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# Como configurar controle de acesso ao Kubernetes baseado em perfil
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-setup-rbac"></a>

Os usuários administradores de cluster também precisam configurar o [controle de acesso baseado em funções (RBAC) do Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/reference/access-authn-authz/rbac/) para que usuários de cientistas de dados usem a [SageMaker HyperPod CLI para executar cargas de trabalho em clusters orquestrados com](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-cli) o Amazon EKS. HyperPod 

## Opção 1: configurar o RBAC usando o chart do Helm
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-setup-rbac-helm"></a>

A equipe SageMaker HyperPod de serviço fornece um subgráfico do Helm para configurar o RBAC. Para saber mais, consulte [Instalar pacotes no cluster do Amazon EKS usando o Helm](sagemaker-hyperpod-eks-install-packages-using-helm-chart.md).

## Opção 2: configurar o RBAC manualmente
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-setup-rbac-manual"></a>

Crie `ClusterRole` e `ClusterRoleBinding` com o privilégio mínimo e crie `Role` e `RoleBinding` com permissões de mutação.

**Para criar `ClusterRole` e `ClusterRoleBinding` para o perfil do IAM de cientista de dados**

Crie um arquivo `cluster_level_config.yaml` de configuração em nível de cluster da seguinte forma:

```
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["list"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role-binding
subjects:
- kind: Group
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-level
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role # this must match the name of the Role or ClusterRole you wish to bind to
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
```

Aplique a configuração ao cluster do EKS.

```
kubectl apply -f cluster_level_config.yaml
```

**Para criar uma função e RoleBinding no namespace**

Esse é o operador de treinamento de namespace que executa trabalhos de treinamento e o Resiliency monitorará por padrão. A retomada automática de trabalhos só pode ser compatível com o namespace `kubeflow` ou namespace prefixado da `aws-hyperpod`. 

Crie um arquivo de configuração de função `namespace_level_role.yaml` da seguinte forma: Este exemplo cria uma função no namespace `kubeflow`

```
kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: kubeflow
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role
###
#  1) add/list/describe/delete pods
#  2) get/list/watch/create/patch/update/delete/describe kubeflow pytroch job
#  3) get pod log
###
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["create", "get"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/log"]
  verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/exec"]
  verbs: ["get", "create"]
- apiGroups: ["kubeflow.org"]
  resources: ["pytorchjobs", "pytorchjobs/status"]
  verbs: ["get", "list", "create", "delete", "update", "describe"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  verbs: ["create", "update", "get", "list", "delete"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["secrets"]
  verbs: ["create", "get", "list", "delete"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  namespace: kubeflow
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role-binding
subjects:
- kind: Group
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role # this must match the name of the Role or ClusterRole you wish to bind to
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
```

Aplique a configuração ao cluster do EKS.

```
kubectl apply -f namespace_level_role.yaml
```

## Crie uma entrada de acesso para grupos do Kubernetes
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-setup-rbac-access-entry"></a>

Depois de configurar o RBAC usando uma das duas opções acima, use o seguinte exemplo de comando substituindo as informações necessárias:

```
aws eks create-access-entry \
    --cluster-name {{<eks-cluster-name>}} \
    --principal-arn arn:aws:iam::{{<AWS_ACCOUNT_ID_SCIENTIST_USER>}}:role/ScientistUserRole \
    --kubernetes-groups '["hyperpod-scientist-user-namespace-level","hyperpod-scientist-user-cluster-level"]'
```

Para o parâmetro `principal-arn`, você precisa usar o [Usuários do IAM para cientistas](sagemaker-hyperpod-prerequisites-iam.md#sagemaker-hyperpod-prerequisites-iam-cluster-user).