Un lac de données sur Amazon S3 contient des enregistrements avec des informations personnelles identifiables (PII). Plusieurs groupes d'utilisateurs ont besoin d'accéder aux données brutes, mais doivent être limités uniquement aux champs PII dont ils ont besoin. Quelle approche offre le contrôle d'accès au niveau des colonnes requis avec le moins d'effort ?

L'approche correcte utilise AWS Lake Formation pour le contrôle d'accès au niveau des colonnes avec le moins d'effort. Lake Formation s'intègre nativement avec Amazon S3 et Athena, permettant de définir des autorisations granulaires sur les bases de données, les tables et les colonnes. Les filtres de données de Lake Formation permettent de spécifier précisément quelles colonnes PII sont accessibles par différents rôles IAM, simplifiant ainsi la gestion des accès pour plusieurs groupes d'utilisateurs. Les autres options sont moins efficaces : Amazon QuickSight peut fournir une sécurité au niveau des colonnes, mais cela s'applique à la visualisation des données et non directement à l'accès brut aux données dans S3 via Athena, ce qui ne répond pas à l'exigence d'accès aux "données brutes". Construire une interface utilisateur personnalisée avec Amazon Cognito est une approche complexe et à forte intensité de développement, nécessitant plus d'effort que Lake Formation. Les politiques IAM basées sur l'identité ne prennent pas en charge le contrôle d'accès au niveau des colonnes directement pour les données stockées dans S3 et interrogées par Athena sans l'aide d'un service comme Lake Formation.