As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Tabelas intermediárias em AWS Clean Rooms
Uma tabela intermediária é um recurso com escopo de colaboração AWS Clean Rooms que armazena em cache os resultados da análise em uma colaboração para reutilização em análises subsequentes.
As tabelas intermediárias são criadas pelo executor de análise que as possui e gerencia. Os dados são armazenados em armazenamento AWS gerenciado e não são exportados para fora da colaboração.
Antes de usar uma tabela intermediária em uma análise, você deve primeiro preenchê-la. Em seguida, anexe uma regra de análise personalizada a ela. A tabela deve ter um status de POPULATE_SUCCESS antes de poder ser referenciada em qualquer análise. Você pode referenciar tabelas intermediárias por nome em consultas e PySpark trabalhos SQL, assim como as tabelas configuradas.
nota
O armazenamento para tabelas intermediárias é cobrado de acordo com as taxas padrão até que a tabela seja excluída.
Uma tabela base é qualquer tabela configurada, tabela de mapeamento de ID ou outra tabela intermediária usada na análise para preencher uma tabela intermediária.
Execução diferida
AWS Clean Rooms usa aplicação diferida para determinados controles de privacidade em tabelas intermediárias. AWS Clean Rooms não avalia controles adiados quando você cria ou preenche a tabela intermediária. Em vez disso, AWS Clean Rooms as aplica no momento da análise, quando a tabela intermediária é referenciada em uma análise subsequente.
As tabelas intermediárias têm os seguintes tipos de classificação, que determinam como os controles adiados são aplicados:
-
First-party— Todas as tabelas base usadas para preencher a tabela intermediária são de propriedade do criador. O criador tem controle total sobre a configuração da regra de análise.
-
Multi-party— As tabelas básicas vêm de diferentes provedores de dados. O criador só pode tornar os controles herdados mais restritivos, não menos.
A tabela intermediária herda controles adiados das tabelas base usadas para preenchê-la. Quando você preenche uma tabela intermediária, AWS Clean Rooms captura os controles adiados da regra de análise de cada tabela base. Em seguida, aplica a combinação mais restritiva à tabela intermediária.
A tabela a seguir descreve os controles adiados para tabelas intermediárias.
| Controle diferido | Description |
|---|---|
| Receptores de resultados permitidos | Especifica quais membros da colaboração podem receber os resultados de uma análise que faz referência à tabela intermediária. Herdado como a interseção de todos os receptores de resultados permitidos pelas tabelas base. |
| Colunas de saída não permitidas | Especifica as colunas que não podem aparecer na saída de uma análise. Herdado como a união das colunas de saída não permitidas de todas as tabelas base. |
| Análises adicionais permitidas | Especifica se os resultados de uma análise podem ser usados como entrada para análises adicionais. Herdado como o valor mais restritivo das tabelas base. |
| Análises adicionais | Controla se a tabela intermediária pode ser usada em análises adicionais além da análise inicial. Herdado como o valor mais restritivo das tabelas base. |
Status da tabela intermediária
A tabela a seguir descreve o ciclo de vida de status de uma tabela intermediária.
| Status | Description |
|---|---|
CREATED |
O recurso de tabela intermediária existe, mas não tem dados materializados. |
POPULATE_STARTED |
Uma operação de preenchimento está em andamento. |
POPULATE_SUCCESS |
Os dados foram materializados com sucesso na tabela intermediária. |
POPULATE_FAILED |
A operação de preenchimento não foi concluída com êxito. |
DISALLOWED_BY_DATA_PROVIDER |
Um provedor de dados não permitiu a tabela intermediária. A tabela não pode mais ser usada em análises até que o provedor de dados a permita novamente. |
BASE_TABLE_REMOVED |
Uma ou mais tabelas base usadas para preencher a tabela intermediária foram removidas da colaboração. A tabela intermediária não pode mais ser usada em análises. |
RETENTION_PERIOD_EXPIRED |
A versão da tabela intermediária expirou com base no período de retenção configurado. Todos os dados armazenados foram limpos e a tabela deve ser preenchida novamente para ser usada novamente. A retenção padrão é de 30 dias. |
Orçamentos com tabelas intermediárias
Você pode configurar orçamentos de acesso e orçamentos de privacidade diferencial em tabelas intermediárias, da mesma forma que as tabelas configuradas.
Acesse orçamentos
AWS Clean Rooms diminui os orçamentos de acesso para a tabela intermediária e todas as tabelas base referenciadas na análise (incluindo dependências transitivas para tabelas intermediárias aninhadas) nos seguintes momentos:
-
Criação ou atualização — Os orçamentos são diminuídos porque a operação de preenchimento executa uma análise em relação às tabelas base.
-
Uso — Os orçamentos são diminuídos porque a tabela intermediária contém dados da tabela base. Todo acesso a esses dados, mesmo se armazenados em cache, conta como um uso da tabela base para rastreamento de privacidade.
Orçamentos diferenciais de privacidade
AWS Clean Rooms lida com orçamentos de privacidade diferenciais para tabelas intermediárias da seguinte forma:
-
Criação ou atualização — Se as tabelas base tiverem a privacidade diferencial ativada, seus orçamentos de privacidade diferencial serão reduzidos. AWS Clean Rooms injeta ruído neste momento. A análise que preenche a tabela intermediária deve seguir todas as restrições para consultas com privacidade diferencial ativada.
-
Uso — Se você configurou a privacidade diferencial para a tabela intermediária, o épsilon para o único proprietário do orçamento da colaboração será diminuído. Isso se aplica independentemente de quem possui a tabela intermediária. Se não houver orçamento, a análise será rejeitada.
nota
A privacidade diferencial em tabelas intermediárias trata os dados em uma tabela intermediária como um novo conjunto de dados. AWS Clean Rooms injeta ruído com base no número de usuários na própria tabela intermediária. Se você ampliar o número de usuários por meio de uma transformação ao preencher a tabela intermediária, o efeito dessa transformação na população original de usuários não será rastreado.
Tópicos
