Une entreprise stocke les données de ses clients dans un compartiment Amazon S3 que plusieurs équipes doivent analyser, mais les équipes ne doivent pas voir d'informations personnellement identifiables (PII). Quelle option offre la détection et la rédaction des PII avec le moins de frais opérationnels ?

L'utilisation de S3 Object Lambda avec Amazon Comprehend est la solution la plus efficace car elle permet de modifier les données en temps réel lors de leur récupération depuis S3, sans altérer les données source. S3 Object Lambda intercepte les requêtes GET et applique une fonction AWS Lambda pour traiter les données. Ici, la fonction Lambda peut utiliser Amazon Comprehend pour détecter les PII et les masquer avant de renvoyer l'objet à l'utilisateur. Cela minimise les frais opérationnels car il n'y a pas de duplication de données ni de processus ETL complexes. Amazon Macie est excellent pour la détection de PII, mais sa fonction de suppression est limitée et ne modifie pas les objets S3 directement à la volée pour les requêtes GET. Amazon Data Firehose est un service de livraison de flux de données, non conçu pour la transformation à la demande de données statiques dans S3. AWS Glue DataBrew peut transformer les données, mais cela implique la création d'un nouveau jeu de données ou la modification des données existantes, ce qui ajoute des frais de stockage et de traitement, et ne répond pas au besoin de rédaction à la volée.