Octroi d'autorisations à Amazon ML pour fournir en sortie des prédictions dans Amazon S3 - Amazon Machine Learning

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Octroi d'autorisations à Amazon ML pour fournir en sortie des prédictions dans Amazon S3

Pour fournir en sortie les résultats de l'opération de prédiction par lots dans Amazon S3, vous devez accorder à Amazon ML les autorisations suivantes sur l'emplacement de sortie, qui est fourni en entrée à l'opération de création de prédiction par lots :

  • GetObjectautorisation sur votre compartiment et votre préfixe S3.

  • PutObjectautorisation sur votre compartiment et votre préfixe S3.

  • PutObjectAclsur votre compartiment et votre préfixe S3.

    • Amazon ML a besoin de cette autorisation pour pouvoir accorder l' bucket-owner-full-controlautorisation ACL prédéfinie à votre compte AWS, une fois les objets créés.

  • ListBucketautorisation sur le compartiment S3. Contrairement aux autres actions, des autorisations ListBucketdoivent être accordées à l'échelle du compartiment (plutôt que sur le préfixe). Toutefois, vous pouvez délimiter l'autorisation à un préfixe spécifique à l'aide d'une clause Condition.

Si vous utilisez la console Amazon ML pour créer la demande de prédiction par lots, ces autorisations peuvent être ajoutées au compartiment pour vous. Vous serez invité à confirmer si vous voulez les ajouter à la fin de la procédure dans l'assistant.

L'exemple de politique suivant montre comment autoriser Amazon ML à écrire des données sur l'emplacement d'échantillon s3://examplebucket/exampleprefix, tout en limitant l'ListBucketautorisation au seul chemin d'entrée du préfixe d'exemple et en autorisant Amazon ML à définir l'objet put ACLs sur le préfixe de sortie :

{ "Version": "2008-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": [ "s3:GetObject", "s3:PutObject" ], "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket/exampleprefix/*" "Condition": { "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*" } } }, { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": "s3:PutObjectAcl", "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket/exampleprefix/*", "Condition": { "StringEquals": { "s3:x-amz-acl":"bucket-owner-full-control" } "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*" } } }, { "Effect": "Allow", "Principal": {"Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": "s3:ListBucket", "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket", "Condition": { "StringLike": { "s3:prefix": "exampleprefix/*" } "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:*" } } }] }

Pour appliquer cette stratégie à vos données, vous devez modifier la déclaration de stratégie associée au compartiment S3 où vos données sont stockées.

Pour modifier la stratégie d'autorisations pour un compartiment S3 (en utilisant l'ancienne console)
  1. Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/.

  2. Sélectionnez le nom du compartiment dans lequel vos données résident.

  3. Choisissez Propriétés.

  4. Choisissez Edit bucket policy.

  5. Entrez la stratégie illustrée ci-dessus, en la personnalisant en fonction de vos besoins, puis choisissez Save.

  6. Choisissez Enregistrer.

Pour modifier la stratégie d'autorisations pour un compartiment S3 (en utilisant la nouvelle console)
  1. Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/.

  2. Choisissez le nom du compartiment, puis Permissions.

  3. Choisissez Stratégie de compartiment.

  4. Entrez la stratégie illustrée ci-dessus, en la personnalisant en fonction de vos besoins.

  5. Choisissez Enregistrer.