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Amazon SageMaker AI가 IAM과 작동하는 방식
중요
Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 만들도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker AI 리소스에 태그를 지정할 수 있는 권한 제공 섹션을 참조하세요.
SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.
IAM을 사용하여 SageMaker AI에 대한 액세스를 관리하기 전에 SageMaker AI에서 사용할 수 있는 IAM 기능을 이해해야 합니다. SageMaker AI 및 기타 AWS 서비스가 IAM과 작동하는 방식을 전체적으로 알아보려면 서비스 승인 참조의 AWS IAM과 함께 작동하는 서비스를 참조하세요.
주제
Amazon SageMaker AI에 대한 자격 증명 기반 정책
IAM ID 기반 정책을 사용하면 허용되거나 거부되는 작업과 리소스뿐 아니라 작업이 허용되거나 거부되는 조건을 지정할 수 있습니다. SageMaker AI는 특정 작업, 리소스 및 조건 키를 지원합니다. JSON 정책에서 사용하는 모든 요소에 대해 알아보려면 Service Authorization Reference의 IAM JSON Policy Elements Reference를 참조하세요.
Amazon SageMaker AI 내의 리소스 기반 정책
리소스 기반 정책 지원: 아니요
리소스 기반 정책은 리소스에 연결하는 JSON 정책 설명서입니다. 리소스 기반 정책의 예제는 IAM 역할 신뢰 정책과 Amazon S3 버킷 정책입니다. 리소스 기반 정책을 지원하는 서비스에서 서비스 관리자는 이러한 정책을 사용하여 특정 리소스에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 정책이 연결된 리소스의 경우 정책은 지정된 위탁자가 해당 리소스와 어떤 조건에서 어떤 작업을 수행할 수 있는지를 정의합니다. 리소스 기반 정책에서 위탁자를 지정해야 합니다. 보안 주체에는 계정, 사용자, 역할, 페더레이션 사용자 또는 AWS 서비스가 포함될 수 있습니다.
교차 계정 액세스를 활성화하려는 경우, 전체 계정이나 다른 계정의 IAM 개체를 리소스 기반 정책의 위탁자로 지정할 수 있습니다. 리소스 기반 정책에 크로스 계정 보안 주체를 추가하는 것은 트러스트 관계 설정의 절반밖에 되지 않는다는 것을 유념하세요. 위탁자와 리소스가 서로 다른 AWS 계정에 있는 경우, 신뢰할 수 있는 계정의 IAM 관리자는 위탁자 엔터티(사용자 또는 역할)에도 리소스 액세스 권한을 부여해야 합니다. 엔터티에 ID 기반 정책을 연결하여 권한을 부여합니다. 하지만 리소스 기반 정책이 동일 계정의 위탁자에 액세스를 부여하는 경우, 추가 자격 증명 기반 정책이 필요하지 않습니다. 자세한 내용은 IAM 사용 설명서의 교차 계정 리소스 액세스를 참조하세요.
참고
AWS Resource Access Manager를 사용하여 지원되는 SageMaker AI 리소스를 안전하게 공유합니다. 공유 가능한 리소스 목록을 찾으려면 공유 가능한 Amazon SageMaker AI 리소스를 참조하세요.
Amazon SageMaker AI에 대한 정책 작업
관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 대상에 액세스할 수 있는 사용자를 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 위탁자가 어떤 리소스와 어떤 조건에서 작업을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다.
JSON 정책의 Action 요소는 정책에서 액세스를 허용하거나 거부하는 데 사용할 수 있는 작업을 설명합니다. 정책 작업은 일반적으로 연결된 AWS API 작업과 이름이 동일합니다. 일치하는 API 작업이 없는 권한 전용 작업 같은 몇 가지 예외도 있습니다. 정책에서 여러 작업이 필요한 몇 가지 작업도 있습니다. 이러한 추가 작업을 일컬어 종속 작업이라고 합니다.
연결된 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여하기 위한 정책에 작업을 포함하세요.
SageMaker AI의 정책 작업은 작업 앞에 접두사를 사용합니다sagemaker:. 예를 들어 SageMaker AI CreateTrainingJob API 작업으로 SageMaker AI 훈련 작업을 실행할 수 있는 권한을 부여하려면 해당 sagemaker:CreateTrainingJob 정책에 작업을 포함시킵니다. 정책 문에는 Action 또는 NotAction 요소가 포함되어야 합니다. SageMaker AI는이 서비스로 수행할 수 있는 작업을 설명하는 자체 작업 세트를 정의합니다.
명령문 하나에 여러 태스크를 지정하려면 다음과 같이 쉼표로 구분합니다.
"Action": [ "sagemaker:action1", "sagemaker:action2" ]
와일드카드(*)를 사용하여 여러 작업을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, Describe라는 단어로 시작하는 모든 태스크를 지정하려면 다음 태스크를 포함합니다.
"Action": "sagemaker:Describe*"
SageMaker AI 작업 목록을 보려면 서비스 승인 참조의 Amazon SageMaker AI에 사용되는 작업, 리소스 및 조건 키를 참조하세요.
Amazon SageMaker AI에 대한 정책 리소스
정책 리소스 지원: 예
관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 대상에 액세스할 수 있는 사용자를 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 보안 주체가 어떤 리소스와 어떤 조건에서 작업을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다.
Resource JSON 정책 요소는 작업이 적용되는 하나 이상의 객체를 지정합니다. 문에는 Resource또는 NotResource요소가 반드시 추가되어야 합니다. 모범 사례에 따라 Amazon 리소스 이름(ARN)을 사용하여 리소스를 지정합니다. 리소스 수준 권한이라고 하는 특정 리소스 유형을 지원하는 작업에 대해 이를 수행할 수 있습니다.
작업 나열과 같이 리소스 수준 권한을 지원하지 않는 작업의 경우, 와일드카드(*)를 사용하여 해당 문이 모든 리소스에 적용됨을 나타냅니다.
"Resource": "*"
Amazon SageMaker AI 리소스 유형 및 해당 ARNs의 목록을 보려면 서비스 승인 참조에서 Amazon SageMaker AI에서 정의한 작업, 리소스 유형 및 조건 키에 대한 다음 참조를 참조하세요.
각 리소스의 ARN을 지정할 수 있는 작업을 알아보려면 Amazon SageMaker AI에서 정의한 작업을 참조하세요.
Amazon SageMaker AI에 사용되는 정책 조건 키
관리자는 AWS JSON 정책을 사용하여 대상에 액세스할 수 있는 사용자를 지정할 수 있습니다. 즉, 어떤 보안 주체가 어떤 리소스와 어떤 조건에서 작업을 수행할 수 있는지를 지정할 수 있습니다.
Condition 요소(또는 Condition 블록)를 사용하면 정책이 발효되는 조건을 지정할 수 있습니다. Condition 요소는 옵션입니다. 같거나 작음과 같은 조건 연산자를 사용하여 정책의 조건을 요청의 값과 일치시키는 조건식을 생성할 수 있습니다.
한 문에서 여러 Condition 요소를 지정하거나 단일 Condition 요소에서 여러 키를 지정하는 경우, AWS 는 논리적 AND 작업을 사용하여 평가합니다. 단일 조건 키에 여러 값을 지정하는 경우는 논리적 OR 작업을 사용하여 조건을 AWS 평가합니다. 문의 권한을 부여하기 전에 모든 조건을 충족해야 합니다.
조건을 지정할 때 자리 표시자 변수를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, IAM 사용자에게 IAM 사용자 이름으로 태그가 지정된 경우에만 리소스에 액세스할 수 있는 권한을 부여할 수 있습니다. 자세한 내용은 IAM 사용 설명서의 IAM 정책 요소: 변수 및 태그를 참조하세요.
AWS 는 전역 조건 키와 서비스별 조건 키를 지원합니다. 모든 AWS 전역 조건 키를 보려면 IAM 사용 설명서의 AWS 전역 조건 컨텍스트 키를 참조하세요.
SageMaker AI는 자체 조건 키 세트를 정의하고 일부 전역 조건 키 사용을 지원합니다. 모든 AWS 전역 조건 키를 보려면 서비스 승인 참조의 AWS 전역 조건 컨텍스트 키를 참조하세요.
SageMaker AI는 다음 작업에 대한 세분화된 액세스 제어에 사용할 수 있는 다양한 서비스별 조건 키를 지원합니다.
SageMaker AI 조건 키 목록을 보려면 서비스 승인 참조의 Amazon SageMaker AI에 사용되는 조건 키를 참조하세요. 조건 키를 사용할 수 있는 작업 및 리소스를 알아보려면 Amazon SageMaker AI에서 정의한 작업을 참조하세요.
SageMaker AI 조건 키 사용 예제는을 참조하세요조건 키를 사용하여 SageMaker AI 리소스 생성 제어.
예시
SageMaker AI 자격 증명 기반 정책의 예를 보려면 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker AI 자격 증명 기반 정책 예제.
SageMaker AI 태그를 기반으로 한 권한 부여
SageMaker AI 리소스에 태그를 연결하거나 SageMaker AI에 요청으로 태그를 전달할 수 있습니다. 태그에 근거하여 액세스를 제어하려면 sagemaker:ResourceTag/, key-nameaws:RequestTag/ 또는 key-nameaws:TagKeys 조건 키를 사용하여 정책의 조건 요소에 태그 정보를 제공합니다. SageMaker AI 리소스 태그 지정에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요태그를 사용하여 SageMaker AI 리소스에 대한 액세스 제어.
리소스의 태그를 기반으로 리소스에 대한 액세스를 제한하는 자격 증명 기반 정책의 예시는 태그를 사용하여 SageMaker AI 리소스에 대한 액세스 제어에서 확인할 수 있습니다.
SageMaker AI IAM 역할
IAM 역할은 AWS 계정 내에서 특정 권한이 있는 엔터티입니다.
SageMaker AI에서 임시 자격 증명 사용
임시 보안 인증을 사용하여 페더레이션을 통해 로그인하거나, IAM 역할을 맡거나, 교차 계정 역할을 맡을 수 있습니다. AssumeRole 또는 GetFederationToken과 같은 AWS STS API 작업을 호출하여 임시 보안 자격 증명을 얻습니다.
SageMaker AI는 임시 자격 증명 사용을 지원합니다.
서비스 연결 역할
SageMaker AI는 서비스 연결 역할을 부분적으로 지원합니다. 서비스 연결 역할은 현재 SageMaker Studio Classic에 사용할 수 있습니다.
서비스 역할
이 기능을 사용하면 서비스가 사용자를 대신하여 서비스 역할을 수임할 수 있습니다. 이 역할을 사용하면 서비스가 다른 서비스의 리소스에 액세스해 사용자를 대신해 작업을 완료할 수 있습니다. 서비스 역할은 IAM 계정에 나타나고, 해당 계정이 소유합니다. 즉, IAM 관리자가 이 역할에 대한 권한을 변경할 수 있습니다. 그러나 권한을 변경하면 서비스의 기능이 손상될 수 있습니다.
SageMaker AI는 서비스 역할을 지원합니다.
SageMaker AI에서 IAM 역할 선택
SageMaker AI에서 노트북 인스턴스, 처리 작업, 훈련 작업, 호스팅 엔드포인트 또는 배치 변환 작업 리소스를 생성할 때 SageMaker AI가 사용자를 대신하여 SageMaker AI에 액세스할 수 있도록 허용하는 역할을 선택해야 합니다. 이전에 서비스 역할 또는 서비스 연결 역할을 생성한 경우 SageMaker AI는 선택할 수 있는 역할 목록을 제공합니다. 필요한 AWS 작업 및 리소스에 액세스할 수 있는 역할을 선택하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 SageMaker AI 실행 역할을 사용하는 방법 단원을 참조하십시오.
