Ein Unternehmen nutzt AWS Lake Formation, um einen Data Lake mit strukturierten und unstrukturierten Daten zu verwalten. ML-Ingenieure werden bestimmten Werbekampagnen zugewiesen und müssen Daten mit Amazon Athena abfragen sowie Objekte direkt in S3 durchsuchen können. Jeder Ingenieur darf nur auf Ressourcen für seine zugewiesenen Kampagnen zugreifen. Was ist die betrieblich effizienteste Lösung, um den kampagnenbasierten Zugriff durchzusetzen?

Die korrekte Antwort ist die effizienteste Lösung, da AWS Lake Formation eine zentrale Stelle für die Verwaltung von Berechtigungen für Data-Lake-Ressourcen bietet, einschließlich des AWS Glue Data Catalog und der zugrunde liegenden S3-Daten. Durch die Verwendung von Lake Formation-Tags können kampagnenbasierte Zugriffssteuerungen einfach implementiert und skaliert werden. Ingenieure erhalten dann nur Zugriff auf die Daten, die mit ihren zugewiesenen Kampagnen-Tags übereinstimmen, sowohl für Athena-Abfragen als auch für den direkten S3-Zugriff. Die anderen Optionen sind weniger effizient: IAM-Richtlinien direkt auf den Glue Data Catalog anzuwenden, ist komplexer zu verwalten und skaliert nicht so gut wie Lake Formation-Tags für feingranularen Zugriff. DynamoDB Streams mit Lambda zur Aktualisierung von S3-Bucket-Richtlinien ist eine umständliche und betrieblich aufwändige Lösung für die Zugriffsverwaltung. S3-Bucket-Richtlinien allein reichen nicht aus, um den Zugriff auf den Glue Data Catalog zu steuern und bieten keine so feingranulare Kontrolle wie Lake Formation.