Un "delivery stream" de Kinesis Data Firehose recibe registros de clientes que incluyen información de identificación personal. El desarrollador debe eliminar los patrones de identificadores de cliente antes de guardar los datos en un bucket de S3. ¿Cuál es la forma adecuada de cumplir este requisito?

La opción correcta es utilizar una transformación de datos de Firehose implementada como una función de AWS Lambda. Kinesis Data Firehose permite integrar funciones de Lambda para transformar los datos antes de que se entreguen al destino. Esto es ideal para enmascarar o eliminar información sensible como los identificadores de cliente (PII) directamente en el flujo de datos. El bucket de S3 se configura como el destino final del delivery stream, recibiendo los datos ya transformados. Las otras opciones son menos eficientes o apropiadas: Lanzar una instancia EC2 introduce complejidad, costos operativos y un punto único de fallo innecesarios para esta tarea. Amazon OpenSearch Service no está diseñado para la transformación de datos en tiempo real de esta manera y añadiría un paso intermedio costoso y complejo. AWS Step Functions es un orquestador de flujos de trabajo, no un destino directo para Kinesis Data Firehose, y su uso para esta transformación en línea no es el patrón arquitectónico recomendado.