Registrazione delle chiamate API di Amazon ML conAWS CloudTrail

Amazon Machine Learning (Amazon ML) è integrato conAWS CloudTrail, un servizio che fornisce un record delle operazioni eseguite da un utente, un ruolo o unAWSservizio in Amazon ML. CloudTrail acquisisce tutte le chiamate API per Amazon ML come eventi. Le chiamate acquisite includono le chiamate dalla console Amazon ML e le chiamate di codice alle operazioni API Amazon ML. Se crei un trail, puoi abilitare la distribuzione continua di eventi CloudTrail in un bucket Amazon S3, inclusi gli eventi per Amazon ML. Se non si configura un trail, è comunque possibile visualizzare gli eventi più recenti nella console di CloudTrail in Event history (Cronologia eventi). Le informazioni raccolte da CloudTrail consentono di determinare la richiesta effettuata ad Amazon ML, l'indirizzo IP da cui è stata eseguita la richiesta, l'autore della richiesta, il momento in cui è stata eseguita e altri dettagli.

Per ulteriori informazioni su CloudTrail, incluso come configurarlo e abilitarlo, consulta la Guida per l'utente di AWS CloudTrail.

Informazioni su Amazon ML in CloudTrail

CloudTrail è abilitato sull'account AWS al momento della sua creazione. Quando si verifica un'attività supportata in Amazon ML, questa viene registrata in un evento CloudTrail insieme ad altri.AWSeventi del servizio inCronologia eventi. È possibile visualizzare, cercare e scaricare gli eventi recenti nell'account AWS. Per ulteriori informazioni, consulta Visualizzazione di eventi nella cronologia degli eventi di CloudTrail.

Per una registrazione continuativa di attività ed eventi inAWSl'account, inclusi gli eventi per Amazon ML, crea un trail. Un trail consente a CloudTrail di distribuire i file di log in un bucket Amazon S3. Per impostazione predefinita, quando si crea un trail nella console, il trail sarà valido in tutte le regioni AWS. Il trail registra gli eventi di tutte le Regioni nella partizione AWS e distribuisce i file di registro nel bucket Amazon S3 specificato. Inoltre, è possibile configurare altri servizi AWS per analizzare con maggiore dettaglio e usare i dati evento raccolti nei registri CloudTrail. Per ulteriori informazioni, consulta gli argomenti seguenti:

Amazon ML supporta la registrazione delle operazioni seguenti come eventi nei file di log CloudTrail:

Le seguenti operazioni Amazon ML usano i parametri della richiesta che contengono le credenziali. Prima che queste richieste vengano inviate a CloudTrail, le credenziali sono sostituite da tre asterischi («***»):

Quando le seguenti operazioni Amazon ML sono eseguite con la console Amazon ML, l'attributoComputeStatisticsnon è incluso nelRequestParameterscomponente del log CloudTrail:

Ogni evento o voce del registro contiene informazioni sull'utente che ha generato la richiesta. Le informazioni di identità consentono di determinare quanto segue:

Per ulteriori informazioni, consulta Elemento userIdentity di CloudTrail.

Esempio: Voci del file di log di Amazon ML

Un trail è una configurazione che consente l'implementazione di eventi come i file di log in un bucket Amazon S3 che specifichi. I file di registro di CloudTrail possono contenere una o più voci di registro. Un evento rappresenta una singola richiesta da un'origine e include informazioni sull'operazione richiesta, sulla data e sull'ora dell'operazione, sui parametri richiesti e così via. I file di log CloudTrail non sono una traccia di pila ordinata delle chiamate API pubbliche e di conseguenza non devono apparire in base a un ordine specifico.

L'esempio seguente mostra una voce di log di CloudTrail che illustra l'operazione .

{
    "Records": [
        {
            "eventVersion": "1.03",
            "userIdentity": {
                "type": "IAMUser",
                "principalId": "EX_PRINCIPAL_ID",
                "arn": "arn:aws:iam::012345678910:user/Alice",
                "accountId": "012345678910",
                "accessKeyId": "EXAMPLE_KEY_ID",
                "userName": "Alice"
            },
            "eventTime": "2015-11-12T15:04:02Z",
            "eventSource": "machinelearning.amazonaws.com",
            "eventName": "CreateDataSourceFromS3",
            "awsRegion": "us-east-1",
            "sourceIPAddress": "127.0.0.1",
            "userAgent": "console.amazonaws.com",
            "requestParameters": {
                "data": {
                    "dataLocationS3": "s3://aml-sample-data/banking-batch.csv",
                    "dataSchema": "{\"version\":\"1.0\",\"rowId\":null,\"rowWeight\":null,
                        \"targetAttributeName\":null,\"dataFormat\":\"CSV\",
                        \"dataFileContainsHeader\":false,\"attributes\":[
                          {\"attributeName\":\"age\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"job\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"marital\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"education\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"default\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"housing\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"loan\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"contact\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"month\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"day_of_week\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"duration\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"campaign\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"pdays\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"previous\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"poutcome\",\"attributeType\":\"CATEGORICAL\"},
                          {\"attributeName\":\"emp_var_rate\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"cons_price_idx\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"cons_conf_idx\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"euribor3m\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"},
                          {\"attributeName\":\"nr_employed\",\"attributeType\":\"NUMERIC\"}
                        ],\"excludedAttributeNames\":[]}"
                },
                "dataSourceId": "exampleDataSourceId",
                "dataSourceName": "Banking sample for batch prediction"
            },
            "responseElements": {
                "dataSourceId": "exampleDataSourceId"
            },
            "requestID": "9b14bc94-894e-11e5-a84d-2d2deb28fdec",
            "eventID": "f1d47f93-c708-495b-bff1-cb935a6064b2",
            "eventType": "AwsApiCall",
            "recipientAccountId": "012345678910"
        },
        {
            "eventVersion": "1.03",
            "userIdentity": {
                "type": "IAMUser",
                "principalId": "EX_PRINCIPAL_ID",
                "arn": "arn:aws:iam::012345678910:user/Alice",
                "accountId": "012345678910",
                "accessKeyId": "EXAMPLE_KEY_ID",
                "userName": "Alice"
            },
            "eventTime": "2015-11-11T15:24:05Z",
            "eventSource": "machinelearning.amazonaws.com",
            "eventName": "CreateBatchPrediction",
            "awsRegion": "us-east-1",
            "sourceIPAddress": "127.0.0.1",
            "userAgent": "console.amazonaws.com",
            "requestParameters": {
                "batchPredictionName": "Batch prediction: ML model: Banking sample",
                "batchPredictionId": "exampleBatchPredictionId",
                "batchPredictionDataSourceId": "exampleDataSourceId",
                "outputUri": "s3://EXAMPLE_BUCKET/BatchPredictionOutput/",
                "mLModelId": "exampleModelId"
            },
            "responseElements": {
                "batchPredictionId": "exampleBatchPredictionId"
            },
            "requestID": "3e18f252-8888-11e5-b6ca-c9da3c0f3955",
            "eventID": "db27a771-7a2e-4e9d-bfa0-59deee9d936d",
            "eventType": "AwsApiCall",
            "recipientAccountId": "012345678910"
        }
    ]
}