Tarification d’AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms mesure la capacité de calcul en heures d’unité de traitement des salles blanches (CRPU) par seconde (avec une charge minimale de 60 secondes). Il n’y a pas de ressources à gérer et aucun coût initial, et les temps de démarrage et d’arrêts ne vous sont pas facturés. Lorsque vous exécutez des requêtes Spark SQL sur AWS Clean Rooms, les responsabilités de paiement peuvent être configurées soit pour le collaborateur qui exécute les requêtes, soit pour l’un des membres participant à une collaboration. Le membre responsable du paiement sera facturé pour toutes les requêtes dans le cadre de la collaboration.

Spark SQL d’AWS Clean Rooms facture un tarif horaire basé sur le nombre de CRPU utilisés pour exécuter votre requête. Vous payez pour l’utilisation du calcul au prix par heure de CRPU, avec la possibilité de choisir parmi différentes instances pour exécuter vos requêtes. Par défaut, AWS Clean Rooms alloue 32 CRPU à chaque requête Spark SQL. 

Vous pouvez choisir le type d’instance et le nombre d’instances (travailleurs) pour exécuter vos requêtes Spark SQL. Pour CR.1X, vous pouvez sélectionner jusqu’à 128 travailleurs ou un minimum de 2 travailleurs. Pour CR.4X, vous pouvez sélectionner jusqu’à 32 travailleurs ou un minimum de 2 travailleurs. Par exemple :

Remarque : vous pouvez choisir une configuration de moteur de calcul avec davantage d’instances afin d’allouer plus de ressources à vos requêtes Spark SQL. Une configuration de moteur de calcul plus élevée répartira la charge de travail sur un plus grand nombre d’instances afin de répondre aux exigences et aux limites de vos tâches. Pour en savoir plus sur le processeur virtuel, la mémoire et le stockage associés à chaque configuration, cliquez ici.

Calcul Spark SQL : vous payez pour le temps nécessaire à l’exécution de vos requêtes Spark SQL au tarif par heure de CRPU. La tarification de calcul Spark SQL d’AWS Clean Rooms varie en fonction de la région AWS.

Vous souhaitez utiliser les requêtes Spark SQL pour exécuter une analyse sur des tableaux configurés provenant de plusieurs membres de la collaboration. Votre requête Spark SQL s’exécute pendant 3 minutes et doit être traitée trois fois par jour dans le cadre d’une collaboration AWS Clean Rooms dans l’USA Est (Virginie du Nord). Vous souhaitez utiliser la configuration par défaut du moteur de calcul Spark SQL d’AWS Clean Rooms avec CR.1X et 16 instances, qui utilise une capacité totale de 32 CRPU par heure pour exécuter les requêtes.

Le tableau suivant résume votre utilisation totale pour la journée et l’année :

Vous souhaitez utiliser les requêtes Spark SQL pour exécuter une analyse sur des tableaux configurés provenant de plusieurs membres de la collaboration. Votre requête Spark SQL s’exécute une fois par jour pendant 3 minutes dans le cadre d’une collaboration AWS Clean Rooms dans l’USA Est (Virginie du Nord). Vous choisissez d’utiliser une configuration du moteur de calcul Spark SQL d’AWS Clean Rooms avec CR.4X et 8 instances, qui utilise une capacité totale de 64 CRPU par heure pour exécuter les requêtes.

Le tableau suivant résume votre utilisation totale pour la journée et l’année :

Vous souhaitez utiliser les requêtes Spark SQL pour analyser des tableaux configurés provenant de plusieurs membres de la collaboration et utiliser la confidentialité différentielle AWS Clean Rooms pour une couche de protection supplémentaire. Le coût total par heure de CRPU est de 4,00 USD (2,00 USD par heure de CRPU pour le calcul Spark SQL + 2,00 USD par heure de CRPU pour la confidentialité différentielle AWS Clean Rooms). La requête doit être traitée une fois par jour dans le cadre d’une collaboration AWS Clean Rooms dans l’USA Est (Virginie du Nord). Vous souhaitez utiliser la configuration par défaut du moteur de calcul Spark SQL d’AWS Clean Rooms avec CR.1X et 16 instances, qui utilise une capacité totale de 32 CRPU par heure pour exécuter les requêtes. Le temps moyen de traitement de votre requête est de 4,5 minutes.

Le tableau suivant résume votre utilisation totale pour la journée et l’année :

Lorsque vous exécutez la modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML, vous payez pour l’entraînement, l’inférence, ou les deux, en fonction de trois dimensions de coûts qui incluent le nombre d’enregistrements sur la base du prix par million d’enregistrements, l’utilisation du type d’instance de calcul que vous choisissez et la capacité de calcul des requêtes Spark SQL exécutées pour créer les données d’entrée issues de l’entraînement et de l’inférence dans le cadre d’une collaboration. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur les trois dimensions des coûts.

Note : pour appliquer la modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML, vous devez utiliser Spark SQL comme moteur d’analytique. Consultez la tarification de Spark SQL d’AWS Clean Rooms pour en savoir plus.

1. Nombre d’enregistrements : vous payez pour le nombre d’enregistrements sur la base du prix par million d’enregistrements. Des tarifs différents s’appliquent en fonction du nombre d’enregistrements traités chaque mois à des fins d’entraînement ou d’inférence.

Remarque : la tarification du nombre d’enregistrements pour l’entraînement et l’inférence ne varie pas selon la région AWS.

2. Calcul de modélisation personnalisé : vous payez pour l’utilisation du type d’instance de calcul que vous choisissez et pour la durée nécessaire à l’entraînement et à l’inférence. 

Remarque : les tarifs de calcul de modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML peuvent varier selon la région AWS en fonction des fonctionnalités que vous utilisez. Les calculs vous sont facturés en fonction de la durée de chaque tâche d’entraînement et d’inférence que vous exécutez.

3. Calcul Spark SQL : vous payez pour le temps nécessaire à l’exécution de vos requêtes Spark SQL au tarif par heure de CRPU, avec la possibilité de choisir parmi différentes instances pour exécuter vos requêtes. Vous pouvez choisir parmi 4 options de configuration du moteur de calcul pour exécuter vos requêtes, en fonction de vos exigences en matière de performances, d’évolutivité et de coûts. Par défaut, AWS Clean Rooms alloue 32 CRPU à chaque requête Spark SQL, et vous pouvez éventuellement choisir des tailles de charge de travail allant jusqu’à 256 CRPU ou pouvant descendre jusqu’à 4 CRPU.

Note : pour appliquer la modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML, vous devez utiliser Spark SQL comme moteur d’analytique. Consultez la tarification de Spark SQL d’AWS Clean Rooms pour en savoir plus.

Vous souhaitez utiliser la modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML pour former un modèle propriétaire afin de détecter les transactions frauduleuses avec une autre institution financière. Vous souhaitez entraîner ce modèle en utilisant un jeu de données collectif composé de 30 000 000 enregistrements de transactions provenant de vous et d’un autre collaborateur. Vous souhaitez utiliser l’instance ml.p3.8xlarge, avec une durée moyenne de 6 heures pour chaque tâche d’entraînement. Votre requête Spark SQL pour extraire la liste des transactions suspectes s’exécute pendant 1 heure. Vous souhaitez utiliser la configuration du moteur de calcul Spark SQL AWS Clean Rooms avec CR.1X et 16 instances, qui utilise une capacité totale de 32 CRPU par heure pour exécuter les requêtes.

Le tableau suivant récapitule votre consommation et vos frais dans l’USA Est (Virginie du Nord) :

Vous souhaitez utiliser la modélisation personnalisée d’AWS Clean Rooms ML pour prévoir la probabilité que des clients potentiels cliquent sur vos annonces sur un site Web de commerce électronique. Vous souhaitez effectuer une inférence sur un jeu de données composé de 50 milliards d’enregistrements clients provenant de votre partenaire de commerce électronique. Vous souhaitez utiliser ml.m5.4xlarge, avec une durée moyenne de 2 heures pour chaque tâche d’inférence. La requête Spark SQL s’exécute pendant 1 heure pour générer les données d’interférence. Vous souhaitez utiliser la configuration du moteur de calcul Spark SQL AWS Clean Rooms avec CR.4X et 8 instances, qui utilise une capacité totale de 64 CRPU par heure pour exécuter les requêtes.

Le tableau suivant récapitule votre consommation et vos frais dans l’USA Est (Virginie du Nord) :

Lorsque vous utilisez la correspondance basée sur des règles, au moins un membre d’une collaboration doit préparer ses données avant de les associer aux jeux de données de ses partenaires. Lorsque vous utilisez la correspondance basée sur les fournisseurs de services de données, tous les membres de la collaboration sont tenus de préparer leur jeu de données à l’aide des identifiants de fournisseur avant de procéder à la correspondance des données avec les jeux de données de leurs partenaires.

Remarques : avant de rejoindre une collaboration AWS Clean Rooms, si vous avez déjà utilisé AWS Entity Resolution pour préparer vos données, vous pouvez utiliser ce jeu de données pour établir des correspondances dans le cadre d’une collaboration AWS Clean Rooms. Rien ne vous oblige à préparer à nouveau les données.