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Actions, ressources et clés de condition pour Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning (préfixe de service :machinelearning) fournit les ressources, actions et clés de contexte de condition spécifiques aux services suivantes à utiliser dans IAM les politiques d'autorisation.
Références :
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Découvrez comment configurer ce service.
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Consultez la liste des APIopérations disponibles pour ce service.
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Découvrez comment sécuriser ce service et ses ressources à l'aide de politiques IAM d'autorisation.
Rubriques
Actions définies par Amazon Machine Learning
Vous pouvez spécifier les actions suivantes dans l'Actionélément d'une déclaration de IAM politique. Utilisez des politiques pour accorder des autorisations permettant d'effectuer une opération dans AWS. Lorsque vous utilisez une action dans une politique, vous autorisez ou refusez généralement l'accès à l'APIopération ou à la CLI commande portant le même nom. Toutefois, dans certains cas, une seule action contrôle l'accès à plusieurs opérations. D'autres opérations, quant à elles, requièrent plusieurs actions différentes.
La colonne Types de ressources indique si chaque action prend en charge les autorisations au niveau des ressources. S'il n'y a pas de valeur pour cette colonne, vous devez indiquer toutes les ressources (« * ») dans l'élément Resource de votre déclaration de politique. Si la colonne inclut un type de ressource, vous pouvez spécifier un type ARN de ressource de ce type dans une instruction comportant cette action. Si l'action comporte une ou plusieurs ressources requises, l'appelant doit être autorisé à utiliser l'action avec ces ressources. Les ressources requises sont indiquées dans le tableau par un astérisque (*). Si vous limitez l'accès aux ressources avec l'Resourceélément d'une IAM politique, vous devez inclure un modèle ARN ou pour chaque type de ressource requis. Certaines actions prennent en charge plusieurs types de ressources. Si le type de ressource est facultatif (non indiqué comme obligatoire), vous pouvez choisir d'utiliser l'un, mais pas l'autre.
La colonne Clés de condition inclut des clés que vous pouvez spécifier dans l'élément Condition d'une déclaration de politique. Pour plus d'informations sur les clés de condition associées aux ressources du service, consultez la colonne Clés de condition du tableau des types de ressources.
Note
Les clés de condition des ressources sont répertoriées dans le tableau Types de ressources. Vous pouvez trouver un lien vers le type de ressource qui s'applique à une action dans la colonne Types de ressources (* obligatoire) du tableau Actions. Le type de ressource indiqué dans le tableau Types de ressources inclut la colonne Clés de condition, qui contient les clés de condition de ressource qui s'appliquent à une action dans le tableau Actions.
Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Actions.
| Actions | Description | Niveau d'accès | Types de ressources (*obligatoire) | Clés de condition | Actions dépendantes |
|---|---|---|---|---|---|
| AddTags | Ajoute une ou plusieurs balises à un objet, dans la limite de 10. Chaque balise est constituée d'une clé et d'une valeur facultative | Balisage | |||
| CreateBatchPrediction | Génère des prédictions pour un groupe d'observations. | Écrire | |||
| CreateDataSourceFromRDS | Crée un DataSource objet à partir d'un Amazon RDS | Écrire | |||
| CreateDataSourceFromRedshift | Crée un DataSource à partir d'une base de données hébergée sur un cluster Amazon Redshift | Écrire | |||
| CreateDataSourceFromS3 | Crée un DataSource objet à partir de S3 | Écrire | |||
| CreateEvaluation | Crée une nouvelle évaluation d'un MLModel | Écrire | |||
| CreateMLModel | Crée un nouveau MLModel | Écrire | |||
| CreateRealtimeEndpoint | Crée un point de terminaison en temps réel pour MLModel | Écrire | |||
| DeleteBatchPrediction | Attribue le DELETED statut à un BatchPrediction, le rendant inutilisable | Écrire | |||
| DeleteDataSource | Attribue le DELETED statut à un DataSource, le rendant inutilisable | Écrire | |||
| DeleteEvaluation | Attribue le DELETED statut à une évaluation, la rendant inutilisable | Écrire | |||
| DeleteMLModel | Attribue le DELETED statut à unMLModel, le rendant inutilisable | Écrire | |||
| DeleteRealtimeEndpoint | Supprime un point de terminaison en temps réel d'un MLModel | Écrire | |||
| DeleteTags | Supprime les balises spécifiées associés à un objet ML. Une fois cette opération terminée, vous ne pouvez pas récupérer les balises supprimées. | Identification | |||
| DescribeBatchPredictions | Renvoie une liste des BatchPrediction opérations qui correspondent aux critères de recherche de la demande | Liste | |||
| DescribeDataSources | Renvoie une liste de ceux DataSource qui correspondent aux critères de recherche de la demande | Liste | |||
| DescribeEvaluations | Renvoie une liste de ceux DescribeEvaluations qui correspondent aux critères de recherche de la demande | Liste | |||
| DescribeMLModels | Renvoie une liste de ceux MLModel qui correspondent aux critères de recherche de la demande | Liste | |||
| DescribeTags | Décrit une ou plusieurs des balises de votre objet Amazon ML. | Liste | |||
| GetBatchPrediction | Renvoie un BatchPrediction qui inclut des informations détaillées sur les métadonnées, le statut et les fichiers de données | Lecture | |||
| GetDataSource | Renvoie un DataSource qui inclut les métadonnées et les informations relatives aux fichiers de données, ainsi que l'état actuel du DataSource | Lecture | |||
| GetEvaluation | Renvoie un objet Evaluation qui inclut les métadonnées, ainsi que le statut actuel de l'objet Evaluation. | Lecture | |||
| GetMLModel | Renvoie un MLModel qui inclut des métadonnées détaillées et des informations sur la source de données, ainsi que l'état actuel du MLModel | Lecture | |||
| Predict | Génère une prédiction pour l'observation à l'aide du modèle ML spécifié. | Écrire | |||
| UpdateBatchPrediction | Met BatchPredictionName à jour le BatchPrediction | Écrire | |||
| UpdateDataSource | Met DataSourceName à jour le DataSource | Écrire | |||
| UpdateEvaluation | Met à jour le EvaluationName contenu d'une évaluation | Écrire | |||
| UpdateMLModel | MLModelNameMet à jour le et le ScoreThreshold MLModel | Écrire |
Types de ressources définis par Amazon Machine Learning
Les types de ressources suivants sont définis par ce service et peuvent être utilisés dans l'Resourceélément des déclarations de politique d'IAMautorisation. Chaque action du tableau Actions identifie les types de ressources pouvant être spécifiés avec cette action. Un type de ressource peut également définir les clés de condition que vous pouvez inclure dans une politique. Ces clés sont affichées dans la dernière colonne du tableau. Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Types de ressources.
| Types de ressources | ARN | Clés de condition |
|---|---|---|
| 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}
|
Clés de condition pour Amazon Machine Learning
Machine Learning ne comporte aucune clé de contexte spécifique au service pouvant être utilisée dans l'élément Condition des déclarations de stratégie. Pour accéder à la liste des clés de condition globales disponibles pour tous les services, consultez Clés de condition disponibles.
