 데이터에 대해 잘못해서 높은 정확도를 얻게 됩니다.

        데이터 유출: 데이터 유출은 모델을 편향적으로 만들 수 있는 중요한 문제입니다. 데이터 유출은 알고리즘이 모델 학습 중에 사용하지 않아야 하는 정보를 사용할 수 있는 경우 발생하며, 해당 정보는 향후 예측 수행 시 사용할 수 없게 됩니다. 학습 및 검증 데이터는 물론 테스트 데이터에 대해서도 과도하게 낙관적인 결과로 이어질 수 있습니다. 하지만 이러한 성능은 이후의 확인되지 않은 일부 데이터에 대해 좋은 영향을 주지 못할 수 있습니다. 이러한 문제는 대부분 의도치 않게 발생하며, 데이터를 준비할 때 특별한 주의가 필요합니다.

        유출 예시: 다른 이미지 소스 또는 시야각에 따른 양화 및 음화.

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