Ein Zahlungsabwicklungsunternehmen zeichnet Kundenanrufe auf und speichert die Audiodateien in einem Amazon S3-Bucket. Das Unternehmen muss Text aus den Audiodateien extrahieren und alle persönlich identifizierbaren Informationen (PII) aus den Transkriptionen entfernen. Was sollte ein Solutions Architect tun, um diese Anforderungen zu erfüllen?

Die korrekte Antwort nutzt Amazon Transcribe, einen vollständig verwalteten Dienst zur Umwandlung von Sprache in Text, der speziell für die Transkription von Audiodateien entwickelt wurde. Die Aktivierung der PII-Redaktion (Persönlich Identifizierbare Informationen) in Transcribe ermöglicht es, sensible Daten automatisch zu erkennen und zu entfernen, was die Anforderung des Unternehmens erfüllt. Eine Lambda-Funktion, die durch das Hochladen einer Datei in S3 ausgelöst wird, automatisiert den Start des Transkriptionsauftrags. Die Speicherung der Ausgabe in einem separaten S3-Bucket sorgt für eine klare Trennung der verarbeiteten Daten. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Amazon Kinesis Video Streams ist für die Verarbeitung von Videostreams und nicht primär für Audiodateien gedacht. Eine manuelle PII-Erkennung per Lambda wäre aufwendiger und fehleranfälliger als die integrierte Funktion von Transcribe. Amazon Textract ist für die Extraktion von Text aus Dokumenten und Bildern konzipiert, nicht aus Audiodateien. Amazon Connect ist ein Cloud-Contact-Center-Dienst und nicht direkt für die Stapelverarbeitung von vorhandenen Audiodateien aus S3 gedacht. Die manuelle PII-Erkennung per Lambda wäre auch hier weniger effizient.