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Amazon Machine Learning에 사용되는 작업, 리소스 및 조건 키
Amazon Machine Learning(서비스 접두사: machinelearning)는 IAM 권한 정책에 사용할 수 있는 다음과 같은 서비스별 리소스, 작업 및 조건 컨텍스트 키를 제공합니다.
참조:
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이 서비스를 구성하는 방법을 알아봅니다.
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이 서비스에 사용 가능한 API 작업의 목록을 봅니다.
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IAM 권한 정책을 사용하여 이 서비스와 리소스를 보호하는 방법을 알아봅니다.
주제
Amazon Machine Learning에서 정의한 작업
IAM 정책 설명의 Action 요소에서는 다음 작업을 지정할 수 있습니다. 정책을 사용하여 AWS에서 작업할 수 있는 권한을 부여합니다. 정책에서 작업을 사용하면 일반적으로 이름이 같은 API 작업 또는 CLI 명령에 대한 액세스를 허용하거나 거부합니다. 그러나 경우에 따라 하나의 작업으로 둘 이상의 작업에 대한 액세스가 제어됩니다. 또는 일부 작업을 수행하려면 다양한 작업이 필요합니다.
작업 테이블의 액세스 수준 열은 작업이 분류되는 방법(목록, 읽기, 권한 관리 또는 태그 지정)을 설명합니다. 이 분류는 정책에서 사용하는 작업이 부여하는 액세스 레벨을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 액세스 수준에 대한 자세한 내용은 정책 요약의 액세스 수준을 참조하세요.
작업 테이블의 리소스 유형 열에는 각 작업이 리소스 수준 권한을 지원하는지 여부가 표시됩니다. 리소스 열에 값이 없으면 정책 문의 Resource 요소에서 정책이 적용되는 모든 리소스("*")를 지정해야 합니다. 리소스 열에 리소스 유형이 포함되어 있으면 해당 작업 시 문에서 해당 유형의 ARN을 지정할 수 있습니다. 작업에 필요한 리소스가 하나 이상 있는 경우, 호출자에게 해당 리소스와 함께 작업을 사용할 수 있는 권한이 있어야 합니다. 필수 리소스는 테이블에서 별표(*)로 표시됩니다. IAM 정책의 Resource 요소로 리소스 액세스를 제한하는 경우, 각 필수 리소스 유형에 대해 ARN 또는 패턴을 포함해야 합니다. 일부 작업은 다수의 리소스 유형을 지원합니다. 리소스 유형이 옵션(필수 리소스로 표시되지 않은 경우)인 경우에는 선택적 리소스 유형 중 하나를 사용하도록 선택할 수 있습니다.
작업 테이블의 조건 키 열에는 정책 설명의 Condition 요소에서 지정할 수 있는 키가 포함됩니다. 서비스의 리소스와 연결된 조건 키에 대한 자세한 내용은 리소스 유형 테이블의 조건 키 열을 참조하세요.
작업 테이블의 종속 작업 열에는 작업을 성공적으로 호출하는 데 필요할 수 있는 추가 권한이 표시됩니다. 작업 자체에 대한 권한 외에 이러한 권한이 필요할 수 있습니다. 작업이 종속 작업을 지정하는 경우 해당 종속성은 테이블에 나열된 첫 번째 리소스뿐만 아니라 해당 작업에 정의된 추가 리소스에도 적용될 수 있습니다.
참고
리소스 조건 키는 리소스 유형 표에 나열되어 있습니다. 작업에 적용되는 리소스 유형에 대한 링크는 리소스 유형(*필수) 작업 표의 열에서 찾을 수 있습니다. 리소스 유형 테이블의 리소스 유형에는 조건 키 열이 포함되고 이는 작업 표의 작업에 적용되는 리소스 조건 키입니다.
다음 테이블의 열에 대한 자세한 내용은 작업 테이블을 참조하세요.
| 작업 | 설명 | 액세스 레벨 | 리소스 유형(*필수) | 조건 키 | 종속 작업 |
|---|---|---|---|---|---|
| AddTags | 객체에 하나 이상의 태그를 추가합니다(최대 10개까지). 각 태그는 키와 값(선택 사항)으로 구성됩니다 | 태그 지정 | |||
| CreateBatchPrediction | 관측치 그룹에 대한 예측을 생성합니다. | Write | |||
| CreateDataSourceFromRDS | Amazon RDS에서 DataSource 객체를 생성합니다. | Write | |||
| CreateDataSourceFromRedshift | Amazon Redshift 클러스터에 호스팅된 데이터베이스에서 DataSource 객체를 생성합니다. | Write | |||
| CreateDataSourceFromS3 | S3에서 DataSource 객체를 생성합니다. | Write | |||
| CreateEvaluation | MLModel의 새 평가를 생성합니다. | Write | |||
| CreateMLModel | 새 MLModel을 생성합니다. | Write | |||
| CreateRealtimeEndpoint | MLModel에 대한 실시간 엔드포인트를 생성합니다. | Write | |||
| DeleteBatchPrediction | BatchPrediction에 DELETED 상태를 할당하여 사용 불가 상태로 만듭니다. | Write | |||
| DeleteDataSource | DataSource에 DELETED 상태를 할당하여 사용 불가 상태로 만듭니다. | Write | |||
| DeleteEvaluation | Evaluation에 DELETED 상태를 할당하여 사용 불가 상태로 만듭니다. | Write | |||
| DeleteMLModel | MLModel에 DELETED 상태를 할당하여 사용 불가 상태로 만듭니다. | Write | |||
| DeleteRealtimeEndpoint | MLModel의 실시간 엔드포인트를 삭제합니다. | Write | |||
| DeleteTags | ML 객체와 연결된 지정된 태그를 삭제합니다. 이 작업이 완료된 후에는 삭제된 태그를 복구할 수 없습니다. | 태그 지정 | |||
| DescribeBatchPredictions | 요청의 검색 기준과 일치하는 BatchPrediction 작업의 목록을 반환합니다. | 나열 | |||
| DescribeDataSources | 요청의 검색 기준과 일치하는 DataSource의 목록을 반환합니다. | 나열 | |||
| DescribeEvaluations | 요청의 검색 기준과 일치하는 DescribeEvaluations의 목록을 반환합니다. | 나열 | |||
| DescribeMLModels | 요청의 검색 기준과 일치하는 MLModel의 목록을 반환합니다. | 나열 | |||
| DescribeTags | Amazon ML 객체에 대한 하나 이상의 태그를 설명합니다. | 나열 | |||
| GetBatchPrediction | 상세 메타데이터, 상태 및 데이터 파일 정보가 포함된 BatchPrediction를 반환합니다. | Read | |||
| GetDataSource | 메타데이터 및 데이터 파일 정보가 포함된 DataSource 뿐만 아니라 DataSource의 현재 상태를 반환합니다. | Read | |||
| GetEvaluation | 메타데이터가 포함된 Evaluation 뿐만 아니라 Evaluation의 현재 상태를 반환합니다. | Read | |||
| GetMLModel | 상세 메타데이터 및 데이터 원본 정보가 포함된 MLModel 뿐만 아니라 MLModel의 현재 상태를 반환합니다. | Read | |||
| Predict | 지정된 ML Model을 사용하여 관측치에 대한 예측을 생성합니다. | Write | |||
| UpdateBatchPrediction | BatchPrediction의 BatchPredictionName을 업데이트합니다. | Write | |||
| UpdateDataSource | DataSource의 DataSourceName을 업데이트합니다. | Write | |||
| UpdateEvaluation | Evaluation의 EvaluationName을 업데이트합니다. | Write | |||
| UpdateMLModel | MLModel의 MLModelName 및 ScoreThreshold를 업데이트합니다. | Write |
Amazon Machine Learning에서 정의한 리소스 유형
이 서비스에서 정의하는 리소스 유형은 다음과 같으며, IAM 권한 정책 설명의 Resource 요소에서 사용할 수 있습니다. 작업 테이블의 각 작업은 해당 작업으로 지정할 수 있는 리소스 유형을 식별합니다. 리소스 유형은 정책에 포함할 조건 키를 정의할 수도 있습니다. 이러한 키는 리소스 유형 테이블의 마지막 열에 표시됩니다. 다음 테이블의 열에 관한 자세한 내용은 리소스 유형 테이블을 참조하세요.
| 리소스 유형 | ARN | 조건 키 |
|---|---|---|
| batchprediction |
arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:batchprediction/${BatchPredictionId}
|
|
| datasource |
arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:datasource/${DatasourceId}
|
|
| evaluation |
arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:evaluation/${EvaluationId}
|
|
| mlmodel |
arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:mlmodel/${MlModelId}
|
Amazon Machine Learning에 사용되는 조건 키
기계 학습에는 정책 설명의 Condition 요소에 사용할 수 있는 서비스별 컨텍스트 키가 없습니다. 모든 서비스에서 사용할 수 있는 전역 컨텍스트 키 목록은 AWS 전역 조건 컨텍스트 키를 참조하세요.
