AWS Clean Rooms ahora admite tamaño de cómputo configurable para PySpark, ofreciendo a los clientes la flexibilidad de personalizar y asignar recursos para ejecutar trabajos de PySpark basados en sus requisitos de rendimiento, escala y costo. Con este lanzamiento, los clientes pueden especificar el tipo de instancia y el tamaño del clúster en tiempo de ejecución del trabajo para cada análisis que utilice PySpark, la API de Python para Apache Spark. Por ejemplo, los clientes pueden usar configuraciones de instancia grandes para lograr el rendimiento necesario para sus conjuntos de datos y análisis complejos, o instancias más pequeñas para optimizar los costos. AWS Clean Rooms ayuda a las empresas y a sus socios a analizar y colaborar fácilmente en sus conjuntos de datos colectivos sin revelar ni copiar los datos subyacentes de los demás. Para obtener más información sobre las regiones de AWS donde AWS Clean Rooms está disponible, consulte la tabla de regiones de AWS. Para obtener más información sobre cómo colaborar con AWS Clean Rooms, visite AWS Clean Rooms.