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# Impostazione delle autorizzazioni per i formati di archiviazione a tabella aperta in Lake Formation
AWS Lake Formation [supporta la gestione delle autorizzazioni di accesso per *Open Table Formats* (OTFs) come [Apache Iceberg, Apache](https://iceberg.apache.org/)[Hudi e Linux foundation Delta Lake](https://hudi.incubator.apache.org/).](https://delta.io/) In questo tutorial, imparerai come creare Iceberg, Hudi e Delta Lake utilizzando tabelle [manifest](https://docs.delta.io/latest/presto-integration.html) symlink AWS Glue, configurare autorizzazioni AWS Glue Data Catalog granulari utilizzando Lake Formation e interrogare i dati utilizzando Amazon Athena.
**Nota**
AWS i servizi di analisi non supportano tutti i formati di tabelle transazionali. Per ulteriori informazioni, consulta [Collaborazione con altri AWS servizi](working-with-services.md). Questo tutorial illustra manualmente la creazione di un nuovo database e di una tabella nel Data Catalog utilizzando solo i AWS Glue job.
Questo tutorial include un AWS CloudFormation modello per una configurazione rapida. Puoi rivederlo e personalizzarlo in base alle tue esigenze.
**Topics**
+ [Destinatari principali](#tut-otf-roles)
+ [Prerequisiti](#tut-otf-prereqs)
+ [Fase 1: Fornisci le tue risorse](#set-up-otf-resources)
+ [Passaggio 2: imposta le autorizzazioni per una tabella Iceberg](#set-up-iceberg-table)
+ [Passaggio 3: configura le autorizzazioni per una tabella Hudi](#set-up-hudi-table)
+ [Passaggio 4: configura le autorizzazioni per una tabella Delta Lake](#set-up-delta-table)
+ [Fase 5: Pulizia delle risorse AWS](#otf-tut-clean-up)
## Destinatari principali
Questo tutorial è destinato agli amministratori IAM, agli amministratori di data lake e agli analisti aziendali. La tabella seguente elenca i ruoli utilizzati in questo tutorial per creare una tabella governata utilizzando Lake Formation.
| Ruolo | Description |
| --- | --- |
| Amministratore IAM | Un utente che può creare utenti e ruoli IAM e bucket Amazon S3. Ha la politica AdministratorAccess AWS gestita. |
| Amministratore del data lake | Un utente che può accedere al Data Catalog, creare database e concedere autorizzazioni Lake Formation ad altri utenti. Dispone di meno autorizzazioni IAM rispetto all'amministratore IAM, ma sufficienti per amministrare il data lake. |
| Business analyst | Un utente che può eseguire query sul data lake. Dispone delle autorizzazioni per eseguire query. |
## Prerequisiti
Prima di iniziare questo tutorial, devi disporre di un account Account AWS che ti consenta di accedere come utente con le autorizzazioni corrette. Per ulteriori informazioni, consultare [Iscriviti per un Account AWS](getting-started-setup.md#sign-up-for-aws) e [Crea un utente con accesso amministrativo](getting-started-setup.md#create-an-admin).
Il tutorial presuppone che tu abbia familiarità con i ruoli e le politiche di IAM. Per informazioni su IAM, consulta la [IAM User Guide](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html).
È necessario configurare le seguenti AWS risorse per completare questo tutorial:
+ Utente amministratore di Data Lake
+ Impostazioni del data lake Lake Formation
+ Motore Amazon Athena versione 3
**Per creare un amministratore di data lake**
1. Accedi alla console di Lake Formation [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)come utente amministratore. Creerai risorse nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) per questo tutorial.
1. Nella console di Lake Formation, nel riquadro di navigazione, in **Autorizzazioni**, scegli **Ruoli e attività amministrativi**.
1. Seleziona **Scegli amministratori in Amministratori** di **Data lake**.
1. **Nella finestra pop-up, **Gestisci gli amministratori del data lake**, in **Utenti e ruoli IAM**, scegli Utente amministratore IAM.**
1. Scegli **Save** (Salva).
**Per abilitare le impostazioni del data lake**
1. Apri la console Lake Formation all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/). Nel riquadro di navigazione, in **Catalogo dati**, scegli **Impostazioni**. Deseleziona quanto segue:
+ Utilizza solo il controllo degli accessi IAM per i nuovi database.
+ Utilizza solo il controllo di accesso IAM per nuove tabelle in nuovi database.
1. In **Impostazioni della versione per più account**, scegli **Versione 3** come versione per più account.
1. Scegli **Save** (Salva).
**Per aggiornare il motore Amazon Athena alla versione 3**
1. Apri la console Athena all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home)
1. Seleziona il **gruppo di lavoro e seleziona il gruppo** di lavoro principale.
1. Assicurati che il gruppo di lavoro abbia una versione minima di 3. In caso contrario, modifica il gruppo di lavoro, scegli **Manual** for **Upgrade Query Engine** e seleziona la versione 3.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
## Fase 1: Fornisci le tue risorse
Questa sezione mostra come configurare le AWS risorse utilizzando un CloudFormation modello.
**Per creare le tue risorse utilizzando CloudFormation un modello**
1. Accedi alla AWS CloudFormation console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cloudformation](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/) come amministratore IAM nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale).
1. [Scegli Launch Stack.](https://us-east-1.console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-east-1#/stacks/new?templateURL=https://lf-public.s3.amazonaws.com/cfn/lfotfsetup.template)
1. Scegli **Avanti** nella schermata **Crea stack**.
1. Inserisci un nome per **lo stack.**
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nella pagina successiva, scegli **Avanti**.
1. Controlla i dettagli nella pagina finale e seleziona **Riconosco che AWS CloudFormation potrebbe creare risorse IAM.**
1. Scegli **Create** (Crea).
La creazione dello stack può richiedere fino a due minuti.
L'avvio dello stack di formazione cloud crea le seguenti risorse:
+ lf-otf-datalake-123456789012 — Bucket Amazon S3 per archiviare dati
**Nota**
L'ID dell'account aggiunto al nome del bucket Amazon S3 viene sostituito con l'ID dell'account.
+ lf-otf-tutorial-123456789012 — Bucket Amazon S3 per archiviare i risultati delle query e gli script di lavoro AWS Glue
+ AWS Glue lficebergdb — Database Iceberg
+ lfhudidb — Banca dati AWS Glue Hudi
+ lfdeltadb — Banca AWS Glue dati Delta
+ native-iceberg-create — AWS Glue lavoro che crea una tabella Iceberg nel Data Catalog
+ native-hudi-create — AWS Glue lavoro che crea una tabella Hudi nel Data Catalog
+ native-delta-create — AWS Glue lavoro che crea una tabella Delta nel Data Catalog
+ LF-OTF-GlueServiceRole — Ruolo IAM a cui si passa AWS Glue per eseguire i job. A questo ruolo sono allegate le politiche necessarie per accedere a risorse come Data Catalog, Amazon S3 bucket ecc.
+ LF-OTF-RegisterRole — Ruolo IAM per registrare la posizione Amazon S3 con Lake Formation. Questo ruolo è `LF-Data-Lake-Storage-Policy` associato al ruolo.
+ lf-consumer-analystuser — Utente IAM per interrogare i dati utilizzando Athena
+ lf-consumer-analystuser-credentials — Password per l'utente dell'analista di dati memorizzata in Gestione dei segreti AWS
Una volta completata la creazione dello stack, vai alla scheda Output e annota i valori per:
+ AthenaQueryResultLocation — Posizione Amazon S3 per l'output delle query Athena
+ BusinessAnalystUserCredentials — Password per l'utente dell'analista di dati
Per recuperare il valore della password:
1. Scegli il `lf-consumer-analystuser-credentials` valore accedendo alla console Secrets Manager.
1. Nella sezione **Secret value** (Valore segreto) scegli **Retrieve secret value** (Recupera valore segreto).
1. Annota il valore segreto della password.
## Passaggio 2: imposta le autorizzazioni per una tabella Iceberg
In questa sezione, imparerai come creare una tabella Iceberg in AWS Glue Data Catalog, impostare le autorizzazioni per i dati e interrogare i dati utilizzando Amazon Athena. AWS Lake Formation
**Per creare una tabella Iceberg**
In questo passaggio, eseguirai un AWS Glue job che crea una tabella transazionale Iceberg nel Data Catalog.
1. Apri la AWS Glue console [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) come utente amministratore del data lake.
1. Scegli i **lavori** dal riquadro di navigazione a sinistra.
1. Seleziona `native-iceberg-create`.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lake-formation/latest/dg/images/otf-glu-job-tut.png)
1. In **Azioni**, scegli **Modifica lavoro**.
1. In **Dettagli Job**, espandi **Proprietà avanzate** e seleziona la casella accanto a **Usa AWS Glue Data Catalog come metastore Hive** per aggiungere i metadati della tabella in. AWS Glue Data Catalog Questo specifica AWS Glue Data Catalog come metastore per le risorse del Data Catalog utilizzate nel job e consente di applicare successivamente le autorizzazioni di Lake Formation alle risorse del catalogo.
1. Scegli **Save** (Salva).
1. Scegli **Esegui**. È possibile visualizzare lo stato del job mentre è in esecuzione.
Per ulteriori informazioni sui AWS Glue job, consulta [Lavorare con i job sulla AWS Glue console](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-jobs.html) nella *AWS Glue Developer Guide*.
Questo lavoro crea una tabella Iceberg denominata `product` nel `lficebergdb` database. Verifica la tabella dei prodotti nella console Lake Formation.
**Per registrare la posizione dei dati con Lake Formation**
Successivamente, registra il percorso Amazon S3 come posizione del tuo data lake.
1. Apri la console Lake Formation [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)come utente amministratore del data lake.
1. Nel pannello di navigazione, sotto **Registra e inserisci,** scegli **Posizione dei dati**.
1. In alto a destra della console, scegli **Registra posizione**.
1. Nella pagina **Registra posizione**, inserisci quanto segue:
+ **Percorso Amazon S3**: scegli **Sfoglia** e seleziona. `lf-otf-datalake-123456789012` Fai clic sulla freccia destra (>) accanto alla posizione principale di Amazon S3 per accedere alla `s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-iceberg` posizione.
+ **Ruolo IAM**: scegli `LF-OTF-RegisterRole` come ruolo IAM.
+ Scegli la **posizione di registrazione**.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lake-formation/latest/dg/images/otf-register-location-tut.png)
Per ulteriori informazioni sulla registrazione di una posizione dati con Lake Formation, vedere[Aggiungere una posizione Amazon S3 al tuo data lake](register-data-lake.md).
**Per concedere i permessi di Lake Formation sulla tabella Iceberg**
In questo passaggio, concederemo le autorizzazioni di data lake all'utente business analyst.
1. **In **Autorizzazioni Data lake**, scegli Concedi.**
1. Nella schermata **Concedi le autorizzazioni per i dati**, scegli, **utenti e ruoli IAM**.
1. Scegli `lf-consumer-analystuser` dal menu a discesa.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lake-formation/latest/dg/images/otf-lf-perm-role-tut.png)
1. Scegli la risorsa **Named data catalog**.
1. Per **Database** scegli`lficebergdb`.
1. Per **Tabelle**, scegli`product`.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lake-formation/latest/dg/images/otf-db-tbl-perm-tut.png)
1. Successivamente, puoi concedere l'accesso basato su colonne specificando le colonne.
1. **In **Autorizzazioni per la tabella**, scegli Seleziona.**
1. **In **Autorizzazioni dati**, scegli **Accesso basato su colonne, scegli Includi** colonne.**
1. Scegli`product_name`, e colonne`price`. `category`
1. Scegliere **Concedi**.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lake-formation/latest/dg/images/otf-column-perm-tut.png)
**Per interrogare la tabella Iceberg usando Athena**
Ora puoi iniziare a interrogare la tabella Iceberg che hai creato usando Athena. Se è la prima volta che esegui query in Athena, devi configurare una posizione dei risultati della query. Per ulteriori informazioni, vedere [Specificazione della posizione dei risultati di una query](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying.html#query-results-specify-location).
1. Esci come utente amministratore del data lake e accedi come `lf-consumer-analystuser` nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) utilizzando la password indicata in precedenza nell' CloudFormation output.
1. Apri la console Athena all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home).
1. Scegli **Impostazioni** e seleziona **Gestisci**.
1. Nella casella **Posizione dei risultati della query**, inserisci il percorso del bucket che hai creato negli CloudFormation output. **Copia il valore di `AthenaQueryResultLocation` (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) e scegli Salva.**
1. Eseguite la seguente query per visualizzare in anteprima 10 record memorizzati nella tabella Iceberg:
```
select * from lficebergdb.product limit 10;
```
*Per ulteriori informazioni sull'interrogazione delle tabelle Iceberg utilizzando Athena, consulta [Interrogare le tabelle Iceberg nella Amazon Athena User Guide](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-iceberg-table-data.html).*
## Passaggio 3: configura le autorizzazioni per una tabella Hudi
In questa sezione, imparerai come creare una tabella Hudi in AWS Glue Data Catalog, impostare le autorizzazioni per i dati e interrogare i dati utilizzando Amazon Athena. AWS Lake Formation
**Per creare una tabella Hudi**
In questo passaggio, eseguirai un AWS Glue job che crea una tabella transazionale Hudi nel Data Catalog.
1. Accedi alla AWS Glue console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
come utente amministratore del data lake.
1. Scegli i **lavori** dal riquadro di navigazione a sinistra.
1. Seleziona `native-hudi-create`.
1. In **Azioni**, scegli **Modifica lavoro**.
1. In **Dettagli Job**, espandi **Proprietà avanzate** e seleziona la casella accanto a **Usa AWS Glue Data Catalog come metastore Hive** per aggiungere i metadati della tabella in. AWS Glue Data Catalog Questo specifica AWS Glue Data Catalog come metastore per le risorse del Data Catalog utilizzate nel job e consente di applicare successivamente le autorizzazioni di Lake Formation alle risorse del catalogo.
1. Scegli **Save** (Salva).
1. Scegli **Esegui**. È possibile visualizzare lo stato del job mentre è in esecuzione.
Per ulteriori informazioni sui AWS Glue job, consulta [Lavorare con i job sulla AWS Glue console](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-jobs.html) nella *AWS Glue Developer Guide*.
Questo job crea una tabella Hudi (cow) nel database:lfhudidb. Verifica la `product` tabella nella console Lake Formation.
**Per registrare la posizione dei dati con Lake Formation**
Successivamente, registra un percorso Amazon S3 come posizione principale del tuo data lake.
1. Accedi alla console di Lake Formation [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)come utente amministratore del data lake.
1. Nel pannello di navigazione, sotto **Registra e inserisci,** scegli **Data location**.
1. In alto a destra della console, scegli **Registra posizione**.
1. Nella pagina **Registra posizione**, inserisci quanto segue:
+ **Percorso Amazon S3**: scegli **Sfoglia** e seleziona. `lf-otf-datalake-123456789012` Fai clic sulla freccia destra (>) accanto alla posizione principale di Amazon S3 per accedere alla `s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-hudi` posizione.
+ **Ruolo IAM**: scegli `LF-OTF-RegisterRole` come ruolo IAM.
+ Scegli la **posizione di registrazione**.
**Per concedere le autorizzazioni del data lake sulla tabella Hudi**
In questo passaggio, concederemo le autorizzazioni del data lake all'utente business analyst.
1. **In **Autorizzazioni Data lake**, scegli Concedi.**
1. Nella schermata **Concedi le autorizzazioni per i dati**, scegli, **utenti e ruoli IAM**.
1. `lf-consumer-analystuser`dal menu a discesa.
1. Scegli la **risorsa Named data catalog**.
1. Per **Database** scegli`lfhudidb`.
1. Per **Tabelle**, scegli`product`.
1. Successivamente, puoi concedere l'accesso basato su colonne specificando le colonne.
1. **In **Autorizzazioni per la tabella**, scegli Seleziona.**
1. **In **Autorizzazioni dati**, scegli **Accesso basato su colonne, scegli Includi** colonne.**
1. Scegli`product_name`, e colonne`price`. `category`
1. Scegliere **Concedi**.
**Per interrogare la tabella Hudi usando Athena**
Ora iniziate a interrogare la tabella Hudi che avete creato usando Athena. Se è la prima volta che esegui query in Athena, devi configurare una posizione dei risultati della query. Per ulteriori informazioni, vedere [Specificazione della posizione dei risultati di una query](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying.html#query-results-specify-location).
1. Esci come utente amministratore del data lake e accedi come `lf-consumer-analystuser` nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) utilizzando la password indicata in precedenza nell' CloudFormation output.
1. Apri la console Athena all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home).
1. Scegli **Impostazioni** e seleziona **Gestisci**.
1. Nella casella **Posizione dei risultati della query**, inserisci il percorso del bucket che hai creato negli CloudFormation output. **Copia il valore di `AthenaQueryResultLocation` (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) e salva.**
1. Eseguite la seguente query per visualizzare in anteprima 10 record memorizzati nella tabella Hudi:
```
select * from lfhudidb.product limit 10;
```
*Per ulteriori informazioni sull'interrogazione delle tabelle Hudi, consulta la sezione [Interrogazione delle tabelle Hudi](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying-hudi.html) nella Guida per l'utente di Amazon Athena.*
## Passaggio 4: configura le autorizzazioni per una tabella Delta Lake
In questa sezione, imparerai come creare una tabella Delta Lake con il file manifest symlink nel file AWS Glue Data Catalog, impostare le autorizzazioni per i dati AWS Lake Formation e interrogare i dati utilizzando Amazon Athena.
**Per creare una tabella Delta Lake**
In questo passaggio, eseguirai un AWS Glue processo che crea una tabella transazionale Delta Lake nel Data Catalog.
1. Accedi alla AWS Glue console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
come utente amministratore del data lake.
1. Scegli i **lavori** dal riquadro di navigazione a sinistra.
1. Seleziona `native-delta-create`.
1. In **Azioni**, scegli **Modifica lavoro**.
1. In **Dettagli Job**, espandi **Proprietà avanzate** e seleziona la casella accanto a **Usa AWS Glue Data Catalog come metastore Hive** per aggiungere i metadati della tabella in. AWS Glue Data Catalog Questo specifica AWS Glue Data Catalog come metastore per le risorse del Data Catalog utilizzate nel job e consente di applicare successivamente le autorizzazioni di Lake Formation alle risorse del catalogo.
1. Scegli **Save** (Salva).
1. ****Scegli Esegui in Azioni.****
Questo lavoro crea una tabella Delta Lake denominata `product` nel `lfdeltadb` database. Verifica la `product` tabella nella console Lake Formation.
**Per registrare la posizione dei dati con Lake Formation**
Successivamente, registra il percorso Amazon S3 come posizione principale del tuo data lake.
1. Apri la console Lake Formation presso [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)l'utente amministratore del data lake.
1. Nel pannello di navigazione, sotto **Registra e inserisci,** scegli **Posizione dei dati**.
1. In alto a destra della console, scegli **Registra posizione**.
1. Nella pagina **Registra posizione**, inserisci quanto segue:
+ **Percorso Amazon S3**: scegli **Sfoglia** e seleziona. `lf-otf-datalake-123456789012` Fai clic sulla freccia destra (>) accanto alla posizione principale di Amazon S3 per accedere alla `s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-delta` posizione.
+ **Ruolo IAM**: scegli `LF-OTF-RegisterRole` come ruolo IAM.
+ Scegli la **posizione di registrazione**.
**Per concedere le autorizzazioni del data lake sulla tabella Delta Lake**
In questo passaggio, concederemo le autorizzazioni del data lake all'utente business analyst.
1. **In **Autorizzazioni Data lake**, scegli Concedi.**
1. Nella schermata **Concedi le autorizzazioni per i dati**, scegli, **utenti e ruoli IAM**.
1. `lf-consumer-analystuser`dal menu a discesa.
1. Scegli la **risorsa Named data catalog**.
1. Per **Database** scegli`lfdeltadb`.
1. Per **Tabelle**, scegli`product`.
1. Successivamente, puoi concedere l'accesso basato su colonne specificando le colonne.
1. **In **Autorizzazioni per la tabella**, scegli Seleziona.**
1. **In **Autorizzazioni dati**, scegli **Accesso basato su colonne, scegli Includi** colonne.**
1. Scegli`product_name`, e colonne`price`. `category`
1. Scegliere **Concedi**.
**Per interrogare la tabella Delta Lake usando Athena**
Ora iniziate a interrogare la tabella Delta Lake che avete creato usando Athena. Se è la prima volta che esegui query in Athena, devi configurare una posizione dei risultati della query. Per ulteriori informazioni, vedere [Specificazione della posizione dei risultati di una query](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/querying.html#query-results-specify-location).
1. Esci come utente amministratore del data lake e accedi come `BusinessAnalystUser` nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) utilizzando la password indicata in precedenza nell' CloudFormation output.
1. Apri la console Athena all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home).
1. Scegli **Impostazioni** e seleziona **Gestisci**.
1. Nella casella **Posizione dei risultati della query**, inserisci il percorso del bucket che hai creato negli CloudFormation output. **Copia il valore di `AthenaQueryResultLocation` (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) e salva.**
1. Esegui la seguente query per visualizzare in anteprima 10 record memorizzati nella tabella Delta Lake:
```
select * from lfdeltadb.product limit 10;
```
Per ulteriori informazioni sull'interrogazione delle tabelle Delta Lake, consulta la sezione [Interrogazione delle tabelle Delta Lake](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/delta-lake-tables.html) nella Guida per l'utente di *Amazon Athena*.
## Fase 5: Pulizia delle risorse AWS
**Per eliminare le risorse**
Per evitare addebiti indesiderati Account AWS, elimina le AWS risorse che hai utilizzato per questo tutorial.
1. Accedi alla CloudFormation console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cloudformation](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/) come amministratore IAM.
1. [Elimina lo stack di formazione del cloud](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/cfn-console-delete-stack.html). Le tabelle che hai creato vengono eliminate automaticamente con lo stack.