Was ist AWS Clean Rooms? - AWS Clean Rooms

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Was ist AWS Clean Rooms?

AWS Clean Rooms hilft Ihnen und Ihren Partnern, Ihre kollektiven Datensätze zu analysieren und gemeinsam daran zu arbeiten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich gegenseitig die zugrunde liegenden Daten preiszugeben. Sie können einen sicheren Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit verwenden AWS Clean Rooms, um innerhalb von Minuten Ihre eigenen Reinräume einzurichten und mit nur wenigen Schritten mit der Analyse Ihrer kollektiven Datensätze zu beginnen. Sie können die Partner auswählen, mit denen Sie zusammenarbeiten möchten, deren Datensätze auswählen und Einschränkungen für die Teilnehmer konfigurieren.

Mit AWS Clean Rooms können Sie mit Tausenden von Unternehmen zusammenarbeiten, die dies bereits nutzen AWS. Für die Zusammenarbeit müssen Daten nicht aus einer anderen Plattform verschoben AWS oder auf eine andere Plattform geladen werden. Wenn Sie Abfragen ausführen, AWS Clean Rooms liest es Daten von ihrem ursprünglichen Speicherort und wendet integrierte Analyseregeln an, damit Sie die Kontrolle über die Daten behalten.

AWS Clean Rooms bietet integrierte Datenzugriffskontrollen und Kontrollfunktionen zur Unterstützung von Audits, die Sie konfigurieren können. Zu diesen Kontrollen gehören:

  • Analyseregeln zur Einschränkung von SQL Abfragen und zur Bereitstellung von Ausgabebeschränkungen

  • Kryptografisches Rechnen, Clean Rooms um Daten auch bei der Verarbeitung von Abfragen verschlüsselt zu halten, um strenge Datenverarbeitungsrichtlinien einzuhalten

  • Abfragen von Protokollen zur Überprüfung von Anfragen und zur Unterstützung von Audits

  • Differenzierter Datenschutz zum Schutz vor Versuchen zur Benutzeridentifikation. AWS Clean Rooms Differential Privacy ist eine vollständig verwaltete Funktion, die die Privatsphäre Ihrer Benutzer mit mathematisch gestützten Techniken und intuitiven Steuerelementen schützt, die Sie mit wenigen Klicks anwenden können.

  • AWS Clean Rooms ML ermöglicht es zwei Parteien, ähnliche Benutzer in ihren Daten zu identifizieren, ohne ihre Daten miteinander teilen zu müssen. Die erste Partei erstellt und konfiguriert anhand ihrer Trainingsdaten ein Lookalike-Modell. Anschließend werden Ausgangsdaten in die Zusammenarbeit eingebracht, um ein Lookalike-Segment zu erstellen, das den Trainingsdaten ähnelt.

Das folgende Video erklärt mehr darüber AWS Clean Rooms.

Sind Sie ein AWS Clean Rooms Erstbenutzer?

Wenn Sie zum ersten Mal Benutzer von sind AWS Clean Rooms, empfehlen wir Ihnen, zunächst die folgenden Abschnitte zu lesen:

Wie funktioniert AWS Clean Rooms

In erstellen Sie eine Kollaboration und fügen die hinzu AWS Clean Rooms, die AWS-Konten Sie einladen möchten, oder treten einer Kollaboration bei, zu der Sie eingeladen wurden, indem Sie eine Mitgliedschaft erstellen. Anschließend verknüpfen Sie die für Ihren Anwendungsfall benötigten Datenressourcen: konfigurierte Tabellen für Ereignisdaten, konfigurierte Modelle für die ML-Modellierung oder ID-Namespaces für die Entitätsauflösung. Sie haben die Möglichkeit, Analysevorlagen zu erstellen oder zu genehmigen, um sich im Voraus auf die genauen Abfragen zu einigen, die Sie in einer Zusammenarbeit zulassen möchten. Schließlich analysieren Sie die gemeinsamen Daten, indem Sie SQL Abfragen in den konfigurierten Tabellen ausführen, Entitätsauflösung in ID-Zuordnungstabellen durchführen oder ML-Modellierung verwenden, um Lookalike-Zielgruppensegmente zu generieren.

Das folgende Diagramm erklärt, wie das AWS Clean Rooms funktioniert.

Diagramm, das erklärt, wie AWS Clean Rooms funktioniert

Folgendes bezieht AWS-Services sich auf AWS Clean Rooms:

Zugreifen AWS Clean Rooms

Sie können AWS Clean Rooms über die folgenden Optionen darauf zugreifen:

Preisgestaltung für AWS Clean Rooms

Preisinformationen finden Sie unter AWS Clean Rooms – Preise.

Abrechnung für AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms gibt dem Kollaborationsersteller die Möglichkeit, zu konfigurieren, welches Mitglied für die Kosten der Query-Compute in der Kollaboration bezahlt.

In den meisten Fällen sind das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, und das Mitglied, das die Kosten für die Query-Compute bezahlt, identisch. Wenn jedoch das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, und das Mitglied, das die Kosten für die Query Compute bezahlt, unterschiedlich sind, wird, wenn das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, Abfragen für seine eigene Mitgliedschaftsressource ausführt, der Mitgliedschaftsressource des Mitglieds, das die Kosten für die Abfrage-Compute bezahlt, in Rechnung gestellt.

Das Mitglied, das die Kosten für die Abfragerechnung bezahlt, sieht in seinem Ereignisverlauf kein CloudTrail Ereignis für ausgeführte Abfragen, da der Zahler weder derjenige ist, der die Abfragen ausführt, noch der Besitzer der Ressource ist, für die die Abfragen ausgeführt werden. Der Zahler sieht jedoch die Rechnungen, die auf seiner Mitgliedschaftsressource für alle Abfragen des Mitglieds generiert wurden, das Abfragen in der Kollaboration ausführen kann.

Weitere Informationen zum Erstellen einer Kollaboration und zur Konfiguration des Mitglieds, das die Kosten für die Berechnung von Abfragen bezahlt, finden Sie unterEine Zusammenarbeit erstellen.