Actions, ressources et clés de condition pour Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning (préfixe de service : machinelearning) fournit les ressources, actions et clés de contexte de condition spécifiques au service suivantes en vue de leur utilisation dans les politiques d'autorisation IAM.

Références :

• Découvrez comment configurer ce service.

• Affichez la liste des opérations d'API disponibles pour ce service.

• Découvrez comment protéger ce service et ses ressources avec les stratégies d'autorisation IAM.

Actions définies par Amazon Machine Learning

Vous pouvez indiquer les actions suivantes dans l'élément Action d'une déclaration de politique IAM. Utilisez des politiques pour accorder des autorisations permettant d'effectuer une opération dans AWS. Lorsque vous utilisez une action dans une stratégie, vous autorisez ou refusez généralement l'accès à l'opération d'API ou à la commande CLI portant le même nom. Toutefois, dans certains cas, une seule action contrôle l'accès à plusieurs opérations. D'autres opérations, quant à elles, requièrent plusieurs actions différentes.

La colonne Types de ressources indique si chaque action prend en charge les autorisations au niveau des ressources. S'il n'y a pas de valeur pour cette colonne, vous devez indiquer toutes les ressources (« * ») dans l'élément Resource de votre déclaration de politique. Si la colonne inclut un type de ressource, vous pouvez indiquer un ARN de ce type dans une déclaration avec cette action. Si l'action comporte une ou plusieurs ressources requises, l'appelant doit être autorisé à utiliser l'action avec ces ressources. Les ressources requises sont indiquées dans le tableau par un astérisque (*). Si vous limitez l'accès aux ressources avec l'Resourceélément dans une politique IAM, vous devez inclure un ARN ou un modèle pour chaque type de ressource requis. Certaines actions prennent en charge plusieurs types de ressources. Si le type de ressource est facultatif (non indiqué comme obligatoire), vous pouvez choisir d'utiliser l'un, mais pas l'autre.

La colonne Clés de condition inclut des clés que vous pouvez spécifier dans l'élément Condition d'une déclaration de politique. Pour plus d'informations sur les clés de condition associées aux ressources du service, consultez la colonne Clés de condition du tableau des types de ressources.

Note

Les clés de condition des ressources sont répertoriées dans le tableau Types de ressources. Vous pouvez trouver un lien vers le type de ressource qui s'applique à une action dans la colonne Types de ressources (* obligatoire) du tableau Actions. Le type de ressource indiqué dans le tableau Types de ressources inclut la colonne Clés de condition, qui contient les clés de condition de ressource qui s'appliquent à une action dans le tableau Actions.

Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Actions.

Actions	Description	Niveau d'accès	Types de ressources (*obligatoire)	Clés de condition	Actions dépendantes
AddTags	Ajoute une ou plusieurs balises à un objet, dans la limite de 10. Chaque balise est constituée d'une clé et d'une valeur facultative	Balisage	batchprediction
			datasource
			evaluation
			mlmodel
CreateBatchPrediction	Génère des prédictions pour un groupe d'observations.	Écriture	batchprediction*
			datasource*
			mlmodel*
CreateDataSourceFromRDS	Crée un objet DataSource à partir d'une instance Amazon RDS.	Écriture	datasource*
CreateDataSourceFromRedshift	Crée un objet DataSource à partir d'une base de données hébergée sur un cluster Amazon Redshift.	Écriture	datasource*
CreateDataSourceFromS3	Crée un objet DataSource à partir d'une instance S3.	Écriture	datasource*
CreateEvaluation	Crée une nouvelle évaluation d'un objet MLModel.	Écriture	datasource*
			evaluation*
			mlmodel*
CreateMLModel	Crée un nouvel objet MLModel.	Écriture	datasource*
			mlmodel*
CreateRealtimeEndpoint	Crée un point de terminaison en temps réel pour l'objet MLModel.	Écriture	mlmodel*
DeleteBatchPrediction	Attribue le statut DELETED à un objet BatchPrediction, cela le rendant inutilisable.	Écriture	batchprediction*
DeleteDataSource	Attribue le statut DELETED à un objet DataSource, cela le rendant inutilisable.	Écriture	datasource*
DeleteEvaluation	Attribue le statut DELETED à un objet Evaluation, cela le rendant inutilisable.	Écriture	evaluation*
DeleteMLModel	Attribue le statut DELETED à un objet MLModel, cela le rendant inutilisable.	Écriture	mlmodel*
DeleteRealtimeEndpoint	Supprime un point de terminaison en temps réel pour un objet MLModel.	Écriture	mlmodel*
DeleteTags	Supprime les balises spécifiées associés à un objet ML. Une fois cette opération terminée, vous ne pouvez pas récupérer les balises supprimées.	Balisage	batchprediction
			datasource
			evaluation
			mlmodel
DescribeBatchPredictions	Renvoie une liste des opérations BatchPrediction qui correspondent aux critères de recherche de la demande.	Liste
DescribeDataSources	Renvoie une liste des objets DataSource qui correspondent aux critères de recherche de la demande.	Liste
DescribeEvaluations	Renvoie une liste des objets DescribeEvaluations qui correspondent aux critères de recherche de la demande.	Liste
DescribeMLModels	Renvoie une liste des objets MLModel qui correspondent aux critères de recherche de la demande.	Liste
DescribeTags	Décrit une ou plusieurs des balises de votre objet Amazon ML.	Liste	batchprediction
			datasource
			evaluation
			mlmodel
GetBatchPrediction	Renvoie un objet BatchPrediction qui inclut des métadonnées détaillées, le statut et les informations relatives au fichier de données.	Lecture	batchprediction*
GetDataSource	Renvoie un objet DataSource qui inclut les métadonnées et les informations relatives au fichier de données, ainsi que le statut actuel de l'objet DataSource.	Lecture	datasource*
GetEvaluation	Renvoie un objet Evaluation qui inclut les métadonnées, ainsi que le statut actuel de l'objet Evaluation.	Lecture	datasource*
GetMLModel	Renvoie un objet MLModel qui inclut les métadonnées détaillées et les informations de source de données, ainsi que le statut actuel de l'objet MLModel.	Lecture	mlmodel*
Predict	Génère une prédiction pour l'observation à l'aide du modèle ML spécifié.	Écriture	mlmodel*
UpdateBatchPrediction	Met à jour l'élément BatchPredictionName d'un objet BatchPrediction.	Écriture	batchprediction*
UpdateDataSource	Met à jour l'élément DataSourceName d'un objet DataSource.	Écriture	datasource*
UpdateEvaluation	Met à jour l'élément EvaluationName d'un objet Evaluation.	Écriture	evaluation*
UpdateMLModel	Met à jour les éléments MLModelName et ScoreThreshold d'un objet MLModel.	Écriture	mlmodel*

Types de ressources définis par Amazon Machine Learning

Ce service définit les types de ressources suivants, qui peuvent être utilisés dans l' Resource élément des déclarations de politique d'autorisation IAM. Chaque action du tableau Actions identifie les types de ressources pouvant être spécifiés avec cette action. Un type de ressource peut également définir les clés de condition que vous pouvez inclure dans une politique. Ces clés sont affichées dans la dernière colonne du tableau. Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Types de ressources.

Types de ressources	ARN	Clés de condition
batchprediction	arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:batchprediction/${BatchPredictionId}
datasource	arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:datasource/${DatasourceId}
evaluation	arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:evaluation/${EvaluationId}
mlmodel	arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:mlmodel/${MlModelId}

Clés de condition pour Amazon Machine Learning

Machine Learning ne comporte aucune clé de contexte spécifique au service pouvant être utilisée dans l'élément Condition des déclarations de stratégie. Pour accéder à la liste des clés de condition globales disponibles pour tous les services, consultez Clés de condition disponibles.