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# Panoramica sull’utilizzo di più domini
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**Importante**  
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).  
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.

Avere più domini Amazon SageMaker AI semplifica la gestione dei flussi di lavoro di machine learning per gli amministratori di aziende con diverse unità aziendali, team o progetti. Ogni dominio agisce come un ambiente logicamente separato con configurazioni, impostazioni e controlli degli accessi degli utenti propri. Questa compartimentazione consente alle organizzazioni di stabilire confini chiari tra i diversi gruppi, team o casi d’uso, migliorando la capacità di allocare con sicurezza risorse e autorizzazioni AWS a livello globale e granulare.

Di seguito vengono fornite informazioni sulla creazione di più domini.
+ Amazon SageMaker AI supporta la creazione di più domini Amazon SageMaker AI in un unico dominio Regione AWS per ogni account. 
+ I domini aggiuntivi in una regione Regione AWS hanno le stesse caratteristiche e funzionalità del primo dominio in una regione.
+ Ogni dominio può avere impostazioni di dominio distinte.
+ Lo stesso profilo utente non può essere aggiunto a più domini in una singola Regione all’interno dello stesso account.

Per informazioni sui limiti di dominio, consulta [Endpoint e quote Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com//general/latest/gr/sagemaker.html).

Negli argomenti seguenti vengono fornite informazioni su come utilizzare i tag per il dominio.

**Topics**
+ [Propagazione automatica dei tag](domain-multiple-tag.md)
+ [Come si filtrano le risorse di dominio visualizzate](domain-multiple-filtering.md)
+ [Riempimento dei tag di dominio](domain-multiple-backfill.md)

# Propagazione automatica dei tag
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I tag consentono di classificare ed etichettare le risorse in base a vari criteri, ad esempio progetto, team, ambiente (di sviluppo, di staging, di produzione e così via) o qualsiasi altro metadato personalizzato. Puoi taggare le risorse in base al dominio quando vengono create all’interno del tuo dominio. Ciò semplifica l’identificazione e la gestione delle risorse in tutti i domini. È inoltre possibile utilizzare questi tag per l'allocazione dei costi utilizzando Gestione dei costi e fatturazione AWS. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzo AWS dei tag di allocazione dei costi](https://docs.aws.amazon.com//awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html).

Per impostazione predefinita, tutte le risorse di SageMaker intelligenza artificiale che supportano l'etichettatura e vengono create dall'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic dopo il 30/11/2022 vengono automaticamente etichettate con un tag ARN di dominio. Il tag ARN del dominio si basa sull’ID dominio del dominio in cui viene creata la risorsa. 

Per completare le tue risorse SageMaker AI, puoi aggiungere il tag alle risorse senza `sagemaker:domain-arn` tag seguendo la procedura riportata di seguito. [Riempimento dei tag di dominio](domain-multiple-backfill.md)

L'elenco seguente descrive le uniche risorse SageMaker AI che *non* supportano la propagazione automatica dei tag, nonché le chiamate API interessate in cui il tag non viene restituito perché non è stato impostato automaticamente.

**Nota**  
Tutte SageMaker `List` APIs non supportano l'isolamento delle risorse basato su tag.   
All'app `default`, che gestisce l'interfaccia utente di Studio, non viene applicato automaticamente un tag.


|  SageMaker Risorsa AI  |  Chiamate API interessate  | 
| --- | --- | 
|  ImageVersionArn  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/domain-multiple-tag.html)  | 
|  ModelCardExportJobArn  | [describe-model-card-export-lavoro](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/describe-model-card-export-job.html)  | 
|  ModelPackageArn  | [describe-model-package](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/describe-model-package.html)  | 

# Come si filtrano le risorse di dominio visualizzate
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Amazon SageMaker AI filtra automaticamente le risorse visualizzate in Studio o Studio Classic in base al dominio Amazon SageMaker AI. Questo filtraggio viene eseguito utilizzando il `sagemaker:domain-arn` tag allegato alle risorse SageMaker AI. Le risorse create in altri domini vengono nascoste automaticamente.

**Nota**  
Questo vale solo per l'interfaccia utente Studio o Studio Classic. SageMaker L'intelligenza artificiale non supporta il filtraggio delle risorse utilizzando AWS CLI per impostazione predefinita. 

In Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic, vedrai solo risorse che: 
+ Sono state create all’interno del dominio corrente.
+ Non hanno il tag `sagemaker:domain-arn` associato. Queste risorse senza tag vengono create al di fuori del contesto di un dominio o sono state create prima del 30/11/2022.

Per migliorare il filtraggio delle risorse, puoi aggiungere il tag `sagemaker:domain-arn` alle risorse senza tag seguendo la procedura in [Riempimento dei tag di dominio](domain-multiple-backfill.md).

Inoltre, tutte le risorse create negli spazi condivisi vengono filtrate automaticamente in quello spazio condiviso.

# Riempimento dei tag di dominio
<a name="domain-multiple-backfill"></a>

Puoi migliorare il filtraggio delle risorse aggiungendo tag di dominio alle risorse senza tag. Se sono presenti risorse senza tag, puoi riempirle.

Se hai creato risorse in un dominio prima del 30/11/2022, tali risorse non vengono automaticamente taggate con il nome della risorsa Amazon (ARN) del dominio.

Per attribuire con precisione le risorse al rispettivo dominio, devi aggiungere il tag di dominio alle risorse esistenti utilizzando AWS CLI, come segue.

1. Mappa tutte le risorse SageMaker AI esistenti e le rispettive risorse ARNs ai domini presenti nel tuo account.

1. Utilizza il comando seguente dal tuo computer locale per taggare la risorsa con l’ARN del rispettivo dominio della risorsa. Questa operazione deve essere ripetuta per ogni risorsa di SageMaker intelligenza artificiale del tuo account.

   ```
   aws resourcegroupstaggingapi tag-resources \
       --resource-arn-list arn:aws:sagemaker:region:account-id:space/domain-id/space-name \
       --tags sagemaker:domain-arn=arn:aws:sagemaker:region:account-id:domain/domain-id
   ```