Amazon Machine Learning 的動作、資源和條件索引鍵 - 服務授權參考

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Amazon Machine Learning 的動作、資源和條件索引鍵

Amazon Machine Learning (服務字首:machinelearning) 提供下列服務特有的資源、動作和條件內容索引鍵,可用於 IAM 許可政策。

參考資料:

Amazon Machine Learning 定義的動作

您可在 IAM 政策陳述式的 Action 元素中指定以下動作。使用政策來授予在 AWS 中執行操作的許可。在政策中使用動作時,通常會允許或拒絕存取相同名稱的 API 操作或 CLI 命令。不過,在某些情況下,單一動作可控制對多個操作的存取。或者,某些操作需要多種不同的動作。

「動作」資料表的資源類型欄會指出每個動作是否支援資源層級的許可。如果此欄沒有值,您必須在政策陳述式的 Resource 元素中指定政策適用的所有資源 ("*")。如果此欄包含資源類型,則您可以在包含該動作的陳述式中指定該類型的 ARN。如果動作具有一或多個必要資源,發起人必須具有將動作與這些資源搭配使用的許可。表格中的必要資源會以星號 (*) 表示。如果您使用 IAM 政策中的 Resource 元素限制資源存取,則每種必要的資源類型必須要有 ARN 或模式。某些動作支援多種資源類型。如果資源類型是選用 (未顯示為必要),則您可以選擇使用其中一種選用資源類型。

「動作」資料表的條件索引鍵欄包含您可以在政策陳述式的 Condition 元素中指定的索引鍵。如需有關與服務資源相關聯之條件索引鍵的詳細資訊,請參閱「資源類型」資料表的條件索引鍵欄。

注意

資源條件索引鍵會列在資源類型資料表中。您可以在「動作」資料表的資源類型 (*必填) 欄中找到適用於動作的資源類型連結。「資源類型」資料表中的資源類型包括條件索引鍵欄,其中包含套用至「動作」資料表中動作的資源條件索引鍵。

如需下表各欄的詳細資訊,請參閱動作表

動作 描述 存取層級 資源類型 (*必填項目) 條件索引鍵 相依動作
AddTags 將一或多個標籤新增至物件,最多可達 10 個物件。每個標籤皆包含一個金鑰和一個選用值。 標記

batchprediction

datasource

evaluation

mlmodel

CreateBatchPrediction 產生觀察的群組預測 寫入

batchprediction*

datasource*

mlmodel*

CreateDataSourceFromRDS 從 Amazon RDS 建立 DataSource 物件 寫入

datasource*

CreateDataSourceFromRedshift 從 Amazon Redshift 叢集上託管的資料庫建立 DataSource 寫入

datasource*

CreateDataSourceFromS3 從 S3 建立 DataSource 物件 寫入

datasource*

CreateEvaluation 建立新的 MLModel 評估 寫入

datasource*

evaluation*

mlmodel*

CreateMLModel 建立新 MLModel 寫入

datasource*

mlmodel*

CreateRealtimeEndpoint 建立即時的 MLModel 端點 寫入

mlmodel*

DeleteBatchPrediction 將「已刪除」(DELETED) 狀態指派到 BatchPrediction,因此無法使用 寫入

batchprediction*

DeleteDataSource 將「已刪除」(DELETED) 狀態指派到 DataSource,因此無法使用 寫入

datasource*

DeleteEvaluation 將「已刪除」(DELETED) 狀態指派到評估,因此無法使用 寫入

evaluation*

DeleteMLModel 將「已刪除」(DELETED) 狀態指派到 MLModel,因此無法使用 寫入

mlmodel*

DeleteRealtimeEndpoint 刪除即時 MLModel 端點 寫入

mlmodel*

DeleteTags 刪除與 ML 物件相連的指定標籤。完成此操作之後,您無法恢復已刪除的標籤 標記

batchprediction

datasource

evaluation

mlmodel

DescribeBatchPredictions 傳回符合要求中搜尋條件的 BatchPrediction 操作清單 列出
DescribeDataSources 傳回符合要求中搜尋條件的 DataSource 清單 列出
DescribeEvaluations 傳回符合要求中搜尋條件的 DescribeEvaluations 清單 列出
DescribeMLModels 傳回符合要求中搜尋條件的 MLModel 清單 列出
DescribeTags 說明您的一或多個 Amazon ML 物件標籤 列出

batchprediction

datasource

evaluation

mlmodel

GetBatchPrediction 傳回 BatchPrediction,其中包含詳細的中繼資料、狀態和資料檔案的資訊 讀取

batchprediction*

GetDataSource 傳回 DataSource,其中包含中繼資料和資料檔案的資訊,以及 DataSource 的目前狀態 讀取

datasource*

GetEvaluation 傳回評估,其中包含中繼資料以及評估的目前狀態 讀取

datasource*

GetMLModel 傳回 MLModel,其中包含詳細的中繼資料和資料來源的資料,以及 MLModel 目前狀態 讀取

mlmodel*

Predict 產生使用指定的 ML Model 觀察預測 寫入

mlmodel*

UpdateBatchPrediction 更新 BatchPrediction 的 BatchPredictionName 寫入

batchprediction*

UpdateDataSource 更新 DataSource 的 DataSourceName 寫入

datasource*

UpdateEvaluation 更新評估的 EvaluationName 寫入

evaluation*

UpdateMLModel 更新的 MLModelName 與 MLModel 的 ScoreThreshold 寫入

mlmodel*

Amazon Machine Learning 定義的資源類型

此服務會定義下列資源類型,並可用在 IAM 許可政策陳述式的 Resource 元素中。動作表格中的每個動作都代表可使用該動作指定的資源類型。資源類型也能定義您可以在政策中包含哪些條件索引鍵。這些索引鍵都會顯示在「資源類型」資料表的最後一欄。如需下表各欄的詳細資訊,請參閱資源類型表

資源類型 ARN 條件索引鍵
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}

Amazon Machine Learning 的條件索引鍵

Machine Learning 沒有可在政策陳述式 Condition 元素中使用的服務特定內容索引鍵。如需可供所有服務使用之全域內容索引鍵的清單,請參閱可用的條件索引鍵