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アクセス許可のセットアップ
Data Wrangler を使用してデータを準備するには、以下の権限を設定する必要があります。
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Amazon Personalize のサービスロールを作成する: まだ作成していない場合は、「Amazon Personalize の設定」の「Amazon Personalize 用の IAM サービスロールを作成する」の手順を完了してください。このロールには、処理されたデータを保存する Amazon S3 バケットの
GetObject
およびListBucket
アクセス権限が必要です。また、任意の AWS KMS キーを使用するためのアクセス許可が必要です。Amazon S3 バケットへのアクセス権を Amazon Personalize に付与する方法の詳細については、「Amazon Personalize に対する、Amazon S3 リソースへのアクセスの付与」を参照してください。Amazon Personalize に AWS KMS キーへのアクセスを許可する方法については、「」を参照してくださいAWS KMS キーを使用するためのアクセス許可を Amazon Personalize に付与する。
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SageMaker AI アクセス許可を持つ管理ユーザーを作成する: 管理者は SageMaker AI へのフルアクセスを持ち、SageMaker AI ドメインを作成できる必要があります。詳細については、Amazon SageMaker AI デベロッパーガイド」の「管理ユーザーとグループの作成」を参照してください。
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SageMaker AI 実行ロールを作成する: SageMaker AI リソースと Amazon Personalize データインポートオペレーションにアクセスできる SageMaker AI 実行ロールを作成します。SageMaker AI 実行ロールには、
AmazonSageMakerFullAccess
ポリシーがアタッチされている必要があります。より詳細な Data Wrangler アクセス許可が必要な場合は、Amazon SageMaker AI デベロッパーガイド」の「Data Wrangler のセキュリティとアクセス許可」を参照してください。SageMaker AI ロールの詳細については、SageMaker AI ロール」を参照してください。 Amazon Personalize のデータインポートオペレーションへのアクセスを許可するには、次の IAM ポリシーを SageMaker AI 実行ロールにアタッチします。このポリシーは、Amazon Personalize にデータをインポートし、Amazon S3 バケットにポリシーをアタッチするために必要なアクセス権限を付与します。また、サービスが Amazon Personalize の場合は、
PassRole
アクセス権限が付与されます。Data Wrangler でデータを準備したら、Amazon S3amzn-s3-demo-bucket
をフォーマットされたデータの送信先として使用したい Amazon S3 バケットの名前に更新します。{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "personalize:Create*", "personalize:List*", "personalize:Describe*" ], "Resource": "*" }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:PutBucketPolicy" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::
amzn-s3-demo-bucket
", "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket
/*" ] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "iam:PassRole" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "iam:PassedToService": "personalize.amazonaws.com" } } } ] }IAM ポリシーの作成については、「IAM ユーザーガイド」の「IAM ポリシーの作成」を参照してください。IAM ポリシーのロールへのアタッチについての詳細は、「IAM ユーザーガイド」の「IAM ID のアクセス許可の追加および削除」を参照してください。