AWS Clean Rooms

Visão geral dos preços do AWS Clean Rooms

Com o AWS Clean Rooms, você e seus parceiros podem analisar dados coletivos, usar machine learning (ML) que melhora a privacidade e resolver registros com o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms para atender às suas necessidades comerciais. Ao analisar dados coletivos no AWS Clean Rooms, você ou um colaborador designado pagam pela computação das consultas PySpark ou SQL executadas em colaboração, em uma unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por hora. Saiba mais sobre CRPU-horas abaixo. Ao usar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, você paga com base no preço por milhão de registros usados em treinamento, inferência ou ambos, bem como no uso do tipo de instância de computação que você escolher e na capacidade computacional das consultas do Spark SQL executadas para criar os dados de entrada a partir do treinamento e da inferência em uma colaboração. Ao usar a modelagem semelhante do AWS Clean Rooms ML, você paga apenas pelos treinamentos de modelo que solicitou e pelos segmentos semelhantes criados com base no preço por 1.000 perfis. Ao usar o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms, você paga com base em um preço por 1.000 registros.

Observação: os preços podem variar de acordo com a região da AWS, dependendo dos recursos que você usa, e o nível gratuito da AWS não está disponível para o PySpark no AWS Clean Rooms, AWS Clean Rooms ML ou AWS Entity Resolution.

O AWS Clean Rooms está disponível para o público nas seguintes regiões da AWS: Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Seul), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sydney), Ásia-Pacífico (Tóquio), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda), Europa (Londres) e Europa (Estocolmo).

Nível gratuito da AWS

O plano gratuito não está disponível para o nível gratuito do AWS Clean Rooms. Novos clientes da AWS podem começar sem nenhum custo e podem usar créditos com a exclusividade do plano pago do AWS Clean. 

  • Preços do PySpark

  • O PySpark no AWS Clean Rooms é executado no mecanismo de analytics Spark SQL em uma colaboração de salas limpas. Você também pode optar por executar consultas usando o dialeto Spark SQL ou SQL. Para saber mais, consulte os preços do Spark SQL ou do SQL. O PySpark no AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em horas da unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por segundo, com uma cobrança mínima de 10 minutos. 

    O PySpark no AWS Clean Rooms cobra uma taxa por hora com base no número de CRPUs consumidas para executar seu trabalho no PySpark. Você paga pelo uso da computação por CRPU-hora, com a opção de escolher entre diferentes instâncias para executar suas consultas. Você pode escolher a configuração do mecanismo de computação para executar seu trabalho do PySpark com base em seus requisitos de desempenho, escala e custo. Por padrão, o AWS Clean Rooms aloca 32 CRPUs para cada trabalho do PySpark, e você pode configurar tamanhos de workload de até 256 CRPUs ou até 8 CRPUs. Por padrão, o AWS Clean Rooms aloca 32 CRPUs para cada trabalho do PySpark. Não há recursos para gerenciar e não haverá uma cobrança pelo tempo de startup ou encerramento. Quando você usa o PySpark, é possível configurar as responsabilidades de pagamento para o colaborador que executa o trabalho do PySpark ou para qualquer um dos membros que participam de uma colaboração. O membro responsável pelo pagamento será cobrado por todos os trabalhos do PySpark na colaboração.

    Você pode escolher o tipo de instância e o número de instâncias (trabalhadores) para executar seus trabalhos do PySpark. Para o CR.1X, você pode selecionar até 128 trabalhadores ou um mínimo de 4 trabalhadores. Para o CR.4X, você pode selecionar até 32 trabalhadores ou um mínimo de 4 trabalhadores. Por exemplo:

     

    Tipo de instância Instâncias Total de CRPU-hora
    CR.1X
    		4 8
    CR.1X (padrão) 16 (padrão) 32 (padrão)
    CR.1X 128 256
    CR.4X 4 32
    CR.4X 32 256

    Dimensão de preços do PySpark

    Computação do PySpark: você paga pelo tempo que seus trabalhos do PySpark demoram para serem executados com uma taxa de preço por CRPU-hora (que varia de acordo com a região da AWS) com base no seu uso mensal. O PySpark no AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em horas da unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por segundo, com uma cobrança mínima de 10 minutos.  O PySpark no AWS Clean Rooms varia de acordo com a região da AWS. 

    Exemplos de preços da regras de análise personalizada do PySpark

    Exemplo 1 — Trabalho no PySpark (medição de campanha)

    Você deseja usar o PySpark para executar análises personalizadas em tabelas configuradas do conjunto de dados de um anunciante para medir o desempenho da campanha. Seu trabalho no PySpark é executado por 3 minutos e precisa ser processado uma vez por mês em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar o PySpark na configuração de computação do AWS Clean Rooms com CR.1X e 16 instâncias, com uma capacidade total de 32 CRPUs para executar o trabalho. Cada trabalho no AWS Clean Rooms PySpark tem uma cobrança mínima de 10 minutos*.

    A tabela a seguir resume o uso total nesse mês:

    Período de execução de consulta O trabalho foi executado uma vez por mês, levando 3 minutos (mínimo de 10 minutos*) = 600 segundos/3.600 = 0,167 hora
    Capacidade mensal usada 5,3 CRPUs = (0,167 hora* 32 CRPUs usando CR.1X e 16 instâncias)
    Cobranças mensais USD 21,33 = (5,3 CRPUs * USD 4,00 por CRPU-hora)

    *O PySpark no AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em horas da unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por segundo, com uma cobrança mínima de 10 minutos. No mínimo, cada trabalho no AWS Clean Rooms PySpark cobra 0,167 hora = 10 minutos = 600 segundos/3.600 segundos.

    Exemplo 2 — Trabalho no PySpark (detecção de fraudes)

    Você deseja usar o PySpark para executar análises personalizadas em tabelas configuradas de uma instituição financeira para identificar transações fraudulentas. Seu trabalho no PySpark é executado por 5 minutos e precisa ser processado uma vez por dia em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar o PySpark na configuração de computação do AWS Clean Rooms com CR.4X e 4 instâncias, com uma capacidade total de 32 CRPUs para executar o trabalho. Cada trabalho no AWS Clean Rooms PySpark tem uma cobrança mínima de 10 minutos*.

    A tabela a seguir resume o uso total nesse mês:

    Período de execução de consulta O trabalho foi executado uma vez por dia, levando 5 minutos (mínimo de 10 minutos*) = 600 segundos/3.600 = 0,167 hora
    Capacidade diária usada 5,3 CRPUs = (0,167 hora* 32 CRPUs usando CR.4X e 4 instâncias)
    Cobranças diárias USD 21,33 = (5,3 CRPUs * USD 4,00 por CRPU-hora)
    Cobranças mensais USD 640,00 = (USD 21,33 * 30)

    *O PySpark no AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em horas da unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por segundo, com uma cobrança mínima de 10 minutos. No mínimo, cada trabalho no AWS Clean Rooms PySpark cobra 0,167 hora = 10 minutos = 600 segundos/3.600 segundos.

    Exemplo 3 — Trabalho no PySpark (estudos clínicos)

    Você deseja usar o PySpark para avaliar a adesão ao medicamento em ensaios clínicos em vários conjuntos de dados de profissionais de saúde com o consentimento apropriado do paciente. Você usa o PySpark para executar análises personalizadas em tabelas configuradas de vários membros da colaboração em uma colaboração do AWS Clean Rooms. Seu trabalho no PySpark é executado por 12 minutos e precisa ser processado duas vezes por dia em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar o PySpark na configuração de computação do AWS Clean Rooms com CR.1X e 12 instâncias, com uma capacidade total de 24 CRPUs para executar o trabalho.

    A tabela a seguir resume o uso total nesse mês:

    Período de execução de consulta O trabalho foi executado duas vezes por dia, cada uma levando 12 minutos = 24 minutos = 1.440 segundos/3.600 = 0,40 hora
    Capacidade diária usada 9,6 CRPUs = (0,40 hora* 24 CRPUs usando CR.1X e 12 instâncias)
    Cobranças diárias USD 38,40 = (9,6 CRPUs * USD 4,00 por CRPU-hora)
    Cobranças mensais USD 1.152,00 = (USD 38,40 * 30)

    Exemplo 4 — Trabalho no PySpark (atribuição multipartidária)

    Você deseja usar o PySpark para executar um modelo de atribuição multipartidária em vários conjuntos de dados de publicadores para medir o canal de marketing. Você usa o PySpark para executar análises personalizadas em tabelas configuradas de vários membros da colaboração em uma colaboração do AWS Clean Rooms. Seu trabalho no PySpark é executado por 10 minutos e precisa ser processado duas vezes por dia em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar o PySpark na configuração de computação do AWS Clean Rooms com CR.4X e 8 instâncias, com uma capacidade total de 64 CRPUs para executar o trabalho.

    A tabela a seguir resume o uso total nesse mês:

    Período de execução de consulta O trabalho foi executado duas vezes por dia, cada uma levando 10 minutos = 20 minutos = 1.200 segundos/3.600 = 0,33 hora
    Capacidade diária usada 21,3 CRPUs = (0,33 hora* 64 CRPUs usando CR.4X e 8 instâncias)
    Cobranças diárias USD 85,33 = (21,3 CRPUs * USD 4,00 por CRPU-hora)
    Cobranças mensais USD 2.560,00 = (USD 85,33 * 30)
  • Preços do SQL

  • Com o AWS Clean Rooms, você pode executar consultas usando o dialeto Spark SQL nas colaborações do AWS Clean Rooms. O AWS Clean Rooms Spark SQL oferece tamanhos de computação configuráveis para fornecer mais controle sobre a relação preço/performance ao executar workloads SQL.

    • Preços do Spark SQL

    • O AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em horas de unidade de processamento de salas limpas (CRPU) por segundo (com uma cobrança mínima de 60 segundos). Não há recursos a gerenciar nem custos antecipados e você não é cobrado pelos tempos de startup ou encerramento. Quando você executa consultas do Spark SQL no AWS Clean Rooms, é possível configurar as responsabilidades de pagamento para o colaborador que executa as consultas ou para qualquer um dos membros que participam de uma colaboração. O membro responsável pelo pagamento será cobrado por todas as consultas na colaboração.

      O AWS Clean Rooms Spark SQL cobra uma taxa por hora com base no número de CRPUs usadas para executar sua consulta. Você paga pelo uso da computação por CRPU-hora, com a opção de escolher entre diferentes instâncias para executar suas consultas. Por padrão, o AWS Clean Rooms aloca 32 CRPUs para cada consulta Spark SQL. 

      Você pode escolher o tipo de instância e o número de instâncias (trabalhadores) para executar suas consultas do Spark SQL. Para o CR.1X, você pode selecionar até 128 trabalhadores ou um mínimo de 2 trabalhadores. Para o CR.4X, você pode selecionar até 32 trabalhadores ou um mínimo de 2 trabalhadores. Por exemplo:

      Tipo de instância Instâncias Total de CRPU-hora
      CR.1X
      		2 4
      CR.1X (padrão) 16 (padrão) 32 (padrão)
      CR.1X 128 256
      CR.4X 8 64
      CR.4X 32 256

      Observação: você pode escolher uma configuração de mecanismo de computação com mais instâncias para alocar mais recursos para suas consultas do Spark SQL. Uma configuração superior do mecanismo de computação distribuirá o workload em mais instâncias para atender aos requisitos e limites do seu trabalho. Saiba mais sobre a vCPU, a memória e o armazenamento associados a cada configuração aqui.

      Dimensão dos preços da regra Spark SQL

      Computação do Spark SQL: você paga pelo tempo que suas consultas do Spark SQL demoram para serem executadas com uma taxa de preço por CRPU-hora. Os preços de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL variam de acordo com a região da AWS.

      Exemplos de preços do Spark SQL

      Exemplo 1 — Consulta Spark SQL (usando o CR.1X padrão com 16 instâncias)

      Você deseja usar as consultas Spark SQL para executar análises em tabelas configuradas de vários membros da colaboração. Sua consulta Spark SQL é executada por 3 minutos e precisa ser processada três vezes por dia em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar a configuração padrão do mecanismo de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL com CR.1X e 16 instâncias, que usa uma capacidade total de 32 CRPUs por hora para executar as consultas.

      A tabela a seguir resume o uso total de um dia e de um ano:

      Período de execução de consulta A consulta foi executada três vezes por dia, cada uma levando 3 minutos = 9 minutos = 540 segundos/3.600 = 0,150 hora
      Capacidade usada 4,8 CRPUs = (0,150 horas* 32 CRPU-hora usando CR.1X e 16 instâncias)
      Cobranças diárias USD 9,60 = (4,8 CRPUs * USD 2,00 por CRPU-hora)
      Cobranças anuais USD 3.504,00 = USD 9,60 * 365

      Exemplo 2 — Consulta Spark SQL (usando CR.4X com 8 instâncias)

      Você deseja usar as consultas Spark SQL para executar análises em tabelas configuradas de vários membros da colaboração. Sua consulta Spark SQL é executada uma vez por dia durante 3 minutos em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você opta por usar uma configuração do mecanismo de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL com CR.4X e 8 instâncias, que usa uma capacidade total de 64 CRPUs por hora para executar as consultas.

      A tabela a seguir resume o uso total de um dia e de um ano:

      Período de execução de consulta A consulta foi executada uma vez, levando 3 minutos = 180 segundos/3.600 = 0,050 hora
      Capacidade usada 3,2 CRPUs = (0,050 hora* 64 CRPU-hora usando CR.4X e 8 instâncias)
      Cobranças diárias USD 6,40 = (3,2 CRPUs * USD 2,00 por CRPU-hora)
      Cobranças anuais USS$ 2.336,00 = USD 6,40* 365

      Exemplo 3 — Consulta Spark SQL com a privacidade diferencial do AWS Clean Rooms ativada

      Você deseja usar as consultas Spark SQL para executar análises em tabelas configuradas de vários membros da colaboração e usar a privacidade diferencial do AWS Clean Rooms para uma camada adicional de proteção. O custo total por CRPU-hora é de USD 4,00 (USD 2,00 por CRPU-hora para a computação Spark SQL + USD 2,00 por CRPU-hora para a privacidade diferencial do AWS Clean Rooms). A consulta precisa ser processada uma vez por dia em uma colaboração do AWS Clean Rooms no Leste dos EUA (Norte da Virgínia). Você deseja usar a configuração padrão do mecanismo de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL com CR.1X e 16 instâncias, que usa uma capacidade total de 32 CRPUs por hora para executar as consultas. O tempo médio de conclusão da consulta é de 4,5 minutos.

      A tabela a seguir resume o uso total de um dia e de um ano:

      Período de execução de consulta A consulta foi executada uma vez, levando 4,5 minutos = 270 segundos/3.600 = 0,075 hora
      Capacidade usada 2,4 CRPUs = (0,075 hora* 32 CRPU-hora usando CR.1X e 16 instâncias)
      Cobranças diárias USD 9,60 = (2,4 CRPUs * USD 4,00 por CRPU-hora)
      Cobranças anuais USD 3.504,00 = USD 9,60 * 365
  • Preços do AWS Clean Rooms ML

  • O AWS Clean Rooms ML oferece suporte à modelagem personalizada e semelhante de machine learning (ML). Com a modelagem personalizada, é possível trazer um modelo personalizado para treinamento e executar inferências em conjuntos de dados coletivos, sem fazer o compartilhamento de dados subjacentes ou propriedade intelectual entre colaboradores. Opcionalmente, você pode gerar conjuntos de dados sintéticos para treinar seus modelos de ML personalizados. Com a modelagem semelhante, é possível usar um modelo criado pela AWS para gerar um conjunto expandido de perfis semelhantes de acordo com uma pequena amostra de perfis trazidos por seus parceiros em uma colaboração.

    Observação: o nível gratuito da AWS não está disponível para o AWS Clean Rooms ML.

    • Preços da modelagem personalizada

    • Ao executar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, você paga pelo treinamento, pela inferência ou por ambos, de acordo com três dimensões de custos, que incluem o número de registros com base no preço por milhão de registros, o uso do tipo de instância de computação escolhido e a capacidade computacional das consultas do Spark SQL executadas para criar os dados de entrada a partir do treinamento e da inferência em uma colaboração. Veja abaixo os detalhes sobre as três dimensões dos custos.

      Observação: para aplicar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, é preciso usar o Spark SQL como mecanismo de analytics. Consulte os preços do AWS Clean Rooms Spark SQL para obter detalhes.

      Dimensão dos preços da modelagem personalizada

      1. Número de registros: você paga pelo número de registros com base no preço por milhão de registros. Os preços variam de acordo com o número de registros processados mensalmente para treinamento ou inferência.

      Observação: os preços do número de registros para treinamento e inferência não variam de acordo com a região da AWS.

      2. Computação de modelagem personalizada: você paga pelo uso do tipo e da duração da instância de computação que escolher para concluir o treinamento e a inferência. 

      Observação: os preços de computação de modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML podem variar de acordo com a região da AWS, dependendo dos recursos que você usa. Você receberá uma cobrança pela computação com base na duração de cada tarefa de treinamento e inferência executada.

      3. Computação do Spark SQL: você paga pelo tempo que suas consultas do Spark SQL demoram para serem executadas em uma taxa de preço por CRPU-hora, com a opção de escolher entre diferentes instâncias para executar suas consultas. Você pode escolher entre quatro opções de configuração do mecanismo de computação para executar suas consultas, com base nos requisitos de desempenho, escala e custo. Por padrão, o AWS Clean Rooms aloca 32 CRPUs para cada consulta Spark SQL, e você pode escolher tamanhos de workload de até 256 CRPUs ou no mínimo 4 CRPUs.

      Observação: para aplicar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, é preciso usar o Spark SQL como mecanismo de analytics. Consulte os preços do AWS Clean Rooms Spark SQL para obter detalhes.

      Exemplo de preços da modelagem personalizada (para treinamento)

      Você deseja usar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML para treinar um modelo proprietário para detectar transações fraudulentas com outra instituição financeira. Você deseja treinar esse modelo aproveitando um conjunto de dados coletivo que consiste em 30.000.000 de registros de transações de sua propriedade e de outro colaborador. Você deseja usar a instância ml.p3.8xlarge, com cada tarefa de treinamento demorando em média 6 horas para ser concluída. Sua consulta Spark SQL para obter a lista de transações suspeitas é executada por 1 hora. Você deseja usar a configuração do mecanismo de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL com CR.1X e 16 instâncias, que usa uma capacidade total de 32 CRPUs por hora para executar as consultas.

      A tabela a seguir resume seu uso e cobranças no Leste dos EUA (Norte da Virgínia):

      Número de registros no conjunto de dados de treinamento

      30 milhões de registros

      USD 300,00 = 30 milhões * USD 0,01 por 1.000 registros

      Computação da modelagem personalizada

      ml.p3.8xlarge por 6 horas

      USD 88,128 = USD 14,688 = 6 horas
      Computação Spark SQL para dados de treinamento

      32 CRPU-hora usando CR.1X e 16 instâncias por 1 hora

      USD 64,00 = (1 hora * 32 CRPUs * USD 2,00 por CRPU-hora)

      Total de cobranças por treinamento

      		  

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

      Exemplo de preços da modelagem personalizada (para inferência)

      Você deseja usar a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML para prever a probabilidade de clientes em potencial clicarem em seus anúncios em um site de comércio eletrônico. Você deseja fazer uma inferência em um conjunto de dados que consiste em 50 bilhões de registros de clientes do seu parceiro de comércio eletrônico. Você deseja usar ml.m5.4xlarge, com cada tarefa de inferência levando em média 2 horas para ser concluída. A consulta Spark SQL é executada por 1 hora para gerar os dados para inferência. Você deseja usar a configuração do mecanismo de computação do AWS Clean Rooms Spark SQL com CR.4X e 8 instâncias, que usa uma capacidade total de 64 CRPUs por hora para executar as consultas.

      A tabela a seguir resume seu uso e cobranças no Leste dos EUA (Norte da Virgínia):

      Número de registros no conjunto de dados de inferência

      50 bilhões de registros

      USD 19.800,00 = USD 10.000,00 + USD 9.800,00 = (USD 10,00 por milhão de registros * 1.000) + (USD 0,20 por milhão de registros * 49.000)

      Computação da modelagem personalizada

      ml.m5.4xlarge por 2 horas

      USD 1,844 = USD 0,922 x 2 horas
      Computação Spark SQL para inferência

      64 CRPU-hora usando CR.4X e 8 instâncias por 1 hora

      USD 128,00 = (1 hora * 64 CRPUs * USD 2,00 por CRPU-hora)

      Total de cobranças por inferência

      		  

      USD 19.929,84 = USD 19.800,00 + USD 1,844 + USD 128,00

    • Preços de conjuntos de dados sintéticos

    • Com a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, você e seus parceiros podem gerar conjuntos de dados sintéticos estatisticamente representativos a partir de seus dados coletivos para treinar modelos de ML de regressão e classificação, sem revelar informações confidenciais dos dados originais. 

      A geração de conjunto de dados sintéticos que aprimora a privacidade para machine learning personalizado no AWS Clean Rooms mede a capacidade computacional em unidades de geração de dados sintéticos (Synthetic Data Generation Units, SDGUs). Você paga pelos recursos de computação para executar seu trabalho de geração com um preço por SDGU. Para obter mais informações, consulte a documentação.     

      Observação: os preços da geração de conjuntos de dados sintéticos não variam de acordo com a região da AWS.

      Tipo Preços
      Computação da geração de dados sintéticos USD 2,00 por SDGU

      O número de SDGUs que seu trabalho consome depende do tamanho e da complexidade do conjunto de dados que você está tentando sintetizar. Abaixo estão alguns exemplos para ajudar você a estimar o custo de seus trabalhos de geração de conjuntos de dados sintéticos com base em variações de dados de previsão do tempo de código aberto.  

      Linhas Colunas SDGUs  
      100.000 15 152  
      2.500.000 100 1.844  
      1.000.000 1.000 15.219  

      Observação: isso é apenas para fins informativos. O preço de seus trabalhos de geração de conjuntos de dados sintéticos pode não refletir os exemplos fornecidos.

      Exemplo de preços de geração de conjuntos de dados sintéticos

      Você deseja treinar um modelo usando os dados de nível de usuário de seus parceiros. Você precisa criar um conjunto de dados sintéticos uma vez por semana para treinar seu modelo. Cada trabalho de geração de dados sintéticos consome 100 SDGUs.

      A tabela a seguir resume o uso total nesse mês:

      Unidades de geração de dados sintéticos consumidas

      		 400 SDGUs por mês = 100 SDGUs * 4 trabalhos por mês

      Cobranças mensais totais

      		 USD 800,00 = 400 SDGUs por mês * USD 2,00 por SDGU
    • Preços da modelagem semelhante

    • Ao usar a modelagem semelhante do AWS ML no AWS Clean Rooms ML, você paga apenas pelos treinamentos de modelos criados pela AWS que você solicitou e pelos segmentos semelhantes criados com base no preço por 1.000 perfis. O proprietário do modelo é cobrado por tarefas de treinamento e geração de segmentos.

      Observação: os preços não variam de acordo com a região da AWS.

      Dimensão de preços da modelagem semelhante

      Dimensão

      Preço
      Preço por 1.000 perfis do conjunto de dados de treinamento USD 0,04 por 1.000 perfis
      Preço por 1.000 perfis em um segmento semelhante USD 0,25 por 1.000 perfis

      Exemplo de preços da modelagem semelhante

      Você deseja usar a modelagem semelhante do AWS Clean Rooms ML para treinar o modelo criado pela AWS e associar dados de interação de cerca de 50.000.000 de clientes. Um parceiro com quem você está colaborando solicita 10 segmentos semelhantes em uma semana, com um tamanho médio de 2.000.000 de perfis por segmento.

      A tabela a seguir resume seu uso e cobranças semanais:

      Número de perfis no conjunto de dados de treinamento (semanalmente)

      50 milhões de perfis

      USD 2.000 = 50 milhões *USD 0,04 por 1.000 perfis

      Número de perfis por segmento

      2 milhões de perfis

      USD 500 = 2 milhões * USD 0,25 por 1.000 perfis
      Número de segmentos

      10

      USD 5.000 = 10 * USD 500 por segmento

      Total de cobranças semanais

      		  

      USD 7.000 = USD 2.000 + USD 5.000

  • Preços do AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms

  • Quando você usa o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms, recebe uma cobrança por 1.000 registros. Você pode preparar seus dados e combinar registros com os conjuntos de dados de seus colaboradores usando a correspondência baseada em regras ou a correspondência baseada no provedor de serviços de dados, aproveitando os conjuntos de dados do provedor (como o LiveRamp).

    Observações: os preços não variam de acordo com a região da AWS, e o nível gratuito da AWS não está disponível para o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms. Se você usa a correspondência baseada no provedor de serviços de dados, deverá ter uma assinatura em vigor. Os preços não incluem taxas cobradas por terceiros pelo uso de seus serviços. É possível usar as assinaturas públicas listadas no AWS Data Exchange (ADX) ou comprar uma assinatura privada diretamente com o provedor de serviços de dados de sua escolha e, em seguida, usar o recurso Traga sua própria assinatura (BYOS) para o ADX. Para usar o AWS Entity Resolution fora do AWS Clean Rooms, saiba mais sobre os preços aqui.

    O AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms está disponível nas seguintes regiões da AWS: a correspondência baseada em regras está disponível apenas no Leste dos EUA (Ohio), Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Seul), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sydney), Ásia-Pacífico (Tóquio), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda) e Europa (Londres). A correspondência baseada no provedor de serviços de dados está disponível somente no Leste dos EUA (Ohio), Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). 

    • Preços de preparação de dados

    • Dimensão dos preços de preparação de dados

      Quando você usa a correspondência baseada em regras, é necessário que pelo menos um membro em uma colaboração prepare os dados antes da correspondência com os conjuntos de dados dos parceiros. Quando você usa a correspondência baseada no provedor de serviços de dados, todos os membros da colaboração precisam preparar o próprio conjunto de dados com IDs do provedor antes da correspondência de dados com os conjuntos de dados dos parceiros.

      Dimensão Preço

      Preço por 1.000 registros para preparação de dados

      USD 0,10 por 1.000 registros processados

      Observações: antes de participar de uma colaboração do AWS Clean Rooms, se você já usou o AWS Entity Resolution para preparar seus dados, pode usar esse conjunto de dados para fazer a correspondência em uma colaboração do AWS Clean Rooms. Você não precisa fazer a preparação de dados novamente.

    • Preços da correspondência de dados

    • Dimensão de preços da correspondência de dados

      Qualquer membro de uma colaboração pode pagar pela correspondência de dados. Para a correspondência baseada em regras, um colaborador deve pagar uma taxa única de correspondência de USD 100,00 por colaboração, que é atribuída a qualquer colaborador que pague pela correspondência de dados.

      Técnica de correspondência Dimensão Preço
      Com base em regras Preço por 1.000 registros para correspondência de dados USD 0,50 por 1.000 registros correspondidos
      Baseado no provedor de serviços de dados* Preço por 1.000 registros para correspondência baseada no provedor de serviços de dados USD 0,10 por 1.000 registros processados

      *Para a correspondência baseada no provedor de serviços de dados, todos os membros devem preparar o próprio conjunto de dados antes da correspondência dos dados com os IDs do provedor.

      Exemplo de preços da correspondência baseada em regras

      Você deseja usar o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms com seus colaboradores para combinar registros usando a correspondência baseada em regras. Seu conjunto de dados tem 1.000.000 de registros. Você executará essa correspondência de uma vez só para todos os registros. Primeiro você deve preparar seus dados e depois combinar os registros com seu colaborador. Depois de executar o fluxo de trabalho de correspondência baseada em regras com o AWS Entity Resolution, você obtém uma taxa de correspondência de 60% (60% é um exemplo para ilustrar os preços; as taxas de correspondência variam conforme o caso). Todos os membros da colaboração concordam que você pagará pela preparação, correspondência e taxa básica de dados.

      A tabela a seguir resume o uso total de um dia:

      Número de registros processados para preparação de dados 1.000.000 USD 100,00 = 1 milhão de registros * USD 0,10 por 1.000 registros
      Número de registros combinados para correspondência de dados 600.000 USD 300,00 = 1 milhão de registros * 60% de registros combinados * USD 0,50 por 1.000 registros
      Taxa básica para correspondência de dados USD 100,00 USD 100,00 = taxa básica para correspondência de dados por colaboração
      Cobrança total   USD 500,00 = USD 100,00 + USD 300,00 + USD 100,00

      Exemplo de preços da correspondência baseada no provedor de serviços de dados

      Você deseja usar o AWS Entity Resolution no AWS Clean Rooms com seus colaboradores para combinar registros usando a correspondência com base no provedor de serviços de dados com o LiveRamp (RampIDs). Você e seu colaborador prepararam seus conjuntos de dados com IDs de provedor. Seu conjunto de dados tem 1.000.000 de registros. Você deseja combinar seus dados com os dados de seus colaboradores, que consistem em 5.000.000 de registros, mas o tamanho do conjunto de dados de seus colaboradores não afeta suas cobranças porque você paga apenas pelos registros processados. Todos os membros da colaboração concordam que você será o pagador; no entanto, se seu colaborador fosse o pagador, ele ainda pagaria por 1.000.000 de registros processados, especificando qual lista de registros será processada, que nesse caso é 1.000.000 de registros. Você usa a técnica de correspondência baseada no provedor de serviços de dados para fazer a correspondência usando o LiveRamp. Para usar o LiveRamp, você já tem uma licença de provedor existente, que é necessária para usar essa técnica de correspondência.

      A tabela a seguir resume a cobrança total:

      Número de registros processados para correspondência de dados 1.000.000 USD 100,00 = 1 milhão de registros * USD 0,10 por 1.000 registros
      Cobrança total   USD 100,00 (além dos custos de assinatura do provedor)

      Observações: se você usa e paga pela correspondência baseada no provedor de serviços de dados, deverá ter uma assinatura de provedor em vigor. Os preços não incluem taxas cobradas por terceiros pelo uso de seus serviços. É possível usar as assinaturas públicas listadas no AWS Data Exchange (ADX) ou comprar uma assinatura privada diretamente com o provedor de serviços de dados de sua escolha e, em seguida, usar o recurso Traga sua própria assinatura (BYOS) para o ADX. Todos os membros devem preparar os próprias conjunto de dados com IDs de provedor antes da correspondência de dados.

  • Custos adicionais

  • O AWS Clean Rooms consulta dados do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e metadados do Catálogo de Dados do AWS Glue. Não há cobranças adicionais de armazenamento pela consulta de dados no AWS Clean Rooms. Cada membro da colaboração que contribuir com dados para uma colaboração pagará as taxas padrão de API e recuperação do Amazon S3 e as taxas da API do Catálogo de Dados do AWS Glue quando os conjuntos de dados forem usados em consultas. 

    • Você recebe uma cobrança pelo S3 quando seus workloads leem, armazenam e transferem dados. Os resultados de consulta são armazenados em um bucket do S3 que você escolher e são cobrados conforme as taxas padrão do S3. Para obter mais informações, consulte os preços do Amazon S3.
    • Você receberá uma cobrança do AWS Glue pelas solicitações feitas ao Catálogo de Dados do AWS Glue. Para obter mais informações, consulte os preços do AWS Glue.