某公司使用 AWS Lambda、Amazon S3、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 和 Amazon DynamoDB 构建了一个应用程序。一个外部应用程序将对象上传到公司的 S3 存储桶，并使用日期和时间标记每个对象。一个 Lambda 函数根据这些标签定期从 S3 存储桶读取对象，并将选定的值写入 DynamoDB 表。数据包含 PII。公司必须自动从 S3 存储桶和 DynamoDB 表中删除超过 30 天的数据。哪种解决方案能提供最高的运营效率？

此解决方案提供了最高的运营效率，因为它利用了 AWS 服务的内置功能来自动管理数据生命周期。对于 S3，创建生命周期规则可以直接根据对象的存储时间进行过期处理，无需修改 Lambda 函数。对于 DynamoDB，启用 TTL (Time To Live) 功能并为项目添加 TTL 属性，DynamoDB 会自动删除过期项目，这是最有效且无需额外计算资源的方法。 选项 A 不正确，因为修改 Lambda 函数来添加 TTL S3 标志并依赖此标志进行过期处理会增加 Lambda 函数的复杂性，并且不如直接基于时间过期高效。 选项 C 和 D 不正确，因为更新 Lambda 函数来删除 DynamoDB 项目会增加 Lambda 函数的执行时间和成本，并且需要额外的权限和逻辑来定期扫描和删除数据，这不如 DynamoDB 的内置 TTL 功能高效。