Conecte as concessões de acesso do Amazon S3 com notebooks Studio JupyterLab - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon
Usar o recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 para chamar o Amazon S3

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Conecte as concessões de acesso do Amazon S3 com notebooks Studio JupyterLab

Use as informações a seguir para conceder concessões de acesso ao Amazon S3 em notebooks Studio JupyterLab .

Depois que o recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 for configurado, adicione as permissões a seguir ao seu domínio ou perfil de execução de usuário.

  • us-east-1 é sua Região da AWS.

  • 111122223333 é o ID da Conta da AWS .

  • S3-ACCESS-GRANT-ROLE é o perfil do recurso Concessão de Acesso do Amazon S3.

JSON
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowDataAccessAPI",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetDataAccess"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:us-east-1:111122223333:access-grants/default"
            ]
        },
        {
            "Sid": "RequiredForTIP",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "sts:SetContext",
            "Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/S3-ACCESS-GRANT-ROLE"
        }
    ]
}

A política de confiança do perfil do recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 dever permitir as ações sts:SetContext e sts:AssumeRole. Veja a seguir um exemplo de política para quando você atualiza sua política de confiança de perfil.

JSON
{
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": [
                    "access-grants.s3.amazonaws.com"
                ]
            },
            "Action": [
                "sts:AssumeRole",
                "sts:SetContext"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "111122223333",
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:s3:us-east-1:111122223333:access-grants/default"
                }
            }
        }
    ]
}

Usar o recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 para chamar o Amazon S3

Veja a seguir um exemplo de script em Python que mostra como o recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 pode ser usado para chamar o Amazon S3. Isso pressupõe que você já tenha configurado com êxito a propagação de identidade confiável com SageMaker IA.

import boto3
from botocore.config import Config

def get_access_grant_credentials(account_id: str, target: str, 
                                 permission: str = 'READ'):
    s3control = boto3.client('s3control')
    response = s3control.get_data_access(
        AccountId=account_id,
        Target=target,
        Permission=permission
    )
    return response['Credentials']

def create_s3_client_from_credentials(credentials) -> boto3.client:
    return boto3.client(
        's3',
        aws_access_key_id=credentials['AccessKeyId'],
        aws_secret_access_key=credentials['SecretAccessKey'],
        aws_session_token=credentials['SessionToken']
    )

# Create client
credentials = get_access_grant_credentials('111122223333',
                                        "s3://tip-enabled-bucket/tip-enabled-path/")
s3 = create_s3_client_from_credentials(credentials)

s3.list_objects(Bucket="tip-enabled-bucket", Prefix="tip-enabled-path/")

Se você usar um caminho para um bucket do Amazon S3 onde o recurso Concessão de Acesso do Amazon S3 não esteja habilitado, a chamada falhará.

Para ter mais informações sobre outras linguagens de programação, consulte Gerenciar o acesso com a funcionalidade Concessão de Acesso do Amazon S3.