Un delivery stream di Amazon Kinesis Data Firehose riceve record contenenti informazioni di identificazione personale. I dati devono avere gli identificatori cliente basati su pattern rimossi prima di essere archiviati in Amazon S3. Qual è il modo migliore per implementare questa trasformazione?

L'opzione corretta è configurare la trasformazione dei dati di Firehose utilizzando una funzione AWS Lambda. Kinesis Data Firehose supporta nativamente la trasformazione dei record in transito tramite funzioni Lambda prima della consegna alla destinazione finale. Questo permette di implementare logica personalizzata, come la rimozione di identificatori personali basati su pattern, in modo efficiente e serverless. Le opzioni errate sono: Avviare un'istanza EC2 è meno efficiente e più costoso, introducendo complessità di gestione e scalabilità che Lambda risolve automaticamente. Utilizzare Amazon OpenSearch Service per la ricerca e sostituzione è un approccio indiretto e non è la funzione primaria di OpenSearch. Richiederebbe passaggi aggiuntivi per esportare i dati su S3, aumentando la complessità. Creare un workflow AWS Step Functions come destinazione di Firehose non è direttamente supportato. Firehose invia i dati a destinazioni specifiche (S3, Redshift, OpenSearch, Splunk), non a workflow Step Functions.