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Como configurar controle de acesso ao Kubernetes baseado em perfil

Os usuários administradores de cluster também precisam configurar o controle de acesso baseado em funções (RBAC) do Kubernetes para que usuários de cientistas de dados usem a SageMaker HyperPod CLI para executar cargas de trabalho em clusters orquestrados com o Amazon EKS. HyperPod

Opção 1: configurar o RBAC usando o gráfico Helm

A equipe SageMaker HyperPod de serviço fornece um subgráfico do Helm para configurar o RBAC. Para saber mais, consulte Instale pacotes no cluster do Amazon EKS usando o Helm.

Opção 2: configurar o RBAC manualmente

Crie ClusterRole e ClusterRoleBinding com o privilégio mínimo e crie Role e RoleBinding com permissões de mutação.

Para criar ClusterRole e ClusterRoleBinding para o perfil do IAM de cientista de dados

Crie um arquivo cluster_level_config.yaml de configuração em nível de cluster da seguinte forma:

kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["list"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role-binding
subjects:
- kind: Group
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-level
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: hyperpod-scientist-user-cluster-role # this must match the name of the Role or ClusterRole you wish to bind to
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Aplique a configuração ao cluster do EKS.

kubectl apply -f cluster_level_config.yaml

Para criar uma função e RoleBinding no namespace

Esse é o operador de treinamento de namespace que executa trabalhos de treinamento e o Resiliency monitorará por padrão. A retomada automática de trabalhos só pode ser compatível com o namespace kubeflow ou namespace prefixado da aws-hyperpod.

Crie um arquivo de configuração de função namespace_level_role.yaml da seguinte forma: Este exemplo cria uma função no namespace kubeflow

kind: Role
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: kubeflow
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role
###
#  1) add/list/describe/delete pods
#  2) get/list/watch/create/patch/update/delete/describe kubeflow pytroch job
#  3) get pod log
###
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["create", "get"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes"]
  verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/log"]
  verbs: ["get", "list"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods/exec"]
  verbs: ["get", "create"]
- apiGroups: ["kubeflow.org"]
  resources: ["pytorchjobs", "pytorchjobs/status"]
  verbs: ["get", "list", "create", "delete", "update", "describe"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps"]
  verbs: ["create", "update", "get", "list", "delete"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["secrets"]
  verbs: ["create", "get", "list", "delete"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  namespace: kubeflow
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role-binding
subjects:
- kind: Group
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: hyperpod-scientist-user-namespace-level-role # this must match the name of the Role or ClusterRole you wish to bind to
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

Aplique a configuração ao cluster do EKS.

kubectl apply -f namespace_level_role.yaml

Crie uma entrada de acesso para grupos do Kubernetes

Depois de configurar o RBAC usando uma das duas opções acima, use o seguinte exemplo de comando substituindo as informações necessárias:

aws eks create-access-entry \
    --cluster-name <eks-cluster-name> \
    --principal-arn arn:aws:iam::<AWS_ACCOUNT_ID_SCIENTIST_USER>:role/ScientistUserRole \
    --kubernetes-groups '["hyperpod-scientist-user-namespace-level","hyperpod-scientist-user-cluster-level"]'

Para o parâmetro principal-arn, você precisa usar o Usuários do IAM para cientistas.