Ein Unternehmen benötigt eine Auditing-Lösung, die Metadaten auf Feature-Ebene analysieren, Berichte über diese Metadaten erstellen und die Einstellung von Feature-Sensitivität und Urheberschaft ermöglichen kann. Welche Option erfüllt diese Anforderungen mit dem geringsten Entwicklungsaufwand?

Die korrekte Antwort nutzt SageMaker Feature Store, um Features zu speichern und Metadaten direkt an diese Features anzuhängen. Dies ist der effizienteste Weg, um Sensitivität und Urheberschaft zu verfolgen, da der Feature Store diese Informationen nativ speichern kann. Amazon QuickSight ist ein leistungsstarkes Tool für die Visualisierung und Berichterstellung, das direkt mit den im Feature Store gespeicherten Metadaten verbunden werden kann, was den Entwicklungsaufwand minimiert. Die Option, eine benutzerdefinierte Datenpipeline und DynamoDB zu verwenden, erfordert mehr Entwicklungsaufwand für die Erstellung und Wartung der Pipeline und Datenbank. Die Option, benutzerdefinierte Algorithmen in SageMaker Feature Store anzuwenden, ist nicht der primäre Anwendungsfall des Feature Stores für Metadatenanalyse und erfordert ebenfalls zusätzliche Entwicklung. Die Option, SageMaker Studio zur Überprüfung der Metadaten zu verwenden, ist zwar möglich, aber QuickSight ist für Berichterstellung und Analyse weitaus besser geeignet.