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Richten Sie Servicerollen für AWS Clean Rooms ML ein - AWS Clean Rooms
Richten Sie Servicerollen für die Lookalike-Modellierung einRichten Sie Servicerollen für die benutzerdefinierte Modellierung ein

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Richten Sie Servicerollen für AWS Clean Rooms ML ein

Die Rollen, die für die Lookalike-Modellierung erforderlich sind, unterscheiden sich von denen, die für die Verwendung eines benutzerdefinierten Modells benötigt werden. In den folgenden Abschnitten werden die Rollen beschrieben, die für die Ausführung der einzelnen Aufgaben erforderlich sind.

Richten Sie Servicerollen für die Lookalike-Modellierung ein

Erstellen Sie eine Servicerolle zum Lesen von Trainingsdaten

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um Trainingsdaten zu lesen. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Um eine Servicerolle zum Trainieren eines Datensatzes zu erstellen

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die zum Lesen von AWS Glue Metadaten und den entsprechenden Amazon S3-Daten erforderlich sind. Je nachdem, wie Sie Ihre S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre AWS Glue Ressourcen und die zugrunde liegenden Amazon S3-Ressourcen müssen mit der AWS Clean Rooms Zusammenarbeit AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "glue:GetDatabase",
                "glue:GetDatabases",
                "glue:GetTable",
                "glue:GetTables",
                "glue:GetPartitions",
                "glue:GetPartition",
                "glue:BatchGetPartition",
                "glue:GetUserDefinedFunctions"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:database/databases",
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:table/databases/tables",
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:catalog",
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:database/default"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "glue:CreateDatabase"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:database/default"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:ListBucket",
                "s3:GetBucketLocation"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucket"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "s3:ResourceAccount": [
                        "111122223333"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucketFolders/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "s3:ResourceAccount": [
                        "111122223333"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

    Wenn Sie einen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten verwenden müssen, fügen Sie diese AWS KMS Anweisung zur vorherigen Vorlage hinzu:

    {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "kms:Decrypt",
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:kms:region:accountId:key/keyId"
            ],
            "Condition": {
                "ArnLike": {
                        "kms:EncryptionContext:aws:s3:arn": "arn:aws:s3:::bucketFolders*"
                }
            }
        }
    ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • accountId— Die AWS-Konto ID, in der sich der S3-Bucket befindet.

    • database/databases, table/databases/tablescatalog, und database/default — Der Speicherort der Trainingsdaten, auf die zugegriffen AWS Clean Rooms werden muss.

    • bucket— Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des S3-Buckets. Den Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden Sie auf der Registerkarte „Eigenschaften“ des Buckets in Amazon S3.

    • bucketFolders— Der Name bestimmter Ordner im S3-Bucket, auf die zugegriffen AWS Clean Rooms werden muss.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Überprüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowAssumeRole",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEqualsIfExists": { 
                    "aws:SourceAccount": ["111122223333"]
                },
                "ArnLikeIfExists": { 
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:cleanrooms-ml:us-east-1:111122223333:training-dataset/*"
                }
            }
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto. Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

    accountIdist die ID von AWS-Konto , die die Trainingsdaten enthält.

  13. Wählen Sie Weiter und geben Sie unter Berechtigungen hinzufügen den Namen der Richtlinie ein, die Sie gerade erstellt haben. (Möglicherweise müssen Sie die Seite neu laden.)

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Erstellen Sie eine Servicerolle, um ein Lookalike-Segment zu schreiben

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um Lookalike-Segmente in einen Bucket zu schreiben. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Um eine Servicerolle zu erstellen, um ein Lookalike-Segment zu schreiben

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die zum Lesen von AWS Glue Metadaten und den entsprechenden Amazon S3-Daten erforderlich sind. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre AWS Glue Ressourcen und die zugrunde liegenden Amazon S3-Ressourcen müssen mit der AWS Clean Rooms Zusammenarbeit AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
    {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:ListBucket",
                "s3:GetBucketLocation"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::buckets"
            ],
            "Condition":{
                "StringEquals":{
                    "s3:ResourceAccount":[
                        "accountId"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucketFolders/*"
            ],
            "Condition":{
                "StringEquals":{
                    "s3:ResourceAccount":[
                        "accountId"
                    ]
                }
            }
        }
  ]
}

    Wenn Sie einen KMS-Schlüssel zum Verschlüsseln von Daten verwenden müssen, fügen Sie der Vorlage diese AWS KMS Anweisung hinzu:

    {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "kms:Encrypt",
                "kms:GenerateDataKey*",
                "kms:ReEncrypt*",
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:kms:region:accountId:key/keyId"
            ],
            "Condition": {
                "ArnLike": {
                        "kms:EncryptionContext:aws:s3:arn": "arn:aws:s3:::bucketFolders*"
                }
            }
        }
  ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • buckets— Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des S3-Buckets. Den Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden Sie auf der Registerkarte „Eigenschaften“ des Buckets in Amazon S3.

    • accountId— Die AWS-Konto ID, in der sich der S3-Bucket befindet.

    • bucketFolders— Der Name bestimmter Ordner im S3-Bucket, auf die zugegriffen AWS Clean Rooms werden muss.

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • keyId— Der KMS-Schlüssel, der zum Verschlüsseln Ihrer Daten benötigt wird.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Überprüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowAssumeRole",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEqualsIfExists": { 
                    "aws:SourceAccount": ["111122223333"]

                },
                "ArnLikeIfExists": { 
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:cleanrooms-ml:us-east-1:111122223333:configured-audience-model/*"
                }
            }
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto. Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Erstellen Sie eine Servicerolle zum Lesen von Startdaten

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um Startdaten zu lesen. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Um eine Servicerolle zum Lesen von Startdaten zu erstellen, die in einem S3-Bucket gespeichert sind.

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus und kopieren Sie dann eine der folgenden Richtlinien und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die zum Lesen von AWS Glue Metadaten und den entsprechenden Amazon S3-Daten erforderlich sind. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre AWS Glue Ressourcen und die zugrunde liegenden Amazon S3-Ressourcen müssen mit der AWS Clean Rooms Zusammenarbeit AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::buckets"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "s3:ResourceAccount": [
                        "accountId"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucketFolders/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "s3:ResourceAccount": [
                        "accountId"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}
    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die erforderlich sind, um die Ergebnisse einer SQL-Abfrage zu lesen und diese als Eingabedaten zu verwenden. Je nachdem, wie Ihre Abfrage strukturiert ist, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowCleanRoomsStartQuery",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "cleanrooms:GetCollaborationAnalysisTemplate",
                "cleanrooms:GetSchema",
                "cleanrooms:StartProtectedQuery"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "AllowCleanRoomsGetAndUpdateQuery",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "cleanrooms:GetProtectedQuery",
                "cleanrooms:UpdateProtectedQuery"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:membership/queryRunnerMembershipId"
            ]
        }
    ]
}

    Wenn Sie einen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten verwenden müssen, fügen Sie der Vorlage diese AWS KMS Anweisung hinzu:

    {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "kms:Decrypt",
                "kms:DescribeKey"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:kms:region:accountId:key/keyId"
            ],
            "Condition": {
                "ArnLike": {
                        "kms:EncryptionContext:aws:s3:arn": "arn:aws:s3:::bucketFolders*"
                }
            }
        }
  ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • buckets— Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des S3-Buckets. Den Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden Sie auf der Registerkarte „Eigenschaften“ des Buckets in Amazon S3.

    • accountId— Die AWS-Konto ID, in der sich der S3-Bucket befindet.

    • bucketFolders— Der Name bestimmter Ordner im S3-Bucket, auf die zugegriffen AWS Clean Rooms werden muss.

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • queryRunnerAccountId— Die AWS-Konto ID des Kontos, das Abfragen ausführen wird.

    • queryRunnerMembershipId— Die Mitglieds-ID des Mitglieds, das eine Anfrage stellen kann. Die Mitglieds-ID finden Sie auf der Registerkarte „Details“ der Zusammenarbeit. Dadurch AWS Clean Rooms wird sichergestellt, dass die Rolle nur übernommen wird, wenn dieses Mitglied die Analyse in dieser Kollaboration durchführt.

    • keyId— Der KMS-Schlüssel, der zum Verschlüsseln Ihrer Daten benötigt wird.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Überprüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Rollen können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was für eine erhöhte Sicherheit empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowAssumeRole",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEqualsIfExists": {
                    "aws:SourceAccount": ["111122223333"]

                },
                "ArnLikeIfExists": { 
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:cleanrooms-ml:us-east-1:111122223333:audience-generation-job/*"
                }
            }
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto. Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Richten Sie Servicerollen für die benutzerdefinierte Modellierung ein

Erstellen Sie eine Servicerolle für die benutzerdefinierte ML-Modellierung — ML-Konfiguration

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um zu steuern, wer eine benutzerdefinierte ML-Konfiguration erstellen kann. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Diese Rolle ermöglicht es Ihnen, die https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_PutMLConfiguration.html PutMLConfiguration-Aktion zu verwenden.

Um eine Servicerolle zu erstellen, die die Erstellung einer benutzerdefinierten ML-Konfiguration ermöglicht

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die für den Zugriff auf und das Schreiben von Daten in einen S3-Bucket sowie für die Veröffentlichung von CloudWatch Metriken erforderlich sind. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre Amazon S3-Ressourcen müssen mit denen der AWS Clean Rooms Collaboration AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowS3ObjectWriteForExport",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucket/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "s3:ResourceAccount": [
                        "111122223333"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "AllowS3KMSEncryptForExport",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "kms:Encrypt",
                "kms:GenerateDataKey*"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/keyId"
            ],
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "kms:EncryptionContext:aws:s3:arn": "arn:aws:s3:::bucket*"
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "AllowCloudWatchMetricsPublishingForTrainingJobs",
            "Action": "cloudwatch:PutMetricData",
            "Resource": "*",
            "Effect": "Allow",
            "Condition": {
                "StringLike": {
                    "cloudwatch:namespace": "/aws/cleanroomsml/*"
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "AllowCloudWatchLogsPublishingForTrainingOrInferenceJobs",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:DescribeLogStreams",
                "logs:PutLogEvents"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:logs:us-east-1:111122223333:log-group:/aws/cleanroomsml/*"
            ]
        }
    ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • bucket— Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des S3-Buckets. Den Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden Sie auf der Registerkarte „Eigenschaften“ des Buckets in Amazon S3.

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • accountId— Die AWS-Konto ID, in der sich der S3-Bucket befindet.

    • keyId— Der KMS-Schlüssel, der zum Verschlüsseln Ihrer Daten benötigt wird.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Überprüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "111122223333"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:membership/membershipID"
                }
            }
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto. Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Erstellen Sie eine Servicerolle, um ein benutzerdefiniertes ML-Modell bereitzustellen

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um zu steuern, wer einen benutzerdefinierten ML-Modellalgorithmus erstellen kann. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Diese Rolle ermöglicht es Ihnen, die CreateConfiguredModelAlgorithm Aktion zu verwenden.

Um eine Servicerolle zu erstellen, die es einem Mitglied ermöglicht, ein benutzerdefiniertes ML-Modell bereitzustellen

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die zum Abrufen des Docker-Images erforderlich sind, das den Modellalgorithmus enthält. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre Amazon S3-Ressourcen müssen mit denen der AWS Clean Rooms Collaboration AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowECRImageDownloadForTrainingAndInferenceJobs",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ecr:BatchGetImage",
                "ecr:BatchCheckLayerAvailability",
                "ecr:GetDownloadUrlForLayer"
            ],
            "Resource": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/repoName"
        }
    ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • accountId— Die AWS-Konto ID, in der sich der S3-Bucket befindet.

    • repoName— Der Name des Repositorys, das Ihre Daten enthält.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Prüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Erstellen Sie eine Servicerolle, um einen Datensatz abzufragen

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um zu steuern, wer einen Datensatz abfragen kann, der für die benutzerdefinierte ML-Modellierung verwendet wird. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Diese Rolle ermöglicht es Ihnen, die CreateMLInputChannel Aktion zu verwenden.

Um eine Servicerolle zu erstellen, die es einem Mitglied ermöglicht, einen Datensatz abzufragen

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Berechtigungen, die für die Abfrage eines Datensatzes erforderlich sind, der für die benutzerdefinierte ML-Modellierung verwendet wird. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre Amazon S3-Ressourcen müssen mit denen der AWS Clean Rooms Collaboration AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowCleanRoomsStartQueryForMLInputChannel",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "cleanrooms:StartProtectedQuery",
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "AllowCleanroomsGetSchemaAndGetAnalysisTemplateForMLInputChannel",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "cleanrooms:GetSchema",
                "cleanrooms:GetCollaborationAnalysisTemplate"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "AllowCleanRoomsGetAndUpdateQueryForMLInputChannel",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "cleanrooms:GetProtectedQuery",
                "cleanrooms:UpdateProtectedQuery"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:cleanrooms:us-east-1:111122223333:membership/queryRunnerMembershipId"
            ]
        }
    ]
}

  5. Ersetzen Sie jede placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • queryRunnerAccountId— Die AWS-Konto ID des Kontos, das die Abfragen ausführen wird.

    • queryRunnerMembershipId— Die Mitglieds-ID des Mitglieds, das eine Anfrage stellen kann. Die Mitglieds-ID finden Sie auf der Registerkarte „Details“ der Zusammenarbeit. Dadurch AWS Clean Rooms wird sichergestellt, dass die Rolle nur übernommen wird, wenn dieses Mitglied die Analyse in dieser Kollaboration durchführt.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Überprüfen und erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.

Erstellen Sie eine Servicerolle, um eine konfigurierte Tabellenzuordnung zu erstellen

AWS Clean Rooms verwendet eine Servicerolle, um zu steuern, wer eine konfigurierte Tabellenzuordnung erstellen kann. Sie können diese Rolle mithilfe der Konsole erstellen, wenn Sie über die erforderlichen IAM-Berechtigungen verfügen. Wenn Sie keine CreateRole Berechtigungen haben, bitten Sie Ihren Administrator, die Servicerolle zu erstellen.

Diese Rolle ermöglicht es Ihnen, die CreateConfiguredTableAssociation Aktion zu verwenden.

Um eine Servicerolle zu erstellen, die die Erstellung einer konfigurierten Tabellenzuordnung ermöglicht

  1. Melden Sie sich mit Ihrem Administratorkonto bei der IAM-Konsole (https://console.aws.amazon.com/iam/) an.

  2. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Policies (Richtlinien) aus.

  3. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

  4. Wählen Sie im Richtlinieneditor die Registerkarte JSON aus, kopieren Sie dann die folgende Richtlinie und fügen Sie sie ein.

    Anmerkung

    Die folgende Beispielrichtlinie unterstützt die Erstellung einer konfigurierten Tabellenzuordnung. Je nachdem, wie Sie Ihre Amazon S3-Daten eingerichtet haben, müssen Sie diese Richtlinie jedoch möglicherweise ändern. Diese Richtlinie beinhaltet keinen KMS-Schlüssel zum Entschlüsseln von Daten.

    Ihre Amazon S3-Ressourcen müssen mit denen der AWS Clean Rooms Collaboration AWS-Region identisch sein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "kms:Decrypt",
                "kms:DescribeKey"
            ],
            "Resource": "arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/KMS-key-ID",
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "s3:ListBucket",
                "s3:GetBucketLocation"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::bucket-name",
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": "s3:GetObject",
            "Resource": "arn:aws:s3:::bucket-name/*",
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "glue:GetDatabase",
                "glue:GetDatabases",
                "glue:GetTable",
                "glue:GetTables",
                "glue:GetPartitions",
                "glue:GetPartition",
                "glue:BatchGetPartition"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:catalog",
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:database/Glue database name",
                "arn:aws:glue:us-east-1:111122223333:table/Glue database name/Glue table name"
            ],
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "glue:GetSchema",
                "glue:GetSchemaVersion"
            ],
            "Resource": "*",
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}
    Ersetzen Sie die ARNs der Platzhalter-Ressourcen

    Wenn Sie diese Richtlinie verwenden, müssen Sie die Platzhalter-Ressourcenbezeichner durch die tatsächlichen ARNs Ihrer Ressourcen ersetzen:

    • AWS KMS Schlüsselressource: KMS-key-ID Ersetzen Sie diese durch die tatsächliche AWS KMS Schlüssel-ID, die Ihre Amazon S3-Daten verschlüsselt. Der Schlüssel muss sich in demselben Konto (111122223333) befinden, dem die Katalogressourcen gehören. AWS Glue

    • Amazon S3-Bucket-Ressourcen: bucket-name Ersetzen Sie ihn durch den tatsächlichen Namen des Amazon S3-Buckets, der Ihre Tabellendaten enthält. AWS Glue Beachten Sie, dass Amazon S3-Bucket-ARNs keine Konto-IDs enthalten, da Bucket-Namen global eindeutig sind.

    • AWS Glue Ressourcen: Ersetzen Sie die folgenden Platzhalter durch Ihre tatsächlichen Ressourcennamen:

      • Glue database name- Der Name Ihrer Datenbank AWS Glue

      • Glue table name- Der Name Ihrer AWS Glue Tabelle

    Alle AWS Glue Ressourcen (Katalog, Datenbank und Tabelle) müssen sich in derselben Datei befinden AWS-Konto (111122223333), um konsistente Zugriffsberechtigungen zu gewährleisten. Bei diesem Konto sollte es sich um dasselbe Konto handeln, dem der für die Datenverschlüsselung verwendete AWS KMS Schlüssel gehört, sodass eine einheitliche Sicherheitsgrenze für Ihre Datenressourcen besteht. AWS Clean Rooms

  5. Ersetzen Sie jedes placeholder durch Ihre eigenen Informationen:

    • KMS key used to encrypt the Amazon S3 data— Der KMS-Schlüssel, der zum Verschlüsseln der Amazon S3-Daten verwendet wurde. Um die Daten zu entschlüsseln, müssen Sie denselben KMS-Schlüssel angeben, der zum Verschlüsseln der Daten verwendet wurde.

    • Amazon S3 bucket of AWS Glue table— Der Name des Amazon S3-Buckets, der die AWS Glue Tabelle enthält, die Ihre Daten enthält.

    • region – Der Name des AWS-Region. Beispiel, us-east-1.

    • accountId— Die AWS-Konto ID des Kontos, dem die Daten gehören.

    • AWS Glue database name— Der Name der AWS Glue Datenbank, die Ihre Daten enthält.

    • AWS Glue table name— Der Name der AWS Glue Tabelle, die Ihre Daten enthält.

  6. Wählen Sie Weiter aus.

  7. Geben Sie unter Prüfen und Erstellen einen Richtliniennamen und eine Beschreibung ein und überprüfen Sie die Zusammenfassung.

  8. Wählen Sie Richtlinie erstellen aus.

    Sie haben eine Richtlinie für erstellt AWS Clean Rooms.

  9. Wählen Sie unter Access management (Zugriffsverwaltung) Roles (Rollen) aus.

    Mit Roles können Sie kurzfristige Anmeldeinformationen erstellen, was aus Sicherheitsgründen empfohlen wird. Sie können auch Benutzer auswählen, um langfristige Anmeldeinformationen zu erstellen.

  10. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

  11. Wählen Sie im Assistenten zum Erstellen von Rollen für den Typ Vertrauenswürdiger Entität die Option Benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie aus.

  12. Kopieren Sie die folgende benutzerdefinierte Vertrauensrichtlinie und fügen Sie sie in den JSON-Editor ein.

    JSON
    {
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "cleanrooms-ml.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

    Das SourceAccount ist immer dein AWS-Konto Das SourceArn kann auf einen bestimmten Trainingsdatensatz beschränkt werden, aber erst, nachdem dieser Datensatz erstellt wurde. Da Sie den ARN des Trainingsdatensatzes noch nicht kennen, wird der Platzhalter hier angegeben.

  13. Wählen Sie Weiter aus.

  14. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Namen der Richtlinie, die Sie erstellt haben, und wählen Sie dann Weiter aus.

  15. Geben Sie unter Name, überprüfen und erstellen den Rollennamen und die Beschreibung ein.

    Anmerkung

    Der Rollenname muss dem Muster in den passRole Berechtigungen entsprechen, die dem Mitglied erteilt wurden, das Ergebnisse und Mitgliederrollen abfragen und empfangen kann.

    1. Überprüfen Sie die Option Vertrauenswürdige Entitäten auswählen und bearbeiten Sie sie bei Bedarf.

    2. Überprüfen Sie die Berechtigungen unter Berechtigungen hinzufügen und bearbeiten Sie sie gegebenenfalls.

    3. Überprüfen Sie die Tags und fügen Sie bei Bedarf Stichwörter hinzu.

    4. Wählen Sie Rolle erstellen aus.

Sie haben die Servicerolle für erstellt AWS Clean Rooms.