关于QuickSight的定价策略，如何选择？

【以下的回答经过翻译处理】 批量定价确实不适合您的使用情况，但单个读取器会话定价可能适用，但我怀疑也不适合。 基本嵌入式用途的计费模型是“每个用户会话”——其中“用户”需要以某种方式进行身份验证（可能是使用认知或其他方法的匿名用户——但需要用户身份验证，例如使用与人类登录相关的某些标准身份验证。 认知是一个很好的选择。用户会话长达30分钟。每个用户每月最高为5美元。

如果您的“访问”来自“用户”，那么这可能有效。然而，您对“查看”和“访问”这些术语的使用表明了一个更被动的公共站点，人们没有“登录”，实际上可能是机器人（“蜘蛛”）。这种用例不适合Quicksight直接使用——Quicksight不是一个“图表引擎”， quicksight是一个全功能的“交互式BI可视化工具”，旨在实现重要的用户交互（钻取，交叉链接，保留以前的视图，每个用户的自定义等）。与传统的BI工具（“power BI”，“Tableau”）相比，Quicksight具有更好的定价模型和嵌入式体验。 但与像D3、Chart.js、谷歌图表等“绘图库”相比，Quicksight更加“笨重”，不是一个好的比较或适合。

因此，如果意图是“在公共网站上展示几个图表”，那么用户会话的概念和嵌入式Quicksight并不适合。 然而，一旦达到一定规模，比如成千上万个交互式会话，"容量定价"模型开始成为非常合适的选择，因为您根本不需要预先定义用户。您可以拥有一百万个"用户"，但只需为每月使用仪表板的1,000个用户付费，而无需知道具体是谁，甚至不需要任何形式的"登录"或"会话"。