Una empresa tiene un data lake en Amazon S3 gobernado por AWS Lake Formation. La empresa quiere crear una visualización de Amazon QuickSight uniendo el data lake con datos operativos almacenados en una base de datos Amazon Aurora MySQL. La empresa debe aplicar autorización a nivel de columna para que el equipo de marketing pueda acceder solo a un subconjunto de columnas. ¿Qué solución cumple estos requisitos con la MENOR sobrecarga operativa?

La opción correcta es usar un blueprint de Lake Formation para ingerir datos y aplicar control de acceso. AWS Lake Formation centraliza la gobernanza de datos, permitiendo definir permisos detallados a nivel de columna que se aplican consistentemente en servicios como Amazon Athena, el cual QuickSight puede usar como fuente de datos. Esto minimiza la sobrecarga operativa al evitar la gestión manual de permisos en múltiples lugares. Las otras opciones son menos óptimas: Usar Amazon EMR para SPICE no escala bien para grandes volúmenes y no integra la gobernanza de Lake Formation. Usar AWS Glue Studio con políticas de IAM en S3 es más complejo de gestionar y no aprovecha las capacidades de Lake Formation para control de acceso unificado. AWS Glue Elastic Views no es un servicio existente de AWS; podría referirse a AWS Glue DataBrew o AWS Glue Studio, pero la idea de usar políticas de bucket de S3 para control a nivel de columna es ineficiente y no es la forma recomendada con Lake Formation.