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重要
Amazon SageMaker Studio または Amazon SageMaker Studio Classic に Amazon SageMaker リソースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーでは、これらのリソースにタグを追加するアクセス許可も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は、作成したリソースに自動的にタグ付けするため、リソースにタグを追加するアクセス許可が必要になります。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic によるリソースの作成が許可されていても、タグ付けが許可されていない場合は、リソースを作成しようとしたときに「AccessDenied」エラーが発生する可能性があります。詳細については、「SageMaker AI リソースにタグ付けするためのアクセス許可を提供する」を参照してください。
SageMaker リソースを作成するためのアクセス許可を付与する AWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー には、それらのリソースの作成中にタグを追加するためのアクセス許可もあらかじめ含まれています。
IAM を使用して SageMaker AI へのアクセスを管理する前に、SageMaker AI で使用できる IAM 機能を理解しておく必要があります。SageMaker AI およびその他の AWS のサービスが IAM と連携する方法の概要を把握するには、「サービス認可リファレンス」のAWS 「IAM と連携する のサービス」を参照してください。
トピック
Amazon SageMaker AI のアイデンティティベースのポリシー
IAM アイデンティティベースのポリシーでは、許可または拒否するアクションとリソース、およびアクションを許可または拒否する条件を指定できます。SageMaker AI は、特定のアクション、リソース、および条件キーをサポートしています。JSON ポリシーで使用するすべての要素については、「Service Authorization Reference」の「IAM JSON Policy Elements Reference」を参照してください。
Amazon SageMaker AI 内のリソースベースのポリシー
リソースベースのポリシーのサポート: なし
リソースベースのポリシーは、リソースに添付する JSON ポリシードキュメントです。リソースベースのポリシーには例として、IAM ロールの信頼ポリシーや Amazon S3 バケットポリシーがあげられます。リソースベースのポリシーをサポートするサービスでは、サービス管理者はポリシーを使用して特定のリソースへのアクセスを制御できます。ポリシーがアタッチされているリソースの場合、指定されたプリンシパルがそのリソースに対して実行できるアクションと条件は、ポリシーによって定義されます。リソースベースのポリシーでは、プリンシパルを指定する必要があります。プリンシパルには、アカウント、ユーザー、ロール、フェデレーティッドユーザー、または AWS サービスを含めることができます。
クロスアカウントアクセスを有効にするには、アカウント全体、または別のアカウントの IAM エンティティをリソースベースのポリシーのプリンシパルとして指定します。リソースベースのポリシーにクロスアカウントのプリンシパルを追加しても、信頼関係は半分しか確立されない点に注意してください。プリンシパルとリソースが異なる AWS アカウントにある場合、信頼されたアカウントの IAM 管理者は、リソースにアクセスするための許可をプリンシパルエンティティ (ユーザーまたはロール) に付与する必要もあります。IAM 管理者は、ID ベースのポリシーをエンティティにアタッチすることで許可を付与します。ただし、リソースベースのポリシーで、同じアカウントのプリンシパルへのアクセス権が付与されている場合は、アイデンティティベースのポリシーをさらに付与する必要はありません。詳細については、「IAM ユーザーガイド」の「IAM でのクロスアカウントリソースアクセス」を参照してください。
注記
を使用してAWS Resource Access Manager、サポートされている SageMaker AI リソースを安全に共有します。共有可能なリソースのリストについては、「共有可能な Amazon SageMaker AI リソース」を参照してください。
Amazon SageMaker AI のポリシーアクション
管理者は JSON AWS ポリシーを使用して、誰が何にアクセスできるかを指定できます。つまり、どのプリンシパルがどのリソースに対してどのような条件下でアクションを実行できるかということです。
JSON ポリシーの Action 要素には、ポリシー内のアクセスを許可または拒否するために使用できるアクションが記述されます。ポリシーアクションの名前は通常、関連する AWS API オペレーションと同じです。一致する API オペレーションのない許可のみのアクションなど、いくつかの例外があります。また、ポリシーに複数のアクションが必要なオペレーションもあります。これらの追加アクションは、依存アクションと呼ばれます。
このアクションは、関連付けられたオペレーションを実行するための権限を付与するポリシーで使用されます。
SageMaker AI のポリシーアクションは、アクションの前にプレフィックス を使用しますsagemaker:。たとえば、SageMaker AI CreateTrainingJob API オペレーションを使用して SageMaker AI トレーニングジョブを実行するアクセス許可を付与するには、ポリシーに sagemaker:CreateTrainingJobアクションを含めます。ポリシーステートメントには、Action または NotAction 要素を含める必要があります。SageMaker AI は、このサービスで実行できるタスクを記述する独自のアクションのセットを定義します。
単一ステートメントに複数アクションを指定するには、次のようにカンマで区切ります:
"Action": [
"sagemaker:action1",
"sagemaker:action2"
]ワイルドカード (*) を使用して複数アクションを指定できます。例えば、Describe という単語で始まるすべてのアクションを指定するには、次のアクションを含めます。
"Action": "sagemaker:Describe*"SageMaker AI アクションのリストを確認するには、「サービス認可リファレンス」のAmazon SageMakerアクション、リソース、および条件キー」を参照してください。
Amazon SageMaker AI のポリシーリソース
ポリシーリソースのサポート: あり
管理者は JSON AWS ポリシーを使用して、誰が何にアクセスできるかを指定できます。つまり、どのプリンシパルが、どのリソースに対してどのような条件下でアクションを実行できるかということです。
Resource JSON ポリシー要素は、アクションが適用されるオブジェクトを指定します。ステートメントには、Resource または NotResource 要素を含める必要があります。ベストプラクティスとして、Amazon リソースネーム (ARN) を使用してリソースを指定します。これは、リソースレベルの許可と呼ばれる特定のリソースタイプをサポートするアクションに対して実行できます。
オペレーションのリスト化など、リソースレベルの権限をサポートしないアクションの場合は、ステートメントがすべてのリソースに適用されることを示すために、ワイルドカード (*) を使用します。
"Resource": "*"Amazon SageMaker AI リソースタイプとその ARNs」のAmazon SageMaker AI で定義されるアクション、リソースタイプ、および条件キーに関する以下のリファレンス」を参照してください。
どのアクションで各リソースの ARN を指定できるかについては、Amazon SageMakerで定義されるアクション」を参照してください。
Amazon SageMaker AI のポリシー条件キー
管理者は JSON AWS ポリシーを使用して、誰が何にアクセスできるかを指定できます。つまり、どのプリンシパルが、どのリソースに対してどのような条件下でアクションを実行できるかということです。
Condition 要素 (または Condition ブロック) を使用すると、ステートメントが有効な条件を指定できます。Condition 要素はオプションです。イコールや未満などの 条件演算子 を使用して条件式を作成して、ポリシーの条件とリクエスト内の値を一致させることができます。
1 つのステートメントに複数の Condition 要素を指定する場合、または 1 つの Condition 要素に複数のキーを指定する場合、 AWS では AND 論理演算子を使用してそれらを評価します。1 つの条件キーに複数の値を指定すると、 は論理ORオペレーションを使用して条件 AWS を評価します。ステートメントの権限が付与される前にすべての条件が満たされる必要があります。
条件を指定する際にプレースホルダー変数も使用できます。例えば IAM ユーザーに、IAM ユーザー名がタグ付けされている場合のみリソースにアクセスできる権限を付与することができます。詳細については、「IAM ユーザーガイド」の「IAM ポリシーの要素: 変数およびタグ」を参照してください。
AWS は、グローバル条件キーとサービス固有の条件キーをサポートしています。すべての AWS グローバル条件キーを確認するには、「IAM ユーザーガイド」のAWS 「 グローバル条件コンテキストキー」を参照してください。
SageMaker AI は独自の条件キーのセットを定義し、いくつかのグローバル条件キーの使用もサポートしています。すべての AWS グローバル条件キーを確認するには、「サービス認可リファレンス」のAWS 「グローバル条件コンテキストキー」を参照してください。
SageMaker AI は、以下のオペレーションのきめ細かなアクセスコントロールに使用できるサービス固有の条件キーを多数サポートしています。
SageMaker AI 条件キーのリストを確認するには、「サービス認可リファレンス」のAmazon SageMaker AI の条件キー」を参照してください。条件キーを使用できるアクションとリソースについては、Amazon SageMakerで定義されるアクション」を参照してください。
SageMaker AI 条件キーの使用例については、「」を参照してください条件キーを使用して SageMaker AI リソースの作成を制御する。
例
SageMaker AI アイデンティティベースのポリシーの例を表示するには、「」を参照してくださいAmazon SageMaker AI アイデンティティベースのポリシーの例。
SageMaker AI タグに基づく認可
SageMaker AI リソースにタグをアタッチすることも、SageMaker AI へのリクエストでタグを渡すこともできます。タグに基づいてアクセスを管理するには、sagemaker:ResourceTag/、key-nameaws:RequestTag/、または key-nameaws:TagKeys の条件キーを使用して、ポリシーの 条件要素でタグ情報を提供します。SageMaker AI リソースのタグ付けの詳細については、「」を参照してくださいタグを使用して SageMaker AI リソースへのアクセスを制御する。
リソースのタグに基づいてリソースへのアクセスを制限するためのアイデンティティベースポリシーの例を表示するには、「タグを使用して SageMaker AI リソースへのアクセスを制御する」を参照してください。
SageMaker AI の IAM ロール
IAM ロールは、特定のアクセス許可を持つ AWS アカウント内のエンティティです。
SageMaker AI での一時的な認証情報の使用
一時的な認証情報を使用して、フェデレーションでサインインする、IAM ロールを引き受ける、またはクロスアカウントロールを引き受けることができます。一時的なセキュリティ認証情報を取得するには、AssumeRole や GetFederationToken などの AWS STS API オペレーションを呼び出します。
SageMaker AI は一時的な認証情報の使用をサポートしています。
サービスにリンクされたロール
SageMaker AI は、サービスにリンクされたロールを部分的にサポートしています。サービスにリンクされたロールは、現在 SageMaker Studio Classic で使用できます。
サービスロール
この機能により、ユーザーに代わってサービスがサービスロールを引き受けることが許可されます。このロールにより、サービスがお客様に代わって他のサービスのリソースにアクセスし、アクションを完了することが許可されます。サービスロールは、IAM アカウントに表示され、アカウントによって所有されます。つまり、IAM 管理者は、このロールの権限を変更できます。ただし、それにより、サービスの機能が損なわれる場合があります。
SageMaker AI はサービスロールをサポートしています。
SageMaker AI での IAM ロールの選択
SageMaker AI でノートブックインスタンス、処理ジョブ、トレーニングジョブ、ホストされたエンドポイント、またはバッチ変換ジョブリソースを作成するときは、SageMaker AI がユーザーに代わって SageMaker AI にアクセスできるようにするロールを選択する必要があります。以前にサービスロールまたはサービスにリンクされたロールを作成したことがある場合は、SageMaker AI が選択するロールのリストを提供します。必要な AWS オペレーションとリソースへのアクセスを許可するロールを選択することが重要です。詳細については、「SageMaker AI 実行ロールの使用方法」を参照してください。
