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Octroi d'autorisations à Amazon ML pour fournir en sortie des prédictions dans Amazon S3
Pour fournir en sortie les résultats de l'opération de prédiction par lots dans Amazon S3, vous devez accorder à Amazon ML les autorisations suivantes sur l'emplacement de sortie, qui est fourni en entrée à l'opération de création de prédiction par lots :
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GetObjectautorisation d'accès à votre compartiment S3 et à son préfixe.
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PutObjectautorisation d'accès à votre compartiment S3 et à son préfixe.
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PutObjectAclsur votre compartiment et votre préfixe S3.
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Amazon ML a besoin de cette autorisation pour s'assurer qu'il peut accorder leLISTE ACL bucket-owner-full-control autorisation d'accès à votre compte AWS, une fois les objets créés.
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ListBucketautorisation sur le compartiment S3. Contrairement à d'autres actions,ListBucketdoit bénéficier d'autorisations à l'échelle du bucket (plutôt que sur le préfixe). Toutefois, vous pouvez délimiter l'autorisation à un préfixe spécifique à l'aide d'une clause Condition.
Si vous utilisez la console Amazon ML pour créer la demande de prédiction par lots, ces autorisations peuvent être ajoutées au compartiment pour vous. Vous serez invité à confirmer si vous voulez les ajouter à la fin de la procédure dans l'assistant.
L'exemple de politique suivant montre comment accorder l'autorisation à Amazon ML d'écrire des données sur l'emplacement d'échantillonnage s3://examplebucket/exampleprefix, tout en délimitant leListBucketautorisation d'accéder uniquement au chemin d'entrée du préfixe exampleprefix et autorisation à Amazon ML de définir des ACL d'objet put sur le préfixe de sortie :
{ "Version": "2008-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": [ "s3:GetObject", "s3:PutObject" ], "Resource": "arn:aws:s3:::
examplebucket
/exampleprefix
/*" "Condition": { "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012
" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012
:*" } } }, { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": "s3:PutObjectAcl", "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket
/exampleprefix
/*", "Condition": { "StringEquals": { "s3:x-amz-acl":"bucket-owner-full-control" } "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012
" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012
:*" } } }, { "Effect": "Allow", "Principal": {"Service": "machinelearning.amazonaws.com"}, "Action": "s3:ListBucket", "Resource": "arn:aws:s3:::examplebucket
", "Condition": { "StringLike": { "s3:prefix": "exampleprefix
/*" } "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012
" } "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012
:*" } } }] }
Pour appliquer cette stratégie à vos données, vous devez modifier la déclaration de stratégie associée au compartiment S3 où vos données sont stockées.
Pour modifier la stratégie d'autorisations pour un compartiment S3 (en utilisant l'ancienne console)
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Connectez-vous à la AWS Management Console et ouvrez la console Simple Storage Service (Amazon S3) à la page https://console.aws.amazon.com/s3/
. -
Sélectionnez le nom du compartiment dans lequel vos données résident.
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Choisissez Propriétés.
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Choisissez Edit bucket policy.
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Entrez la stratégie illustrée ci-dessus, en la personnalisant en fonction de vos besoins, puis choisissez Save.
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Choisissez Save (Enregistrer).
Pour modifier la stratégie d'autorisations pour un compartiment S3 (en utilisant la nouvelle console)
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Connectez-vous à la AWS Management Console et ouvrez la console Simple Storage Service (Amazon S3) à la page https://console.aws.amazon.com/s3/
. -
Choisissez le nom du compartiment, puis Permissions.
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Choisissez Stratégie de compartiment.
-
Entrez la stratégie illustrée ci-dessus, en la personnalisant en fonction de vos besoins.
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Choisissez Save (Enregistrer).