Una empresa mantiene un data lake en AWS que ingiere conjuntos de datos de varias unidades de negocio. El almacenamiento está en Amazon S3 y el AWS Glue Data Catalog almacena los metadatos. Los analistas utilizan Amazon Athena para ejecutar consultas. La empresa necesita aplicar controles de acceso granulares a nivel de columna para Athena basados en los roles de usuario. ¿Qué enfoque satisface este requisito?

AWS Lake Formation es la solución correcta porque está diseñado específicamente para gestionar la seguridad, el acceso y la auditoría de los datos en data lakes, ofreciendo controles de acceso granulares a nivel de tabla, fila y columna. Al configurar Lake Formation, se pueden definir permisos detallados para usuarios y roles de IAM, permitiendo o denegando el acceso a columnas específicas en las tablas de AWS Glue Data Catalog que Athena utiliza. Las otras opciones son incorrectas: Las políticas basadas en recursos o en identidad de IAM directamente en las tablas de AWS Glue no ofrecen el nivel de granularidad a nivel de columna que se requiere. IAM gestiona permisos a nivel de servicio o recurso completo, no a subcomponentes como columnas de una tabla de datos. AWS Resource Access Manager (AWS RAM) se utiliza para compartir recursos de AWS entre cuentas o dentro de una organización, no para aplicar controles de acceso granulares a nivel de columna dentro de un data lake.