Ein Unternehmen speichert Kundendaten in einem Amazon S3-Bucket, die von mehreren Teams analysiert werden müssen. Die Teams dürfen jedoch keine personenbezogenen Daten (PII) sehen. Welche Option bietet PII-Erkennung und -Redaktion mit dem geringsten Betriebsaufwand?

S3 Object Lambda ist die effizienteste Lösung, da es eine Transformation von Daten in Echtzeit ermöglicht, während sie aus S3 abgerufen werden, ohne die Originaldaten zu ändern. In Kombination mit Amazon Comprehend, das PII-Erkennung und -Redaktion bietet, können Teams auf die Daten zugreifen, ohne PII zu sehen, während die Originaldaten im S3-Bucket unverändert bleiben. Dies reduziert den Betriebsaufwand, da keine separaten Datenkopien oder komplexe ETL-Pipelines verwaltet werden müssen. Amazon Macie ist zwar gut für die Erkennung sensibler Daten, aber es entfernt PII nicht automatisch aus den Daten, die von Teams abgerufen werden, sondern generiert Berichte über Funde. Amazon Data Firehose ist für die Datenaufnahme und -lieferung konzipiert, nicht für die Transformation von Daten beim Abruf. AWS Glue DataBrew kann Daten transformieren, erfordert aber das Speichern einer neuen, redigierten Kopie der Daten, was zu zusätzlichem Speicher- und Verwaltungsaufwand führt und die Datenkonsistenz erschwert.