Un modello distribuito on-premises utilizza dati archiviati in Amazon S3 ed elabora informazioni sensibili per alimentare un motore conversazionale live in una configurazione di cloud ibrido. L'ingegnere ML deve rilevare e rimuovere i dati sensibili con un sovraccarico operativo minimo. Quale soluzione soddisfa questo requisito?

Amazon Macie è un servizio di sicurezza dei dati che utilizza il machine learning per scoprire, classificare e proteggere i dati sensibili in Amazon S3. La sua integrazione con AWS Lambda consente l'automazione della rimozione o della modifica dei dati identificati, soddisfacendo il requisito di rilevamento e rimozione con sovraccarico operativo minimo. Le altre opzioni presentano delle inefficienze: distribuire l'intero modello su SageMaker o ECS con Fargate per la sola rimozione dei dati sensibili è eccessivo. Amazon Comprehend è più orientato all'analisi del testo e non offre la stessa capacità di scoperta e gestione dei dati sensibili su S3 di Macie.