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# 신뢰할 수 있는 ID 전파가 활성화된 상태에서 Studio JupyterLab 노트북을 Amazon S3 Access Grants에 연결
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[Amazon S3 Access Grants](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants.html)를 사용하여 Amazon S3 위치에 ID 기반 세분화된 액세스 제어 권한을 유연하게 부여할 수 있습니다. 이를 통해 Amazon S3 버킷에 기업 사용자 및 그룹에 대한 직접 액세스 권한을 부여합니다. 아래 페이지에서는 SageMaker AI에 대한 신뢰할 수 있는 ID 전파와 함께 Amazon S3 Access Grants를 사용하는 방법에 대한 정보와 지침을 제공합니다.

## 사전 조건
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신뢰할 수 있는 ID 전파가 활성화된 상태에서 Studio를 Lake Formation 및 Athena에 연결하려면 다음 사전 조건을 충족해야 합니다.
+  [Studio에 신뢰할 수 있는 ID 전파 설정](trustedidentitypropagation-setup.md) 
+ [Amazon S3 Access Grants 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants-get-started.html)에 따라 버킷에 대한 Amazon S3 Access Grants를 설정합니다. 자세한 내용은 [Scaling data access with Amazon S3 Access Grants](https://aws.amazon.com/blogs/storage/scaling-data-access-with-amazon-s3-access-grants/)를 참조하세요.
**참고**  
표준 Amazon S3 API는 Amazon S3 Access Grants에서 자동으로 작동하지 않습니다. Amazon S3 Access Grants API를 명시적으로 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [Amazon S3 Access Grants를 통한 액세스 관리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants.html)를 참조하세요.

**Topics**
+ [사전 조건](#s3-access-grants-prerequisites)
+ [Amazon S3 Access Grants를 Studio JupyterLab 노트북과 연결](s3-access-grants-setup.md)
+ [Training 및 Processing 작업에서 Studio JupyterLab 노트북을 Amazon S3 Access Grants에 연결](trustedidentitypropagation-s3-access-grants-jobs.md)