Los científicos de datos utilizan Amazon SageMaker para entrenar modelos de IA/ML con grandes conjuntos de datos sensibles almacenados en un bucket de Amazon S3. El entrenamiento suele tardar 30 días. La política de retención de datos de la empresa exige la eliminación de cualquier dato con más de 45 días de antigüedad del bucket de S3. El bucket ya está protegido adecuadamente. ¿Qué debe hacer un ingeniero de seguridad para aplicar esta política de retención?

La opción correcta es crear una regla de ciclo de vida de S3 para eliminar objetos después de 45 días. Las reglas de ciclo de vida de S3 están diseñadas específicamente para gestionar la retención de objetos en S3, permitiendo la eliminación automática de objetos después de un período definido. Esta es la solución más sencilla, eficiente y nativa de AWS para este requisito. Las otras opciones son incorrectas: Crear una función de AWS Lambda que se invoque para cada PutObject y elimine objetos con más de 45 días de antigüedad sería ineficiente y costoso, ya que se ejecutaría con cada carga, no solo cuando los objetos cumplen el criterio de eliminación. Crear una función de AWS Lambda invocada mensualmente por EventBridge podría no cumplir con la política de retención de 45 días de forma precisa, ya que la eliminación solo ocurriría una vez al mes, lo que podría dejar objetos más allá del límite de 45 días. Habilitar S3 Intelligent-Tiering no es relevante para la eliminación de datos; su propósito es optimizar los costos de almacenamiento moviendo objetos entre clases de almacenamiento según los patrones de acceso, no para aplicar políticas de retención de datos.