Les scientifiques des données utilisent Amazon SageMaker pour entraîner des modèles d'IA/ML avec de grands ensembles de données sensibles stockés dans un compartiment Amazon S3. L'entraînement prend généralement 30 jours. La politique de rétention des données de l'entreprise exige la suppression de toute donnée de plus de 45 jours du compartiment S3. Le compartiment est déjà sécurisé de manière appropriée. Que doit faire un ingénieur de sécurité pour appliquer cette politique de rétention ?

La création d'une règle de cycle de vie S3 est la solution la plus simple et la plus efficace pour appliquer la politique de rétention des données. Elle permet de supprimer automatiquement les objets après une période définie (ici, 45 jours) sans nécessiter de code personnalisé ni de gestion d'infrastructure supplémentaire. L'option d'une fonction Lambda invoquée par chaque PutObject est inefficace et coûteuse pour un grand nombre d'objets, car elle s'exécuterait à chaque ajout. L'option d'une fonction Lambda invoquée mensuellement par EventBridge ne garantirait pas la suppression dans les 45 jours, car un objet pourrait dépasser cette limite avant la prochaine exécution. S3 Intelligent-Tiering est conçu pour optimiser les coûts de stockage en déplaçant les données entre les classes de stockage, et non pour appliquer des politiques de suppression.