Étape 0 : Prérequis Étape 1 : associez votre portefeuille Service Catalog à l' SageMaker IA Étape 2 : Référencement d’un modèle Amazon EMR dans un produit Service Catalog Étape 3 : paramétrer le modèle Amazon EMR CloudFormation Étape 4 : Configuration des autorisations

Configuration des CloudFormation modèles Amazon EMR dans le Service Catalog

Cette rubrique part du principe que les administrateurs connaissent bien CloudFormationles portefeuilles et les produits qu' AWS Service Catalog il contient, ainsi qu'Amazon EMR.

Pour simplifier la création de clusters Amazon EMR à partir de Studio, les administrateurs peuvent enregistrer un CloudFormation modèle Amazon EMR en tant que produit dans un portefeuille. AWS Service Catalog Pour mettre le modèle à la disposition des data scientists, ils doivent associer le portefeuille au rôle d'exécution de l' SageMaker IA utilisé dans Studio ou Studio Classic. Enfin, pour permettre aux utilisateurs de découvrir des modèles, de provisionner des clusters et de se connecter aux clusters Amazon EMR depuis Studio ou Studio Classic, les administrateurs doivent définir les autorisations d’accès appropriées.

Les CloudFormation modèles Amazon EMR peuvent permettre aux utilisateurs finaux de personnaliser différents aspects du cluster. Par exemple, les administrateurs peuvent définir une liste approuvée de types d’instances parmi lesquels les utilisateurs peuvent choisir lors de la création d’un cluster.

Les instructions suivantes utilisent des end-to-end CloudFormation piles pour configurer un domaine Studio ou Studio Classic, un profil utilisateur, un portefeuille Service Catalog et remplir un modèle de lancement Amazon EMR. Les étapes suivantes mettent en évidence les paramètres spécifiques que les administrateurs doivent appliquer à leur end-to-end stack pour permettre à Studio ou Studio Classic d'accéder aux produits Service Catalog et de provisionner des clusters Amazon EMR.

Note

Le GitHub référentiel aws-samples/ sagemaker-studio-emr contient des exemples de end-to-end CloudFormation piles qui déploient les rôles IAM, le réseau, le domaine, le profil SageMaker utilisateur, le portefeuille Service Catalog nécessaires et ajoutent un modèle de lancement Amazon EMR. CloudFormation Les modèles proposent différentes options d’authentification entre Studio ou Studio Classic et le cluster Amazon EMR. Dans ces exemples de modèles, la CloudFormation pile parent transmet les paramètres du VPC SageMaker AI, du groupe de sécurité et du sous-réseau au modèle de cluster Amazon EMR.

Le référentiel sagemaker-studio-emr/cloudformation/emr_servicecatalog_templates contient plusieurs exemples de modèles de lancement Amazon CloudFormation EMR, notamment des options pour les déploiements à compte unique et multicompte.

Consultez Connectez-vous à un cluster Amazon EMR depuis SageMaker Studio ou Studio Classic pour plus d’informations sur les méthodes d’authentification que vous pouvez utiliser pour vous connecter à un cluster Amazon EMR.

Pour permettre aux data scientists de découvrir les CloudFormation modèles Amazon EMR et de provisionner des clusters depuis Studio ou Studio Classic, procédez comme suit.

Étape 0 : Vérifiez votre réseau et préparez votre CloudFormation stack

Avant de commencer :

Assurez-vous d’avoir passé en revue les exigences de mise en réseau et de sécurité dans Configuration de l’accès réseau pour votre cluster Amazon EMR.
Vous devez disposer d'une end-to-end CloudFormation pile existante prenant en charge la méthode d'authentification de votre choix. Vous trouverez des exemples de tels CloudFormation modèles dans le dépôt sagemaker-studio-emr GitHub aws-samples/. Les étapes suivantes mettent en évidence les configurations spécifiques de votre end-to-end stack pour permettre l'utilisation de modèles Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Étape 1 : associez votre portefeuille Service Catalog à l' SageMaker IA

Dans votre portefeuille Service Catalog, associez votre ID de portefeuille au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à votre cluster.

Pour ce faire, ajoutez la section suivante (ici au format YAML) à votre pile. Cela permet au rôle d'exécution SageMaker AI d'accéder au portefeuille Service Catalog spécifié contenant des produits tels que les modèles Amazon EMR. Cela permet aux rôles assumés par l' SageMaker IA de lancer ces produits.

Remplacez SageMakerExecutionRole.Arn et SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID par leurs valeurs réelles.


SageMakerStudioEMRProductPortfolioPrincipalAssociation:
    Type: AWS::ServiceCatalog::PortfolioPrincipalAssociation
    Properties:
      PrincipalARN: SageMakerExecutionRole.Arn
      PortfolioId: SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID
      PrincipalType: IAM

Pour plus de détails sur l’ensemble d’autorisations IAM requis, consultez la section sur les autorisations.

Étape 2 : Référencement d’un modèle Amazon EMR dans un produit Service Catalog

Dans un produit Service Catalog de votre portefeuille, référencez une ressource de modèle Amazon EMR et garantissez sa visibilité dans Studio ou Studio Classic.

Pour cela, référencez la ressource du modèle Amazon EMR dans la définition du produit Service Catalog, puis ajoutez la clé de balise "sagemaker:studio-visibility:emr" suivante, définie sur la valeur "true" (voir l’exemple au format YAML).

Dans la définition du produit Service Catalog, le CloudFormation modèle du cluster est référencé via une URL. La balise supplémentaire définie sur true garantit la visibilité des modèles Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Note

Le modèle Amazon EMR référencé par l’URL fournie dans l’exemple n’impose aucune exigence d’authentification lors de son lancement. Cette option est destinée à des fins de démonstration et d’apprentissage. Elle n’est pas recommandée dans un environnement de production.


SMStudioEMRNoAuthProduct:
    Type: AWS::ServiceCatalog::CloudFormationProduct
    Properties:
      Owner: AWS
      Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
      ProvisioningArtifactParameters:
        - Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
          Description: Provisions a SageMaker domain and No Auth EMR Cluster
          Info:
            LoadTemplateFromURL: Link to your CloudFormation template. For example, https://aws-blogs-artifacts-public.s3.amazonaws.com/artifacts/astra-m4-sagemaker/end-to-end/CFN-EMR-NoStudioNoAuthTemplate-v3.yaml
      Tags:
        - Key: "sagemaker:studio-visibility:emr"
          Value: "true"

Étape 3 : paramétrer le modèle Amazon EMR CloudFormation

Le CloudFormation modèle utilisé pour définir le cluster Amazon EMR dans le produit Service Catalog permet aux administrateurs de spécifier des paramètres configurables. Les administrateurs peuvent définir des valeurs Default et des plages AllowedValues pour ces paramètres dans la section Parameters du modèle. Au cours du processus de lancement du cluster, les scientifiques des données peuvent fournir des entrées personnalisées ou effectuer des sélections parmi ces options prédéfinies pour personnaliser certains aspects de leur cluster Amazon EMR.

L’exemple suivant illustre les paramètres de saisie supplémentaires que les administrateurs peuvent définir lors de la création d’un modèle Amazon EMR.


"Parameters": {
    "EmrClusterName": {
      "Type": "String",
      "Description": "EMR cluster Name."
    },
    "MasterInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR master node.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR core nodes.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge",
        "m3.medium",
        "m3.large",
        "m3.xlarge",
        "m3.2xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceCount": {
      "Type": "String",
      "Description": "Number of core instances in the EMR cluster.",
      "Default": "2",
      "AllowedValues": [
        "2",
        "5",
        "10"
      ]
    },
    "EmrReleaseVersion": {
      "Type": "String",
      "Description": "The release version of EMR to launch.",
      "Default": "emr-5.33.1",
      "AllowedValues": [
        "emr-5.33.1",
        "emr-6.4.0"
      ]
    }
  }

Une fois que les administrateurs ont mis les CloudFormation modèles Amazon EMR à disposition dans Studio, les data scientists peuvent les utiliser pour auto-provisionner des clusters Amazon EMR. La section Parameters définie dans le modèle se traduit par des champs de saisie sur le formulaire de création de cluster dans Studio ou Studio Classic. Pour chaque paramètre, les scientifiques des données peuvent entrer une valeur personnalisée dans la zone de saisie ou sélectionner l’une des options prédéfinies répertoriées dans un menu déroulant, qui correspond aux valeurs AllowedValues spécifiées dans le modèle.

L'illustration suivante montre le formulaire dynamique assemblé à partir d'un modèle CloudFormation Amazon EMR pour créer un cluster Amazon EMR dans Studio ou Studio Classic.

Illustration d'un formulaire dynamique assemblé à partir d'un modèle CloudFormation Amazon EMR pour créer un cluster Amazon EMR à partir de Studio ou Studio Classic.

Consultez Lancement d’un cluster Amazon EMR depuis Studio ou Studio Classic pour découvrir comment lancer un cluster depuis Studio ou Studio Classic à l’aide de ces modèles Amazon EMR.

Étape 4 : Configuration des autorisations pour activer l’établissement d’une liste et le lancement des clusters Amazon EMR à partir de Studio

Enfin, attachez les autorisations IAM requises pour permettre de répertorier les clusters Amazon EMR en cours d’exécution existants et d’auto-provisionner de nouveaux clusters à partir de Studio ou de Studio Classic.

Le ou les rôles auxquels vous devez ajouter ces autorisations dépendent du fait que Studio ou Studio Classic et Amazon EMR sont déployés dans le même compte (choisissez Compte unique) ou dans des comptes différents (choisissez Compte croisé).

Important

Vous pouvez uniquement découvrir et vous connecter aux clusters Amazon EMR JupyterLab et aux applications Studio Classic lancées depuis des espaces privés. Assurez-vous que les clusters Amazon EMR sont situés dans la même AWS région que votre environnement Studio.

Si vos clusters Amazon EMR et Studio ou Studio Classic sont déployés dans le même AWS compte, associez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à votre cluster.

Étape 1 : Récupérez l'ARN du rôle d'exécution SageMaker AI utilisé par votre espace privé.

Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d’espace de domaine et les rôles d’exécution.

Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtention de votre rôle d’exécution.
Étape 2 : Attachez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à vos clusters Amazon EMR.
1. Accédez à la Console IAM.
2. Choisissez Rôles, puis recherchez votre rôle d’exécution par son nom dans le champ Rechercher. Le nom du rôle est la dernière partie de l’ARN, après la dernière barre oblique (/).
3. Suivez le lien correspondant à votre rôle.
4. Choisissez Ajouter des autorisations, puis Créer une politique en ligne.
5. Dans l’onglet JSON, ajoutez les autorisations Amazon EMR autorisant l’accès et les opérations Amazon EMR. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Politiques Amazon EMR de liste dans Politiques de référence. Remplacez region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique en ligne de votre rôle.
6. Choisissez Suivant, puis fournissez un nom de politique.
7. Choisissez Create Policy (Créer une politique).
8. Répétez l’étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d’exécution les autorisations nécessaires pour provisionner de nouveaux clusters Amazon EMR à l’aide de modèles CloudFormation . Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Create Amazon EMRclusters policies dansPolitiques de référence. Remplacez region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique en ligne de votre rôle.

Note

Les utilisateurs de la connectivité de contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC) aux clusters Amazon EMR doivent également se référer à Configuration de l’authentification du rôle d’exécution lorsque votre cluster Amazon EMR et Studio sont sur le même compte.

Avant de commencer, récupérez l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA utilisé par votre espace privé.

Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d’espace de domaine et les rôles d’exécution.

Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtention de votre rôle d’exécution.

Si vos clusters Amazon EMR et Studio ou Studio Classic sont déployés dans des AWS comptes distincts, vous configurez les autorisations sur les deux comptes.

Note

Sur le compte des clusters Amazon EMR

Procédez comme suit pour créer les rôles et les politiques nécessaires sur le compte où Amazon EMR est déployé, également appelé compte d’approbation :

Étape 1 : extrayez l’ARN du rôle de service de votre cluster Amazon EMR.

Pour découvrir comment trouver l’ARN du rôle de service d’un cluster, consultez Configuration des rôles de service IAM pour les autorisations Amazon EMR aux services et ressources AWS.
Étape 2 : créez un rôle IAM personnalisé nommé AssumableRole avec la configuration suivante :
- Autorisations : accordez les autorisations nécessaires à AssumableRole pour autoriser l’accès aux ressources Amazon EMR. Ce rôle est également appelé rôle d’accès dans les scénarios impliquant un accès intercompte.
- Relation de confiance : configurez la politique d’approbation pour AssumableRole afin d’autoriser l’endossement du rôle d’exécution (SageMakerExecutionRole dans le diagramme entre comptes) depuis le compte Studio qui nécessite un accès.
En assumant ce rôle, Studio ou Studio Classic peut obtenir un accès temporaire aux autorisations dont il a besoin dans Amazon EMR.

Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon de créer un nouveau AssumableRole compte sur votre AWS compte Amazon EMR, procédez comme suit :
1. Accédez à la Console IAM.
2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Politique, puis Créer une politique.
3. Dans l’onglet JSON, ajoutez les autorisations Amazon EMR autorisant l’accès et les opérations Amazon EMR. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Politiques Amazon EMR de liste dans Politiques de référence. Remplacez region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique en ligne de votre rôle.
4. Choisissez Suivant, puis fournissez un nom de politique.
5. Choisissez Create Policy (Créer une politique).
6. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Rôles, puis Créer un rôle.
7. Sur la page Créer un rôle, choisissez Politique d’approbation personnalisée comme entité de confiance.
8. Collez le document JSON suivant dans la section Politique d’approbation personnalisée, puis choisissez Suivant.
  For users of Studio and JupyterLab
  studio-accountRemplacez-le par l'ID du compte Studio et AmazonSageMaker-ExecutionRole par le rôle d'exécution utilisé par votre JupyterLab espace.
  
  JSON
  JSON
  
  { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
  For users of Studio Classic
  Remplacez studio-account par l’ID de compte Studio Classic.
  
  JSON
  JSON
  
  { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:root" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
9. Dans la page Ajouter des autorisations, ajoutez l’autorisation que vous venez de créer, puis choisissez Suivant.
10. Sur la page Vérifier, entrez un nom pour le rôle, tel que AssumableRole, et une description facultative.
11. Passez en revue les détails du rôle, puis choisissez Créer un rôle.
Pour plus d’informations sur la création d’un rôle sur un compte AWS , consultez Création d’un rôle IAM (console).

Sur le compte Studio

Sur le compte sur lequel Studio est déployé, également appelé compte de confiance, mettez à jour le rôle d'exécution de l' SageMaker IA accédant à vos clusters avec les autorisations requises pour accéder aux ressources du compte de confiance.

Étape 1 : Récupérez l'ARN du rôle d'exécution SageMaker AI utilisé par votre espace privé.

Pour plus d'informations sur les espaces et les rôles d'exécution dans SageMaker l'IA, consultezComprendre les autorisations d’espace de domaine et les rôles d’exécution.

Pour plus d'informations sur la façon de récupérer l'ARN du rôle d'exécution de l' SageMaker IA, consultezObtention de votre rôle d’exécution.
Étape 2 : Attachez les autorisations suivantes au rôle d'exécution SageMaker AI accédant à vos clusters Amazon EMR.
1. Accédez à la Console IAM.
2. Choisissez Rôles, puis recherchez votre rôle d’exécution par son nom dans le champ Rechercher. Le nom du rôle est la dernière partie de l’ARN, après la dernière barre oblique (/).
3. Suivez le lien correspondant à votre rôle.
4. Choisissez Ajouter des autorisations, puis Créer une politique en ligne.
5. Dans l’onglet JSON, ajoutez la politique en ligne accordant au rôle les autorisations nécessaires pour mettre à jour les domaines, les profils utilisateur et les espaces. Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Politique relative aux actions de mise à jour des domaines, des profils utilisateur et des espaces dans Politiques de référence. Remplacez region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique en ligne de votre rôle.
6. Choisissez Suivant, puis fournissez un nom de politique.
7. Choisissez Create Policy (Créer une politique).
8. Répétez l’étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d’exécution les autorisations permettant d’assumer AssumableRole puis d’exécuter les actions autorisées par la stratégie d’accès du rôle. Remplacez emr-account par l’ID du compte Amazon EMR et AssumableRole par le nom du rôle assumable créé dans le compte Amazon EMR.
  JSON
  { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowRoleAssumptionForCrossAccountDiscovery", "Effect": "Allow", "Action": "sts:AssumeRole", "Resource": [ "arn:aws:iam::111122223333:role/AssumableRole" ] } ] }
9. Répétez l’étape Créer une politique en ligne pour ajouter une autre politique accordant au rôle d’exécution les autorisations nécessaires pour provisionner de nouveaux clusters Amazon EMR à l’aide de modèles CloudFormation . Pour plus de détails sur le document de politique, consultez Create Amazon EMRclusters policies dansPolitiques de référence. Remplacez region et accountID par leurs valeurs réelles avant de copier la liste des instructions dans la politique en ligne de votre rôle.
10. (Facultatif) Pour permettre de répertorier les clusters Amazon EMR déployés dans le même compte que Studio, ajoutez une politique en ligne supplémentaire à votre rôle d’exécution Studio, tel que défini dans Politiques Amazon EMR de liste dans Politiques de référence.
Étape 3 : associez vos rôles supposables (rôle d'accès) à votre domaine ou à votre profil utilisateur. JupyterLab les utilisateurs de Studio peuvent utiliser la console SageMaker AI ou le script fourni.

Choisissez l’onglet qui correspond à votre cas d’utilisation.
Associate your assumable roles in JupyterLab using the SageMaker AI console
Pour associer vos rôles supposés à votre profil utilisateur ou à votre domaine à l'aide de la console SageMaker AI :
Accédez à la console SageMaker AI à l'adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

Dans le volet de navigation de gauche, choisissez le domaine, puis sélectionnez le domaine à l'aide du rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations.

Pour ajouter vos rôles supposés (rôle d'accès) à votre domaine : dans l'onglet Configurations de l'application de la page des détails du domaine, accédez à la JupyterLabsection.

Pour ajouter vos rôles supposés (rôle d'accès) à votre profil utilisateur : sur la page des détails du domaine, choisissez l'onglet Profils utilisateurs, sélectionnez le profil utilisateur à l'aide du rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations. Dans l'onglet Configurations de l'application, accédez à la JupyterLabsection.

Choisissez Modifier et ajoutez le ARNs rôle que vous assumez (rôle d'accès).

Sélectionnez Soumettre.
Associate your assumable roles in JupyterLab using a Python script
Dans une JupyterLab application démarrée depuis un espace utilisant le rôle d'exécution SageMaker AI dont vous avez mis à jour les autorisations, exécutez la commande suivante dans un terminal. Remplacez les valeurs domainID, user-profile-name, emr-accountID et AssumableRole (EMRServiceRole pour les rôles d’exécution RBAC) par leurs valeurs appropriées. Cet extrait de code met à jour les paramètres du profil utilisateur pour un profil utilisateur (utilisationclient.update_userprofile) ou des paramètres de domaine (utilisationclient.update_domain) spécifiques au sein d'un domaine SageMaker AI. Plus précisément, cela permet à l' JupyterLab application d'assumer un rôle IAM particulier (AssumableRole) pour exécuter des clusters Amazon EMR au sein du compte Amazon EMR.
```
import botocore.session
import json
sess = botocore.session.get_session()
client = sess.create_client('sagemaker')

client.update_userprofile(
DomainId="domainID", 
UserProfileName="user-profile-name",
DefaultUserSettings={
    'JupyterLabAppSettings': {
        'EmrSettings': {
            'AssumableRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/AssumableRole"],
            'ExecutionRoleArns': ["arn:aws:iam::emr-accountID:role/EMRServiceRole", 
                             "arn:aws:iam::emr-accountID:role/AnotherServiceRole"]
        }
        
    }
})
resp = client.describe_user_profile(DomainId="domainID", UserProfileName=user-profile-name")

resp['CreationTime'] = str(resp['CreationTime'])
resp['LastModifiedTime'] = str(resp['LastModifiedTime'])
print(json.dumps(resp, indent=2))
```
For users of Studio Classic
Fournissez l’ARN de AssumableRole à votre rôle d’exécution Studio Classic. L’ARN est chargé par le serveur Jupyter au lancement. Le rôle d’exécution utilisé par Studio assume ce rôle entre comptes pour découvrir et se connecter aux clusters Amazon EMR dans le compte d’approbation.

Vous pouvez spécifier ces informations à l’aide de scripts de configuration du cycle de vie (LCC). Vous pouvez attacher la configuration LCC à votre domaine ou à un profil utilisateur spécifique. Le script LCC que vous utilisez doit être une JupyterServer configuration. Pour plus d’informations sur la façon de créer un script LCC, consultez Utilisation de configurations de cycle de vie avec Studio Classic.

Voici un exemple de script LCC. Pour modifier le script, remplacez AssumableRole et emr-account par leurs valeurs respectives. Le nombre de comptes croisés est limité à cinq.
```
# This script creates the file that informs Studio Classic that the role "arn:aws:iam::emr-account:role/AssumableRole" in remote account "emr-account" must be assumed to list and describe Amazon EMR clusters in the remote account.

#!/bin/bash

set -eux

FILE_DIRECTORY="/home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE"
FILE_NAME="emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json"
FILE="$FILE_DIRECTORY/$FILE_NAME"

mkdir -p $FILE_DIRECTORY

cat > "$FILE" <<- "EOF"
{
  emr-cross-account1: "arn:aws:iam::emr-cross-account1:role/AssumableRole",
  emr-cross-account2: "arn:aws:iam::emr-cross-account2:role/AssumableRole"
}
EOF
```
Une fois le LCC exécuté et les fichiers écrits, le serveur lit le fichier /home/sagemaker-user/.cross-account-configuration-DO_NOT_DELETE/emr-discovery-iam-role-arns-DO_NOT_DELETE.json et stocke l’ARN entre comptes.

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Conventions de rédaction

Guide de l’administrateur

Configuration de la liste des clusters Amazon EMR