쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

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AWS Clean Rooms란 무엇인가요?

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AWS Clean Rooms란 무엇인가요? - AWS Clean Rooms
처음 AWS Clean Rooms 사용하시나요?AWS Clean Rooms 작동 방식관련 서비스액세스 AWS Clean Rooms요금 AWS Clean Rooms에 대한 결제 AWS Clean Rooms

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

AWS Clean Rooms 는 사용자와 파트너가 집합 데이터 세트를 분석하고 공동 작업하여 기본 데이터를 서로 공개하지 않고 새로운 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다. AWS Clean Rooms 는 몇 분 만에 자체 클린룸을 생성하고 몇 단계만으로 집합 데이터 세트를 분석하는 안전한 공동 작업 영역입니다. 협업할 파트너를 선택하고, 데이터 세트를 선택하고, 해당 파트너에 대한 개인 정보 보호 강화 제어를 구성합니다.

AWS Clean Rooms를 사용하면 이미 사용 중인 수천 개의 회사와 협업할 수 있습니다 AWS. 공동 작업에서는 데이터를 다른 클라우드 서비스 공급자로 이동 AWS 하거나 로드할 필요가 없습니다. 쿼리 또는 작업을 실행할 때는 해당 데이터의 원래 위치에서 데이터를 AWS Clean Rooms 읽고 기본 제공 분석 규칙을 적용하여 해당 데이터에 대한 제어를 유지합니다.

AWS Clean Rooms 는 사용자가 구성할 수 있는 기본 제공 데이터 액세스 제어 및 감사 지원 제어를 제공합니다. 이러한 제어에는 다음이 포함됩니다.

  • SQL 쿼리를 제한하고 출력 제약 조건을 제공하는 분석 규칙입니다.

  • 엄격한 데이터 처리 정책을 준수하기 위해가 쿼리가 처리되더라도 데이터를 암호화 상태로 유지하기 위한 암호화 컴퓨팅Clean Rooms입니다.

  • 에서 쿼리 및 작업을 검토하고 감사를 AWS Clean Rooms 지원하는 분석 로그입니다.

  • 사용자 식별 시도로부터 보호하기 위한 차등 프라이버시입니다. AWS Clean Rooms 차등 프라이버시는 수학적으로 지원되는 기법과 몇 단계로 적용할 수 있는 직관적인 제어를 통해 사용자의 프라이버시를 보호하는 완전 관리형 기능입니다.

  • AWS Clean Rooms ML은 두 당사자가 서로 데이터를 공유할 필요 없이 데이터에서 유사한 사용자를 식별할 수 있도록 허용합니다. 첫 번째 당사자는 훈련 데이터에서 유사 모델을 만들고 구성합니다. 그런 다음 시드 데이터를 공동 작업에 가져와서 훈련 데이터와 유사한 유사 세그먼트를 만듭니다.

다음 동영상에서는에 대해 자세히 설명합니다 AWS Clean Rooms.

처음 AWS Clean Rooms 사용하시나요?

를 처음 사용하는 경우 먼저 다음 섹션을 읽는 것이 AWS Clean Rooms좋습니다.

AWS Clean Rooms 작동 방식

에서 공동 작업을 AWS Clean Rooms생성하고 초대하려는 AWS 계정 를 추가하거나 초대받은 공동 작업에 참여할 멤버십을 생성합니다. 그런 다음 이벤트 데이터에 대해 구성된 테이블, ML 모델링에 대해 구성된 모델 또는 엔터티 확인을 위한 ID 네임스페이스 등 사용 사례에 필요한 데이터 리소스를 연결합니다. 분석 템플릿을 생성하거나 승인하여 공동 작업에서 허용하려는 정확한 쿼리 및 작업에 미리 동의할 수 있습니다. 마지막으로 구성된 테이블에서 SQL 쿼리 또는 PySpark 작업을 실행하거나, ID 매핑 테이블에서 개체 확인을 수행하거나, ML 모델링을 사용하여 유사 대상 세그먼트를 생성하여 관절 데이터를 분석합니다.

다음 다이어그램은 AWS Clean Rooms 의 작동 방식을 보여줍니다.

AWS Clean Rooms 작동 방식을 설명하는 다이어그램

다음은 AWS 서비스 다음과 관련이 있습니다 AWS Clean Rooms.

타사 서비스

다음 타사 서비스는 AWS Clean Rooms다음과 관련이 있습니다.

액세스 AWS Clean Rooms

다음 옵션을 AWS Clean Rooms 통해에 액세스할 수 있습니다.

요금 AWS Clean Rooms

요금 정보는 AWS Clean Rooms 요금을 참조하세요.

참고

Snowflake에 저장된 데이터를 연결한 공동 작업 구성원의 경우 해당 위치에 저장된 데이터를 사용하는 쿼리가 실행될 때마다 해당 데이터 웨어하우스 공급자 또는 클라우드 공급자가 데이터 송신 및 컴퓨팅 모두에 대해 요금을 청구합니다.

에 대한 결제 AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms 는 공동 작업 생성자에게 공동 작업에서 쿼리 또는 작업 컴퓨팅 비용을 지불할 멤버를 지정할 수 있는 기능을 제공합니다.

대부분의 경우 쿼리를 할 수 있는 구성원과 쿼리 컴퓨팅 비용을 지불하는 구성원은 동일합니다. 하지만 쿼리를 할 수 있는 구성원과 쿼리 계산 비용을 지불하는 구성원이 다르면 쿼리를 할 수 있는 구성원이 자신의 구성원 리소스에 대해 쿼리를 실행하면 쿼리 계산 비용을 지불하는 구성원의 구성원 리소스에 요금이 청구됩니다.

쿼리 컴퓨팅 비용을 지불하는 회원은 CloudTrail Event 기록에서 쿼리가 실행되는 이벤트를 볼 수 없습니다. 지불자가 쿼리를 실행하는 사람도 아니고 쿼리가 실행되는 리소스의 소유자도 아니기 때문입니다. 그러나 지급인은 공동 작업에서 쿼리를 실행할 수 있는 구성원이 실행하는 모든 쿼리에 대해 멤버십 리소스에 생성된 요금을 확인할 수 있습니다.

컬래버레이션을 생성하고 구성원이 쿼리 컴퓨팅 비용을 지불하도록 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 공동 작업 생성 섹션을 참조하세요.

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