Une entreprise de commerce électronique stocke des téraoctets de données client dans AWS, y compris des informations personnelles identifiables (PII). Trois applications utiliseront ces données ; une seule application a besoin des PII. Les PII doivent être supprimées avant que les deux autres applications ne traitent les données. Quelle solution répond à ces exigences avec le MOINS de surcharge opérationnelle ?

La bonne réponse est de stocker les données dans un compartiment Amazon S3 et d'utiliser S3 Object Lambda pour traiter et transformer les données avant de les renvoyer à l'application demanderesse. S3 Object Lambda permet de modifier les données récupérées à partir de S3 à la volée, sans modifier l'objet source. Cela signifie que les PII peuvent être supprimées dynamiquement pour les applications qui n'en ont pas besoin, réduisant ainsi la surcharge opérationnelle car il n'y a qu'une seule source de vérité (les données brutes dans S3) et pas de copies multiples à gérer. Stocker les données dans une table Amazon DynamoDB avec une couche d'application proxy augmenterait la complexité et la surcharge de gestion. Créer trois compartiments S3 distincts ou trois tables DynamoDB distinctes avec des données transformées entraînerait une duplication des données et une surcharge opérationnelle pour maintenir la cohérence entre les différentes versions des données.