Ein Unternehmen hat eine Anwendung, die mit AWS Lambda, Amazon S3, Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) und Amazon DynamoDB erstellt wurde. Eine externe Anwendung lädt Objekte in den S3-Bucket des Unternehmens hoch und versieht jedes Objekt mit Datum und Uhrzeit. Eine Lambda-Funktion liest periodisch Objekte aus dem S3-Bucket basierend auf diesen Tags und schreibt ausgewählte Werte in eine DynamoDB-Tabelle. Die Daten enthalten PII. Das Unternehmen muss Daten, die älter als 30 Tage sind, sowohl aus dem S3-Bucket als auch aus der DynamoDB-Tabelle automatisch entfernen. Welche Lösung bietet die höchste betriebliche Effizienz?

Die korrekte Lösung bietet die höchste betriebliche Effizienz, da sie die nativen Funktionen von AWS für die Datenbereinigung nutzt. Eine S3-Lifecycle-Regel kann Objekte automatisch nach einem bestimmten Alter (hier 30 Tage) löschen, ohne dass manueller Code erforderlich ist. Für DynamoDB ermöglicht die Time-to-Live (TTL)-Funktion das automatische Löschen von Elementen, die ein bestimmtes Alter überschreiten, basierend auf einem Attribut in den Elementen. Die Lambda-Funktion muss lediglich das TTL-Attribut beim Schreiben der Daten hinzufügen. Die erste Option ist falsch, da es kein "TTL S3-Flag" gibt. S3-Lifecycle-Regeln basieren auf dem Alter des Objekts oder Tags, nicht auf einem speziellen TTL-Flag. Die dritte und vierte Option sind ineffizient, da sie die Lambda-Funktion dazu zwingen würden, aktiv nach alten DynamoDB-Elementen zu suchen und diese zu löschen. Dies ist ressourcenintensiver und komplexer als die Verwendung der nativen DynamoDB TTL-Funktion.