Excluindo usuários e seus dados com um trabalho de exclusão de dados

Para excluir usuários com o console Amazon Personalize, crie um trabalho de exclusão de dados com um nome, a função do IAM serviço e a localização dos seus dados no Amazon S3.

Para excluir usuários com o AWS CLI, use o create-data-deletion-job comando. Esse comando usa a CreateDataDeletion API operação. O código a seguir mostra como criar um trabalho de exclusão de dados. Para usar o código, atualize-o para especificar o nome do trabalho, a IAM função na Criação de uma IAM função para o Amazon Personalize qual você criou e a localização dos seus dados no Amazon S3. Você preparou esse arquivo emPreparando uma lista de usuários a serem excluídos.

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

Depois de criar um trabalho, leva cerca de um dia para excluir os dados dos usuários dos conjuntos de dados e modelos. Até que o trabalho seja concluído, o Amazon Personalize continua usando os dados durante o treinamento. E os usuários podem aparecer em segmentos de usuários.

O trabalho é concluído quando o status éCOMPLETED. Verifique o status usando o describe-data-deletion-job comando e especifique o trabalho ARN de exclusão de dados. Para obter mais informações sobre a API operação, consulteDescribeDataDeletionJob. Para visualizar um histórico das tarefas de exclusão de dados classificadas por hora de criação, use a ListDataDeletionJobs API operação.

Se o trabalho falhar por algum motivo, recomendamos criar outro trabalho de exclusão de dados. Depois que um trabalho for concluído, certifique-se de atualizar todos os recursos personalizados. Certifique-se de criar uma nova versão da solução e, se necessário, atualizar sua campanha. Se você usar o treinamento automático, ainda poderá criar manualmente novas versões da solução.

Para excluir usuários com o AWS SDKs, use a CreateDataDeletionJob API operação. O código a seguir mostra como criar um trabalho de exclusão de dados. Para usar o código, atualize-o para especificar o nome do trabalho, a IAM função na Criação de uma IAM função para o Amazon Personalize qual você criou e a localização dos seus dados no Amazon S3. Você preparou esse arquivo emPreparando uma lista de usuários a serem excluídos.

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'])

Depois de criar um trabalho, leva cerca de um dia para excluir os dados dos usuários dos conjuntos de dados e modelos. Até que o trabalho seja concluído, o Amazon Personalize continua usando os dados durante o treinamento. E os usuários podem aparecer em segmentos de usuários.

O trabalho é concluído quando o status éCOMPLETED. Verifique o status usando a DescribeDataDeletionJob operação e especifique o trabalho ARN de exclusão de dados. Para visualizar um histórico das tarefas de exclusão de dados classificadas por hora de criação, use a ListDataDeletionJobs API operação.

Se o trabalho falhar por algum motivo, recomendamos criar outro trabalho de exclusão de dados. Depois que um trabalho for concluído, certifique-se de atualizar todos os recursos personalizados. Certifique-se de criar uma nova versão da solução e, se necessário, atualizar sua campanha. Se você usar o treinamento automático, ainda poderá criar manualmente novas versões da solução.