इस पोस्ट में, हम दिखाते हैं कि आप कैसे उपयोग कर सकते हैं एडब्ल्यूएस स्वच्छ कमरे सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों के बीच डेटा सहयोग को सक्षम करने के लिए। सार्वजनिक स्वास्थ्य सरकारी एजेंसियों को विभिन्न समुदायों की भलाई में सुधार के लक्ष्य के साथ नीतियां और उपचार बनाने के लिए आबादी में विभिन्न प्रकार की स्वास्थ्य स्थितियों और देखभाल से संबंधित रुझानों को समझने की आवश्यकता है।
ऐसा करने के लिए, इन एजेंसियों को कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है, जैसे नैदानिक संगठन, गैर-नैदानिक सामुदायिक संगठन, और अन्य सरकारी एजेंसियों से प्रशासनिक डेटा, ताकि वे आबादी में स्वास्थ्य स्थितियों और उपचार के रुझानों की पहचान कर सकें। सार्वजनिक स्वास्थ्य को यह समझने की आवश्यकता है कि जिन समुदायों की वे सेवा करते हैं, उनके भीतर आबादी के साथ क्या हो रहा है।
क्योंकि वे आबादी को जोखिम में देख रहे हैं, उन्हें व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) को हटाकर, मामलों की एक पंक्ति सूची के लचीलेपन की आवश्यकता है। इस जानकारी के साथ, वे पीआईआई का खुलासा किए बिना डेटा स्रोतों में उपलब्ध विभिन्न जनसांख्यिकीय और सामाजिक कारकों के आधार पर जोखिम का आकलन कर सकते हैं। सूची उन्हें लिंक किए गए डेटा पर भी प्रतिगमन जैसे अधिक जटिल विश्लेषण लागू करने की सुविधा देती है। जैसे कार्यक्रम ठीक करता है, एमडीपीएचनेट, तथा कोडी वर्षों से समुदायों में पुरानी बीमारियों के बोझ को समझने के लिए वितरित नेटवर्क में नैदानिक डेटा का उपयोग करके पता लगाया गया है। इन कार्यक्रमों के सामने आने वाली चुनौतियों में डेटा प्रदाताओं के नेटवर्क में जटिल डेटा साझाकरण नियम और वितरित विश्लेषण दृष्टिकोण शामिल हैं। उदाहरण के लिए, MENDS और MDPHnet, विभिन्न साइटों पर डुप्लिकेट किए बिना संगठन स्तर पर विश्लेषण चलाते हैं। व्यक्तिगत प्रश्नों को प्रत्येक साइट पर भेजा जाता है जहां उन्हें मनुष्यों द्वारा संसाधित और समीक्षा की जाती है, और संयुक्त आउटपुट सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसी को भेजा जाता है।
एडब्ल्यूएस क्लीन रूम इस तरह के कार्यक्रमों में डेटा प्रदाताओं पर बोझ को कम करने का अवसर प्रदान करता है, जबकि सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों को अपने स्वयं के प्रश्नों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने और अंतर्निहित कच्चे डेटा तक पहुंच को रोककर डेटा गोपनीयता के जोखिम को कम करने में सक्षम बनाता है।
AWS क्लीन रूम का अवलोकन
एडब्ल्यूएस स्वच्छ कमरे पहली बार AWS re:Invent 2022 में घोषित किया गया था, और अब यह आम तौर पर उपलब्ध है। AWS क्लीन रूम ग्राहकों और उनके साझेदारों को उनके सामूहिक डेटासेट पर अधिक आसानी से और सुरक्षित रूप से सहयोग करने की अनुमति देता है - एक दूसरे के साथ अंतर्निहित डेटा को साझा या कॉपी किए बिना। AWS क्लीन रूम गोपनीयता बढ़ाने वाले नियंत्रणों का एक व्यापक सेट प्रदान करता है जो क्वेरी नियंत्रण, क्वेरी आउटपुट प्रतिबंध, क्वेरी लॉगिंग और क्रिप्टोग्राफ़िक कंप्यूटिंग टूल सहित संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखने में मदद करता है।
AWS क्लीन रूम के साथ, आप किसी भी पक्ष द्वारा कच्चे डेटा को साझा या कॉपी किए बिना सहयोग में अन्य पक्षों के साथ डेटा का सहयोग और विश्लेषण कर सकते हैं। AWS क्लीन रूम्स एक राज्यविहीन सेवा है; यह डेटा संग्रहीत नहीं करता है. इसके बजाय, यह जहां रहता है वहां से डेटा पढ़ता है, प्रतिबंध लागू करता है जो क्वेरी रनटाइम पर प्रत्येक भागीदार के अंतर्निहित डेटा की रक्षा करता है, और परिणाम लौटाता है। सामान्य मेटाडेटा तत्वों (उदाहरण के लिए, भूगोल, साझा पहचानकर्ता, या अन्य जनसांख्यिकीय कारकों) का उपयोग करके डेटा स्रोतों को प्रतिच्छेद करने और उनका विश्लेषण करने के लिए क्वेरीज़ लिखी जा सकती हैं, जिससे डेटा स्रोतों या जनसंख्या, स्थिति, या के आधार पर एकत्रित गणनाओं के बीच ओवरलैप की पंक्ति-स्तरीय सूचियां तैयार की जा सकती हैं। अन्य स्तर.
AWS क्लीन रूम सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों को डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता बनाए रखते हुए, उनके समुदायों के स्वास्थ्य और कल्याण के बारे में अधिक संपूर्ण दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए सामूहिक डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।
समाधान अवलोकन
इससे पहले कि हम AWS क्लीन रूम के साथ शुरुआत करें, आइए पहले सेवा की कुछ प्रमुख अवधारणाओं के बारे में बात करें:
- सहयोग/कोलैबोरेशन - यह सहयोग निर्माता द्वारा बनाई गई AWS क्लीन रूम में एक सुरक्षित तार्किक सीमा है। सहयोग बनाते समय, निर्माता अतिरिक्त सदस्यों को सहयोग में शामिल होने के लिए आमंत्रित कर सकता है। आमंत्रित प्रतिभागी सहयोग में शामिल होने का निमंत्रण स्वीकार करने से पहले सहयोग सदस्यों की सूची देख सकते हैं।
- सदस्य - यह AWS ग्राहकों को संदर्भित करता है जो किसी सहयोग में भागीदार हैं। सभी सहयोग सदस्य डेटा से जुड़ सकते हैं; हालाँकि, केवल एक सदस्य ही प्रति सहयोग क्वेरी कर सकता है और परिणाम प्राप्त कर सकता है, और वह सदस्य अपरिवर्तनीय है।
- विश्लेषण नियम - AWS क्लीन रूम दो प्रकार के विश्लेषण नियमों का समर्थन करता है:
- एकत्रीकरण - सदस्य वैकल्पिक आयामों के साथ COUNT, SUM, या AVG फ़ंक्शंस का उपयोग करके आंकड़े एकत्रित करने वाली क्वेरी चला सकते हैं। एकत्रीकरण क्वेरीज़ से पंक्ति-स्तरीय डेटा प्रकट नहीं होगा.
- सूची - सदस्य क्वेरी चला सकते हैं जो दो तालिकाओं के बीच ओवरलैप के पंक्ति-स्तरीय डेटा को आउटपुट करते हैं।
- विन्यस्त तालिकाएँ - सदस्य मौजूदा को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं एडब्ल्यूएस गोंद AWS क्लीन रूम में उपयोग के लिए टेबल। इस डेटा को संग्रहित किया जाता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3) खुले डेटा प्रारूपों में और एडब्ल्यूएस ग्लू डेटा कैटलॉग में सूचीबद्ध। प्रत्येक कॉन्फ़िगर की गई तालिका में एक विश्लेषण नियम होता है जो यह निर्धारित करता है कि डेटा से कैसे पूछताछ की जा सकती है। इसके कॉन्फ़िगर होने के बाद, सदस्य कॉन्फ़िगर की गई तालिका को एक या अधिक सहयोगों से जोड़ सकते हैं।
AWS क्लीन रूम के साथ शुरुआत करना चार चरणों वाली प्रक्रिया है:
- निर्माता एक सहयोग को कॉन्फ़िगर करता है और एक या अधिक सदस्यों को सहयोग के लिए आमंत्रित करता है।
- आमंत्रित सदस्य सहयोग में शामिल होता है।
- सदस्य AWS क्लीन रूम में उपयोग के लिए मौजूदा AWS ग्लू टेबल को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
- ऐसा करने की अनुमति वाले सदस्य सहयोग में प्रश्न चला सकते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पूर्वाभ्यास के लिए, आपको निम्नलिखित की आवश्यकता है:
एक सहयोग बनाएं और एक या अधिक सदस्यों को आमंत्रित करें
आपको AWS क्लीन रूम कंसोल पर अपने सहयोग कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करना होगा AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई), या एडब्ल्यूएस एसडीके के साथ। हम प्रदर्शित करते हैं कि कंसोल पर इसे कैसे कॉन्फ़िगर किया जाए।
- AWS क्लीन रूम कंसोल पर, चुनें सहयोग बनाएँ.
- के लिए नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए, डेमो सहयोग)।
- के लिए Description, एक वैकल्पिक विवरण जोड़ें.
- में सदस्य अनुभाग, निम्नलिखित सदस्य जोड़ें:
- सदस्य १ - एक सदस्य प्रदर्शन नाम दर्ज करें (आपकी AWS खाता आईडी स्वचालित रूप से पॉप्युलेट हो जाती है)।
- सदस्य १ - जिस सदस्य को आप आमंत्रित करना चाहते हैं उसका सदस्य प्रदर्शन नाम और AWS खाता आईडी दर्ज करें।
- चुनें एक और सदस्य जोड़ें अधिक सदस्य जोड़ने के लिए.
- में सदस्य योग्यताएँ अनुभाग में, एक सदस्य चुनें जो प्रश्न पूछेगा और परिणाम प्राप्त करेगा।
- में क्वेरी लॉगिंग अनुभाग चुनें इस सहयोग के लिए क्वेरी लॉगिंग का समर्थन करें प्रश्नों को लॉग इन करने के लिए अमेज़ॅन क्लाउडवॉच लॉग।
- चुनें अगला.
- में सहयोग सदस्यता अनुभाग में, क्लाउडवॉच के लिए पसंदीदा स्टोरेज विकल्प चुनें।
- चुनें अगला.
- पर समीक्षा करें और बनाएं पृष्ठ, चुनें सहयोग और सदस्यता बनाएँ सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विवरण की समीक्षा करने के बाद।
अपना पहला सहयोग बनाने पर बधाई! आप सहयोग विवरण यहां देख सकते हैं सहयोग/कोलैबोरेशन इस पृष्ठ पर ज़ूम कई वीडियो ट्यूटोरियल और अन्य साहायक साधन प्रदान करता है।
सहयोग में शामिल हों
प्रत्येक सहयोग सदस्य AWS क्लीन रूम कंसोल में लॉग इन कर सकता है, निमंत्रण की समीक्षा कर सकता है और इन चरणों का पालन करके सहयोग में शामिल होने का निर्णय ले सकता है:
- AWS क्लीन रूम कंसोल पर, चुनें सहयोग/कोलैबोरेशन नेविगेशन फलक में
- पर शामिल होने के लिए उपलब्ध है टैब पर, वह सहयोग चुनें जिसके लिए आपको आमंत्रित किया गया था।
विवरण पृष्ठ पर, आप सदस्य क्षमताओं की समीक्षा कर सकते हैं।
- अपना पसंदीदा लॉग स्टोरेज विकल्प चुनें और चुनें सदस्यता बनाएँ.
- पुष्टिकरण पृष्ठ पर, सत्यापित करें कि सूचीबद्ध सदस्य आपके डेटा साझाकरण समझौतों के साथ संरेखित हैं, फिर चुनें सदस्यता बनाएँ.
अपनी सदस्यता बनाने के बाद, आपकी सदस्य स्थिति बदल जाती है सक्रिय सहयोग डैशबोर्ड पर.
AWS क्लीन रूम में उपयोग के लिए मौजूदा AWS ग्लू टेबल को कॉन्फ़िगर करें
AWS क्लीन रूम के लिए आपको डेटा की प्रतिलिपि बनाने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह Amazon S3 से डेटा पढ़ता है। यह आपके डेटा को आपके संबंधित AWS खाते के बाहर के गंतव्यों में कॉपी करने और लोड करने या डेटा साझाकरण की सुविधा के लिए तीसरे पक्ष की सेवाओं का उपयोग करने की आवश्यकता को समाप्त करता है।
प्रत्येक सहयोग सदस्य कॉन्फ़िगर तालिकाएँ बना सकता है, एक AWS क्लीन रूम संसाधन जिसमें अंतर्निहित डेटा के साथ AWS ग्लू डेटा कैटलॉग का संदर्भ होता है जो परिभाषित करता है कि उस डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। कॉन्फ़िगर की गई तालिका का उपयोग कई सहयोगों में किया जा सकता है।
- AWS क्लीन रूम कंसोल पर, चुनें विन्यस्त तालिकाएँ नेविगेशन फलक में
- चुनें नई तालिका कॉन्फ़िगर करें.
- AWS ग्लू तालिकाओं की सूची भरने के लिए डेटाबेस चुनें, और वह तालिका चुनें जिसे आप सहयोग के साथ जोड़ना चाहते हैं।
प्रत्येक चयनित तालिका के लिए, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि सहयोग में कौन से कॉलम तक पहुंचा जा सकता है।
- चुनते हैं सभी कॉलम या चयन करें कस्टम सूची सहयोग में उपलब्ध होने वाले स्तंभों का एक उपसमूह चुनने के लिए।
- कॉन्फ़िगर की गई तालिका के लिए एक नाम दर्ज करें.
- चुनें नई तालिका कॉन्फ़िगर करें.
कॉलम-स्तरीय पहुंच नियंत्रणों के अलावा, एडब्ल्यूएस क्लीन रूम विश्लेषण नियम कहे जाने वाले बारीक क्वेरी नियंत्रण प्रदान करता है। अंतर्निहित और लचीले विश्लेषण नियमों के साथ, आप प्रश्नों को विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं। जैसा कि पहले चर्चा की गई है, AWS क्लीन रूम दो प्रकार के विश्लेषण नियम प्रदान करता है:
- एकत्रीकरण विश्लेषण नियम - ये उन प्रश्नों की अनुमति देते हैं जो पंक्ति-स्तरीय जानकारी प्रकट किए बिना डेटा एकत्र करते हैं। उपलब्ध कार्यों में वैकल्पिक आयामों के साथ COUNT, SUM और AVG शामिल हैं।
- सूची विश्लेषण नियम - ये उन प्रश्नों की अनुमति देते हैं जो सहयोग स्थान में तालिकाओं के बीच ओवरलैप के पंक्ति-स्तरीय विशेषता विश्लेषण को आउटपुट करते हैं।
दोनों नियम प्रकार डेटा मालिकों को अपने डेटासेट और क्वेरी चलाने वाले सहयोगी के डेटासेट के बीच जुड़ाव को अनिवार्य करने की अनुमति देते हैं। यह परिणामों को केवल सहयोगी डेटासेट के उनके प्रतिच्छेदन तक सीमित करता है।
- कॉन्फ़िगर की गई तालिका पर, चुनें विश्लेषण नियम कॉन्फ़िगर करें विश्लेषण नियमों को कॉन्फ़िगर करने के लिए.
- इस पोस्ट के लिए, हम चयन करते हैं सूची क्योंकि हम अन्य योगदानकर्ताओं के टीकाकरण डेटा के साथ जुड़कर मरीजों के टीकाकरण की स्थिति के बारे में पूछताछ करना चाहते हैं।
- निर्माण विधि का चयन करें और चयन करें अगला.
- तालिका में शामिल होने के लिए मानदंड परिभाषित करने के लिए नियंत्रणों से जुड़ें अनुभाग, शामिल होने के लिए उपयुक्त कॉलम नाम चुनें।
- यह निर्दिष्ट करने के लिए कि कौन से कॉलम आउटपुट किए जाएंगे, उन्हें पहचानें सूची नियंत्रण अनुभाग।
- चुनें अगला.
- चुनें विश्लेषण नियम कॉन्फ़िगर करें पर समीक्षा करें और कॉन्फ़िगर करें इस पृष्ठ पर ज़ूम कई वीडियो ट्यूटोरियल और अन्य साहायक साधन प्रदान करता है।
आपको मैसेज दिखेगा सूची विश्लेषण नियम सफलतापूर्वक कॉन्फ़िगर किया गया कॉन्फ़िगर किए गए तालिका पृष्ठ पर.
- चुनें सहयोग से जुड़ें इस तालिका को आपके द्वारा बनाए गए सहयोग से जोड़ने के लिए।
- पर विवरण की समीक्षा करें सहयोगी तालिका पेज और चुनें सहयोगी तालिका.
सहयोग पृष्ठ उन तालिकाओं की एक सूची प्रदर्शित करेगा जो आपके द्वारा सहयोग से संबद्ध हैं।
सहयोग के प्रत्येक सदस्य को अपने AWS ग्लू डेटा कैटलॉग तालिकाओं को सहयोग से जोड़ने के लिए उपरोक्त चरणों को दोहराना होगा। इस पोस्ट के लिए, सहयोग के अन्य सदस्य अपने डेटा को सहयोग से जोड़ने के लिए इन्हीं चरणों का पालन करते हैं। फिर सहयोग अन्य सदस्यों द्वारा संबद्ध सभी तालिकाओं को सूचीबद्ध करेगा।
कॉन्फ़िगर की गई तालिकाओं पर विश्लेषण नियमों को परिभाषित करने और उन्हें सहयोग से जोड़ने के बाद, जो सदस्य क्वेरी कर सकते हैं और परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, वे प्रत्येक भाग लेने वाले सहयोग सदस्य द्वारा परिभाषित प्रतिबंधों के अनुसार प्रश्न लिखना शुरू कर सकते हैं। निम्नलिखित अनुभाग में उदाहरण सहयोग प्रश्न शामिल हैं।
सहयोग में क्वेरी चलाएँ
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट एक क्वेरी का उदाहरण है जो सफल नहीं होगी क्योंकि * समर्थित नहीं है। क्वेरी में कॉलम नाम निर्दिष्ट होने चाहिए.
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट एक क्वेरी का उदाहरण है जो सफल नहीं होगी क्योंकि आप उन कॉलमों को लिंक नहीं कर सकते हैं जो आपके जॉइन में प्रतिबंधित सदस्य हैं।
निम्नलिखित स्क्रीनशॉट एक क्वेरी का उदाहरण है जो सफल होगा क्योंकि यह चयन खंड और जुड़ने की स्थिति में अनुमत कॉलम (कॉलम जो सूची विश्लेषण नियम का हिस्सा हैं) का उपयोग करता है।
इस पोस्ट में उपयोग किए गए नमूना डेटासेट (रोगी और टीकाकरण) में एक विशिष्ट पहचानकर्ता (रोगी आईडी) शामिल है। हालाँकि, वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में, ऐसा नहीं हो सकता है। उन स्थितियों में, आप एक अद्वितीय पहचान रहित टोकन बनाने के लिए गोपनीयता-संरक्षण रिकॉर्ड लिंकेज (पीपीआरएल) का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सीडीसी का सीओडीआई कार्यक्रम मानकीकृत तरीके से प्रत्येक संगठन के फ़ायरवॉल के पीछे पीआईआई को अस्पष्ट करके डेटा मालिकों के बीच डुप्लिकेट करता है। उस अस्पष्ट जानकारी को प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक अद्वितीय पहचान रहित टोकन बनाने के लिए जोड़ा जाता है जिसका डेटा स्रोतों में विश्लेषण किया जाता है। यदि सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियां व्यक्तिगत रूप से जुड़े अनुदैर्ध्य डेटा के आधार पर विश्लेषण करना चाहती हैं, तो वे प्रत्येक डेटा स्रोत पर पीपीआरएल लागू कर सकती हैं और अपने विश्लेषण करने से पहले एडब्ल्यूएस क्लीन रूम में डेटा स्रोतों को जोड़ने के लिए उस मेटाडेटा तत्व का उपयोग कर सकती हैं।
क्लीन अप
इस वॉकथ्रू के भाग के रूप में, आपने AWS क्लीन रूम सहयोग का प्रावधान किया, अन्य सदस्यों को सहयोग में शामिल होने के लिए आमंत्रित किया, और तालिकाओं को कॉन्फ़िगर किया। इन संसाधनों को हटाने के लिए, देखें सहयोग छोड़ रहे हैं और कॉन्फ़िगर की गई तालिकाओं को अलग करना.
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने आपको दिखाया कि कैसे एक सहयोग बनाया जाए, अन्य सदस्यों को सहयोग के लिए आमंत्रित किया जाए, मौजूदा AWS ग्लू कैटलॉग तालिकाओं को कॉन्फ़िगर किया जाए, विश्लेषण नियम लागू किए जाएं, और AWS क्लीन रूम कंसोल पर नमूना क्वेरीज़ चलाएँ। इस श्रृंखला के भाग 2 में, हम प्रदर्शित करते हैं कि क्वेरी रन को कैसे स्वचालित किया जाए AWS लाम्बा, का उपयोग करके परिणामों को क्वेरी करें अमेज़न एथेना, और डैशबोर्ड का उपयोग करके प्रकाशित करें अमेज़न क्विकसाइट.
लेखक के बारे में
वेंकट कम्पाना एडब्ल्यूएस स्वास्थ्य और मानव सेवा टीम में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार है और सैक्रामेंटो, सीए में स्थित है। उस भूमिका में, वह सार्वजनिक क्षेत्र के ग्राहकों को AWS पर सुव्यवस्थित समाधानों के साथ अपने मिशन के उद्देश्यों को प्राप्त करने में मदद करते हैं।
डॉ डॉन हेसी-ग्रोव Amazon Web Services की राज्य और स्थानीय सरकार की टीम के लिए पब्लिक हेल्थ एनालिटिक्स लीडर है। इस भूमिका में, वह राज्य और स्थानीय सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों को रचनात्मक रूप से सोचने में मदद करने के लिए जिम्मेदार है कि उनकी विश्लेषण चुनौतियों और दीर्घकालिक लक्ष्यों को कैसे प्राप्त किया जाए। उसने अपना करियर सार्वजनिक स्वास्थ्य निगरानी और अनुसंधान का समर्थन करने के लिए मौजूदा या नए डेटा का उपयोग करने के नए तरीके खोजने में बिताया है।
जिम डेनियल अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रमुख हैं। इससे पहले, उन्होंने लगभग एक दशक तक संयुक्त राज्य अमेरिका के स्वास्थ्य और मानव सेवा विभाग में सार्वजनिक स्वास्थ्य नवाचार निदेशक और सार्वजनिक स्वास्थ्य समन्वयक सहित पदों पर कार्य किया था। अपनी सरकारी सेवा से पहले, जिम ने मैसाचुसेट्स के सार्वजनिक स्वास्थ्य विभाग के लिए मुख्य सूचना अधिकारी के रूप में कार्य किया।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- ईवीएम वित्त। विकेंद्रीकृत वित्त के लिए एकीकृत इंटरफ़ेस। यहां पहुंचें।
- क्वांटम मीडिया समूह। आईआर/पीआर प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 डेटा इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/part-1-enable-data-collaboration-among-public-health-agencies-with-aws-clean-rooms/
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- प्रदान करता है
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- सार्वजनिक स्वास्थ्य
- प्रकाशित करना
- धकेल दिया
- प्रश्नों
- कच्चा
- कच्चा डेटा
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- असली दुनिया
- प्राप्त करना
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- को कम करने
- संदर्भित करता है
- प्रतीपगमन
- सम्बंधित
- दोहराना
- की आवश्यकता होती है
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- समीक्षा
- की समीक्षा
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- नियम
- नियम
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- परिदृश्य
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- अनुभाग
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- सुरक्षित
- सुरक्षित रूप से
- सुरक्षा
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- कई
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- सेवा
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- बांटने
- दिखाना
- पता चला
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- साइट
- साइटें
- स्थितियों
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- सोशल मीडिया
- समाधान ढूंढे
- कुछ
- स्रोत
- सूत्रों का कहना है
- अंतरिक्ष
- विशिष्ट
- विनिर्दिष्ट
- खर्च
- प्रारंभ
- शुरू
- राज्य
- राज्य
- आँकड़े
- स्थिति
- कदम
- भंडारण
- की दुकान
- डेटा स्टोर करें
- संग्रहित
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- समर्थित
- समर्थन करता है
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- तालिका
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- टीम
- कि
- RSI
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- उन
- फिर
- इन
- वे
- सोचना
- तीसरे दल
- इसका
- उन
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- उपकरण
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- दो
- प्रकार
- आधारभूत
- समझना
- अद्वितीय
- यूनाइटेड
- संयुक्त राज्य अमेरिका
- उपयोग
- प्रयुक्त
- का उपयोग करता है
- का उपयोग
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- विभिन्न
- सत्यापित
- के माध्यम से
- देखें
- walkthrough
- करना चाहते हैं
- था
- मार्ग..
- तरीके
- we
- वेब
- वेब सेवाओं
- कुंआ
- थे
- क्या
- एचएमबी क्या है?
- कब
- कौन कौन से
- जब
- कौन
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- साथ में
- अंदर
- बिना
- लिख रहे हैं
- लिखा हुआ
- साल
- इसलिए आप
- आपका
- जेफिरनेट