本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 什么是 AWS Clean Rooms？
AWS Clean Rooms 帮助您和您的合作伙伴对您的集体数据集进行分析和协作，以获得新的见解，而无需互相透露基础数据。 AWS Clean Rooms 是一个安全的协作工作空间，您可以在几分钟内创建自己的干净室，只需几个步骤即可分析您的集体数据集。您可以选择要与之合作的合作伙伴，选择他们的数据集，然后为这些合作伙伴配置隐私增强控件。
借助 AWS Clean Rooms，您可以与成千上万家已经在使用的公司进行协作 AWS。协作不需要将数据移出其他云服务提供商 AWS 或将其加载到其他云服务提供商。当您运行查询或作业时，会从该数据的原始位置 AWS Clean Rooms 读取数据，并应用内置的分析规则来帮助您保持对这些数据的控制。
AWS Clean Rooms 提供您可以配置的内置数据访问控制和审计支持控件。这些控制包括：
+ 用于限制 SQL 查询和提供输出约束的@@ [分析规则](analysis-rules.md)。
+ [加密计算，Clean Rooms用于](crypto-computing.md)保持数据加密，即使在处理查询时也是如此，以遵守严格的数据处理政策。
+ [分析日志](query-logs.md)，用于查看查询和任务 AWS Clean Rooms 并帮助支持审计。
+ [差异隐私](differential-privacy.md)，可防止用户识别尝试。 AWS Clean Rooms 差异隐私是一项完全托管的功能，可通过数学支持的技术和直观的控件来保护用户的隐私，只需几个步骤即可应用这些技术和直观的控件。
+ [AWS Clean Rooms ML](machine-learning.md) 允许双方识别其数据中的相似用户，而无需彼此共享数据。第一方通过其训练数据创建并配置一个相似模型。然后，会将种子数据引入到协作中，以便创建与训练数据类似的相似细分。
以下视频解释了更多相关信息 AWS Clean Rooms。
[](http://www.youtube.com/watch?v=0S6icreVCO0)
## 你是首次 AWS Clean Rooms 使用吗？
如果您是首次使用 AWS Clean Rooms，我们建议您先阅读以下章节：
+ [如何 AWS Clean Rooms 运作](#how-it-works)
+ [正在访问 AWS Clean Rooms](#accessing-service)
+ [设置 AWS Clean Rooms](setting-up.md)
+ [AWS Clean Rooms 词汇表](glossary.md)
## 如何 AWS Clean Rooms 运作
在中 AWS Clean Rooms，您可以创建协作并添加要邀请的人，或者创建成员资格以加入您已被邀请参加的协作。 AWS 账户 然后，您可以链接您的使用案例所需的数据资源：针对事件数据的配置表、针对机器学习建模的配置模型，或针对实体解析的 ID 命名空间。您可以选择创建或批准分析模板，以便事先就协作中要允许的确切查询和任务达成一致。最后，您可以通过在配置的表上运行 SQL 查询或 PySpark 作业、在 ID 映射表中执行实体解析或使用 ML 建模生成相似的受众细分来分析联合数据。
下图显示了 AWS Clean Rooms 工作原理。
## 相关服务
### AWS 服务
以下内容与 AWS 服务 以下内容有关 AWS Clean Rooms：
+ **Amazon Athena**
协作成员可以将他们 AWS Clean Rooms 作为 AWS Glue Data Catalog 视图带入的数据存储在 Amazon Athena 中。有关更多信息，请参阅以下主题：
有关更多信息，请参阅以下主题：
[在中为查询准备数据表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)
[创建已配置表-Amazon Athena 数据源](create-config-table-athena.md)
[什么是 Amazon Athena？](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html) 在*亚马逊 Athena 用户指南*中
+ **CloudFormation**
在中创建以下资源 CloudFormation：协作、已配置的表、配置的表关联和成员资格
有关更多信息，请参阅 [使用创建 AWS Clean Rooms 资源 AWS CloudFormation](creating-resources-with-cloudformation.md)。
+ **AWS CloudTrail**
AWS Clean Rooms 与 CloudTrail 日志配合使用可增强对 AWS 服务 活动的分析。
有关更多信息，请参阅 [使用记录 AWS Clean Rooms API 调用 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md)。
+ **AWS Entity Resolution 数据匹配服务**
AWS Clean Rooms 与一起使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务 可执行实体解析。
有关更多信息，请参阅 [AWS Entity Resolution 数据匹配服务 in AWS Clean Rooms](working-with-entity-resolution.md)。
+ **AWS Glue**
协作成员可以根据自己在 Amazon S3 中的数据创建 AWS Glue 表以供在中使用 AWS Clean Rooms。
有关更多信息，请参阅以下主题：
[在中为查询准备数据表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)
《AWS Glue 开发人员指南》**中的 [What is AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)
+ **Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）**
协作成员可以将他们带入的 Amazon S3 AWS Clean Rooms 中的数据存储。
有关更多信息，请参阅以下主题：
[在中为查询准备数据表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)
[创建已配置的表-Amazon S3 数据源](create-config-table-s3.md)
*《Amazon Simple Storage Service 用户指南》*中的[什么是 Amazon S3？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)
+ **AWS Secrets Manager**
协作成员可以创建密钥来访问和读取 Snowflake 中存储的数据。
有关更多信息，请参阅以下主题：
[创建服务角色以从 Snowflake 读取数据](setting-up-roles.md#create-service-role-third-party)
[在中为查询准备数据表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)
*AWS Secrets Manager 用户指南* 中的[什么是 AWS Secrets Manager？](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html)
### 第三方服务
以下第三方服务与以下内容有关 AWS Clean Rooms：
+ **Snowflake**
协作成员可以将他们带入 Snowflake 仓库中的数据存储 AWS Clean Rooms 在 Snowflake 仓库中。
有关更多信息，请参阅以下主题：
[在中为查询准备数据表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)
[创建已配置的表 — Snowflake 数据源](create-config-table-snowflake.md)
## 正在访问 AWS Clean Rooms
您可以 AWS Clean Rooms 通过以下选项进行访问：
+ 直接通过 AWS Clean Rooms 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/)。
+ 通过 AWS Clean Rooms API 以编程方式进行。有关更多信息，请参阅 [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)。
## 的定价 AWS Clean Rooms
有关定价信息，请参阅 [AWS Clean Rooms 定价](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/)。
**注意**
对于关联存储在 Snowflake 中的数据的协作成员，每次运行使用存储在这些位置的数据的查询时，他们各自的数据仓库提供商或云提供商都将向您收取数据流出和计算费用。
## 的账单 AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms 使协作创建者能够指定哪个成员为协作中的查询或作业计算费用付费。
大多数情况下，[可以查询的成员](glossary.md#glossary-member-who-can-query)和[为查询计算费用付费的成员](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-compute)是相同的人。但是，如果可以查询的成员和为查询计算费用付费的成员不同，则当可以查询的成员针对自己的成员身份资源运行查询时，将按支付查询计算费用的成员的成员身份资源计费。
支付查询计算费用的成员在其 CloudTrail 事件历史记录中看不到任何正在运行的查询的事件，因为付款人既不是运行查询的人，也不是运行查询所针对的资源的所有者。但是，对于可以在协作中运行查询的成员运行的所有查询，付款人确实会看到其会员资源上产生的费用。
有关如何创建协作和配置支付查询计算费用的成员的更多信息，请参阅[创建协作](create-collaboration.md)。