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とは AWS Clean Rooms

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とは AWS Clean Rooms - AWS Clean Rooms
初めての AWS Clean Rooms ユーザーですか？の AWS Clean Rooms 仕組み関連サービスアクセス AWS Clean Roomsの料金 AWS Clean Roomsの請求 AWS Clean Rooms

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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AWS Clean Rooms は、お客様とパートナーが集合データセットを分析して共同作業を行い、基盤となるデータを相互に公開することなく、新しいインサイトを得ることができます。 AWS Clean Rooms は安全なコラボレーションワークスペースです。ここでは、独自のクリーンルームを数分で作成し、集合データセットをわずか数ステップで分析できます。コラボレーションするパートナーを選択し、データセットを選択し、それらのパートナーのプライバシー強化コントロールを設定します。

を使用すると AWS Clean Rooms、すでに使用している数千の企業とコラボレーションできます AWS。コラボレーションでは、データを から移動 AWS したり、別のクラウドサービスプロバイダーにロードしたりする必要はありません。クエリまたはジョブを実行すると、 はそのデータの元の場所からデータ AWS Clean Rooms を読み取って、そのデータの制御を維持するのに役立つ組み込みの分析ルールを適用します。

AWS Clean Rooms には、設定できる組み込みのデータアクセスコントロールと監査サポートコントロールが用意されています。これらの制御には以下が含まれます。

  • SQL クエリを制限し、出力制約を提供する分析ルール。

  • Cryptographic Computing for Clean Rooms は、クエリが処理されている場合でもデータを暗号化して、厳格なデータ処理ポリシーに準拠します。

  • でクエリとジョブを確認し AWS Clean Rooms 、監査をサポートする分析ログ。

  • ユーザー識別の試みから保護するための差分プライバシー。 AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、数ステップで適用できる数学的に裏付けられた手法と直感的なコントロールにより、ユーザーのプライバシーを保護するフルマネージド機能です。

  • AWS Clean Rooms ML は、2 つの当事者がデータ内の類似ユーザーを識別できるようにします。相互にデータを共有する必要はありません。1 番目の関係者はトレーニングデータから類似モデルを作成し、設定します。次に、トレーニングデータに似た類似セグメントを作成するために、シードデータがコラボレーションに持ち込まれます。

次のビデオでは、 の詳細について説明します AWS Clean Rooms。

初めての AWS Clean Rooms ユーザーですか？

を初めて使用する場合は AWS Clean Rooms、まず以下のセクションを読むことをお勧めします。

の AWS Clean Rooms 仕組み

で AWS Clean Rooms、コラボレーションを作成し、招待 AWS アカウント する を追加するか、招待されたコラボレーションに参加するメンバーシップを作成します。次に、ユースケースに必要なデータリソースである、イベントデータ用に設定されたテーブル、ML モデリング用に設定されたモデル、またはエンティティ解決用の ID 名前空間をリンクします。分析テンプレートを作成または承認して、コラボレーションで許可する正確なクエリとジョブについて事前に同意することができます。最後に、設定されたテーブルで SQL クエリまたは PySpark ジョブを実行するか、ID マッピングテーブルでエンティティ解決を実行するか、ML モデリングを使用して類似オーディエンスセグメントを生成することで、ジョイントデータを分析します。

次の図は、 の AWS Clean Rooms 仕組みを示しています。

の AWS Clean Rooms 仕組みを説明する図

以下は AWS のサービス 、 に関連しています AWS Clean Rooms。

サードパーティのサービス

以下のサードパーティーサービスは、以下に関連しています AWS Clean Rooms。

アクセス AWS Clean Rooms

には、次のオプション AWS Clean Rooms を使用してアクセスできます。

の料金 AWS Clean Rooms

料金に関する情報については、[AWS Clean Rooms の料金]を参照してください。

注記

Snowflake に保存されているデータを関連付けたコラボレーションメンバーの場合、それらの場所に保存されているデータを使用するクエリを実行するたびに、データ出力とコンピューティングの両方について、それぞれのデータウェアハウスプロバイダーまたはクラウドプロバイダーから課金されます。

の請求 AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms では、コラボレーションクリエーターは、コラボレーションでクエリまたはジョブのコンピューティングコストを支払うメンバーを指定できます。

ほとんどの場合、クエリを行えるメンバーとクエリの計算コストを負担するメンバーは同じです。ただし、クエリを行えるメンバーとクエリの計算コストを負担するメンバーが異なる場合は、クエリを行えるメンバーが自分のメンバーシップリソースに対してクエリを実行しても、請求は、クエリの計算コストを負担するメンバーのメンバーシップリソースに行われます。

コストを負担するメンバーは、クエリを実行しているわけでも、クエリが実行されるリソースの所有者でもないため、そのメンバーの CloudTrail イベント履歴には、実行されたクエリのイベントは表示されません。ただし、支払者には、コラボレーションでクエリを実行できるメンバーによって実行されるすべてのクエリに対して、メンバーシップリソースに対して生成された料金が表示されます。

コラボレーションを作成する方法と、クエリの計算コストを負担するメンバーを設定する方法の詳細については、「コラボレーションの作成」を参照してください。

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