Precios de Datalab

Datalab está obsoleto, y no se pueden crear instancias de Datalab nuevas con el comando datalab create. Vertex AI Workbench proporciona un entorno basado en notebooks que ofrece capacidades más allá de Datalab. Te recomendamos que uses Vertex AI Workbench para proyectos nuevos y que migres tus notebooks de Datalab a Vertex AI Workbench. Para obtener más información, consulta Información de baja. Para obtener ayuda en la migración de proyectos de Datalab a Vertex AI Workbench, consulta Obtén ayuda.

No se aplican cargos por usar Google Cloud Datalab. Sin embargo, debes pagar por los recursos de Google Cloud Platform que usas con Cloud Datalab, como los siguientes:

Recursos de procesamiento: Generas costos desde el momento de creación hasta el momento de eliminación de la instancia de VM de Cloud Datalab. El tipo predeterminado de VM de Cloud Datalab es n1‑standard‑1, pero puedes seleccionar otro tipo de máquina. También se te cobra por un disco persistente estándar de 20 GB, que se usa como disco de arranque, y otro de 200 GB, en el que se almacenan los notebooks del usuario (consulta Recursos de almacenamiento
). El disco de arranque de 20 GB se borra junto con la instancia de VM, pero el disco de 200 GB permanecerá después de la eliminación de la VM hasta que lo borres. El siguiente comando borra la VM, el disco de arranque de 20 GB y el disco de 200 GB de los notebooks del usuario.
```
datalab delete --delete-disk instance-name
```
Para minimizar los costos, puedes detener las instancias de VM de Cloud Compute Engine cuando no las uses.
Recursos de almacenamiento: Los notebooks se guardan en el disco persistente y, además, se crea una copia de seguridad en Google Cloud Storage (consulta los precios de los discos persistentes y de Cloud Storage).
Data Analysis Services: Generas costos de Google BigQuery cuando envías consultas de SQL dentro de los notebooks de Cloud Datalab (consulta Precios de BigQuery). Cuando uses Google Cloud Machine Learning, también es posible que generes cargos de Cloud Machine Learning Engine o de Google Cloud Dataflow.
Otros recursos: Es posible que generes costos por otras solicitudes de API que crees dentro del entorno del notebook de Cloud Datalab. Estos costos varían según la API.

Consulta la calculadora de precios de Google Cloud Platform para obtener más información.

¿Qué sigue?

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