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Amazon SageMaker AI と の連携方法 IAM

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 と連携する方法の概要を把握するにはIAM、「サービス認可リファレンス」のAWS 「 と連携する IAM のサービス」を参照してください。

Amazon SageMaker AI のアイデンティティベースのポリシー

IAM の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、またアクションが許可または拒否され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ます。JSON ポリシーで使用するすべての要素については、「サービス認可リファレンス」のIAMJSON「ポリシー要素リファレンス」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、リソースにアタッチするJSONポリシードキュメントです。リソースベースポリシーの例としては、IAMロール信頼ポリシーや Amazon S3 バケットポリシーなどがあります。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コントロールできます。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、全体のアカウント、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アカウントにある AWS 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アクセス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、アイデンティティ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権限を付与します。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「 でのクロスアカウントリソースアクセスIAM」を参照してください。

Amazon SageMaker AI のポリシーアクション

管理者はポリシーを使用して AWS JSON、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要素は、ポリシーで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を記述します。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オペレーションがないアクセス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 CreateTrainingJobAPIオペレーションで 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 AI のアクション、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

管理者はポリシーを使用して AWS JSON、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 のリストを確認するにはARNs、「サービス認可リファレンス」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。

各リソースARNの を指定できるアクションについては、「Amazon SageMaker AI 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

管理者はポリシーを使用して AWS JSON、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。たとえば、IAM ユーザー名でタグ付けされている場合のみ、リソースにアクセスする IAM ユーザーアクセス許可を付与できます。詳細については、IAMユーザーガイドの「 IAMポリシーエレメント: 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 AI 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-name、aws:RequestTag/key-name、または aws: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 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、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 などの オペレーションを呼び出し AWS STS APIますGetFederationToken。

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。現在、サービスにリンクされたロールは 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、サービスによって所有されます。つまり、IAM 管理者は、このロールのアクセス許可を変更できます。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、 SageMaker AI は選択でき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。