Eliminar usuarios y sus datos con un trabajo de eliminación de datos

Para eliminar usuarios con la consola Amazon Personalize, cree un trabajo de eliminación de datos con un nombre, la función de IAM servicio y la ubicación de sus datos en Amazon S3.

Para eliminar usuarios con el AWS CLI, utilice el create-data-deletion-job comando. Este comando usa la CreateDataDeletion API operación. El código siguiente muestra cómo crear un trabajo de eliminación de datos. Para usar el código, actualícelo para especificar el nombre del trabajo, el IAM rol en Creación de un IAM rol para Amazon Personalize el que creó y la ubicación de sus datos en Amazon S3. Preparó este archivo enPreparar una lista de usuarios para eliminarlos.

aws personalize create-data-deletion-job \
--job-name deletion job name \
--dataset-group-arn dataset group ARN \
--data-source dataLocation=s3://amzn-s3-demo-bucket/filename.csv \
--role-arn roleArn

Después de crear un trabajo, puede tardar aproximadamente un día en eliminar los datos de los usuarios de los conjuntos de datos y modelos. Hasta que se complete el trabajo, Amazon Personalize seguirá utilizando los datos durante el entrenamiento. Además, los usuarios pueden aparecer en segmentos de usuarios.

El trabajo está completo cuando el estado esCOMPLETED. Compruebe el estado mediante el describe-data-deletion-job comando y especifique el trabajo de eliminación de datosARN. Para obtener más información sobre la API operación, consulteDescribeDataDeletionJob. Para ver un historial de los trabajos de eliminación de datos ordenados por hora de creación, utilice la ListDataDeletionJobs API operación.

Si el trabajo falla por algún motivo, se recomienda crear otro trabajo de eliminación de datos. Cuando se complete un trabajo, asegúrese de actualizar todos los recursos personalizados. Asegúrese de crear una nueva versión de la solución y, si es necesario, de actualizar la campaña. Si utilizas la formación automática, puedes crear nuevas versiones de la solución de forma manual.

Para eliminar usuarios con la AWS SDKs, utilice la CreateDataDeletionJob API operación. El código siguiente muestra cómo crear un trabajo de eliminación de datos. Para usar el código, actualícelo para especificar el nombre del trabajo, el IAM rol en Creación de un IAM rol para Amazon Personalize el que creó y la ubicación de sus datos en Amazon S3. Preparó este archivo enPreparar una lista de usuarios para eliminarlos.

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.create_data_deletion_job(
    jobName = 'Deletion job name',
    datasetGroupArn = 'Dataset Group ARN',
    dataSource = {'dataLocation':'s3://amzn-s3-demo-bucket/file.csv'},
    roleArn = 'role_arn'
)

deletion_job_arn = response['dataDeletionJobArn']

print ('Deletion Job arn: ' + deletion_job_arn)

description = personalize.describe_data_deletion_job(
    dataDeletionJobArn = deletion_job_arn)['dataDeletionJob']

print('Name: ' + description['jobName'])
print('ARN: ' + description['dataDeletionJobArn'])
print('Status: ' + description['status'])

Después de crear un trabajo, puede tardar aproximadamente un día en eliminar los datos de los usuarios de los conjuntos de datos y modelos. Hasta que se complete el trabajo, Amazon Personalize seguirá utilizando los datos durante el entrenamiento. Además, los usuarios pueden aparecer en segmentos de usuarios.

El trabajo está completo cuando el estado esCOMPLETED. Compruebe el estado mediante la DescribeDataDeletionJob operación y especifique el trabajo de eliminación de datosARN. Para ver un historial de los trabajos de eliminación de datos ordenados por hora de creación, utilice la ListDataDeletionJobs API operación.

Si el trabajo falla por algún motivo, se recomienda crear otro trabajo de eliminación de datos. Cuando se complete un trabajo, asegúrese de actualizar todos los recursos personalizados. Asegúrese de crear una nueva versión de la solución y, si es necesario, de actualizar la campaña. Si utilizas la formación automática, puedes crear nuevas versiones de la solución de forma manual.