Una empresa almacena archivos de texto en Amazon S3 que contienen mensajes de chat de clientes, marcas de tiempo e información de identificación personal (PII) de los clientes. La empresa debe proporcionar muestras de conversación a un proveedor de servicios externo para el control de calidad. El proveedor necesita seleccionar muestras aleatoriamente hasta la conversación más reciente. La empresa no debe compartir la PII del cliente. La solución debe escalar a medida que crecen las conversaciones y tener la menor sobrecarga operativa. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La opción correcta es crear un Object Lambda Access Point con una función de AWS Lambda para redactar la PII. Esto permite que el proveedor acceda directamente a los datos en S3, pero la función Lambda interviene para eliminar la PII en tiempo real durante la lectura, cumpliendo con el requisito de no compartir información sensible. Esta solución es escalable y tiene baja sobrecarga operativa, ya que los datos originales no se modifican y no se requiere un almacenamiento duplicado. La opción de un proceso por lotes en EC2 es menos eficiente y tiene mayor sobrecarga operativa, ya que implica la creación y gestión de instancias, así como el almacenamiento duplicado de datos. La opción de DynamoDB no es adecuada porque los datos de chat son archivos de texto completos, no registros estructurados que se adapten bien a una base de datos NoSQL como DynamoDB para este caso de uso específico. Además, requeriría una lógica compleja para reconstruir las conversaciones a partir de fragmentos.