AWS Clean Rooms

Información general sobre precios de AWS Clean Rooms

Con AWS Clean Rooms, usted y sus socios pueden analizar datos colectivos, utilizar el machine learning (ML) que mejora la privacidad y resolver registros con AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms para satisfacer sus necesidades empresariales. Cuando analiza datos colectivos en AWS Clean Rooms, usted o un colaborador designado pagan por el procesamiento de las consultas de PySpark o SQL que se ejecutan simultáneamente, en función de las horas de una unidad de procesamiento de salas limpias (CRPU). Obtenga más información sobre las horas de CRPU a continuación. Cuando utiliza el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, paga según el precio por millón de registros utilizados en el entrenamiento, la inferencia o ambos, el uso del tipo de instancia de procesamiento que elija y la capacidad de procesamiento de las consultas Spark SQL que se ejecutan para crear los datos de entrada a partir de tanto el entrenamiento como de la inferencia. Cuando utiliza AWS Clean Rooms ML, solo paga por los entrenamientos de los modelos que solicite y por los segmentos similares que se han creado, con un precio estipulado por cada 1000 perfiles. Cuando utiliza AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms, paga un precio estipulado por cada 1000 registros.

Nota: Los precios pueden variar según la región de AWS en función de las capacidades que utilice. Tenga en cuenta que el nivel gratuito de AWS no está disponible para PySpark en AWS Clean Rooms, AWS Clean Rooms ML ni AWS Entity Resolution.

AWS Clean Rooms está disponible en las siguientes regiones de AWS: Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Este de EE. UU. (Ohio), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Seúl), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Asia-Pacífico (Tokio), Europa (Fráncfort), Europa (Irlanda), Europa (Londres) y Europa (Estocolmo).

Nivel gratuito de AWS

El plan gratuito no está disponible para el nivel gratuito de AWS Clean Rooms. Los nuevos clientes de AWS pueden empezar sin costo alguno y utilizar los créditos exclusivos del plan AWS Clean de pago. 

  • Precios de PySpark

  • PySpark en AWS Clean Rooms se ejecuta en el motor de análisis Spark SQL de junto a las salas limpias. También puede optar por ejecutar consultas con los dialectos SQL o el Spark SQL. Para obtener más información, consulte los precios de Spark SQL o SQL. PySpark en AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en horas de unidades de procesamiento de salas limpias (CRPU) por segundo, con un cargo mínimo de 10 minutos. 

    PySpark en AWS Clean Rooms cobra una tarifa por hora en función de la cantidad de CRPU consumidas para ejecutar su trabajo de PySpark. El uso de la computación se paga según un precio por hora de CRPU. Existe la opción de elegir entre diferentes instancias para ejecutar las consultas. Puede elegir la configuración del motor de computación para ejecutar su trabajo de PySpark en función de sus requisitos de rendimiento, escalabilidad y costo. De forma predeterminada, AWS Clean Rooms asigna 32 CRPU a cada trabajo de PySpark y, si lo desea, puede configurar cargas de trabajo con un máximo de 256 CRPU o un mínimo de 8 CRPU. De forma predeterminada, AWS Clean Rooms asigna 32 CRPU a cada trabajo de PySpark. No tiene que administrar recursos y no debe pagar por el tiempo de inicio ni de apagado. Cuando usa PySpark, las responsabilidades de pago se pueden configurar para el colaborador que ejecuta el trabajo de PySpark o para cualquiera de los miembros que participan en una colaboración. Todos los trabajos de PySpark de la colaboración se facturarán al miembro responsable del pago.

    Puede elegir el tipo de instancia y la cantidad de instancias (trabajadores) para ejecutar sus trabajos de PySpark. Para CR.1X, puede seleccionar un máximo de 128 trabajadores o un mínimo de 4 trabajadores. Para CR.4X, puede seleccionar un máximo de 32 trabajadores o un mínimo de 4 trabajadores. Por ejemplo:

     

    Tipo de instancia Instancias Cantidad total de horas de CRPU
    CR.1X
    		4 8
    CR.1X (predeterminado) 16 (predeterminado) 32 (predeterminado)
    CR.1X 128 256
    CR.4X 4 32
    CR.4X 32 256

    Dimensión de precios de PySpark

    Computación de PySpark: se paga por el tiempo que tarden sus trabajos en PySpark en ejecutarse con una tarifa de precio establecida por hora de CRPU (que varía según la región de AWS) en función de su uso mensual. PySpark en AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en horas de unidades de procesamiento de salas limpias (CRPU) por segundo, con un cargo mínimo de 10 minutos.  PySpark en AWS Clean Rooms varía según la región de AWS. 

    Ejemplos de precios de reglas de análisis personalizadas de PySpark

    Ejemplo 1: trabajo de PySpark (medición de campañas)

    Quiere usar PySpark para ejecutar análisis personalizados en las tablas configuradas del conjunto de datos de un anunciante para medir el rendimiento de la campaña. Su trabajo de PySpark dura 3 minutos y debe procesarse una vez al mes en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar PySpark en la configuración de computación de AWS Clean Rooms con CR.1X y 16 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 32 CRPU para ejecutar el trabajo. Cada trabajo de AWS Clean Rooms PySpark tiene un cargo mínimo de 10 minutos*.

    La siguiente tabla resume el uso total durante el mes:

    Período de ejecución de consultas El trabajo se ha ejecutado una vez al mes y ha tardado 3 minutos (mínimo 10 minutos*) = 600 segundos / 3600 = 0,167 horas
    Capacidad mensual utilizada 5,3 CRPU = (0,167 horas * 32 CRPU con CR.1X y 16 instancias)
    Cargos mensuales  21,33 USD = (5,3 CRPU * 4,00 USD por cada hora de CRPU)

    * PySpark en AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en horas de unidades de procesamiento de salas limpias (CRPU) por segundo, con un cargo mínimo de 10 minutos. Como mínimo, cada trabajo de AWS Clean Rooms PySpark cuesta 0,167 horas = 10 minutos = 600 segundos / 3600 segundos.

    Ejemplo 2: trabajo en PySpark (detección de fraudes)

    Quiere usar PySpark para ejecutar análisis personalizados en las tablas configuradas de una institución financiera para identificar transacciones fraudulentas. Su trabajo de PySpark dura 5 minutos y debe procesarse una vez al día en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar PySpark en la configuración de computación de AWS Clean Rooms con CR.4X y 4 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 32 CRPU para ejecutar el trabajo. Cada trabajo de AWS Clean Rooms PySpark tiene un cargo mínimo de 10 minutos*.

    La siguiente tabla resume el uso total durante el mes:

    Período de ejecución de consultas El trabajo se ha ejecutado una vez al día y ha tardado 5 minutos (mínimo 10 minutos*) = 600 segundos / 3600 = 0,167 horas
    Capacidad diaria utilizada 5,3 CRPU = (0,167 horas * 32 CRPU con CR.4X y 4 instancias)
    Cargos diarios 21,33 USD = (5,3 CRPU * 4,00 USD por cada hora de CRPU)
    Cargos mensuales  640,00 USD = (21,33 USD * 30)

    * PySpark en AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en horas de unidades de procesamiento de salas limpias (CRPU) por segundo, con un cargo mínimo de 10 minutos. Como mínimo, cada trabajo de AWS Clean Rooms PySpark cuesta 0,167 horas = 10 minutos = 600 segundos / 3600 segundos.

    Ejemplo 3: trabajo en PySpark (estudios clínicos)

    Quiere usar PySpark para evaluar la adherencia a los medicamentos en ensayos clínicos en varios conjuntos de datos de proveedores de atención médica con el consentimiento explicito del paciente. Utiliza PySpark para ejecutar análisis personalizados en tablas configuradas de varios miembros de la colaboración junto a AWS Clean Rooms. Su trabajo de PySpark dura 12 minutos y debe procesarse dos veces al día en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar PySpark en la configuración de computación de AWS Clean Rooms con CR.1X y 12 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 24 CRPU para ejecutar el trabajo.

    La siguiente tabla resume el uso total durante el mes:

    Período de ejecución de consultas El trabajo se ha ejecutado dos veces al día, cada una de las cuales tardó 12 minutos = 24 minutos = 1440 segundos / 3600 = 0,40 horas
    Capacidad diaria utilizada 9,6 CRPU = (0,40 horas * 24 CRPU con CR.1X y 12 instancias)
    Cargos diarios 38,40 USD = (9,6 CRPU * 4,00 USD por cada hora de CRPU)
    Cargos mensuales  1152,00 USD = (38,40 USD * 30)

    Ejemplo 4: trabajo de PySpark (atribución multicanal)

    Quiere usar PySpark para ejecutar un modelo de atribución multicanal en varios conjuntos de datos de editores para medir los canales de marketing. Utiliza PySpark para ejecutar análisis personalizados en tablas configuradas de varios miembros de la colaboración junto a AWS Clean Rooms. Su trabajo de PySpark dura 10 minutos y debe procesarse dos veces al día en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar PySpark en la configuración de computación de AWS Clean Rooms con CR.4X y 8 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 64 CRPU para ejecutar el trabajo.

    La siguiente tabla resume el uso total durante el mes:

    Período de ejecución de consultas El trabajo se ha ejecutado dos veces al día, cada una de las cuales tardó 10 minutos = 20 minutos = 1200 segundos / 3600 = 0,33 horas
    Capacidad diaria utilizada 21,3 CRPU = (0,33 horas * 64 CRPU con CR.4X y 8 instancias)
    Cargos diarios 85,33 USD = (21,3 CRPU * 4,00 USD por cada hora de CRPU)
    Cargos mensuales  2560,00 USD = (85,33 USD * 30)
  • Precios de SQL

  • Con AWS Clean Rooms, puede ejecutar consultas con el dialecto Spark SQL en las colaboraciones de AWS Clean Rooms. AWS Clean Rooms Spark SQL ofrece tamaños de procesamiento configurables para proporcionar un mayor control sobre el rendimiento de precio al ejecutar cargas de trabajo de SQL.

    • Precios de Spark SQL

    • AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en horas de unidades de procesamiento de salas limpias (CRPU) por segundo (con un cargo mínimo de 60 segundos). No tiene que administrar recursos, no hay costos iniciales y no se le cobra el tiempo de inicio ni de apagado. Al ejecutar consultas de Spark SQL en AWS Clean Rooms, las responsabilidades de pago se pueden configurar para el colaborador que ejecuta las consultas o para cualquiera de los miembros que participan en una colaboración. Todas las consultas de la colaboración se facturarán al miembro responsable del pago.

      Spark SQL en AWS Clean Rooms cobra una tarifa por hora en función de la cantidad de CRPU utilizadas para ejecutar su consulta. El uso de la computación se paga según un precio por hora de CRPU. Existe la opción de elegir entre diferentes instancias para ejecutar las consultas. De forma predeterminada, AWS Clean Rooms asigna 32 CRPU a cada consulta de Spark SQL. 

      Puede elegir el tipo de instancia y la cantidad de instancias (trabajadores) para ejecutar sus consultas de Spark SQL. Para CR.1X, puede seleccionar un máximo de 128 trabajadores o un mínimo de 2 trabajadores. Para CR.4X, puede seleccionar un máximo de 32 trabajadores o un mínimo de 2 trabajadores. Por ejemplo:

      Tipo de instancia Instancias Cantidad total de horas de CRPU
      CR.1X
      		2 4
      CR.1X (predeterminado) 16 (predeterminado) 32 (predeterminado)
      CR.1X 128 256
      CR.4X 8 64
      CR.4X 32 256

      Nota: Puede elegir una configuración de motor de computación con más instancias para asignar más recursos a sus consultas de Spark SQL. Una configuración de motor de computación más compleja distribuirá la carga de trabajo entre más instancias para cumplir con los requisitos y los límites de su trabajo. Obtenga más información sobre CPU virtuales, la memoria y el almacenamiento asociados a cada configuración aquí.

      Dimensión de precios de reglas Spark SQL

      Computación de Spark SQL: paga por el tiempo que tardan sus consultas de Spark SQL en ejecutarse con una tarifa de precio establecida por hora de CRPU. Los precios de la computación de Spark SQL en AWS Clean Rooms varían según la región de AWS.

      Ejemplos de precios de Spark SQL

      Ejemplo 1: consulta de Spark SQL (con el CR.1X predeterminado con 16 instancias)

      Quiere usar las consultas de Spark SQL para ejecutar análisis en tablas configuradas de varios miembros de la colaboración. Su consulta de Spark SQL dura 3 minutos y debe procesarse tres veces al día en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar la configuración del motor de computación de Spark SQL predeterminada de AWS Clean Rooms con CR.1X y 16 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 32 CRPU por hora para ejecutar las consultas.

      La siguiente tabla resume el uso total durante el día y del año:

      Período de ejecución de consultas La consulta se ha ejecutado tres veces al día, cada una de las cuales tardó 3 minutos = 9 minutos = 540 segundos / 3600 = 0,150 horas
      Capacidad usada 4,8 CRPU = (0,150 horas * 32 CRPU por hora con CR.1X y 16 instancias)
      Cargos diarios 9,60 USD = (4,8 CRPU * 2,00 USD por cada hora de CRPU)
      Cargos anuales  3504,00 USD = 9,60 USD * 365

      Ejemplo 2: consulta de Spark SQL (con CR.4X con 8 instancias)

      Quiere usar las consultas de Spark SQL para ejecutar análisis en tablas configuradas de varios miembros de la colaboración. Su consulta de Spark SQL se ejecuta una vez al día durante 3 minutos en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar la configuración del motor de computación de Spark SQL de AWS Clean Rooms con CR.4X y 8 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 64 CRPU por hora para ejecutar las consultas.

      La siguiente tabla resume el uso total durante el día y del año:

      Período de ejecución de consultas La consulta se ha ejecutado una vez y tardó 3 minutos = 180 segundos / 3600 = 0,050 horas
      Capacidad usada 3,2 CRPU = (0,050 horas * 64 CRPU por hora con CR.4X y 8 instancias)
      Cargos diarios 6,40 USD = (3,2 CRPU * 2,00 USD por cada hora de CRPU)
      Cargos anuales  2336,00 USD = 6,40 USD * 365

      Ejemplo 3: Consulta Spark SQL con AWS Clean Rooms Differential Privacy habilitada

      Quiere usar las consultas de Spark SQL para ejecutar análisis en tablas configuradas de varios miembros de la colaboración y usar AWS Clean Rooms Differential Privacy para obtener una capa de protección adicional. El costo total por hora de CRPU es de 4,00 USD (2,00 USD por hora de CRPU para la computación de Spark SQL + 2,00 USD por hora de CRPU para AWS Clean Rooms Differential Privacy). La consulta debe procesarse una vez al día en una colaboración de AWS Clean Rooms en el Este de EE. UU. (norte de Virginia). Quiere usar la configuración del motor de computación de Spark SQL predeterminada de AWS Clean Rooms con CR.1X y 16 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 32 CRPU por hora para ejecutar las consultas. El tiempo medio de finalización de las consultas es de 4,5 minutos.

      La siguiente tabla resume el uso total durante el día y del año:

      Período de ejecución de consultas La consulta se ha ejecutado una vez y tardó 4,5 minutos = 270 segundos / 3600 = 0,075 horas
      Capacidad usada 2,4 CRPU = (0,075 horas * 32 CRPU por hora con CR.1X y 16 instancias)
      Cargos diarios 9,60 USD = (2,4 CRPU * 4,00 USD por cada hora de CRPU)
      Cargos anuales  3504,00 USD = 9,60 USD * 365
  • Precios de AWS Clean Rooms ML

  • AWS Clean Rooms ML admite modelos de machine learning (ML) personalizados y similares. Con el modelado personalizado, puede incorporar un modelo personalizado para el entrenamiento y ejecutar inferencias en conjuntos de datos colectivos, sin compartir los datos subyacentes o la propiedad intelectual entre los colaboradores. Si lo desea, puede generar conjuntos de datos sintéticos para entrenar sus modelos de machine learning personalizados. Con el modelado similar, puede usar un modelo creado por AWS para generar un conjunto ampliado de perfiles similares a partir de una pequeña muestra de perfiles que sus socios aportan a una colaboración.

    Nota: El nivel gratuito de AWS no está disponible para AWS Clean Rooms ML.

    • Precios de modelos personalizados

    • Cuando ejecuta el modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML, paga por la formación, la inferencia o ambos, según tres dimensiones de los costos, que incluyen la cantidad de registros según el precio por millón de registros, el uso del tipo de instancia de procesamiento que elija y la capacidad de procesamiento de las consultas Spark SQL que se ejecutan para crear los datos de entrada a partir de tanto el entrenamiento como de la inferencia. Consulte a continuación los detalles sobre las tres dimensiones de los costos.

      Nota: Para aplicar el modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML, debe usar Spark SQL como motor de análisis. Consulte los precios de Spark SQL para AWS Clean Rooms para obtener más información.

      Dimensión de los precios de modelos personalizados

      1. Número de registros: paga por el número de registros según el precio por millón de registros. Se aplican precios diferentes en función de la cantidad de registros procesados mensualmente con fines de formación o inferencia.

      Nota: El precio del número de registros para la formación y la inferencia no varía según la región de AWS.

      2. Procesamiento de modelo personalizado: paga por el uso del tipo de instancia de procesamiento que elija y por la duración para completar el entrenamiento y la inferencia. 

      Nota: Los precios de procesamiento del modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML pueden variar según la región de AWS en función de las capacidades que utilice. Se le factura el cálculo en función de la duración de cada trabajo de entrenamiento e inferencia que ejecute.

      3. Computación de Spark SQL: paga por el tiempo que tardan sus consultas de Spark SQL en ejecutarse con una tarifa de precio establecida por hora de CRPU, con la opción de elegir entre diferentes instancias para ejecutar tus consultas. Puede elegir entre cuatro opciones de configuración del motor de computación para ejecutar sus consultas, en función de sus requisitos de rendimiento, escalabilidad y costo. De forma predeterminada, AWS Clean Rooms asigna 32 CRPU a cada consulta de Spark SQL y, si lo desea, puede configurar cargas de trabajo con un máximo de 256 CRPU o con un mínimo de 4 CRPU.

      Nota: Para aplicar el modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML, debe usar Spark SQL como motor de análisis. Consulte los precios de Spark SQL para AWS Clean Rooms para obtener más información.

      Ejemplo de precios de modelos personalizados (para entrenamiento)

      Quiere usar el modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML para entrenar un modelo de su propiedad para detectar transacciones fraudulentas con otra institución financiera. Quiere entrenar este modelo aprovechando un conjunto de datos colectivo que consta de 30 000 000 de registros de transacciones suyas y de otro colaborador. Quiere usar la instancia ml.p3.8xlarge, con un promedio de 6 horas para completar cada trabajo de entrenamiento. Su consulta SQL de Spark para obtener la lista de transacciones sospechosas dura 1 hora. Quiere usar la configuración del motor de computación de Spark SQL de AWS Clean Rooms con CR.1X y 16 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 32 CRPU por hora para ejecutar las consultas.

      La siguiente tabla resume el uso y los cargos en el Este de EE. UU. (norte de Virginia):

      Número de registros en el conjunto de datos de entrenamiento

      30 millones de registros

      300,00 USD = 30 millones * 0,01 USD por cada 1000 registros

      Computación de modelos personalizados

      ml.p3.8xlarge durante 6 horas

      88,128 USD * 14,688 USD = 6 horas
      Computación de Spark SQL para datos de entrenamiento

      32 CRPU por hora con CR.1X y 16 instancias durante 1 hora

      64,00 USD = (1 CRPU * 32 CRPU * 2,00 USD por cada hora de CRPU)

      Total por gastos de formación

      		  

      452,128 USD = 300,00 USD+ 88,128 USD+ 64,00 USD

      Ejemplo de precios de modelos personalizados (para inferencia)

      Quiere utilizar el modelo personalizado de AWS Clean Rooms ML para predecir la probabilidad de que los clientes potenciales hagan clic en sus anuncios en un sitio web de comercio electrónico. Quiere realizar inferencias en un conjunto de datos compuesto por 50 000 millones de registros de clientes de su socio de comercio electrónico. Quiere usar la instancia ml.m5.4xlarge, con un promedio de 2 horas para completar cada trabajo de inferencia. La consulta Spark SQL se ejecuta durante 1 hora para generar los datos para la inferencia. Quiere usar la configuración del motor de computación de Spark SQL de AWS Clean Rooms con CR.4X y 8 instancias, lo que utiliza una capacidad total de 64 CRPU por hora para ejecutar las consultas.

      La siguiente tabla resume el uso y los cargos en el Este de EE. UU. (norte de Virginia):

      Número de registros en el conjunto de datos de inferencia

      50 mil millones de registros

      19 800,00 USD = 10 000,00 USD + 9800,00 USD = (10,00 USD por cada millón de registros * 1000) + (0,20 USD por cada millón de registros * 49 000)

      Computación de modelos personalizados

      ml.m5.4xlarge durante 2 horas

      1,844 USD = 0,922 USD x 2 horas
      Computación de Spark SQL para inferencias

      64 CRPU por hora con CR.4X y 8 instancias durante 1 hora

      128,00 USD = (1 hora * 64 CRPU * 2,00 USD por cada hora de CRPU)

      Cargos totales por inferencia

      		  

      19 929,84 USD = 19 800,00 USD + 1,844 USD + 128,00 USD
    • Precios de conjuntos de datos sintéticos

    • Con el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, usted y sus socios pueden generar conjuntos de datos sintéticos estadísticamente representativos a partir de sus datos colectivos para entrenar modelos de machine learning de regresión y clasificación sin revelar información confidencial de los datos originales. 

      La generación de conjuntos de datos sintéticos que mejora la privacidad para el machine learning personalizado en las AWS Clean Rooms mide la capacidad de computación en las unidades de generación de datos sintéticos (SDGU). Paga por los recursos computacionales para ejecutar su trabajo de generación con un precio establecido por SDGU. Consulte la documentación para obtener más información.     

      Nota: Los precios de la generación de conjuntos de datos sintéticos no varían según la región de AWS.

      Tipo Precios
      Computación de generación de datos sintéticos 2,00 USD por SDGU

      La cantidad de SDGU que consume su trabajo depende del tamaño y la complejidad del conjunto de datos que quiera sintetizar. A continuación, se muestran ejemplos que le ayudarán a estimar el costo de sus trabajos de generación de conjuntos de datos sintéticos en función de las variaciones de los datos de predicción meteorológica de código abierto.  

      Filas Columnas SDGU  
      100 000 15 152  
      2 500 000 100 1844  
      1 000 000 1.000 15 219  

      Nota: Esto es solo para fines informativos. Es posible que el precio de sus trabajos de generación de conjuntos de datos sintéticos no se refleje en los ejemplos proporcionados.

      Ejemplo de precios para la generación de conjuntos de datos sintéticos

      Quiere entrenar un modelo utilizando los datos a nivel de usuario de sus socios. Debe crear un nuevo conjunto de datos sintéticos una vez por semana para entrenar su modelo. Cada trabajo de generación de datos sintéticos consume 100 SDGU.

      La siguiente tabla resume el uso total durante el mes:

      Unidades de generación de datos sintéticos consumidas

      		 400 SDGU al mes = 100 SDGU * 4 trabajos al mes

      Cargos mensuales totales

      		 800,00 USD = 400 SDGU al mes * 2,00 USD por SDGU
    • Precios de modelos similares

    • Cuando utiliza un modelo de machine learning parecido al de AWS Clean Rooms ML, solo paga por los entrenamientos de modelos de AWS que solicite y por los segmentos similares creados, con un precio por cada 1000 perfiles. Al propietario del modelo se le facturan tanto en los trabajos de entrenamiento como en los de generación de segmentos.

      Nota: Los precios no varían según la región de AWS.

      Dimensión de los precios de modelos similares

      Dimensión

      Precio
      Precio por cada 1000 perfiles para el conjunto de datos de entrenamiento 0,04 USD por cada 1000 perfiles
      Precio por cada 1000 perfiles en un segmento similar 0,25 USD por cada 1000 perfiles

      Ejemplo de precios de modelos similares

      Quiere utilizar modelos similares a AWS Clean Rooms ML para entrenar el modelo creado por AWS y asociar los datos de interacción de unos 50 000 000 de clientes. Un socio con el que colabora solicita 10 segmentos similares durante la semana, con un tamaño promedio de 2 000 000 perfiles por segmento.

      En la siguiente tabla se resumen el uso y los cargos semanales:

      Número de perfiles en el conjunto de datos de entrenamiento (semanal)

      50 millones de perfiles

      2000 USD = 50 millones * 0,04 USD por cada 1000 perfiles

      Número de perfiles por segmento

      2 millones de perfiles

      500 USD = 2 millones * 0,25 USD por cada 1000 perfiles
      Número de segmentos

      10

      5000 USD = 10 * 500 USD por cada segmento

      Cargos semanales totales

      		  

      7000 USD = 2000 USD + 5000 USD
  • Precios de AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms

  • Cuando utiliza AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms, se le cobra por cada 1000 registros. Puede preparar sus datos y hacer coincidir los registros con los conjuntos de datos de sus colaboradores mediante las coincidencias basadas en reglas o las coincidencias basadas en el proveedor de servicios de datos, y aprovechar los conjuntos de datos de los proveedores (como LiveRamp).

    Notas: Los precios no varían según la región de AWS y el nivel gratuito de AWS no está disponible para la AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms. Si utiliza las comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos, debe tener una suscripción vigente. El precio no incluye las tarifas cobradas por terceros por el uso de sus servicios. Puede utilizar las suscripciones públicas que figuran en AWS Data Exchange (ADX) o comprar una suscripción privada directamente en el proveedor de servicios de datos de su elección y, a continuación, utilizar la característica Use su propia suscripción (BYOS) en ADX. Para usar AWS Entity Resolution fuera de AWS Clean Rooms, obtenga más información sobre sus precios aquí.

    AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms está disponible en las siguientes regiones de AWS: las coincidencias basadas en reglas solo están disponibles para el Este de EE. UU. (Ohio), Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Oeste de EE. UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Seúl), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Asia-Pacífico (Tokio), Europa (Fráncfort), Europa (Irlanda) y Europa (Londres). Las coincidencias basadas en el proveedor de servicios de datos solo están disponibles en el Este de EE. UU. (Ohio), en el Este de EE. UU. (norte de Virginia) y en el Oeste de EE. UU. (Oregón). 

    • Precios de la preparación de datos

    • Dimensión de precios de la preparación de datos

      Cuando utiliza las coincidencias basadas en reglas, al menos un miembro de una colaboración debe preparar sus datos antes de compararlos con los conjuntos de datos de sus socios. Cuando utiliza las comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos, todos los miembros de la colaboración deben preparar su conjunto de datos con los ID de los proveedores antes de hacer coincidir los datos con los conjuntos de datos de sus socios.

      Dimensión Precio

      Precio por cada 1000 registros para la preparación de datos

      0,10 USD por cada 1000 registros procesados

      Notas: Antes de unirse a una colaboración de AWS Clean Rooms, si ya ha utilizado AWS Entity Resolution para preparar sus datos, puede usar ese conjunto de datos para compararlos en AWS Clean Rooms. No es necesario que vuelva a preparar los datos.

    • Precios de las comparaciones de datos

    • Dimensión de precios de las comparaciones de datos

      Cualquier miembro de una colaboración puede pagar por las comparaciones de datos. Para las coincidencias basadas en reglas, un colaborador debe pagar una tarifa única de 100,00 USD por colaboración; dicha tarifa se asigna a cualquier colaborador que pague por las comparaciones de datos.

      Técnica de comparación Dimensión Precio
      Basado en reglas Precio por cada 1000 registros para las comparaciones de datos 0,50 USD por cada 1000 registros coincidentes
      Basado en el proveedor de servicios de datos* Precio por cada 1000 registros para las comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos 0,10 USD por cada 1000 registros procesados

      *Para las comparaciones basada en los proveedores de servicios de datos, todos los miembros deben preparar su conjunto de datos antes de hacerlos coincidir con los ID de los proveedores.

      Ejemplo de precios de las coincidencias basadas en reglas

      Quiere utilizar AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms con sus colaboradores para comparar los registros mediante las coincidencias basadas en reglas. Su conjunto de datos tiene 1 000 000 de registros. Ejecutará esta búsqueda de una vez para todos los registros. Primero debe preparar tus datos y, a continuación, hacer coincidir los registros con los de su colaborador. Tras ejecutar el flujo de trabajo de coincidencias basadas en reglas con AWS Entity Resolution, obtendrá una tasa de coincidencia del 60 % (el 60 % es un ejemplo ilustrativo de precios; las tasas de coincidencia varían según el caso). Todos los miembros de la colaboración acuerdan que usted será el pagador de la preparación de los datos, las comparaciones y la tarifa base.

      La siguiente tabla resume el uso total durante el día:

      Número de registros procesados para la preparación de datos 1 000 000 100,00 USD = 1 millón de registros * 0,10 USD por cada 1000 registros
      Número de registros coincidentes para las comparaciones de datos 600 000 300,00 USD = 1 millón de registros * 60% de los registros coincidentes * 0,50 USD por cada 1000 registros
      Tarifa base para las comparaciones de datos 100,00 USD 100,00 USD = tarifa base para las comparaciones de datos por colaboración
      Cargos totales   500,00 USD = 100,00 USD + 300,00 USD + 100,00 USD

      Ejemplo de precios coincidencias basadas en proveedores de servicios de datos

      Quiere utilizar AWS Entity Resolution en AWS Clean Rooms con sus colaboradores para comparar los registros mediante las comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos con LiveRamp (RampID). Usted y su colaborador han preparado sus conjuntos de datos con los identificadores de los proveedores. Su conjunto de datos tiene 1 000 000 de registros. Quiere hacer coincidir sus datos con los de sus colaboradores, que constan de 5 000 000 registros; sin embargo, el tamaño del conjunto de datos de sus colaboradores no afecta a sus cargos, ya que solo paga por los registros procesados. Todos los miembros de la colaboración aceptan que usted será el pagador; sin embargo, si su colaborador fuera el pagador, seguiría pagando por 1 000 000 registros procesados especificando qué lista de registros se procesará, que en este caso, 1 000 000 registros. Utilice la técnica de comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos para buscar coincidencias con LiveRamp. Para usar LiveRamp, ya debe tener una licencia de proveedor existente, ya que es necesaria para usar esta técnica de coincidencia.

      La siguiente tabla resume el cargo total:

      Número de registros procesados para las comparaciones de datos 1 000 000 100,00 USD = 1 millón de registros * 0,10 USD por cada 1000 registros
      Cargos totales   100,00 USD (además de los costos de suscripción del proveedor)

      Notas: Si usa y paga por las comparaciones basadas en el proveedor de servicios de datos, debe tener una suscripción de proveedor. El precio no incluye las tarifas cobradas por terceros por el uso de sus servicios. Puede utilizar las suscripciones públicas que figuran en AWS Data Exchange (ADX) o comprar una suscripción privada directamente en el proveedor de servicios de datos de su elección y, a continuación, utilizar la característica Use su propia suscripción (BYOS) en ADX. Todos los miembros deben preparar su conjunto de datos con los ID de los proveedores antes de buscar coincidencias en los datos.

  • Costos adicionales

  • AWS Clean Rooms consulta datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y metadatos del Catálogo de datos de AWS Glue. La realización de consultas en sus datos con AWS Clean Rooms no conlleva cargos de almacenamiento adicionales. A cada miembro de la colaboración que aporte datos a una colaboración se le cobrarán las tarifas estándar de API y recuperación de Amazon S3; y las tarifas de la API de catálogo de datos de AWS Glue cuando sus conjuntos de datos se utilicen en las consultas. 

    • S3 factura cuando sus cargas de trabajo leen, almacenan y transfieren datos. Los resultados de las consultas se almacenan en el bucket de S3 que elija y se facturan según las tarifas estándar de S3. Para obtener más información, consulte los precios de Amazon S3.
    • AWS Glue le factura las solicitudes realizadas al Catálogo de datos de AWS Glue. Para obtener más información, consulte los precios de AWS Glue.