AWS Clean Rooms の料金

*AWS Clean Rooms では、コンピューティングキャパシティが Clean Rooms Processing Unit (CRPU)-時間に基づいて、1 秒単位で測定されます (60 秒間の最低料金が適用されます)。リソースの管理や初期費用は不要で、スタートアップ時間やシャットダウン時間も課金されません。AWS Clean Rooms で Spark SQL クエリを実行する場合、支払いについての責任は、クエリを実行する共同作業者またはコラボレーションに参加しているメンバーのいずれかに設定できます。支払いについての責任を負うメンバーには、コラボレーションにおけるすべてのクエリの料金が請求されます。

AWS Clean Rooms Spark SQL では、クエリの実行に使用された CRPU の数に基づいて時間単位で課金されます。コンピューティングの使用については CRPU-時間単位で課金されます。また、クエリを実行するためにさまざまなインスタンスから選択できます。デフォルトでは、AWS Clean Rooms は各 Spark SQL クエリに 32 CRPU を割り当てます。 

Spark SQL クエリを実行するインスタンスタイプとインスタンス (ワーカー) の数を選択できます。CR.1X の場合、最大 128 ワーカー、最小 2 ワーカーを選択できます。CR.4X の場合、最大 32 ワーカー、最小 2 ワーカーを選択できます。例:

注: より多くのインスタンスを持つコンピューティングエンジン設定を選択すると、Spark SQL クエリのためにより多くのリソースを割り当てることができます。コンピューティングエンジン設定を高くすると、ジョブの要件と制限に合わせて、ワークロードがより多くのインスタンスに分散されます。各設定に関連する vCPU、メモリ、ストレージの詳細については、こちらをご覧ください。

Spark SQL コンピューティング: Spark SQL クエリの実行時間について、CRPU-時間あたりの料金でお支払いいただきます。AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングの料金は、AWS リージョンによって異なります。

あなたは、Spark SQL クエリを使用して、複数のコラボレーションメンバーの設定済みテーブルにまたがって分析を実行したいと考えています。Spark SQL クエリは 3 分間実行され、米国東部 (バージニア北部) において、AWS Clean Rooms コラボレーションで 1 日に 3 回処理する必要があります。あなたは、CR.1X と 16 個のインスタンスを使用したデフォルトの AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングエンジン設定を使用したいと考えています。クエリを実行するには、合計 32 CRPU/時間のキャパシティが使用されます。

以下の表は、その日とその年の合計使用量をまとめたものです:

あなたは、Spark SQL クエリを使用して、複数のコラボレーションメンバーの設定済みテーブルにまたがって分析を実行したいと考えています。Spark SQL クエリは、米国東部 (バージニア北部) の AWS Clean Rooms コラボレーションで 1 日に 1 回、3 分間実行されます。あなたは、CR.4X と 8 個のインスタンスを使用した AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングエンジン設定を使用することを選択しました。クエリを実行するには、合計 64 CRPU/時間のキャパシティが使用されます。

以下の表は、その日とその年の合計使用量をまとめたものです:

あなたは、複数のコラボレーションメンバーの設定済みテーブルにまたがって Spark SQL クエリを使用して分析を実行し、AWS Clean Rooms Differential Privacy を使用して保護レイヤーを追加したいと考えています。CRPU-時間あたりの合計コストは 4.00 USD (Spark SQL コンピューティングについて 2.00 USD/CRPU-時間 + AWS Clean Rooms Differential Privacy について 2.00 USD/CRPU-時間) です。このクエリは、米国東部 (バージニア北部) において、AWS Clean Rooms コラボレーションで 1 日に 1 回処理する必要があります。あなたは、CR.1X と 16 個のインスタンスを使用したデフォルトの AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングエンジン設定を使用したいと考えています。クエリを実行するには、合計 32 CRPU/時間のキャパシティが使用されます。クエリが完了するまでにかかる平均時間は 4.5 分です。

以下の表は、その日とその年の合計使用量をまとめたものです:

AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングを実行する場合、トレーニング、推論、またはその両方について、レコード数 (100 万件のレコードあたりの料金に基づく)、選択したコンピューティングインスタンスタイプの使用量、コラボレーションにおけるトレーニングと推論から入力データを作成するために実行される Spark SQL クエリのコンピューティングキャパシティという 3 つのコスト要素に基づいて料金が発生します。3 個のコスト要素の詳細については、以下をご覧ください。

注: AWS Clean Rooms ML のカスタムモデリングを適用するには、分析エンジンとして Spark SQL を使用する必要があります。詳細については、AWS Clean Rooms Spark SQL の料金をご覧ください。

1.レコード数: 100 万件のレコードあたりの料金とレコード数に基づいて料金が発生します。 トレーニングまたは推論のために 1 か月間で処理されるレコードの数に基づいて、異なる料金が適用されます。

注: トレーニングと推論のレコードの数についての料金は、AWS リージョンごとに変わりません。

2.カスタムモデリングコンピューティング: 選択したコンピューティングインスタンスタイプの使用量と、トレーニングと推論を完了するまでにかかった時間についての料金をお支払いいただきます。 

注: AWS Clean Rooms ML のカスタムモデリングコンピューティングの料金は、使用する機能に応じて AWS リージョンごとに異なる場合があります。コンピューティングについて、実行する各トレーニングジョブと推論ジョブの長さに基づいて請求されます。

3.Spark SQL コンピューティング: Spark SQL クエリの実行時間について、CRPU-時間あたりの料金でお支払いいただきます。また、クエリを実行するためにさまざまなインスタンスから選択できます。パフォーマンス、スケール、コストの要件に基づいて、4 個のコンピューティングエンジン設定オプションから選択してクエリを実行できます。デフォルトでは、AWS Clean Rooms は各 Spark SQL クエリに 32 CRPU を割り当てます。また、オプションで、ワークロードサイズを最大 256 CRPU から最小 4 CRPU まで選択できます。

注: AWS Clean Rooms ML のカスタムモデリングを適用するには、分析エンジンとして Spark SQL を使用する必要があります。詳細については、AWS Clean Rooms Spark SQL の料金をご覧ください。

あなたは、AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングを使用して、別の金融機関と、不正取引を検出する独自のモデルをトレーニングしたいと考えています。あなたは、このモデルを、あなたともう 1 人の共同作業者から収集した 3,000 万件のトランザクションレコードで構成される集合データセットを活用してトレーニングしたいと考えています。使用したいと考えているのは ml.p3.8xlarge インスタンスであり、各トレーニングジョブの完了までにかかる平均時間は 6 時間です。疑わしいトランザクションのリストを取得する Spark SQL クエリの実行時間は 1 時間です。あなたは、CR.1X と 16 個のインスタンスを使用した AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングエンジン設定を使用したいと考えています。クエリを実行するには、合計 32 CRPU/時間のキャパシティが使用されます。

次の表は、米国東部 (バージニア北部) での使用量と料金をまとめたものです:

あなたは、AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングを使用して、e コマースウェブサイトで見込み顧客が広告をクリックする可能性を予測したいと考えています。e コマースパートナーから提供される 500 億件の顧客レコードで構成されるデータセットに対して推論を実行したいです。また、ml.m5.4xlarge を使用し、各推論ジョブの完了までにかかる平均時間を 2 時間としたいと考えています。Spark SQL クエリは推論用データを生成するために 1 時間実行されます。あなたは、CR.4X と 8 個のインスタンスを使用した AWS Clean Rooms Spark SQL コンピューティングエンジン設定を使用したいと考えています。クエリを実行するには、合計 64 CRPU/時間のキャパシティが使用されます。

次の表は、米国東部 (バージニア北部) での使用量と料金をまとめたものです:

ルールベースマッチングを使用する場合、コラボレーション内の少なくとも 1 人のメンバーは、パートナーのデータセットとマッチングする前に、自らのデータを準備する必要があります。データサービスプロバイダーベースマッチングを使用する場合、すべてのコラボレーションメンバーは、パートナーのデータセットとデータマッチングする前に、プロバイダー ID を使用して自らのデータセットを準備する必要があります。

注: AWS Clean Rooms コラボレーションに参加する前に、既に AWS Entity Resolution を使用してデータを準備済みの場合は、そのデータセットを AWS Clean Rooms コラボレーションでのマッチングに使用できます。再度データ準備を行う必要はありません。