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Acciones, recursos y claves de condición para Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning (prefijo de servicio:machinelearning) proporciona los siguientes recursos, acciones y claves de contexto de condición específicos del servicio para su uso en IAM las políticas de permisos.
Referencias:
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Obtenga información para configurar este servicio.
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Consulte una lista de las APIoperaciones disponibles para este servicio.
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Aprenda a proteger este servicio y sus recursos mediante políticas de IAM permisos.
Temas
Acciones definidas por Amazon Machine Learning
Puede especificar las siguientes acciones en el Action elemento de una declaración de IAM política. Utilice políticas para conceder permisos para realizar una operación en AWS. Cuando se utiliza una acción en una política, normalmente se permite o deniega el acceso a la API operación o CLI comando con el mismo nombre. No obstante, en algunos casos, una sola acción controla el acceso a más de una operación. Asimismo, algunas operaciones requieren varias acciones diferentes.
La columna Tipos de recurso de la tabla de Acción indica si cada acción admite permisos de nivel de recursos. Si no hay ningún valor para esta columna, debe especificar todos los recursos ("*") a los que aplica la política en el elemento Resource de la instrucción de su política. Si la columna incluye un tipo de recurso, puede especificar uno ARN de ese tipo en una declaración con esa acción. Si la acción tiene uno o más recursos necesarios, la persona que llama debe tener permiso para usar la acción con esos recursos. Los recursos necesarios se indican en la tabla con un asterisco (*). Si limita el acceso a los recursos con el Resource elemento de una IAM política, debe incluir un patrón ARN o para cada tipo de recurso requerido. Algunas acciones admiten varios tipos de recursos. Si el tipo de recurso es opcional (no se indica como obligatorio), puede elegir utilizar uno de los tipos de recursos opcionales.
La columna Claves de condición de la tabla Acciones incluye claves que puede especificar en el elemento Condition de la instrucción de una política. Para obtener más información sobre las claves de condición asociadas a los recursos del servicio, consulte la columna Claves de condición de la tabla Tipos de recursos.
nota
Las claves de condición de recursos se enumeran en la tabla Tipos de recursos. Encontrará un enlace al tipo de recurso que se aplica a una acción en la columna Tipos de recursos (*obligatorio) de la tabla Acciones. El tipo de recurso de la tabla Tipos de recursos incluye la columna Claves de condición, que son las claves de condición del recurso que se aplican a una acción de la tabla Acciones.
Para obtener información detallada sobre las columnas de la siguiente tabla, consulte Tabla Acciones.
| Acciones | Descripción | Nivel de acceso | Tipos de recursos (*necesarios) | Claves de condición | Acciones dependientes |
|---|---|---|---|---|---|
| AddTags | Agrega una o varias etiquetas a un objeto, hasta un límite de 10. Cada etiqueta consta de una clave y un valor opcional | Etiquetado | |||
| CreateBatchPrediction | Genera predicciones para un grupo de observaciones. | Escritura | |||
| CreateDataSourceFromRDS | Crea un DataSource objeto a partir de un Amazon RDS | Escritura | |||
| CreateDataSourceFromRedshift | Crea un DataSource a partir de una base de datos alojada en un clúster de Amazon Redshift | Escritura | |||
| CreateDataSourceFromS3 | Crea un DataSource objeto a partir de S3 | Escritura | |||
| CreateEvaluation | Crea una nueva evaluación de un MLModel | Escritura | |||
| CreateMLModel | Crea una nueva MLModel | Escritura | |||
| CreateRealtimeEndpoint | Crea un punto final en tiempo real para MLModel | Escritura | |||
| DeleteBatchPrediction | Asigna el DELETED estado a BatchPrediction, dejándolo inutilizable | Escritura | |||
| DeleteDataSource | Asigna el DELETED estado a, lo que lo deja DataSource inutilizable | Escritura | |||
| DeleteEvaluation | Asigna el DELETED estado a una evaluación, dejándola inutilizable | Escritura | |||
| DeleteMLModel | Asigna el DELETED estado a unaMLModel, dejándola inutilizable | Escritura | |||
| DeleteRealtimeEndpoint | Elimina un punto final en tiempo real de un MLModel | Escritura | |||
| DeleteTags | Elimina las etiquetas especificadas asociadas a un objeto ML. Después de que esta operación se haya completado, no se pueden recuperar las etiquetas eliminadas. | Etiquetado | |||
| DescribeBatchPredictions | Devuelve una lista de BatchPrediction operaciones que coinciden con los criterios de búsqueda de la solicitud | Enumeración | |||
| DescribeDataSources | Devuelve una lista de las DataSource que coinciden con los criterios de búsqueda de la solicitud | Enumeración | |||
| DescribeEvaluations | Devuelve una lista de los DescribeEvaluations que coinciden con los criterios de búsqueda de la solicitud | Enumeración | |||
| DescribeMLModels | Devuelve una lista de los MLModel que coinciden con los criterios de búsqueda de la solicitud | Enumeración | |||
| DescribeTags | Describe una o varias de las etiquetas para su objeto de Amazon ML. | Enumeración | |||
| GetBatchPrediction | Devuelve un BatchPrediction que incluye información detallada sobre los metadatos, el estado y el archivo de datos | Leer | |||
| GetDataSource | Devuelve un DataSource que incluye información sobre los metadatos y el archivo de datos, así como el estado actual del DataSource | Leer | |||
| GetEvaluation | Devuelve una evaluación que incluye metadatos, así como el estado actual de la evaluación. | Leer | |||
| GetMLModel | Devuelve un valor MLModel que incluye información detallada sobre los metadatos y la fuente de datos, así como el estado actual del MLModel | Leer | |||
| Predict | Genera una predicción para la observación utilizando el modelo de ML especificado. | Escritura | |||
| UpdateBatchPrediction | Actualiza el BatchPredictionName de un BatchPrediction | Escritura | |||
| UpdateDataSource | Actualiza el DataSourceName de un DataSource | Escritura | |||
| UpdateEvaluation | Actualiza la EvaluationName de una evaluación | Escritura | |||
| UpdateMLModel | Actualiza los MLModelName y los ScoreThreshold de un MLModel | Escritura |
Tipos de recurso definidos por Amazon Machine Learning
Este servicio define los siguientes tipos de recursos y se pueden utilizar como Resource elemento de las declaraciones de política de IAM permisos. Cada acción de la tabla Acciones identifica los tipos de recursos que se pueden especificar con dicha acción. Un tipo de recurso también puede definir qué claves de condición se pueden incluir en una política. Estas claves se muestran en la última columna de la tabla Tipos de recursos. Para obtener información detallada sobre las columnas de la siguiente tabla, consulte Tabla Tipos de recurso.
| Tipos de recurso | ARN | Claves de condición |
|---|---|---|
| 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}
|
Claves de condición de Amazon Machine Learning
Machine Learning no tiene claves de contexto específicas de servicios que se puedan utilizar en el elemento Condition de instrucciones de política. Para obtener la lista de las claves de contexto globales que están disponibles para todos los servicios, consulte Claves disponibles para condiciones.
