AWS Clean Rooms – Preise

AWS Clean Rooms misst die Datenverarbeitungskapazität in Stunden der Clean Rooms Processing Unit (CRPU) pro Sekunde (mit einer Mindestgebühr von 60 Sekunden). Es sind keine Ressourcen zu verwalten und keine Vorabkosten zu tragen, und Ihnen werden keine Kosten für Start- oder Sillstandszeiten berechnet. Wenn Sie Spark-SQL-Abfragen in AWS Clean Rooms ausführen, können die Zahlungszuständigkeiten entweder für das Mitglied der Zusammenarbeit, das die Abfragen ausführt, oder für jedes der an einer Zusammenarbeit beteiligten Mitglieder konfiguriert werden. Dem für die Zahlung verantwortlichen Mitglied werden alle Abfragen im Rahmen der Zusammenarbeit in Rechnung gestellt.

AWS Clean Rooms Spark SQL berechnet einen Stundensatz, der auf der Anzahl der CRPUs basiert, die für die Ausführung Ihrer Abfrage verwendet werden. Sie bezahlen für die Nutzung der Datenverarbeitungsleistung zu einem Preis pro CRPU-Stunde und können aus verschiedenen Instances wählen, um Ihre Abfragen auszuführen. Standardmäßig weist AWS Clean Rooms jeder Spark-SQL-Abfrage 32 CRPUs zu. 

Sie können den Instance-Typ und die Anzahl der Instances (Worker) wählen, um Ihre Spark-SQL-Abfragen auszuführen. Für CR.1X können Sie bis zu 128 Worker oder mindestens 2 Worker auswählen. Für CR.4X können Sie bis zu 32 Worker oder mindestens 2 Worker auswählen. Beispiel:

Hinweis: Sie können eine Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration mit mehr Instances wählen, um mehr Ressourcen für Ihre Spark-SQL-Abfragen zuzuweisen. Eine höhere Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration verteilt den Workload auf mehr Instances, um Ihre Jobanforderungen und Einschränkungen zu erfüllen. Weitere Informationen über die zugehörige vCPU, den Arbeitsspeicher und den Speicher für jede Konfiguration finden Sie hier.

Datenverarbeitung mit Spark SQL: Sie zahlen für die Dauer, die Ihre Spark-SQL-Abfragen benötigen, zu einem Preis pro CRPU-Stunde. Die Preise für Datenverarbeitung mit AWS Clean Rooms Spark SQL variieren je nach AWS-Region.

Sie möchten Spark-SQL-Abfragen verwenden, um Analysen für konfigurierte Tabellen mehrerer Zusammenarbeitsmitglieder durchzuführen. Ihre Spark-SQL-Abfrage wird 3 Minuten lang ausgeführt und muss dreimal täglich in einer Zusammenarbeit mit AWS Clean Rooms in der Region USA Ost (Nord-Virginia) verarbeitet werden. Sie möchten die standardmäßige Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration von AWS Clean Rooms Spark SQL mit CR.1X und 16 Instances verwenden, die eine Gesamtkapazität von 32 CRPUs pro Stunde für die Ausführung der Abfragen verwendet.

Die folgende Tabelle fasst die Gesamtnutzung für den Tag und das Jahr zusammen.

Sie möchten Spark-SQL-Abfragen verwenden, um Analysen für konfigurierte Tabellen mehrerer Zusammenarbeitsmitglieder durchzuführen. Ihre Spark-SQL-Abfrage wird einmal täglich für 3 Minuten in einer Zusammenarbeit mit AWS Clean Rooms in der Region USA Ost (Nord-Virginia) ausgeführt. Sie wählen eine Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration von AWS Clean Rooms Spark mit CR.4X und 8 Instances, die eine Gesamtkapazität von 64 CRPUs pro Stunde für die Ausführung der Abfragen verwendet.

Die folgende Tabelle fasst die Gesamtnutzung für den Tag und das Jahr zusammen.

Sie möchten Spark-SQL-Abfragen verwenden, um Analysen für konfigurierte Tabellen mehrerer Zusammenarbeitsmitglieder durchzuführen, und AWS Clean Rooms Differential Privacy als eine zusätzliche Schutzebene verwenden. Die Gesamtkosten pro CRPU-Stunde betragen 4,00 USD (2,00 USD pro CRPU-Stunde für Datenverarbeitung mit Spark SQL + 2,00 USD pro CRPU-Stunde für AWS Clean Rooms Differential Privacy). Die Anfrage muss einmal täglich in einer Zusammenarbeit mit AWS Clean Rooms in der Region USA Ost (Nord-Virginia) bearbeitet werden. Sie möchten die standardmäßige Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration von AWS Clean Rooms Spark SQL mit CR.1X und 16 Instances verwenden, die eine Gesamtkapazität von 32 CRPUs pro Stunde für die Ausführung der Abfragen verwendet. Ihre durchschnittliche Bearbeitungszeit für Abfragen beträgt 4,5 Minuten.

Die folgende Tabelle fasst die Gesamtnutzung für den Tag und das Jahr zusammen.

Wenn Sie die benutzerdefinierte Modellierung von AWS Clean Rooms ML ausführen, zahlen Sie für Training, Inferenz oder beides. Dabei richten Sie sich nach den drei Kostendimensionen. Dazu gehören die Anzahl der Einträge auf der Basis eines Preises pro Million Einträge, die Nutzung des von Ihnen ausgewählten Datenverarbeitungs-Instance-Typs und die Datenverarbeitungskapazität der Spark-SQL-Abfragen, die ausgeführt werden, um die Eingabedaten aus Training und Inferenz in einer Zusammenarbeit zu erstellen. Im Folgenden finden Sie Einzelheiten zu den drei Kostendimensionen.

Hinweis: Um die benutzerdefinierte Modellierung von AWS Clean Rooms ML anzuwenden, müssen Sie Spark SQL als Analytik-Engine verwenden. Einzelheiten finden Sie unter AWS Clean Rooms Spark SQL – Preise.

1. Anzahl der Einträge: Sie zahlen für die Anzahl der Einträge auf der Basis des Preises pro Million Einträge. Je nach Anzahl der Einträge, die monatlich zu Trainings- oder Inferenzzwecken verarbeitet werden, gelten unterschiedliche Preise.

Hinweis: Die Preise für die Anzahl der Einträge für Training und Inferenz variieren nicht je nach AWS-Region.

2. Benutzerdefinierte Modellierungsdatenverarbeitung: Sie zahlen für die Nutzung des von Ihnen ausgewählten Datenverarbeitungs-Instance-Typs und für die Dauer der Durchführung von Training und Inferenz. 

Hinweis: Die Preise für benutzerdefinierte Modellierungsdatenverarbeitung in AWS Clean Rooms ML können je nach AWS-Region variieren, je nachdem, welche Funktionen Sie verwenden. Die Berechnung wird Ihnen auf der Grundlage der Dauer der einzelnen Trainings- und Inferenzjobs, die Sie ausführen, in Rechnung gestellt.

3. Datenverarbeitung mit Spark SQL: Sie zahlen für die Dauer, die Ihre Spark-SQL-Abfragen benötigen, zu einem Preis pro CRPU-Stunde mit der Option, aus verschiedenen Instances für die Ausführung Ihrer Abfragen zu wählen. Sie können je nach Ihren Leistungs-, Skalierungs- und Kostenanforderungen aus vier Datenverarbeitungs-Engine-Konfigurationsoptionen wählen, um Ihre Abfragen auszuführen. Standardmäßig weist AWS Clean Rooms jeder Spark-SQL-Abfrage 32 CRPUs zu, und Sie können optional Workload-Größen bis zu 256 CRPUs oder nur 4 CRPUs wählen.

Hinweis: Um die benutzerdefinierte Modellierung von AWS Clean Rooms ML anzuwenden, müssen Sie Spark SQL als Analytik-Engine verwenden. Einzelheiten finden Sie unter AWS Clean Rooms Spark SQL – Preise.

Sie möchten die benutzerdefinierte Modellierung von AWS Clean Rooms ML verwenden, um ein proprietäres Modell zur Erkennung betrügerischer Transaktionen mit einem anderen Finanzinstitut zu trainieren. Sie möchten dieses Modell mithilfe eines kollektiven Datensatzes trainieren, der aus 30 000 000 Transaktionseinträgen von Ihnen und einem anderen Mitglied der Zusammenarbeit besteht. Sie möchten die Instance ml.p3.8xlarge verwenden, wobei jeder Trainingsjob durchschnittlich 6 Stunden benötigt, um abgeschlossen zu werden. Ihre Spark-SQL-Abfrage zum Abrufen der Liste der verdächtigen Transaktionen läuft 1 Stunde lang. Sie möchten die Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration von AWS Clean Rooms Spark SQL mit CR.1X und 16 Instances verwenden, die eine Gesamtkapazität von 32 CRPUs pro Stunde für die Ausführung der Abfragen verwendet.

In der folgenden Tabelle sind Ihre Nutzung und Ihre Gebühren in der Region USA Ost (Nord-Virginia) zusammengefasst:

Sie möchten die benutzerdefinierte Modellierung von AWS Clean Rooms ML verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der potenzielle Kunden auf Ihre Anzeigen auf einer E-Commerce-Website klicken. Sie möchten Rückschlüsse auf einen Datensatz ziehen, der aus 50 Milliarden Kundeneinträgen Ihres E-Commerce-Partners besteht. Sie möchten ml.m5.4xlarge verwenden, wobei jeder Inferenzjob durchschnittlich 2 Stunden benötigt, um abgeschlossen zu werden. Die Spark-SQL-Abfrage wird 1 Stunde lang ausgeführt, um die Daten für die Inferenz zu generieren. Sie möchten die Datenverarbeitungs-Engine-Konfiguration von AWS Clean Rooms Spark SQL mit CR.4X und 8 Instances verwenden, die eine Gesamtkapazität von 64 CRPUs pro Stunde zur Ausführung der Abfragen verwendet.

In der folgenden Tabelle sind Ihre Nutzung und Ihre Gebühren in der Region USA Ost (Nord-Virginia) zusammengefasst:

Wenn Sie den regelbasierten Abgleich verwenden, muss mindestens ein Mitglied einer Kollaboration seine Daten vorbereiten, bevor sie mit den Datensätzen seiner Partner abgeglichen werden. Wenn Sie den Datendienstanbieter-basierten Abgleich verwenden, müssen alle Kollaborationsmitglieder ihren Datensatz mit Anbieter-IDs vorbereiten, bevor die Daten mit den Datensätzen ihrer Partner abgeglichen werden.

Hinweise: Wenn Sie vor dem Beitritt zu einer AWS-Clean-Rooms-Zusammenarbeit bereits AWS Entity Resolution zur Vorbereitung Ihrer Daten verwendet haben, können Sie diesen Datensatz für den Abgleich in einer AWS-Clean-Rooms-Zusammenarbeit verwenden. Sie müssen die Daten nicht erneut vorbereiten.