Amazon Machine Learning編～別アカウントS3でDatasourcesを試してみる～

前回は『 AWS Lambda編～VPCにあるRDSへ接続を試してみる～ 』と題して、VPCにあるRDSへ接続を試してみました。

今回は『Amazon Machine Learning編～別アカウントS3でDatasourcesを試してみる～』と題して、Amazon Machine Learningで別アカウントS3をDatasuorcesにして試してみたいと思います。

Datasources

Amazon Machine Learningでは次の3 つのデータストアからデータを読み込むことができます。

・Amazon S3 の単一または複数のファイル

・Amazon Redshift のクエリ結果

・MySQL エンジンで稼働しているデータベースに対して実行されたときの、Amazon Relational Database Service (RDS) のクエリ結果

今回は別AWSアカウントのS3からデータを読み込んでみたいと思います。

1.S3の準備

最初に別アカウントのS3にAmazon Machine Learningのアカウントからアクセス出来るようにバケットポリシーを変更します。

1{2	"Version": "2012-10-17",3	"Statement": [4		{5			"Sid": "S3Action",6			"Effect": "Allow",7			"Principal": {8				"Service": "machinelearning.amazonaws.com"9			},10			"Action": [11				"s3:GetObject",12				"s3:ListBucket"13			],14			"Resource": [15				"arn:aws:s3::: バケット名/*",16				"arn:aws:s3::: バケット名"17			]18		},19		{20			"Sid": "S3Action",21			"Effect": "Allow",22			"Principal": {23				"AWS": "arn:aws:iam:: アカウントID:root"24			},25			"Action": [26				"s3:GetObject",27				"s3:ListBucket"28			],29			"Resource": [30				"arn:aws:s3::: バケット名/*",31				"arn:aws:s3::: バケット名"32			]33		}34	]35}

2.Datasourceの作成

続いてDatasourceを作成していきます。

Amazon Machine Learningのメニューから「Create a new datasource」をクリックします。

次にサンプルのCSVデータをダウンロードして別アカウントのS3にアップしておきます。

今回は上記のサンプルを利用します。

データの場所と名前を設定していきます。

設定後に「Verify」をクリックします。

成功すると次のような画面が表示されます。

正しくSchemaとして表示されているのがわかります。