S3-Access-Grants-Integrationen

Verwendung Athena-Arbeitsgruppen mit aktiviertem IAM Identity Center

Starten eines Amazon-EMR-Clusters mit S3 Access Grants

Starten eines Amazon-EMR-auf-EKS-Clusters mit S3 Access Grants

Starten einer Amazon-EMR-Serverless-Anwendung mit S3 Access Grants

Amazon-Redshift-Integration mit Amazon S3 Access Grants

Hinzufügen von Amazon S3-Daten zu Amazon SageMaker AI Unified Studio

Mit S3 Access Grants in Amazon SageMaker AI Unified Studio können Sie Ihre Amazon S3-Daten in mehreren Projekten gemeinsam nutzen. Um den Zugriff auf Daten mit S3 Access Grants zu ermöglichen, ist eine S3 Access Grants Instance erforderlich. Amazon SageMaker AI Unified Studio verwendet eine S3-Access-Grants-Instance, wenn bereits eine vorhanden ist oder kann eine Instanz erstellen. Zuerst fügen Sie Ihre Amazon S3-Daten hinzu und veröffentlichen die Daten dann im Katalog oder geben sie direkt an Verbraucher weiter.

Verwenden von Amazon S3 Access Grants mit Amazon SageMaker AI Studio und dem SDK-für-Python (Boto3)-Plugin

Die Verwendung von S3 Access Grants in Amazon-SageMaker-AI-Studio-Notebooks ist jetzt einfacher, wenn Sie das SDK-für Python (Boto3)-Plugin verwenden. Richten Sie vorab Zugriffsberechtigungen für IAM-Prinzipale und AWS IAM Identity Center-Verzeichnisbenutzer ein. Obwohl Amazon SageMaker AI Studio keine Benutzer aus Identitätsanbieterverzeichnissen nativ unterstützt, können Sie benutzerdefinierten Python-Code schreiben und das Plugin verwenden, das diesen Identitäten den Zugriff auf S3-Daten über S3 Access Grants ermöglicht. Der Datenzugriff erfolgt mithilfe des Plugins und nicht über Amazon SageMaker AI.

Amazon S3 Access Grants mit AWS Glue

Vertrauenswürdige Identitätsverteilung zwischen Anwendungen

Konfigurieren von Amazon S3 Access Grants für AWS Transfer Family

Verwalten des Datenzugriffs in großem Umfang mit dem Storage Browser für S3

Amazon S3 Access Grants lässt sich jetzt in Open-Source-Python-Frameworks integrieren