Um repositório de conjunto de dados no S3 contém informações de identificação pessoal que devem ser redigidas antes do treinamento do modelo. Qual opção minimiza o esforço de desenvolvimento para remover PII dos dados?

AWS Glue DataBrew é a opção que minimiza o esforço de desenvolvimento porque oferece transformações pré-construídas para detecção e redação de PII, sem a necessidade de escrever código. Ele pode se conectar diretamente ao S3, facilitando o processamento dos dados. O Amazon SageMaker Data Wrangler também oferece transformações, mas pode exigir mais esforço para configurar uma transformação personalizada complexa para PII em comparação com as funcionalidades prontas do DataBrew. Criar uma função AWS Lambda personalizada exige o desenvolvimento de código do zero para detecção e redação, o que é mais trabalhoso. Usar um endpoint de desenvolvimento do AWS Glue com código personalizado em um notebook também envolve escrever e gerenciar código, aumentando o esforço de desenvolvimento.