Un flux de diffusion Kinesis Data Firehose reçoit des enregistrements client qui incluent des informations personnellement identifiables. Le développeur doit supprimer les modèles d'identifiants client avant d'enregistrer les données dans un compartiment S3. Quelle est la méthode appropriée pour répondre à cette exigence ?
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Bonne réponse : Utiliser une transformation de données Firehose implémentée sous la forme d'une fonction AWS Lambda qui supprime les identifiants client, et définir le compartiment S3 comme destination du flux de diffusion..
Pourquoi c'est la réponse
La transformation de données AWS Kinesis Data Firehose avec AWS Lambda est la méthode la plus appropriée et la plus efficace. Firehose peut invoquer une fonction Lambda pour transformer les enregistrements de données avant de les livrer à la destination. Lambda est idéal pour la suppression de PII car il permet une logique de traitement personnalisée et sans serveur. L'instance EC2 introduirait une complexité opérationnelle et des coûts supplémentaires. Amazon OpenSearch Service n'est pas conçu pour la transformation de données en ligne et l'exportation vers S3 serait inefficace. AWS Step Functions est un orchestrateur de flux de travail, pas un transformateur de données direct pour Firehose, et ne peut pas être une destination directe de Firehose.
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