使用BigQueryML來預測新生兒體重
使用BigQueryML來預測新生兒體重

使用BigQueryML來預測新生兒體重

今天Cloud Ace的部落格,要帶大家體驗Google雲端服務的一個機器學習工具BigQuery ML。什麼是BigQuery ML,它是一個建立在BigQuery之上,一個方便產生跟執行機器學習的工具,目的是要讓使用者可以透過SQL指令,加速他們對既有資料的處理速度,而非透過複雜的程式產生、訓練模型,再對資料做預測分析。

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[GCP教學]如何掌握各台主機VM的成本?使用標籤Label功能
如何掌握各台主機VM的成本?使用標籤Label功能

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當你使用GCP一陣子之後,就會收到帳單明細,通常在成本表Cost Table會看到像這樣,在某個專案底下的費用,但它只會顯示各產品的加總費用,如下告訴你VM的CPU花了17.1元,VM的RAM花了8.59元,Disk花了4.88元,不會告訴你哪一台機器花了多少錢。 範例圖示 這時我們要使用標籤功能,來幫每一台VM加標籤。做法如下: 在Compute Engine的VM列表中,點「顯示資訊面板」: 把要標註的機器打勾,點「標籤」=>「新增標籤」 它是key-value的輸入方式,例如你可以把應用程式都叫做ap, 每一台機器取為vm1, vm2...以此類推,群組化的概念。 要注意的是,VM和Disk都要記得標註喔!因為VM只有CPU和RAM的費用。做法雷同: 輸入ap和vm1-hdd1。 但不是標記完就結束了,要設定帳單匯出功能,目前只有BigQuery才能看到依標籤記錄的費用喔! 到帳單 「前往連結的帳單帳戶」 點擊「帳單匯出功能」 選BigQuery匯出,原本是停用的,去「編輯設定」 指定BigQuery的DataSet,儲存。 到時候就可以在BigQuery看到依VM來計算的費用了。 接下來就是要從帳單來分析了,請接著看「如何掌握GCP各台主機的成本?part2 – 利用BigQuery的Label語法教學」。

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