Configuration des CloudFormation modèles Amazon EMR dans le Service Catalog - Amazon SageMaker AI
Étape 0 : PrérequisÉtape 1 : associez votre portefeuille Service Catalog à l' SageMaker IAÉtape 2 : référencer un modèle Amazon EMR dans un produit Service CatalogÉtape 3 : paramétrer le modèle Amazon EMR CloudFormation Étape 4 : configurer les autorisations

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Configuration des CloudFormation modèles Amazon EMR dans le Service Catalog

Cette rubrique part du principe que les administrateurs connaissent bien AWS CloudFormationles portefeuilles et les produits qu' AWS Service Catalog il contient, ainsi qu'Amazon EMR.

Pour simplifier la création de clusters Amazon EMR à partir de Studio, les administrateurs peuvent enregistrer un CloudFormation modèle Amazon EMR en tant que produit dans un portefeuille. AWS Service Catalog Pour mettre le modèle à la disposition des data scientists, ils doivent associer le portefeuille au rôle d'exécution de l' SageMaker IA utilisé dans Studio ou Studio Classic. Enfin, pour permettre aux utilisateurs de découvrir des modèles, de provisionner des clusters et de se connecter aux clusters Amazon EMR depuis Studio ou Studio Classic, les administrateurs doivent définir les autorisations d'accès appropriées.

Les AWS CloudFormation modèles Amazon EMR peuvent permettre aux utilisateurs finaux de personnaliser différents aspects du cluster. Par exemple, les administrateurs peuvent définir une liste approuvée de types d'instances parmi lesquels les utilisateurs peuvent choisir lors de la création d'un cluster.

Les instructions suivantes utilisent des end-to-end CloudFormation piles pour configurer un domaine Studio ou Studio Classic, un profil utilisateur, un portefeuille Service Catalog et remplir un modèle de lancement Amazon EMR. Les étapes suivantes mettent en évidence les paramètres spécifiques que les administrateurs doivent appliquer à leur end-to-end stack pour permettre à Studio ou Studio Classic d'accéder aux produits Service Catalog et de provisionner des clusters Amazon EMR.

Note

Le GitHub référentiel aws-samples/ sagemaker-studio-emr contient des exemples de end-to-end CloudFormation piles qui déploient les rôles IAM, le réseau, le domaine, le profil SageMaker utilisateur, le portefeuille Service Catalog nécessaires et ajoutent un modèle de lancement Amazon EMR. CloudFormation Les modèles proposent différentes options d'authentification entre Studio ou Studio Classic et le cluster Amazon EMR. Dans ces exemples de modèles, la CloudFormation pile parent transmet les paramètres du VPC SageMaker AI, du groupe de sécurité et du sous-réseau au modèle de cluster Amazon EMR.

Le référentiel sagemaker-studio-emr/cloudformation/emr_servicecatalog_templates contient plusieurs exemples de modèles de lancement Amazon CloudFormation EMR, notamment des options pour les déploiements à compte unique et multicompte.

Reportez-vous à Connectez-vous à un cluster Amazon EMR depuis SageMaker Studio ou Studio Classic pour plus de détails sur les méthodes d'authentification que vous pouvez utiliser pour vous connecter à un cluster Amazon EMR.

Pour permettre aux data scientists de découvrir les CloudFormation modèles Amazon EMR et de provisionner des clusters depuis Studio ou Studio Classic, procédez comme suit.

Étape 0 : Vérifiez votre réseau et préparez votre CloudFormation stack

Avant de commencer :

  • Assurez-vous d'avoir pris connaissance des exigences en matière de réseau et de sécurité dansConfigurer l'accès réseau pour votre cluster Amazon EMR.

  • Vous devez disposer d'une end-to-end CloudFormation pile existante prenant en charge la méthode d'authentification de votre choix. Vous trouverez des exemples de tels CloudFormation modèles dans le dépôt sagemaker-studio-emr GitHub aws-samples/. Les étapes suivantes mettent en évidence les configurations spécifiques de votre end-to-end stack pour permettre l'utilisation de modèles Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Étape 1 : associez votre portefeuille Service Catalog à l' SageMaker IA

Dans votre portefeuille Service Catalog, associez votre ID de portefeuille au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à votre cluster.

Pour ce faire, ajoutez la section suivante (ici au format YAML) à votre pile. Cela permet au rôle d'exécution SageMaker AI d'accéder au portefeuille Service Catalog spécifié contenant des produits tels que les modèles Amazon EMR. Cela permet aux rôles assumés par l' SageMaker IA de lancer ces produits.

Remplacez SageMakerExecutionRole.Arn et SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID par leurs valeurs réelles.

SageMakerStudioEMRProductPortfolioPrincipalAssociation:
    Type: AWS::ServiceCatalog::PortfolioPrincipalAssociation
    Properties:
      PrincipalARN: SageMakerExecutionRole.Arn
      PortfolioId: SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID
      PrincipalType: IAM

Pour plus de détails sur l'ensemble d'autorisations IAM requis, consultez la section sur les autorisations.

Étape 2 : référencer un modèle Amazon EMR dans un produit Service Catalog

Dans un produit Service Catalog de votre portefeuille, référencez une ressource de modèle Amazon EMR et assurez-vous de sa visibilité dans Studio ou Studio Classic.

Pour ce faire, faites référence à la ressource du modèle Amazon EMR dans la définition du produit Service Catalog, puis ajoutez le "sagemaker:studio-visibility:emr" jeu de clés de balise suivant à la valeur "true" (voir l'exemple au format YAML).

Dans la définition du produit Service Catalog, le AWS CloudFormation modèle du cluster est référencé via une URL. La balise supplémentaire définie sur true garantit la visibilité des modèles Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Note

Le modèle Amazon EMR référencé par l'URL fournie dans l'exemple n'impose aucune exigence d'authentification lors de son lancement. Cette option est destinée à des fins de démonstration et d'apprentissage. Cela n'est pas recommandé dans un environnement de production.

SMStudioEMRNoAuthProduct:
    Type: AWS::ServiceCatalog::CloudFormationProduct
    Properties:
      Owner: AWS
      Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
      ProvisioningArtifactParameters:
        - Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
          Description: Provisions a SageMaker domain and No Auth EMR Cluster
          Info:
            LoadTemplateFromURL: Link to your CloudFormation template. For example, https://aws-blogs-artifacts-public.s3.amazonaws.com/artifacts/astra-m4-sagemaker/end-to-end/CFN-EMR-NoStudioNoAuthTemplate-v3.yaml
      Tags:
        - Key: "sagemaker:studio-visibility:emr"
          Value: "true"

Étape 3 : paramétrer le modèle Amazon EMR CloudFormation

Le CloudFormation modèle utilisé pour définir le cluster Amazon EMR dans le produit Service Catalog permet aux administrateurs de spécifier des paramètres configurables. Les administrateurs peuvent définir Default des valeurs et des AllowedValues plages pour ces paramètres dans la Parameters section du modèle. Au cours du processus de lancement du cluster, les data scientists peuvent fournir des entrées personnalisées ou effectuer des sélections parmi ces options prédéfinies pour personnaliser certains aspects de leur cluster Amazon EMR.

L'exemple suivant illustre les paramètres de saisie supplémentaires que les administrateurs peuvent définir lors de la création d'un modèle Amazon EMR.

"Parameters": {
    "EmrClusterName": {
      "Type": "String",
      "Description": "EMR cluster Name."
    },
    "MasterInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR master node.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR core nodes.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge",
        "m3.medium",
        "m3.large",
        "m3.xlarge",
        "m3.2xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceCount": {
      "Type": "String",
      "Description": "Number of core instances in the EMR cluster.",
      "Default": "2",
      "AllowedValues": [
        "2",
        "5",
        "10"
      ]
    },
    "EmrReleaseVersion": {
      "Type": "String",
      "Description": "The release version of EMR to launch.",
      "Default": "emr-5.33.1",
      "AllowedValues": [
        "emr-5.33.1",
        "emr-6.4.0"
      ]
    }
  }

Une fois que les administrateurs ont mis les CloudFormation modèles Amazon EMR à disposition dans Studio, les data scientists peuvent les utiliser pour auto-provisionner des clusters Amazon EMR. La Parameters section définie dans le modèle se traduit par des champs de saisie sur le formulaire de création de cluster dans Studio ou Studio Classic. Pour chaque paramètre, les data scientists peuvent soit saisir une valeur personnalisée dans la zone de saisie, soit sélectionner l'une des options prédéfinies répertoriées dans un menu déroulant, qui correspond à celle AllowedValues spécifiée dans le modèle.

L'illustration suivante montre le formulaire dynamique assemblé à partir d'un modèle CloudFormation Amazon EMR pour créer un cluster Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Illustration d'un formulaire dynamique assemblé à partir d'un modèle CloudFormation Amazon EMR pour créer un cluster Amazon EMR à partir de Studio ou Studio Classic.

Consultez Lancer un cluster Amazon EMR depuis Studio ou Studio Classic cette page pour découvrir comment lancer un cluster depuis Studio ou Studio Classic à l'aide de ces modèles Amazon EMR.

Étape 4 : configurer les autorisations pour permettre de répertorier et de lancer des clusters Amazon EMR depuis Studio

Enfin, attachez les autorisations IAM requises pour permettre de répertorier les clusters Amazon EMR en cours d'exécution existants et d'auto-provisionner de nouveaux clusters à partir de Studio ou Studio Classic.

Le ou les rôles auxquels vous devez ajouter ces autorisations varient selon que Studio ou Studio Classic et Amazon EMR sont déployés sur le même compte (choisissez Compte unique) ou sur des comptes différents (choisissez Compte croisé).

Important

Vous pouvez uniquement découvrir et vous connecter aux clusters Amazon EMR JupyterLab et aux applications Studio Classic lancées depuis des espaces privés. Assurez-vous que les clusters Amazon EMR sont situés dans la même AWS région que votre environnement Studio.

Si vos clusters Amazon EMR et Studio ou Studio Classic sont déployés dans le même AWS compte, associez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à votre cluster.

  1. Étape 1 : Récupérez l'ARN du rôle d'exécution SageMaker AI utilisé par votre espace privé.

    Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d'espace de domaine et les rôles d'exécution.

    Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtenez votre rôle d'exécution.

  2. Étape 2 : Attachez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à vos clusters Amazon EMR.

    1. Accédez à la Console IAM.

    2. Choisissez Rôles, puis recherchez votre rôle d'exécution par son nom dans le champ Rechercher. Le nom du rôle est la dernière partie de l'ARN, après la dernière barre oblique (/).

    3. Suivez le lien vers votre rôle.

    4. Choisissez Ajouter des autorisations, puis Créer une politique intégrée.

    5. Dans l'onglet JSON, ajoutez les autorisations Amazon EMR autorisant l'accès et les opérations Amazon EMR. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez la section Répertorier les politiques Amazon EMR dans. Politiques de référence Remplacez region les instructions et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique intégrée de votre rôle.

    6. Choisissez Next, puis saisissez le nom de la politique.

    7. Choisissez Create Policy (Créer une politique).

    8. Répétez l'étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d'exécution les autorisations nécessaires pour approvisionner de nouveaux clusters AWS CloudFormation Amazon EMR à l'aide de modèles. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Create Amazon EMRclusters policies dansPolitiques de référence. Remplacez les instructions region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique intégrée de votre rôle.

Note

Les utilisateurs de la connectivité du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) aux clusters Amazon EMR doivent également se référer à. Configuration de l'authentification du rôle d'exécution lorsque votre cluster Amazon EMR et Studio sont sur le même compte

Avant de commencer, récupérez l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA utilisé par votre espace privé.

Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d'espace de domaine et les rôles d'exécution.

Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtenez votre rôle d'exécution.

Si vos clusters Amazon EMR et Studio ou Studio Classic sont déployés dans des AWS comptes distincts, vous configurez les autorisations sur les deux comptes.

Note

Les utilisateurs de la connectivité du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) aux clusters Amazon EMR doivent également se référer à. Configuration de l'authentification du rôle d'exécution lorsque votre cluster et Studio sont dans des comptes différents

Sur le compte du cluster Amazon EMR

Suivez ces étapes pour créer les rôles et les politiques nécessaires sur le compte sur lequel Amazon EMR est déployé, également appelé compte de confiance :

  1. Étape 1 : récupérer l'ARN du rôle de service de votre cluster Amazon EMR.

    Pour savoir comment trouver l'ARN du rôle de service d'un cluster, consultez Configurer les rôles de service IAM pour les autorisations Amazon EMR sur les services et les AWS ressources.

  2. Étape 2 : Créez un rôle IAM personnalisé nommé AssumableRole avec la configuration suivante :

    • Autorisations : accordez les autorisations nécessaires AssumableRole pour autoriser l'accès aux ressources Amazon EMR. Ce rôle est également appelé rôle d'accès dans les scénarios impliquant un accès entre comptes.

    • Relation de confiance : configurez la politique de confiance AssumableRole pour permettre d'assumer le rôle d'exécution (SageMakerExecutionRoledans le diagramme entre comptes) depuis le compte Studio qui nécessite un accès.

    En assumant ce rôle, Studio ou Studio Classic peut obtenir un accès temporaire aux autorisations dont il a besoin dans Amazon EMR.

    Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon de créer un nouveau AssumableRole compte sur votre AWS compte Amazon EMR, procédez comme suit :

    1. Accédez à la Console IAM.

    2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Policy, puis Create policy.

    3. Dans l'onglet JSON, ajoutez les autorisations Amazon EMR autorisant l'accès et les opérations Amazon EMR. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez la section Répertorier les politiques Amazon EMR dans. Politiques de référence Remplacez region les instructions et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique intégrée de votre rôle.

    4. Choisissez Next, puis saisissez le nom de la politique.

    5. Choisissez Create Policy (Créer une politique).

    6. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Rôles, puis Créer un rôle.

    7. Sur la page Créer un rôle, choisissez Politique de confiance personnalisée comme entité de confiance.

    8. Collez le document JSON suivant dans la section Politique de confiance personnalisée, puis choisissez Next.

      For users of Studio and JupyterLab

      studio-accountRemplacez-le par l'ID du compte Studio et AmazonSageMaker-ExecutionRole par le rôle d'exécution utilisé par votre JupyterLab espace.

      {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "AWS": "arn:aws:iam::studio-account:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}
      For users of Studio Classic

      studio-accountRemplacez-le par l'ID de compte Studio Classic.

      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "AWS": "arn:aws:iam::studio-account:root"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

    9. Sur la page Ajouter des autorisations, ajoutez l'autorisation que vous venez de créer, puis choisissez Suivant.

    10. Sur la page Révision, entrez un nom pour le rôle, par exemple AssumableRole et une description facultative.

    11. Passez en revue les détails du rôle, puis choisissez Créer un rôle.

    Pour plus d'informations sur la création d'un rôle sur un AWS compte, consultez la section Création d'un rôle IAM (console).

Sur le compte Studio

Sur le compte sur lequel Studio est déployé, également appelé compte de confiance, mettez à jour le rôle d'exécution de l' SageMaker IA accédant à vos clusters avec les autorisations requises pour accéder aux ressources du compte de confiance.

  1. Étape 1 : Récupérez l'ARN du rôle d'exécution SageMaker AI utilisé par votre espace privé.

    Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d'espace de domaine et les rôles d'exécution.

    Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtenez votre rôle d'exécution.

  2. Étape 2 : Attachez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à vos clusters Amazon EMR.

    1. Accédez à la Console IAM.

    2. Choisissez Rôles, puis recherchez votre rôle d'exécution par son nom dans le champ Rechercher. Le nom du rôle est la dernière partie de l'ARN, après la dernière barre oblique (/).

    3. Suivez le lien vers votre rôle.

    4. Choisissez Ajouter des autorisations, puis Créer une politique intégrée.

    5. Dans l'onglet JSON, ajoutez la politique en ligne accordant au rôle les autorisations nécessaires pour mettre à jour les domaines, les profils utilisateur et les espaces. Pour plus de détails sur le document de politique, voir Politique relative aux actions de mise à jour du domaine, du profil utilisateur et de l'espace dansPolitiques de référence. Remplacez les instructions region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique intégrée de votre rôle.

    6. Choisissez Next, puis saisissez le nom de la politique.

    7. Choisissez Create Policy (Créer une politique).

    8. Répétez l'étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d'exécution l'autorisation d'assumer AssumableRole puis d'exécuter les actions autorisées par la politique d'accès du rôle. emr-accountRemplacez-le par l'ID du compte Amazon EMR et AssumableRole par le nom du rôle assumé créé dans le compte Amazon EMR.

      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
  { 
            "Sid": "AllowRoleAssumptionForCrossAccountDiscovery", 
            "Effect": "Allow", 
            "Action": "sts:AssumeRole", 
            "Resource":  ["arn:aws:iam::emr-account:role/AssumableRole" ]
  }]
}

    9. Répétez l'étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d'exécution les autorisations nécessaires pour approvisionner de nouveaux clusters AWS CloudFormation Amazon EMR à l'aide de modèles. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Create Amazon EMRclusters policies dansPolitiques de référence. Remplacez les instructions region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique intégrée de votre rôle.

    10. (Facultatif) Pour permettre de répertorier les clusters Amazon EMR déployés sur le même compte que Studio, ajoutez une politique en ligne supplémentaire à votre rôle d'exécution Studio, tel que défini dans la section Répertorier les politiques Amazon EMR dans. Politiques de référence

  3. Étape 3 : associez vos rôles supposables (rôle d'accès) à votre domaine ou à votre profil utilisateur. JupyterLab les utilisateurs de Studio peuvent utiliser la console SageMaker AI ou le script fourni.

    Choisissez l'onglet correspondant à votre cas d'utilisation.

    Associate your assumable roles in JupyterLab using the SageMaker AI console

    Pour associer vos rôles supposés à votre profil utilisateur ou à votre domaine à l'aide de la console SageMaker AI :

    1. Accédez à la console SageMaker AI à l'adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

    2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez le domaine, puis sélectionnez le domaine à l'aide du rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations.

      • Pour ajouter vos rôles supposés (rôle d'accès) à votre domaine : dans l'onglet Configurations de l'application de la page des détails du domaine, accédez à la JupyterLabsection.

      • Pour ajouter vos rôles supposés (rôle d'accès) à votre profil utilisateur : sur la page des détails du domaine, choisissez l'onglet Profils utilisateurs, sélectionnez le profil utilisateur à l'aide du rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations. Dans l'onglet Configurations de l'application, accédez à la JupyterLabsection.

    4. Choisissez Modifier et ajoutez le ARNs rôle que vous assumez (rôle d'accès).

    5. Sélectionnez Envoyer.

    Associate your assumable roles in JupyterLab using a Python script

    Dans une JupyterLab application démarrée depuis un espace utilisant le rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations, exécutez la commande suivante dans un terminal. Remplacez les valeurs domainIDuser-profile-name,emr-accountID, et AssumableRole (EMRServiceRolepour les rôles d'exécution RBAC) par leurs valeurs appropriées. Cet extrait de code met à jour les paramètres du profil utilisateur pour un profil utilisateur (utilisationclient.update_userprofile) ou des paramètres de domaine (utilisationclient.update_domain) spécifiques au sein d'un domaine SageMaker AI. Plus précisément, cela permet à l' JupyterLab application d'assumer un rôle IAM particulier (AssumableRole) pour exécuter des clusters Amazon EMR au sein du compte Amazon EMR.

    import botocore.session
import json
sess = botocore.session.get_session()
client = sess.create_client('sagemaker')

client.update_userprofile(
DomainId="domainID", 
UserProfileName="user-profile-name",
DefaultUserSettings={
    'JupyterLabAppSettings': {
        'EmrSettings': {
            'AssumableRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/AssumableRole"],
            'ExecutionRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/EMRServiceRole", 
                             "arn:aws:iam::emr-accountID:role/AnotherServiceRole"]
        }
        
    }
})
resp = client.describe_user_profile(DomainId="domainID", UserProfileName=user-profile-name")

resp['CreationTime'] = str(resp['CreationTime'])
resp['LastModifiedTime'] = str(resp['LastModifiedTime'])
print(json.dumps(resp, indent=2))
    For users of Studio Classic

    Fournissez l'ARN AssumableRole de votre rôle d'exécution Studio Classic. L'ARN est chargé par le serveur Jupyter au lancement. Le rôle d'exécution utilisé par Studio assume ce rôle entre comptes pour découvrir et se connecter aux clusters Amazon EMR dans le compte de confiance.

    Vous pouvez spécifier ces informations à l'aide de scripts de configuration du cycle de vie (LCC). Vous pouvez associer le LCC à votre domaine ou à un profil utilisateur spécifique. Le script LCC que vous utilisez doit être une JupyterServer configuration. Pour plus d'informations sur la création d'un script LCC, voir Utiliser les configurations du cycle de vie avec Studio Classic.

    Voici un exemple de script LCC. Pour modifier le script, remplacez AssumableRole et emr-account par leurs valeurs respectives. Le nombre de comptes croisés est limité à cinq.

    # This script creates the file that informs Studio Classic that the role "arn:aws:iam::emr-account:role/AssumableRole" in remote account "emr-account" must be assumed to list and describe Amazon EMR clusters in the remote account.

#!/bin/bash

set -eux

FILE_DIRECTORY="/home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE"
FILE_NAME="emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json"
FILE="$FILE_DIRECTORY/$FILE_NAME"

mkdir -p $FILE_DIRECTORY

cat > "$FILE" <<- "EOF"
{
  emr-cross-account1: "arn:aws:iam::emr-cross-account1:role/AssumableRole",
  emr-cross-account2: "arn:aws:iam::emr-cross-account2:role/AssumableRole"
}
EOF

    Une fois le LCC exécuté et les fichiers écrits, le serveur lit le fichier /home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE/emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json et stocke l'ARN entre comptes.