Un'azienda ha un data lake Amazon S3 governato da AWS Lake Formation. L'azienda vuole creare una visualizzazione Amazon QuickSight unendo il data lake con i dati operativi archiviati in un database Amazon Aurora MySQL. L'azienda deve applicare l'autorizzazione a livello di colonna in modo che il team di marketing possa accedere solo a un sottoinsieme di colonne. Quale soluzione soddisfa questi requisiti con il MINOR overhead operativo?

La soluzione corretta sfrutta le capacità native di AWS Lake Formation per la governance del data lake e il controllo degli accessi a livello di colonna. L'uso di un blueprint di Lake Formation per l'ingestione dei dati da Aurora MySQL a S3 automatizza il processo. Successivamente, Lake Formation gestisce l'autorizzazione a livello di colonna, che è un requisito chiave, consentendo al team di marketing di accedere solo alle colonne pertinenti. L'integrazione con Amazon Athena come origine dati per QuickSight è efficiente, poiché Athena si integra direttamente con Lake Formation e S3. Le altre opzioni presentano maggiori overhead o non soddisfano tutti i requisiti: L'uso di Amazon EMR per acquisire dati direttamente in SPICE non sfrutta il data lake e non fornisce un controllo degli accessi a livello di colonna centralizzato tramite Lake Formation. L'uso di AWS Glue Studio per l'ingestione e le policy IAM per il controllo degli accessi a livello di colonna è meno granulare e più complesso da gestire rispetto a Lake Formation. AWS Glue Elastic Views è una tecnologia più recente e non è la soluzione più consolidata per questo tipo di requisito di governance del data lake e controllo degli accessi a livello di colonna, inoltre le policy del bucket S3 non offrono un controllo a livello di colonna granulare come Lake Formation.