Une entreprise stocke des fichiers texte dans Amazon S3 qui contiennent des messages de chat client, des horodatages et des informations PII (informations personnelles identifiables) sur les clients. L'entreprise doit fournir des échantillons de conversations à un fournisseur de services externe pour le contrôle qualité. Le fournisseur doit pouvoir sélectionner aléatoirement des échantillons jusqu'à la conversation la plus récente. L'entreprise ne doit pas partager les informations PII des clients. La solution doit être capable de s'adapter à la croissance des conversations et avoir le moins de frais opérationnels possible. Quelle solution répond à ces exigences ?

La solution Object Lambda Access Point est la plus efficace car elle permet de modifier les données en temps réel lors de leur récupération. La fonction AWS Lambda associée peut masquer les informations PII à la volée sans modifier l'objet source dans S3. Le fournisseur externe accède directement au point d'accès Object Lambda, ce qui garantit que seules les données non-PII sont exposées. Cette approche est hautement évolutive et minimise les frais opérationnels car elle ne nécessite pas de stockage supplémentaire ni de processus de transformation par lots. Les autres options sont moins optimales. Le processus par lots sur EC2 (option 2) introduit des frais opérationnels plus élevés et une latence, car il doit régulièrement traiter et stocker des copies des données. La solution DynamoDB (option 3) est inadaptée car elle ne stocke que les données non-PII, ce qui ne permet pas de fournir des "échantillons de conversations" complets (même si masqués) et ne répond pas à l'exigence de sélection aléatoire de conversations récentes.