Amazon Machine Learning 的動作、資源和條件索引鍵

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

參考資料：

• 了解如何設定此服務。

• 檢視API此服務可用的操作清單 。

• 了解如何使用IAM許可政策來保護此服務及其資源。

Amazon Machine Learning 定義的動作

您可以在IAM政策陳述式的 Action元素中指定下列動作。使用政策來授予在 AWS中執行操作的許可。當您在政策中使用動作時，通常會允許或拒絕對相同名稱API的操作或CLI命令的存取。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 ("*")。如果資料欄包含資源類型，則您可以在具有該動作ARN的陳述式中指定該類型的 。如果動作具有一或多個必要資源，呼叫者必須具有對這些資源使用動作的許可。表格中的必要資源會以星號 (*) 表示。如果您在IAM政策中使用 Resource元素限制資源存取，則必須為每個所需資源類型包含 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，請參閱動作資料表。

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 建立 DataSource 物件 RDS	寫入	datasource*
CreateDataSourceFromRedshift	DataSource 從託管在 Amazon Redshift 叢集上的資料庫建立	寫入	datasource*
CreateDataSourceFromS3	從 S3 建立 DataSource 物件	寫入	datasource*
CreateEvaluation	建立新的 評估 MLModel	寫入	datasource*
			evaluation*
			mlmodel*
CreateMLModel	建立新的 MLModel	寫入	datasource*
			mlmodel*
CreateRealtimeEndpoint	為 建立即時端點 MLModel	寫入	mlmodel*
DeleteBatchPrediction	將 DELETED 狀態指派給 BatchPrediction，使其無法使用	寫入	batchprediction*
DeleteDataSource	將 DELETED 狀態指派給 DataSource，使其無法使用	寫入	datasource*
DeleteEvaluation	將DELETED狀態指派給評估，使其無法使用	寫入	evaluation*
DeleteMLModel	將 DELETED 狀態指派給 MLModel，使其無法使用	寫入	mlmodel*
DeleteRealtimeEndpoint	刪除 的即時端點 MLModel	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	傳回符合請求中搜尋條件 BatchPrediction 的操作清單	清單
DescribeDataSources	傳回 DataSource 符合請求中搜尋條件的 清單	清單
DescribeEvaluations	傳回 DescribeEvaluations 符合請求中搜尋條件的 清單	清單
DescribeMLModels	傳回MLModel符合請求中搜尋條件的 清單	清單
DescribeTags	說明您的一或多個 Amazon ML 物件標籤	清單	batchprediction
			datasource
			evaluation
			mlmodel
GetBatchPrediction	傳回 BatchPrediction 包含詳細中繼資料、狀態和資料檔案資訊的	讀取	batchprediction*
GetDataSource	傳回 DataSource 包含中繼資料和資料檔案資訊的 ，以及 的目前狀態 DataSource	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資訊，以及 的目前狀態 MLModel	讀取	mlmodel*
Predict	產生使用指定的 ML Model 觀察預測	寫入	mlmodel*
UpdateBatchPrediction	更新 BatchPredictionName 的 BatchPrediction	寫入	batchprediction*
UpdateDataSource	更新 DataSourceName 的 DataSource	寫入	datasource*
UpdateEvaluation	更新評估 EvaluationName 的	寫入	evaluation*
UpdateMLModel	更新 MLModelName和 ScoreThreshold 的 MLModel	寫入	mlmodel*

Amazon Machine Learning 定義的資源類型

下列資源類型由此服務定義，可用於IAM許可政策陳述式的 Resource元素。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，請參閱資源類型資料表。

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。