アクセス許可のセットアップ - Amazon Personalize

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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。

  • 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、「」の手順に従って Amazon Personalize IAMのサービスロールAmazon Personalize の設定を作成します。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、 を使用するためのアクセス許可が必要です。 AWS KMS キー。

    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 へのアクセスを許可する方法については、 AWS KMS キーについては、「」を参照してくださいAWS KMS キーを使用するアクセス許可を Amazon Personalize に付与する

  • アクセス SageMaker 許可を持つ管理ユーザーを作成する: 管理者は へのフルアクセス SageMaker を持ち、 SageMaker 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 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。

  • SageMaker 実行ロールの作成: SageMaker リソースと Amazon Personalize データインポートオペレーションへのアクセス権を持つ SageMaker 実行ロールを作成します。 SageMaker 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 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 ロールの詳細については、SageMaker 「 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ポリシーを実行 SageMaker 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 S3 amzn-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、「 ユーザーガイド」のIAM「ポリシーの作成IAM」を参照してください。IAM ポリシーをロールにアタッチする方法については、「 ユーザーガイド」のIAM「ID アクセス許可の追加と削除IAM」を参照してください。