Une entreprise possède un lac de données Amazon S3 régi par AWS Lake Formation. L'entreprise souhaite créer une visualisation Amazon QuickSight en joignant le lac de données à des données opérationnelles stockées dans une base de données Amazon Aurora MySQL. L'entreprise doit appliquer une autorisation au niveau des colonnes afin que l'équipe marketing puisse accéder uniquement à un sous-ensemble de colonnes. Quelle solution répond à ces exigences avec le MOINS de frais opérationnels ?

La bonne réponse est d'utiliser un blueprint Lake Formation pour ingérer les données et Lake Formation pour le contrôle d'accès. Lake Formation est conçu pour gérer les autorisations au niveau des colonnes sur les lacs de données S3, ce qui est une exigence clé. En utilisant Athena comme source de données dans QuickSight, les autorisations définies dans Lake Formation sont automatiquement appliquées. Les autres options sont moins optimales : L'utilisation d'Amazon EMR pour ingérer des données directement dans SPICE ne permet pas de gérer le contrôle d'accès au niveau des colonnes via Lake Formation. L'utilisation d'AWS Glue Studio avec une politique IAM pour le contrôle d'accès au niveau des colonnes est complexe et ne s'intègre pas nativement avec Lake Formation pour les lacs de données. AWS Glue Elastic Views ne gère pas le contrôle d'accès au niveau des colonnes via Lake Formation et une politique de compartiment S3 ne peut pas fournir un contrôle d'accès granulaire au niveau des colonnes pour les utilisateurs QuickSight.