Uma empresa tem milhões de objetos armazenados em vários prefixos em um bucket do Amazon S3 usando a classe de armazenamento S3 Glacier Deep Archive. A empresa deve excluir todos os dados com mais de 3 anos, exceto um subconjunto específico que deve ser retido. O conjunto de dados retidos já está identificado. A empresa exige uma solução serverless. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é habilitar o S3 Inventory, criar uma função AWS Lambda para filtrar e excluir objetos, e invocar a função Lambda com o S3 Batch Operations usando os relatórios de inventário. O S3 Inventory gera listas de objetos, que podem ser usadas pelo S3 Batch Operations para realizar ações em larga escala. Uma função Lambda pode ser personalizada para aplicar a lógica de exclusão (objetos com mais de 3 anos, exceto o subconjunto retido), garantindo uma solução serverless e escalável. As outras opções são menos eficientes ou não atendem aos requisitos serverless: Usar a AWS CLI em uma instância EC2 não é serverless e pode ser ineficiente para milhões de objetos. AWS Batch é uma solução para cargas de trabalho em lote, mas S3 Batch Operations é mais adequado para operações diretas em objetos S3, e a lógica de filtragem ainda precisaria ser implementada. Um crawler do AWS Glue é para catalogar dados, não para exclusão direta, e a criação de um script separado adiciona complexidade e não é totalmente serverless para a operação de exclusão.