Cloud Vision 和 Cloud AutoML Vision 服务等级协议 (SLA)

上次修改日期:2019 年 11 月 20 日

在 Google 同意向客户提供 Google Cloud Platform 的协议(以下统称“协议”)期限内,涵盖的服务为客户提供的每月正常运行时间百分比(以下统称“服务等级目标”或“SLO”)将达到以下标准:

涵盖的服务 每月正常运行时间百分比
Google Cloud Vision >= 99.9%
适用于部署在
2 个或更多节点上的模型的 Cloud AutoML Vision 部署和
Online Prediction
>= 99.9%
Cloud AutoML Vision 批量预测 >= 99.9%

如果 Google 未达到 SLO 规定的服务等级,而客户履行了本 SLA 规定的义务,则客户将有资格获得如下所述的财务补偿。当 Google 未能达到 SLO 规定的服务等级时,客户可获得的唯一且排他性补偿以本 SLA 所述为准。对于本 SLA 中用到但未提供定义的术语,其含义与“协议”中规定的含义相同。如果“协议”根据 Google Cloud 合作伙伴或转销商计划授权转售或提供 Google Cloud Platform,则本 SLA 中提到的所有“客户”均指“合作伙伴”或“转销商”(如适用),任何财务补偿仅适用于根据该协议受影响的合作伙伴或转销商订单。

定义

以下定义适用于 SLA:

  • 退避要求是指发生错误后,客户应当等待一段时间后再发出下一个请求。也就是说,在发生第一个错误后,最短退避间隔为 1 秒;而对于每个连续发生的错误,退避间隔时长以指数方式增加,最长为 32 秒。

  • 涵盖的服务是指部署在 2 个或更多节点上的模型的 Cloud Vision、Cloud AutoML Vision 部署和在线预测或 Cloud AutoML Vision 批量预测。

  • 停机时间是指错误率超过 5%。停机时间是根据服务器端的错误率来衡量的。

  • “停机时间段”是指持续停机一分钟或更长时间的时间段。不满一分钟的零散或间歇性停机时间不会计入任何停机时间段。

  • 错误率表示 (i) 对于 Cloud Vision,导致“HTTP Status 500”和“内部错误”代码响应的有效请求的数量与该时段内总有效请求数量的比值;(ii) 对于 Cloud AutoML Vision 部署和在线预测,导致“HTTP Status 500”或“HTTP Status 503”响应的 Prediction API 调用数量与 Prediction API 总调用数量的比值;(iii) 对于 Cloud AutoML Vision 批量预测,导致“HTTP Status 500”或“HTTP Status 503”响应的 batchPredict API 调用数量与总 batchPredict 调用数量的比值。重复的相同请求不会计入错误率,除非它们符合退避条件。

  • 财务补偿具体规定如下:

每月正常运行时间百分比 若涵盖的服务未达到 SLO 规定,提供当月月度帐单的以下百分比作为财务补偿(可用于抵扣客户未来的月度帐单中的费用)
99% – < 99.9% 10%
95% – < 99.0% 25%
< 95% 50%
  • “每月正常运行时间百分比”等于一个月的总分钟数减去一个月内所有停机时间段内的停机时间分钟数,然后除以一个月的总分钟数。

  • “有效请求”是指符合文档要求的请求,通常会出现无错误响应。

客户必须申请财务补偿

要获得上述任何一种财务补偿,客户必须在有资格获得财务补偿起的 30 天内通知 Google 技术支持。客户还必须向 Google 提供识别性信息(例如项目 ID)以及发生错误的日期和时间。如果不遵守这些要求,客户将丧失获得财务补偿的权利。如果发生与本 SLA 有关的争议,Google 将根据其系统日志、监控报告、配置记录和其他可用信息本着善意诚信的原则作出决定。

最高财务补偿

对于单个结算月份内出现的任何和全部停机时间段,Google 向客户发放的最高财务补偿总金额不会超过客户在适用月份中涵盖的服务的应付金额的 50%。财务补偿将以货币补偿的形式发放,可用于支付未来的服务使用费用,并且应在申请财务补偿后的 60 天内使用。

SLA 例外情况

SLA 不适用于以下任何情况:(a) 指定为 Alpha 版或 Beta 版的功能(除非相关文档中另有说明);(b) SLA(相关文档中)不包含的功能;或 (c) 下列原因造成的错误:(i) 由 Google 合理控制之外的因素导致;(ii) 由客户的软硬件和/或第三方软硬件导致;(iii) 因滥用或违反协议的其他行为导致;(iv) 由系统采用或管理控制台中列出的配额导致;或 (v) 因客户对涵盖的服务的使用不符合文档规定而导致,包括但不限于请求字段无效、用户未获授权、数据无法访问,或者在 Cloud AutoML Vision 中使用超出建议的模型生命周期(如图片分类对象检测适用文档中所述)的模型。