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# 為查詢和任務建立協同合作
<a name="create-collab-queries-and-jobs"></a>

在此程序中，身為[協作建立者的](glossary.md#glossary-collaboration-creator)您執行下列任務：
+ [建立協同合作](create-collaboration.md)。
+ 邀請一或多個[成員](glossary.md#glossary-member)加入[協同合作](glossary.md#glossary-collaboration)。
+ 指派能力給成員，例如[可執行查詢和任務的成員](glossary.md#glossary-member-who-can-run-queries-jobs)，以及[可接收結果的成員](glossary.md#glossary-member-who-can-receive-results)。

  如果協作建立者也是可以接收結果的成員，他們會指定結果目的地和格式。他們也提供服務角色 Amazon Resource Name (ARN)，將結果寫入結果目的地。
+ 設定哪些[成員負責支付協同合作中的查詢和任務運算成本](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-job-compute)。

在開始前，請確定您具有以下先決條件：
+ 您擁有要邀請到協同合作的每個成員的名稱和 AWS 帳戶 ID。
+ 您有權與協同合作的所有成員共用每個成員的名稱和 AWS 帳戶 ID。
**注意**  
您無法在建立協同合作之後新增更多成員。

如需有關如何使用 AWS SDKs 建立協同合作的資訊，請參閱 *[AWS Clean Rooms API 參考](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)*。

**為查詢和任務建立協同合作**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並使用 開啟[AWS Clean Rooms 主控台](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) AWS 帳戶 ，以做為協同合作建立者。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 在右上角，選擇**建立協同合作**。

1. 針對**步驟 1：定義協同合作**，執行下列動作：

   1. 如需**詳細資訊**，請輸入協同合作**的名稱**和**描述**。

      受邀參與協作的協作成員可以看到此資訊。**名稱**和**描述**有助於他們了解協同合作的內容。

   1. 對於**成員**：

      1. 針對**成員 1：輸入****成員顯示名稱**，如同您希望在協同合作時顯示的名稱。
**注意**  
您的 AWS 帳戶 ID 會自動包含在**成員 AWS 帳戶 ID** 中。

      1. 針對**成員 2**，輸入您要邀請加入協同合作之成員**的成員顯示名稱**和**成員 AWS 帳戶 ID**。

         受邀參與協同合作的每個人都可以看到**成員顯示名稱**和**成員 AWS 帳戶 ID**。輸入並儲存這些欄位的值之後，您就無法對其進行編輯。
**注意**  
您必須通知協同合作成員，協同合作中所有受邀和作用中的協同合作者都可看見其**成員 AWS 帳戶 ID** 和**成員顯示名稱**。

      1. 如果您想要新增其他成員，請選擇**新增其他成員**。然後輸入每個**成員的成員顯示名稱**和**成員 AWS 帳戶 ID**，這些成員可以提供您要邀請加入協同合作的資料。

   1. 如果您想要啟用**分析記錄**，請選取**啟用分析記錄**核取方塊，然後選擇**支援的日誌類型**。
      + 如果您想要接收從 SQL 查詢產生的日誌，請選擇**查詢的日誌**核取方塊。
      + 如果您想要使用 PySpark 接收任務產生的日誌，請選擇**任務的日誌**核取方塊。

   1. 如果您想要啟用**詳細監控**，請選取**啟用詳細監控**核取方塊。

      分析執行器和設定的付款人可以選擇在建立其成員資格時啟用詳細指標。啟用時，詳細的監控指標將發佈至 CloudWatch 以進行協同合作的操作監控，包括查詢效能和資源使用率。這些指標可供分析執行器和各自 AWS 帳戶中設定的付款人使用。

      如需了解有關 CloudWatch 定價的詳細資訊，請參閱 [CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。

   1. **在允許的查詢結果區域**下，選取您要傳送查詢結果的一或多個 AWS 區域 位置。

      根據預設，只會選取目前的區域 （例如維吉尼亞北部 us-east-1)。
**重要**  
當您啟用跨區域查詢結果交付時，您的結果可能會處理並存放在來源區域之外。

      如需區域的詳細資訊，請參閱《》中的[區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)*AWS 一般參考*。

   1. （選用） 設定哪些設定可自動變更，無需手動核准**變更請求，**即可透過自動變更請求核准來管理對資料的存取。根據預設，某些設定只能透過提交變更請求來變更，該請求必須經過所有成員的核准才能生效。
      + **授予成員能力** – 選擇可授予協作成員的功能，無需手動核准。成員一律可以貢獻資料。
        + 選擇功能：
          + 貢獻資料 *（一律啟用）*
          + 接收結果
        + **自動核准具有這些功能的新成員** – 如果允許，任何具有上述選取功能新增的成員都會立即加入協作。新增其他功能的成員仍需要手動核准才能加入。
      + **可自動撤銷的功能** - 選擇無需手動核准即可撤銷的功能。成員一律可以貢獻資料。
        + 選擇功能：
          + 貢獻資料 *（一律啟用）*
          + 接收結果

      如果您選擇此選項，您可以透過位於協同作業詳細資訊頁面**詳細資訊**索引標籤的變更**請求歷史記錄**來追蹤所有協同作業組態修改。

   1. （選用） 如果您想要啟用**密碼編譯運算**功能，請選取**啟用密碼編譯運算**核取方塊。

      1. 選擇下列**密碼編譯涵蓋範圍參數**：
         + **允許plaintext資料欄**

           如果您需要完全加密的資料表，請選擇**否**。

           如果您想要加密資料表中允許cleartext的資料欄，請選擇**是**。

           若要在特定資料欄AVG上執行 SUM或 ，資料欄必須位於 中cleartext。
         + **保留NULL值**

           如果您不想保留NULL值，請選擇**否**。 NULL值不會在加密的資料表NULL中顯示為 。

           如果您想要保留NULL值，請選擇**是**。 NULL值會在加密的資料表NULL中顯示為 。

      1. 選擇下列**指紋參數**：
         + **允許重複項目**

           如果您不希望資料fingerprint欄中允許重複的項目，請選擇**否**。

           如果您想要資料fingerprint欄中允許重複的項目，請選擇**是**。
         + **允許具有不同名稱JOIN的資料欄**

           如果您不想加入具有不同名稱的資料fingerprint欄，請選擇**否**。

           如果您想要使用不同的名稱聯結fingerprint資料欄，請選擇**是**。

      如需**密碼編譯運算參數**的詳細資訊，請參閱 [密碼編譯運算參數](crypto-computing-parameters.md)。

      如需如何加密資料以用於 的詳細資訊 AWS Clean Rooms，請參閱 [使用 的密碼編譯運算準備加密資料表 Clean Rooms](prepare-encrypted-data.md)。
**注意**  
在完成下一個步驟之前，請仔細驗證這些組態。建立協同合作之後，您只能編輯協同合作名稱、描述，以及日誌是否存放在 Amazon CloudWatch Logs 中。

   1. 如果您想要為協同合作資源啟用**標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

   1. 選擇**下一步**。

1. 針對**步驟 2：指定成員能力**，執行下列動作：

   1. 對於**使用查詢和任務的分析**，在**支援的分析類型**下，選擇**任務**核取方塊。

      預設會選取**查詢**核取方塊。

      1. 從下拉式清單中選取可執行**查詢和任務**的成員。

      1. 從下拉式清單中選取可從**分析中接收結果**的成員。
**注意**  
建立 PySpark 分析範本的成員也必須是收到結果的成員。

   1. 如果您使用 Clean Rooms ML，對於**使用專用工作流程的 ML 建模**，

      1. （選用） 從下拉式清單中選取可以從**訓練模型接收輸出**的成員。

      1. （選用） 從下拉式清單中選取可以從**模型推論接收輸出**的成員。

   1. **使用 檢視 ID 解析 AWS Entity Resolution**下的成員功能。

   1. 選擇**下一步**。

1. 對於**步驟 3：設定付款**，

   1. 針對**使用查詢和任務的分析**，選擇將**支付查詢和任務**費用的成員。

      您可以指派可執行**查詢和任務**的成員，成為支付查詢和任務運算成本的成員。

      您可以指派不同的成員來支付查詢和任務運算成本。

   1. 對於**使用專用工作流程的 ML 建模**，**已設定外觀模型的建立者**是將**支付外觀建模**費用的成員。

   1. 對於**使用 ID 解析 AWS Entity Resolution**，**ID 映射表的建立者**是將為 **ID 映射表付費**的成員。

   1. 選擇**下一步**。

1. 針對**步驟 4：設定成員資格**，選擇下列其中一個選項：

------
#### [ Yes, join by creating membership now ]

   1. 對於**結果設定預設值**，對於**查詢結果設定**，如果您是可以**接收結果**的成員，

      1. 選擇**設定查詢的預設設定**核取方塊。針對 **Amazon S3 中的結果目的地**，輸入 Amazon S3 目的地，或選擇**瀏覽 S3** 以選取 S3 儲存貯體。

      1. 針對查詢**結果格式**，選擇 **CSV** 或 **PARQUET**。

      1. （僅限 Spark) 對於**結果檔案**，選擇**多個**或**單一**。

      1. （選用） 對於**服務存取**，如果您想要將最多需要 24 小時的查詢交付至 S3 目的地，請選取**新增服務角色以支援最多需要 24 小時才能完成的查詢**核取方塊。

         最多需要 24 小時才能完成的大型查詢將會傳送到您的 S3 目的地。

         如果您未選取核取方塊，則只會將 12 小時內完成的查詢傳送到您的 S3 位置。

      1. 選取**建立和使用新的服務角色**或使用**現有的服務角色，**以指定服務**存取**許可。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-collab-queries-and-jobs.html)
**注意**  
AWS Clean Rooms 需要根據分析規則查詢的許可。如需 許可的詳細資訊 AWS Clean Rooms，請參閱 [AWS 的 受管政策 AWS Clean Rooms](security-iam-awsmanpol.md)。
如果角色沒有足夠的許可 AWS Clean Rooms，您會收到錯誤訊息，指出角色沒有足夠的許可 AWS Clean Rooms。必須先新增角色政策，才能繼續。
如果您無法修改角色政策，您會收到錯誤訊息，指出 AWS Clean Rooms 找不到服務角色的政策。

   1. 對於**任務結果**，  
**Example**  

      例如：**s3://bucket/prefix**

      1. 選擇**設定任務的預設設定**核取方塊，然後輸入 S3**3 目的地，在 Amazon S3 中指定結果**目的地，或選擇**瀏覽 S3** 從可用的 S3 儲存貯體清單中選擇。

      1. 從下拉式清單中選擇**現有的服務角色名稱**，以指定服務**存取**許可。

   1. 針對**日誌設定**，為 **Amazon CloudWatch Logs 中的日誌儲存**選擇下列其中一個選項：
**注意**  
如果您選擇啟用**查詢記錄**，則會顯示**日誌設定**區段。

      1. 選擇**開啟**，與您相關的查詢日誌將存放在您的 Amazon CloudWatch Logs 帳戶中。

         每個成員只能收到其啟動或包含其資料的查詢的日誌。

         可以接收結果的成員也會收到在協同合作中執行之所有查詢的日誌，即使未在查詢中存取其資料。

         在**支援的日誌類型**下，從協同合作建立者選擇支援的日誌類型中選擇：

         在**支援的日誌類型**下，預設會開啟**查詢日誌**和**任務日誌**核取方塊。
**注意**  
開啟**分析記錄**後，可能需要幾分鐘的時間才能設定日誌儲存，並開始在 Amazon CloudWatch Logs 中接收日誌。在此短暫期間內，可以查詢的成員可能會執行未實際傳送日誌的查詢。

      1. 選擇**關閉**，與您相關的查詢日誌將不會存放在您的 Amazon CloudWatch Logs 帳戶中。

   1. 如果您想要啟用**成員資格資源的成員資格標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

   1. 如果您是支付**查詢運算**、**任務運算**或兩者的成員，請選取**我同意支付此協同合作核取方塊中的運算成本**，以表示您接受。
**注意**  
您必須選取此核取方塊才能繼續。  
如需如何計算定價的詳細資訊，請參閱 [的定價 AWS Clean Rooms](what-is.md#pricing)。

      如果您是[支付查詢運算成本的成員](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-compute)，但不是[可以查詢的成員](glossary.md#glossary-member-who-can-run-queries-jobs)，建議您使用 AWS Budgets 來設定預算， AWS Clean Rooms 並在達到預算上限時接收通知。如需設定預算的詳細資訊，請參閱*AWS Cost Management 《 使用者指南*》中的[使用 管理您的成本 AWS Budgets](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/budgets-managing-costs.html)。如需設定通知的詳細資訊，請參閱[《 使用者指南》中的為預算通知建立 Amazon SNS 主題](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/budgets-sns-policy.html)。 *AWS Cost Management *如果已達到預算上限，您可以聯絡可執行查詢或[離開協同合作](leave-collab.md)的成員。如果您離開協同合作，將不再允許執行任何查詢，因此您不再需要支付查詢運算成本。

   1. 選擇**下一步**。

   協同合作和您的成員資格都會建立。

   協同合作中的狀態為作用中。

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#### [ No, I will create a membership later ]

   1. 選擇**下一步**。

      只會建立協同合作。

      您在協同合作中的狀態為非作用中。

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1. 針對**步驟 5：檢閱和建立**，執行下列動作：

   1. 檢閱您針對先前步驟所做的選擇，並視需要編輯。

   1. 選擇其中一個選項。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-collab-queries-and-jobs.html)

成功建立協同合作之後，您可以在協同合作下看到**協同**合作詳細資訊頁面。

您現在已準備好：
+ [準備要在 中分析的資料表 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)。（如果您想要分析自己的事件資料，或想要查詢身分資料，則為選用。)
+ [將設定的資料表與協同合作建立關聯](associate-configured-table.md)。（如果您想要分析自己的事件資料，則為選用。)
+ [新增已設定資料表的分析規則](add-analysis-rule.md)。（如果您想要分析自己的事件資料，則為選用。)
+ [建立成員資格並加入協作](create-membership.md)。（如果您已建立成員資格，則為選用。)
+ [邀請成員加入協作](invite-members.md)。