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Tablas intermedias en AWS Clean Rooms
Una tabla intermedia es un recurso de ámbito colaborativo AWS Clean Rooms que almacena en caché los resultados de los análisis de una colaboración para reutilizarlos en análisis posteriores.
Las tablas intermedias las crea el responsable del análisis, que es el propietario y el que las administra. Los datos se almacenan en un almacenamiento AWS gestionado y no se exportan fuera de la colaboración.
Antes de poder utilizar una tabla intermedia en un análisis, primero debe rellenarla. A continuación, adjúntele una regla de análisis personalizada. La tabla debe tener un estado de POPULATE_SUCCESS antes de que se pueda hacer referencia a ella en cualquier análisis. Puede hacer referencia a las tablas intermedias por su nombre en las consultas y PySpark trabajos de SQL, igual que en las tablas configuradas.
nota
El almacenamiento de las tablas intermedias se factura según las tarifas estándar hasta que se elimine la tabla.
Una tabla base es cualquier tabla configurada, tabla de mapeo de ID u otra tabla intermedia que se utilice en el análisis para rellenar una tabla intermedia.
Aplicación diferida
AWS Clean Rooms utiliza la aplicación diferida para ciertos controles de privacidad en las tablas intermedias. AWS Clean Rooms no evalúa los controles diferidos al crear o rellenar la tabla intermedia. En su lugar AWS Clean Rooms , los aplica en el momento del análisis, cuando se hace referencia a la tabla intermedia en un análisis posterior.
Las tablas intermedias tienen los siguientes tipos de clasificación, que determinan cómo se aplican los controles diferidos:
-
First-party— Todas las tablas base utilizadas para rellenar la tabla intermedia son propiedad del creador. El creador tiene el control total sobre la configuración de las reglas de análisis.
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Multi-party— Las tablas base provienen de diferentes proveedores de datos. El creador solo puede hacer que los controles heredados sean más restrictivos, no menos.
La tabla intermedia hereda los controles diferidos de las tablas base utilizadas para rellenarla. Al rellenar una tabla intermedia, AWS Clean Rooms captura los controles diferidos de la regla de análisis de cada tabla base. A continuación, aplica la combinación más restrictiva a la tabla intermedia.
En la siguiente tabla se describen los controles diferidos para las tablas intermedias.
| Control diferido | Description (Descripción) |
|---|---|
| Receptores de resultados permitidos | Especifica qué miembros de la colaboración pueden recibir los resultados de un análisis que hace referencia a la tabla intermedia. Se hereda como la intersección de todos los receptores de resultados permitidos en las tablas base. |
| Columnas de salida no permitidas | Especifica las columnas que no pueden aparecer en la salida de un análisis. Se hereda como la unión de todas las columnas de salida no permitidas de las tablas base. |
| Análisis adicionales permitidos | Especifica si los resultados de un análisis se pueden utilizar como entrada para análisis adicionales. Se hereda de las tablas base como el valor más restrictivo. |
| Análisis adicionales | Controla si la tabla intermedia se puede utilizar en análisis adicionales más allá del análisis inicial. Se hereda de las tablas base como el valor más restrictivo. |
Estados de las tablas intermedias
En la siguiente tabla se describe el ciclo de vida de los estados de una tabla intermedia.
| Status | Description (Descripción) |
|---|---|
CREATED |
El recurso de tabla intermedia existe pero no tiene datos materializados. |
POPULATE_STARTED |
Hay una operación de relleno en curso. |
POPULATE_SUCCESS |
Los datos se han materializado correctamente en la tabla intermedia. |
POPULATE_FAILED |
La operación de relleno no se completó correctamente. |
DISALLOWED_BY_DATA_PROVIDER |
Un proveedor de datos ha rechazado la tabla intermedia. La tabla ya no se puede utilizar en los análisis hasta que el proveedor de datos vuelva a permitirla. |
BASE_TABLE_REMOVED |
Se han eliminado de la colaboración una o más tablas base utilizadas para rellenar la tabla intermedia. La tabla intermedia ya no se puede utilizar en los análisis. |
RETENTION_PERIOD_EXPIRED |
La versión de la tabla intermedia ha caducado en función del período de retención configurado. Se han limpiado todos los datos almacenados y la tabla debe rellenarse para poder volver a utilizarla. La retención predeterminada es de 30 días. |
Presupuestos con tablas intermedias
Puede configurar los presupuestos de acceso y los presupuestos de privacidad diferencial en las tablas intermedias, al igual que en las tablas configuradas.
Acceda a los presupuestos
AWS Clean Rooms reduce el acceso a los presupuestos de la tabla intermedia y de todas las tablas base a las que se hace referencia en el análisis (incluidas las dependencias transitivas de las tablas intermedias anidadas) en los siguientes momentos:
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Creación o actualización: los presupuestos se reducen porque la operación de relleno ejecuta un análisis comparándolo con las tablas base.
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Uso: los presupuestos se reducen porque la tabla intermedia contiene los datos de la tabla base. Cada acceso a esos datos, incluso si está almacenado en caché, se considera un uso de la tabla base para el seguimiento de la privacidad.
Presupuestos de privacidad diferenciales
AWS Clean Rooms gestiona los presupuestos de privacidad diferenciales para las tablas intermedias de la siguiente manera:
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Creación o actualización: si las tablas base tienen habilitada la privacidad diferencial, sus presupuestos de privacidad diferencial disminuyen. AWS Clean Rooms inyecta ruido en este momento. El análisis que rellena la tabla intermedia debe seguir todas las restricciones para las consultas con la privacidad diferencial habilitada.
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Uso: si configuró la privacidad diferencial para la tabla intermedia, se reduce el beneficio del propietario único del presupuesto de la colaboración. Esto se aplica independientemente de quién sea el propietario de la tabla intermedia. Si no existe ningún presupuesto, se rechaza el análisis.
nota
La privacidad diferencial en las tablas intermedias trata los datos de una tabla intermedia como un conjunto de datos nuevo. AWS Clean Rooms inyecta ruido en función del número de usuarios de la propia tabla intermedia. Si amplifica el número de usuarios mediante una transformación al rellenar la tabla intermedia, no se realizará un seguimiento del efecto de esa transformación en la población de usuarios original.
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