AWS Clean Rooms prend désormais en charge une taille de calcul configurable pour PySpark, offrant aux clients la flexibilité de personnaliser et d'allouer des ressources pour exécuter des tâches PySpark en fonction de leurs exigences de performance, d'échelle et de coût. Avec ce lancement, les clients peuvent spécifier le type d'instance et la taille du cluster au moment de l'exécution de chaque analyse qui utilise PySpark, l'API Python pour Apache Spark. Par exemple, les clients peuvent utiliser des configurations d'instance importantes pour obtenir les performances nécessaires à leurs ensembles de données et analyses complexes, ou des instances plus petites pour optimiser les coûts. AWS Clean Rooms aide les entreprises et leurs partenaires à analyser et à collaborer facilement sur leurs ensembles de données collectifs sans révéler ni copier les données sous-jacentes de chacun. Pour plus d'informations sur les régions AWS où AWS Clean Rooms est disponible, consultez le tableau des régions AWS. Pour en savoir plus sur la collaboration avec AWS Clean Rooms, visitez AWS Clean Rooms.