Non aggiorniamo più il servizio Amazon Machine Learning né accettiamo nuovi utenti. Questa documentazione è disponibile per gli utenti esistenti, ma non la aggiorniamo più. Per ulteriori informazioni, consulta [Cos'è Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).
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# Controllo dell'accesso alle risorse Amazon ML con IAM
AWS Identity and Access Management (IAM) ti consente di controllare in modo sicuro l'accesso ai servizi e alle risorse AWS per i tuoi utenti. Con IAM, puoi creare e gestire utenti, gruppi e ruoli AWS e utilizzare le autorizzazioni per consentire e negare il loro accesso alle risorse AWS. Utilizzando IAM con Amazon Machine Learning (Amazon ML), puoi controllare se gli utenti della tua organizzazione possono utilizzare risorse AWS specifiche e se possono eseguire un'attività utilizzando azioni API Amazon ML specifiche.
IAM ti consente di:
+ Creare utenti e gruppi all'interno dell'account AWS.
+ Assegnare credenziali di sicurezza univoche a ciascun utente all'interno dell'account AWS
+ Controllare le autorizzazioni di ciascun utente per eseguire attività utilizzando le risorse AWS
+ Condividere facilmente le risorse AWS con gli utenti nell'account AWS
+ Creare ruoli per l'account AWS e gestire le autorizzazioni assegnate loro per definire gli utenti o i servizi che possono utilizzarle
+ È possibile creare ruoli in IAM e gestire le autorizzazioni per controllare quali operazioni possono essere eseguite dall'entità, o dal servizio AWS, che assume il ruolo. Puoi inoltre definire quale entità può assumere quel ruolo.
Se l'organizzazione dispone già di identità IAM, è possibile utilizzarle per concedere le autorizzazioni per eseguire attività utilizzando le risorse AWS.
Per ulteriori informazioni su IAM, consulta la [Guida per l'utente di IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/).
## Sintassi della politica IAM
Una policy IAM è un documento JSON costituito da una o più istruzioni. Ogni dichiarazione ha la seguente struttura:
```
{
"Statement":[{
"Effect":"effect",
"Action":"action",
"Resource":"arn",
"Condition":{
"condition operator":{
"key":"value"
}
}
}]
}
```
Una dichiarazione di policy include i seguenti elementi:
+ **Effetto** controlla l'autorizzazione a utilizzare le risorse e operazioni API che saranno specificate successivamente nella dichiarazione. I valori validi sono `Allow` e `Deny`. Per impostazione predefinita, gli utenti IAM non dispongono dell'autorizzazione per l'utilizzo delle risorse e per operazioni API, pertanto tutte le richieste vengono rifiutate. Un `Allow` esplicito sostituisce l'impostazione predefinita. Un `Deny` esplicito sostituisce qualsiasi `Allows`.
+ **Operazione**: l'operazione o le operazioni API specifiche per le quali si concede o si rifiuta l'autorizzazione.
+ **Resource** (Risorsa): la risorsa che viene modificata dall'operazione. Per specificare una risorsa nella dichiarazione, si utilizza il suo ARN (Amazon Resource Name).
+ **Condizione** (facoltativa): controlla quando la policy sarà applicata.
Per semplificare la creazione e la gestione delle policy IAM, puoi utilizzare AWS Policy Generator e IAM Policy Simulator.
## Specificazione delle azioni delle policy IAM per Amazon ML MLAmazon
In una dichiarazione sulla politica IAM, puoi specificare un'azione API per qualsiasi servizio che supporti IAM. Quando crei una dichiarazione di policy per le azioni API di Amazon ML, `machinelearning:` aggiungi il nome dell'azione API, come mostrato negli esempi seguenti:
+ `machinelearning:CreateDataSourceFromS3`
+ `machinelearning:DescribeDataSources`
+ `machinelearning:DeleteDataSource`
+ `machinelearning:GetDataSource`
Per specificare più operazioni in una sola istruzione, separarle con la virgola:
```
"Action": ["machinelearning:action1", "machinelearning:action2"]
```
Puoi anche specificare più operazioni tramite caratteri jolly. Ad esempio, è possibile specificare tutte le operazioni il cui nome inizia con una determinata parola:
```
"Action": "machinelearning:Get*"
```
Per specificare tutte le azioni di Amazon ML, usa la wildcard \$1:
```
"Action": "machinelearning:*"
```
Per l'elenco completo delle azioni dell'API Amazon ML, consulta l'[Amazon Machine Learning API Reference](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/).
## Specificazione ARNs delle risorse Amazon ML nelle politiche IAM
Le dichiarazioni politiche IAM si applicano a una o più risorse. Specificate le risorse per le vostre politiche in base alle loro ARNs.
Per specificare le ARNs risorse di Amazon ML, utilizza il seguente formato:
"Resource": `arn:aws:machinelearning:region:account:resource-type/identifier `
I seguenti esempi mostrano come specificare common ARNs.
ID origine dati: `my-s3-datasource-id `
```
"Resource":
arn:aws:machinelearning:::datasource/my-s3-datasource-id
```
ID modello ML: `my-ml-model-id `
```
"Resource":
arn:aws:machinelearning:::mlmodel/my-ml-model-id
```
ID previsione batch: `my-batchprediction-id `
```
"Resource":
arn:aws:machinelearning:::batchprediction/my-batchprediction-id
```
ID valutazione: `my-evaluation-id `
```
"Resource": arn:aws:machinelearning:::evaluation/my-evaluation-id
```
## Politiche di esempio per Amazon MLs
**Esempio 1: permette agli utenti di leggere i metadati delle risorse di machine learning**
La seguente politica consente a un utente o a un gruppo di leggere i metadati di origini dati, modelli ML, previsioni in batch e valutazioni eseguendo [DescribeDataSources](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeDataSources.html), [Descrivi MLModels [DescribeBatchPredictions[DescribeEvaluations](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeEvaluations.html)](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeBatchPredictions.html)](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeMLModels.html), [GetDataSource](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetDataSource.html), MLModel [GetBatchPrediction](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetBatchPrediction.html), [Get](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetMLModel.html) e [GetEvaluation](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetEvaluation.html)azioni sulle risorse specificate. Le autorizzazioni per le operazioni Descrivi\$1 non possono essere limitate a una specifica risorsa.
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#### [ JSON ]
****
```
{ "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [
"machinelearning:Get*" ], "Resource": [
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/S3-DS-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/REDSHIFT-DS-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:mlmodel/ML-MODEL-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:batchprediction/BP-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:evaluation/EV-ID1"
] }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "machinelearning:Describe*" ], "Resource": [ "*" ] } ]
}
```
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**Esempio 2: permette agli utenti di creare risorse di machine learning**
La policy seguente permette a un utente o a un gruppo di creare origini dati di machine learning, modelli ML, previsioni in batch e valutazioni eseguendo le operazioni `CreateDataSourceFromS3`, `CreateDataSourceFromRedshift`, `CreateDataSourceFromRDS`, `CreateMLModel`, `CreateBatchPrediction` e `CreateEvaluation`. Non è possibile limitare le autorizzazioni per tali operazioni a una risorsa specifica.
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#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"machinelearning:CreateDataSourceFrom*",
"machinelearning:CreateMLModel",
"machinelearning:CreateBatchPrediction",
"machinelearning:CreateEvaluation"
],
"Resource": [
"*"
]
}
]
}
```
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**Esempio 3: permette agli utenti di creare (ed eliminare) endpoint in tempo reale e di eseguire previsioni in tempo reale su un modello ML**
La policy seguente permette a utenti o gruppi di creare e cancellare endpoint in tempo reale e di eseguire previsioni in tempo reale per un determinato modello ML eseguendo le operazioni `CreateRealtimeEndpoint` `DeleteRealtimeEndpoint`e `Predict` su tale modello.
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#### [ JSON ]
****
```
{ "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [
"machinelearning:CreateRealtimeEndpoint", "machinelearning:DeleteRealtimeEndpoint",
"machinelearning:Predict" ], "Resource": [
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:mlmodel/ML-MODEL"
] } ] }
```
------
**Esempio 4: permette agli utenti di aggiornare ed eliminare risorse specifiche**
La policy seguente permette a un utente o gruppo di aggiornare ed eliminare risorse specifiche nell'account AWS, fornendo l'autorizzazione per eseguire le operazioni `UpdateDataSource`, `UpdateMLModel`, `UpdateBatchPrediction`, `UpdateEvaluation`, `DeleteDataSource`, `DeleteMLModel`, `DeleteBatchPrediction` e `DeleteEvaluation` su tali risorse nel proprio account.
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#### [ JSON ]
****
```
{ "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [
"machinelearning:Update*", "machinelearning:DeleteDataSource", "machinelearning:DeleteMLModel",
"machinelearning:DeleteBatchPrediction", "machinelearning:DeleteEvaluation" ], "Resource": [
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/S3-DS-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/REDSHIFT-DS-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:mlmodel/ML-MODEL-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:batchprediction/BP-ID1",
"arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:evaluation/EV-ID1"
] } ] }
```
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**Esempio 5: autorizza qualsiasi Amazon MLaction**
La seguente politica consente a un utente o a un gruppo di utilizzare qualsiasi azione Amazon ML. Poiché questa policy concede l'accesso completo a tutte le risorse di machine learning, è necessario limitarla ai soli amministratori.
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#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"machinelearning:*"
],
"Resource": [
"*"
]
}
]
}
```
------