Um stream de entrega do Kinesis Data Firehose recebe registros de clientes que incluem informações de identificação pessoal. O desenvolvedor deve remover padrões de identificadores de clientes antes de salvar os dados em um bucket S3. Qual é a maneira apropriada de atender a esse requisito?

A transformação de dados do Kinesis Data Firehose com uma função AWS Lambda é a maneira mais eficiente e nativa da AWS para pré-processar dados antes de entregá-los ao destino final, como um bucket S3. A função Lambda pode ser configurada para inspecionar cada registro, identificar e remover os PIIs (Informações de Identificação Pessoal) conforme necessário, garantindo que apenas dados higienizados sejam armazenados. As outras opções são menos apropriadas: Usar uma instância EC2 para processamento introduz complexidade de gerenciamento, custos adicionais e latência, além de não ser a forma mais escalável para essa tarefa. O Amazon OpenSearch Service é uma ferramenta de busca e análise, não um serviço de transformação de dados para esse propósito específico, e exportar dados dele para o S3 adiciona etapas desnecessárias. O AWS Step Functions é um orquestrador de fluxos de trabalho, mas não pode ser configurado diretamente como destino de um stream do Firehose para transformação em tempo real de cada registro.