Amazon SageMaker with MLflow에 사용되는 작업, 리소스 및 조건 키

Amazon SageMaker with MLflow(서비스 접두사: sagemaker-mlflow)는 IAM 권한 정책에 사용할 수 있는 다음과 같은 서비스별 리소스, 작업 및 조건 컨텍스트 키를 제공합니다.

참조:

이 서비스를 구성하는 방법을 알아봅니다.
이 서비스에 사용 가능한 API 작업의 목록을 봅니다.
IAM 권한 정책을 사용하여 이 서비스와 리소스를 보호하는 방법을 알아봅니다.

주제

Amazon SageMaker with MLflow에서 정의한 작업
Amazon SageMaker with MLflow에서 정의한 리소스 유형
Amazon SageMaker with MLflow에 사용되는 조건 키

Amazon SageMaker with MLflow에서 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)
AccessUI	MLflow UI에 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read
CreateExperiment	MLflow 실험을 생성할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
CreateModelVersion	새로운 모델 버전을 생성할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
CreateRegisteredModel	등록된 모델을 생성할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
CreateRun	실험 내에서 새로운 실행을 생성할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteExperiment	MLflow 실험을 삭제하도록 표시할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteLoggedModel	MLflow에서 로깅된 모델을 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteLoggedModelTag	MLflow에서 로깅된 모델의 태그를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteModelVersion	모델 버전을 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteModelVersionTag	모델 버전 태그를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteRegisteredModel	등록된 모델을 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteRegisteredModelAlias	등록된 모델 별칭을 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteRegisteredModelTag	모델 태그를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteRun	실행을 삭제하도록 표시할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteTag	실행에 대한 태그를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteTraceTag	MLflow에서 추적 태그를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
DeleteTraces	MLflow에서 트레이스를 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
EndTrace	MLflow에서 추적을 종료할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
FinalizeLoggedModel	MLflow에서 로깅된 모델의 상태를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
GetDownloadURIForModelVersionArtifacts	특정 모델 버전에 대한 모델 아티팩트를 다운로드하는 URI를 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetExperiment	MLflow 실험의 메타데이터를 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetExperimentByName	이름으로 MLflow 실험의 메타데이터를 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetLatestModelVersions	최신 모델 버전을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	List	mlflow-tracking-server*
GetLoggedModel	MLflow에서 로깅된 모델을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetMetricHistory	지정된 실행에 대해 지정된 지표의 모든 값 목록을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetModelVersion	모델 이름 및 버전으로 모델 버전을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetModelVersionByAlias	MLflow의 별칭으로 모델 버전을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetRegisteredModel	등록된 모델을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetRun	실행에 대한 메타데이터, 지표, 파라미터 및 태그를 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
GetTraceInfo	MLflow에서 추적에 대한 정보를 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
ListArtifacts	실행에 대한 아티팩트를 나열할 수 있는 권한을 부여합니다.	List	mlflow-tracking-server*
ListLoggedModelArtifacts	MLflow에서 로깅된 모델의 아티팩트를 나열할 수 있는 권한을 부여합니다.	List	mlflow-tracking-server*
LogBatch	실행에 대한 지표, 파라미터 및 태그의 배치를 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogInputs	실행에 대한 입력을 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogLoggedModelParams	MLflow에서 로깅된 모델의 파라미터를 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogMetric	실행에 대한 지표를 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogModel	실행과 연결된 모델을 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogOutputs	MLflow에서 실행을 위해 모델과 같은 출력을 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
LogParam	실행 중에 추적된 파라미터를 로깅할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
RenameRegisteredModel	등록된 모델의 이름을 바꿀 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
RestoreExperiment	삭제하도록 표시된 실험을 복원할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
RestoreRun	삭제된 실행을 복원할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SearchExperiments	MLflow 실험을 검색할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SearchLoggedModels	MLflow에서 로깅된 모델을 검색할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SearchModelVersions	모델 버전을 가져올 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SearchRegisteredModels	MLflow의 등록된 모델을 검색할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SearchRuns	표현식을 충족하는 실행을 검색할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SearchTraces	MLflow에서 트레이스를 검색할 수 있는 권한을 부여합니다.	Read	mlflow-tracking-server*
SetExperimentTag	실험에 대한 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetLoggedModelTags	MLflow에서 로깅된 모델에 대한 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetModelVersionTag	모델 버전에 대한 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetRegisteredModelAlias	등록된 모델 별칭을 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetRegisteredModelTag	등록된 모델에 대한 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetTag	실행에 대한 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
SetTraceTag	MLflow에서 추적 태그를 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
StartTrace	MLflow에서 추적을 시작할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
TransitionModelVersionStage	모델 버전을 특정 스테이지로 전환할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
UpdateExperiment	MLflow 실험의 메타데이터를 업데이트할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
UpdateModelVersion	모델 버전을 업데이트할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
UpdateRegisteredModel	등록된 모델을 업데이트할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*
UpdateRun	실행 메타데이터를 업데이트할 수 있는 권한을 부여합니다.	쓰기	mlflow-tracking-server*

Amazon SageMaker with MLflow에서 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

리소스 유형	ARN	조건 키
mlflow-tracking-server	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:mlflow-tracking-server/${MlflowTrackingServerName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}

mlflow-tracking-server

arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:mlflow-tracking-server/${MlflowTrackingServerName}

aws:ResourceTag/${TagKey}

sagemaker:ResourceTag/${TagKey}

Amazon SageMaker with MLflow에 사용되는 조건 키

MLflow를 사용하는 Amazon SageMaker는 IAM 정책의 Condition 요소에 사용할 수 있는 다음과 같은 조건 키를 정의합니다. 이러한 키를 사용하여 정책 설명이 적용되는 조건을 보다 상세하게 설정할 수 있습니다. 다음 테이블의 열에 대한 자세한 내용은 조건 키 테이블을 참조하세요.

모든 서비스에서 사용할 수 있는 전역 조건 키를 보려면 AWS 전역 조건 컨텍스트 키를 참조하세요.

조건 키	설명	형식
aws:ResourceTag/${TagKey}	태그 키-값 페어를 기준으로 액세스를 필터링합니다.	String
sagemaker:ResourceTag/${TagKey}	태그 키-값 페어를 기준으로 액세스를 필터링합니다.	String

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문서 규칙

Amazon SageMaker 지역 기능

AWS Savings Plans