Prezzi di AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms misura la capacità di calcolo in ore di unità di elaborazione delle camere bianche (CRPU) in base al secondo (con un addebito minimo di 60 secondi). Non vi sono risorse da gestire né costi anticipati e non ti verranno addebitati i tempi di avviamento o spegnimento. Quando esegui query Spark SQL su AWS Clean Rooms, le responsabilità di pagamento possono essere configurate per il collaboratore che esegue le query o per qualsiasi membro che partecipa a una collaborazione. Al membro responsabile del pagamento verranno addebitate tutte le query relative alla collaborazione.

AWS Clean Rooms Spark SQL addebita una tariffa oraria in base al numero di CRPU utilizzate per eseguire la query. Paghi per l'utilizzo dell'elaborazione in base a un prezzo per CRPU all'ora, con la possibilità di scegliere tra diverse istanze per eseguire le tue query. Per impostazione predefinita, AWS Clean Rooms alloca 32 CRPU a ciascuna query Spark SQL. 

Puoi scegliere il tipo di istanza e il numero di istanze (worker) per eseguire le tue query SQL Spark. Per CR.1X, è possibile selezionare un massimo di 128 worker o un minimo di 2 worker. Per CR.4X, è possibile selezionare un massimo di 32 worker o un minimo di 2 worker. Ad esempio:

Nota: puoi scegliere una configurazione del motore di calcolo con più istanze per allocare più risorse per le tue query Spark SQL. Una configurazione del motore di calcolo più elevata distribuirà il carico di lavoro su più istanze per soddisfare i requisiti e i limiti del lavoro. Scopri di più sulla vCPU, sulla memoria e sullo spazio di archiviazione associati a ciascuna configurazione qui.

Elaborazione Spark SQL: paghi in base al tempo impiegato per l'esecuzione delle tue query Spark SQL, con una tariffa basata sul prezzo per ora CRPU. I prezzi per l’elaborazione di AWS Clean Rooms Spark SQL variano in base alla regione AWS.

Vuoi usare le query Spark SQL per eseguire l'analisi su tabelle configurate da più membri della collaborazione. La tua query Spark SQL viene eseguita per 3 minuti e deve essere elaborata tre volte al giorno in una collaborazione AWS Clean Rooms nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Vuoi utilizzare la configurazione predefinita del motore di calcolo AWS Clean Rooms Spark SQL con CR.1X e 16 istanze, che utilizza una capacità totale di 32 CRPU all'ora per eseguire le query.

La tabella seguente riepiloga l'utilizzo totale per il giorno e l’anno.

Vuoi usare le query Spark SQL per eseguire l'analisi su tabelle configurate da più membri della collaborazione. La tua query Spark SQL viene eseguita una volta al giorno per 3 minuti in una collaborazione AWS Clean Rooms nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Scegli di utilizzare una configurazione del motore di calcolo AWS Clean Rooms Spark SQL con CR.4X e 8 istanze, che utilizza una capacità totale di 64 CRPU all'ora per eseguire le query.

La tabella seguente riepiloga l'utilizzo totale per il giorno e l’anno.

Vuoi utilizzare le query Spark SQL per eseguire analisi su tabelle configurate da più membri della collaborazione e utilizzare Privacy differenziale di AWS Clean Rooms per un ulteriore livello di protezione. Il costo totale per ora di CRPU è di 4 USD (2 USD per CRPU-ora per calcolo Spark SQL + 2 USD per CRPU-ora per Privacy differenziale di AWS Clean Rooms). La query deve essere elaborata una volta al giorno in una collaborazione AWS Clean Rooms nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Vuoi utilizzare la configurazione predefinita del motore di calcolo AWS Clean Rooms Spark SQL con CR.1X e 16 istanze, che utilizza una capacità totale di 32 CRPU all'ora per eseguire le query. Il tempo medio di completamento della query è di 4,5 minuti.

La tabella seguente riepiloga l'utilizzo totale per il giorno e l’anno.

Quando esegui la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, paghi l'addestramento, l'inferenza o entrambi, in base a tre dimensioni di costi che includono il numero di record in base al prezzo per milione di record, l'utilizzo del tipo di istanza di calcolo scelto e la capacità di calcolo delle query SQL Spark eseguite per creare i dati di input dalla formazione e dall'inferenza in una collaborazione. Di seguito sono riportati i dettagli delle tre dimensioni dei costi.

Note: per applicare la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, è necessario utilizzare Spark SQL come motore di analisi. Consulta i prezzi di AWS Clean Rooms Spark SQL per ulteriori dettagli.

1. Numero di record: paghi il numero di record in base al prezzo per milione di record. In base al numero di record elaborati su base mensile per la formazione o l'inferenza si applicano prezzi diversi.

Nota: i prezzi per il numero di record per l'addestramento e l'inferenza non variano in base alla regione AWS.

2. Elaborazione di modellazione personalizzata: paghi in base all'utilizzo del tipo di istanza di calcolo scelto e alla durata del completamento dell'addestramento e dell'inferenza. 

Nota: i prezzi della modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML possono variare in base alla regione AWS a seconda delle funzionalità utilizzate. La fatturazione dell'elaborazioe viene calcolata in base alla durata di ogni processo di addestramento e inferenza eseguito.

3. Elaborazione Spark SQL: paghi per il tempo impiegato dalle tue query Spark SQL a una tariffa oraria per CRPU con la possibilità di scegliere tra diverse istanze per eseguire le query. È possibile scegliere tra quattro opzioni di configurazione del motore di calcolo per eseguire le query, in base ai requisiti di prestazioni, scalabilità e costi. Per impostazione predefinita, AWS Clean Rooms alloca 32 CRPU a ciascuna query Spark SQL e, facoltativamente, puoi scegliere dimensioni del carico di lavoro comprese tra 4 e 256 CRPU.

Note: per applicare la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, è necessario utilizzare Spark SQL come motore di analisi. Consulta i prezzi di AWS Clean Rooms Spark SQL per ulteriori dettagli.

Vuoi utilizzare la modellazione personalizzata AWS Clean Rooms ML per addestrare un modello proprietario per rilevare transazioni fraudolente con un altro istituto finanziario. Vuoi addestrare questo modello sfruttando un set di dati collettivo composto da 30.000.000 di record di transazioni da te e da un altro collaboratore. Desideri utilizzare l'istanza ml.p3.8xlarge, con una media di 6 ore per il completamento di ogni job di addestramento. La tua query Spark SQL per estrarre l'elenco delle transazioni sospette viene eseguita per 1 ora. Vuoi utilizzare la configurazione del motore di calcolo AWS Clean Rooms Spark SQL con CR.1X e 16 istanze, che utilizza una capacità totale di 32 CRPU all'ora per eseguire le query.

La tabella seguente riassume l'utilizzo e gli addebiti nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale):

Vuoi utilizzare la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML per prevedere la probabilità che i potenziali clienti facciano clic sui tuoi annunci su un sito di e-commerce. Vuoi eseguire l'inferenza su un set di dati composto da 50 miliardi di record di clienti del tuo partner di e-commerce. Desideri usare l'istanza ml.m5.4xlarge, con una media di 2 ore per il completamento di ogni processo di inferenza. La query SQL Spark viene eseguita per 1 ora per generare i dati per l'inferenza. Vuoi utilizzare la configurazione del motore di calcolo AWS Clean Rooms Spark SQL con CR.4X e 8 istanze, che utilizza una capacità totale di 64 CRPU all'ora per eseguire le query.

La tabella seguente riassume l'utilizzo e gli addebiti nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale):

Quando si utilizza l'abbinamento basato su regole, è necessario che almeno un membro di una collaborazione prepari i propri dati prima della corrispondenza con i set di dati dei partner. Quando si utilizza l'abbinamento basato sul fornitore di servizi di dati, tutti i membri della collaborazione devono preparare il proprio set di dati con gli ID del fornitore prima della corrispondenza dei dati con i set di dati dei propri partner.

Note: prima di entrare in una collaborazione con AWS Clean Rooms, se hai già utilizzato AWS Entity Resolution per preparare i tuoi dati, puoi utilizzare quel set di dati per la corrispondenza in una collaborazione AWS Clean Rooms. Non è necessario eseguire nuovamente la preparazione dei dati.