Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # AWS Clean Rooms Glossario Consulta questo glossario per acquisire familiarità con la terminologia utilizzata per. AWS Clean Rooms ## Regola di analisi dell'aggregazione La restrizione delle query che consente di eseguire query che aggregano analisi utilizzando o AVG funzioni COUNT lungo SUM dimensioni opzionali. Queste interrogazioni non riveleranno informazioni a livello di riga. Supporta casi d'uso come la pianificazione delle campagne, la copertura dei media, la frequenza e la misurazione delle conversioni. Altri tipi di regole di analisi sono [personalizzate](#glossary-custom-analysis-rule) ed [elenchi](#glossary-list-analysis-rule). ## Regole di analisi Le restrizioni relative alle interrogazioni che autorizzano un tipo specifico di interrogazione. Il tipo di regola di analisi determina il tipo di analisi che può essere eseguito sulla tabella configurata. Ogni tipo ha una struttura di interrogazione predefinita. Puoi controllare come le colonne della tabella possono essere utilizzate nella struttura tramite i controlli di interrogazione. I tipi di regole di analisi sono [aggregazione](#glossary-agg-analysis-rule), [elenco](#glossary-list-analysis-rule) e [personalizzazione](#glossary-custom-analysis-rule). ## Modello di analisi Una query preapprovata specifica per la collaborazione che può essere riutilizzata. Formati supportati: codice SQL o codice Python per Spark. Se si utilizza SQL, il modello di analisi può contenere parametri laddove in genere un valore letterale potrebbe apparire in una query SQL. Per ulteriori informazioni sui tipi di parametri supportati, vedere [Tipi di dati](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/sql-reference/c_Supported_data_types.html) nel *riferimento AWS Clean Rooms SQL.* I modelli di analisi funzionano solo con la [regola di analisi personalizzata](analysis-rules-custom.md). ## Client di crittografia C3R Il client di crittografia Cryptographic Computing for Clean Rooms (C3R). Utilizzato per crittografare e decrittografare i dati, C3R è un SDK di crittografia lato client con un'interfaccia a riga di comando. ## Colonna Cleartext Una colonna che non è protetta crittograficamente né per un JOIN costrutto SQL. SELECT Le colonne Cleartext possono essere utilizzate in qualsiasi parte della query SQL. ## Collaborazione Un limite logico sicuro AWS Clean Rooms in cui i membri possono eseguire query SQL su tabelle configurate. [Le collaborazioni vengono create dal creatore della collaborazione.](#glossary-collaboration-creator) Solo i membri che sono stati invitati alla collaborazione possono aderire alla collaborazione. Una collaborazione può avere un solo [membro che può interrogare](#glossary-member-who-can-query) i dati o un [membro che può eseguire query e lavori](#glossary-member-who-can-run-queries-jobs). Una collaborazione può avere un solo [membro che può ricevere risultati](#glossary-member-who-can-receive-results). Una collaborazione può avere un solo [membro che paga i costi di elaborazione delle query o un solo membro che paga i costi](#glossary-member-paying-for-query-compute) [di elaborazione delle query e dei lavori](#glossary-member-paying-for-query-job-compute). Tutti i membri possono visualizzare l'elenco dei partecipanti invitati alla collaborazione prima di aderire alla collaborazione. ## Creatore di collaborazioni Il membro che crea una collaborazione. Esiste un solo creatore di collaborazione per collaborazione. Solo l'autore della collaborazione può rimuovere membri dalla collaborazione o eliminare la collaborazione. ## Tabella configurata Ogni tabella configurata rappresenta un riferimento a una tabella esistente in AWS Glue Data Catalog quella che è stata configurata per l'uso in AWS Clean Rooms. Una tabella configurata contiene una regola di analisi che determina come i dati possono essere utilizzati. Attualmente, AWS Clean Rooms supporta l'associazione di dati archiviati in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) tramite cui sono catalogati. AWS Glue [Per ulteriori informazioni in merito AWS Glue, consulta la Developer Guide AWS Glue .](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) Le tabelle configurate possono essere associate a una o più collaborazioni. **Nota** AWS Clean Rooms attualmente non supporta le bucket location di Amazon S3 registrate con. AWS Lake Formation ## Regola di analisi personalizzata La restrizione delle query che consente un set specifico di query preapprovate ([modelli di analisi](#glossary-analysis-template)) o consente un set specifico di account in grado di fornire query o lavori che utilizzano i dati dell'utente. Supporta casi d'uso come l'attribuzione al primo tocco, le analisi incrementali e le analisi dell'audience. Supporta la privacy differenziale. [Altri tipi di regole di analisi sono l'[aggregazione e l'elenco](#glossary-agg-analysis-rule).](#glossary-list-analysis-rule) ## Decrittografia Il processo di riconversione dei dati crittografati nella loro forma originale. La decrittografia può essere eseguita solo se si ha accesso alla chiave segreta. ## Privacy differenziale Una tecnica matematicamente rigorosa che protegge i dati di collaborazione del membro che può ricevere risultati imparando a conoscere un individuo specifico. ## Encryption (Crittografia) Processo di codifica dei dati in un formato che appare casuale utilizzando un valore segreto chiamato chiave. È impossibile determinare il testo in chiaro originale senza accedere alla chiave. ## Colonna di impronte digitali Una colonna protetta crittograficamente per un JOIN costrutto SQL. ## Metodo del flusso di lavoro di mappatura degli ID Come desideri che venga eseguita la mappatura degli ID. Esistono due metodi del flusso di lavoro di mappatura degli ID: + Mappatura degli ID basata su regole: il metodo con cui si utilizzano le regole di corrispondenza per tradurre i dati di prime parti da un'origine a una destinazione in un flusso di lavoro di mappatura degli ID. + Mappatura degli ID dei servizi provider: il metodo con cui si utilizza un servizio provider per tradurre dati codificati da terze parti da un'origine a una destinazione in un flusso di lavoro di mappatura degli ID. AWS Clean Rooms attualmente è supportato LiveRamp come metodo di flusso di lavoro di mappatura degli ID basato sui servizi del provider. È necessario disporre di un abbonamento a LiveRamp through per AWS Data Exchange utilizzare questo metodo. Per ulteriori informazioni, consulta [Abbonarsi a un servizio di un provider AWS Data Exchange](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/userguide/prepare-third-party-input-data.html#subscribe-provider-service) nella *Guida AWS Entity Resolution per l'utente.* ## Tabella di mappatura degli ID Una risorsa AWS Clean Rooms che abilita regole di corrispondenza proprietarie o la transcodifica delle identità con più parti in una collaborazione. Una tabella di mappatura degli ID è un riferimento a una tabella esistente in. AWS Glue Data Catalog Contiene una [regola di analisi della tabella di mappatura degli ID](#glossary-id-mapping-table-analysis-rule) che determina in che modo i dati possono essere interrogati. AWS Clean Rooms Le tabelle di mappatura degli ID possono essere associate a una o più collaborazioni. ## Regola di analisi delle tabelle di mappatura degli ID Un tipo di regola di analisi gestita da AWS Clean Rooms e utilizzata per unire dati di identità diversi per facilitare le interrogazioni. Viene aggiunta automaticamente alle [tabelle di mappatura degli ID](#glossary-id-mapping-table) e non può essere modificata. Eredita i comportamenti delle altre regole di analisi previste dalla collaborazione, purché tali regole di analisi siano omogenee. ## Workflow di mappatura degli ID Un processo di elaborazione dati che mappa i dati da un'origine a una destinazione in base al metodo di [flusso di lavoro di mappatura degli ID](#glossary-id-mapping-method) specificato. Produce una tabella di [mappatura degli ID](#glossary-id-mapping-table). ## Namespace ID [Una risorsa AWS Clean Rooms che contiene metadati che spiegano i set di dati suddivisi in più set Account AWS e come utilizzarli in un flusso di lavoro di mappatura degli ID.](#glossary-id-mapping-workflow) ## Associazione ID namespace [Un'associazione di una risorsa di namespace ID che consente di individuare gli input nel relativo flusso di lavoro di mappatura degli ID.](#glossary-id-mapping-workflow) ## Processo Un metodo per accedere e analizzare le tabelle configurate in collaborazione utilizzando un set supportato di funzioni, classi e variabili. AWS Clean Rooms attualmente supporta il tipo di PySpark lavoro. AWS Clean Rooms attualmente supporta l'esecuzione di lavori utilizzando un modello di PySpark analisi. ## Regola di analisi delle liste La restrizione delle interrogazioni che consente di eseguire interrogazioni che generano un'analisi degli attributi a livello di riga della sovrapposizione tra questa tabella e le tabelle del membro che può eseguire la query. Supporta casi d'uso come l'arricchimento e la creazione o la soppressione dell'audience. [Altri tipi di regole di analisi sono l'[aggregazione](#glossary-agg-analysis-rule) e la personalizzazione.](#glossary-custom-analysis-rule) ## Modello simile [Un modello di dati di un fornitore di dati di addestramento che consente a un fornitore di dati di [avviamento di creare un segmento simile](#glossary-lookalike-segment) di dati del fornitore di dati di addestramento che assomiglia di più ai propri dati iniziali.](#glossary-seed-data) ## Segmento simile [Un sottoinsieme dei dati di addestramento che più assomiglia ai dati iniziali.](#glossary-seed-data) ## Membro [Un AWS cliente che partecipa a una collaborazione.](#glossary-collaboration) Un membro viene identificato utilizzando il proprio Account AWS. Tutti i membri possono fornire dati. ## Membro che può interrogare Il membro che può interrogare i dati nella [collaborazione](#glossary-collaboration). Esiste un solo membro che può eseguire query per collaborazione e quel membro è immutabile. Un utente amministrativo può utilizzare le autorizzazioni AWS Identity and Access Management (IAM) per controllare quali dei suoi principali IAM (come utenti o ruoli) possono interrogare i dati nell'ambito della collaborazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea un ruolo di servizio per leggere i dati da Amazon S3](setting-up-roles.md#create-service-role-procedure). ## Membro che può eseguire query e lavori [Il membro che può eseguire query e lavori sui dati della collaborazione.](#glossary-collaboration) Esiste un solo membro che può eseguire query e lavori per collaborazione e quel membro è immutabile. Un utente amministrativo può utilizzare le autorizzazioni AWS Identity and Access Management (IAM) per controllare quali dei suoi principali IAM (come utenti o ruoli) possono eseguire query e lavori nell'ambito della collaborazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea un ruolo di servizio per leggere i dati da Amazon S3](setting-up-roles.md#create-service-role-procedure). ## Membro che può ricevere risultati Un membro che può ricevere i risultati delle interrogazioni. Un membro che può ricevere risultati specifica le impostazioni dei risultati delle query per la destinazione Amazon S3 e il formato dei risultati della query (CSV o Parquet). Per le analisi con il motore di analisi Spark, un membro che può ricevere i risultati specifica anche se i file devono essere emessi come file singolo o come file multipli. Può esserci più di un membro che può ricevere risultati in una collaborazione. ## Il membro paga i costi di elaborazione delle query Il membro responsabile del pagamento dei costi di elaborazione delle query. Esiste un solo membro responsabile del pagamento dei costi di elaborazione delle query per collaborazione e tale membro è immutabile. Se l'autore della collaborazione non ha specificato nessuno come membro che paga i costi di elaborazione delle query, il [membro che può effettuare le query](#glossary-member-who-can-query) è il pagatore predefinito. Il membro che paga i costi di elaborazione delle query riceve una fattura per le query eseguite nell'ambito della collaborazione. ## Il membro paga i costi di elaborazione delle query e del lavoro Il membro responsabile del pagamento dei costi relativi alle richieste e all'elaborazione dei lavori. Esiste un solo membro responsabile del pagamento dei costi di elaborazione delle query e dei lavori per collaborazione e tale membro è immutabile. Se l'autore della collaborazione non ha indicato nessuno come membro che paga i costi di elaborazione delle query e dei lavori, il pagatore predefinito è il [membro che può eseguire la query](#glossary-member-who-can-query). Il membro che paga i costi di elaborazione delle query e dei lavori riceve una fattura per le query eseguite nell'ambito della collaborazione. ## Appartenenza [Una risorsa creata quando un [membro](#glossary-member) entra a far parte di una collaborazione.](#glossary-collaboration) Tutte le risorse che il membro associa a una collaborazione fanno parte dell'appartenenza o sono associate all'appartenenza. Solo il membro proprietario dell'iscrizione può aggiungere, rimuovere o modificare le risorse in quell'iscrizione. ## Colonna sigillata Una colonna protetta crittograficamente per un costrutto SELECT SQL. ## Dati di semina I dati del fornitore di dati iniziali, utilizzati per creare un [segmento simile](#glossary-lookalike-segment). I dati iniziali possono essere forniti direttamente o possono provenire dai risultati di una AWS Clean Rooms query. L'output del segmento lookalike è un insieme di utenti tratto dai dati di addestramento che assomiglia di più agli utenti seed. ## Motore di analisi Spark Un'opzione di analisi AWS Clean Rooms che consente ai clienti di eseguire query complesse su set di dati di grandi dimensioni archiviati in Amazon S3, Amazon Athena o Snowflake utilizzando le funzioni SQL di Apache Spark. AWS Clean Rooms Supporta anche l'analisi in. PySpark Quando crei una collaborazione utilizzando l'[CreateCollaborationAPI](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/API_CreateCollaboration.html), il valore del motore di analisi Spark è`SPARK`. ## Query Un metodo per accedere e analizzare le tabelle configurate in una collaborazione, utilizzando un set supportato di funzioni, classi e variabili. AWS Clean Rooms attualmente supporta il linguaggio di interrogazione SQL. AWS Clean Rooms attualmente supporta l'esecuzione di query SQL dirette o l'esecuzione di query utilizzando un modello di analisi SQL.