データサイエンティストは、Amazon S3バケットに保存されている大規模で機密性の高いデータセットを使用して、AI/MLモデルをトレーニングするためにAmazon SageMakerを使用しています。トレーニングには通常30日かかります。会社のデータ保持ポリシーでは、S3バケット内の45日以上経過したデータの削除が義務付けられています。バケットはすでに適切に保護されています。この保持ポリシーを適用するために、セキュリティエンジニアは何をすべきですか？

S3ライフサイクルルールは、指定された期間が経過したオブジェクトを自動的に削除または移行するための、S3の組み込み機能です。この場合、45日後にオブジェクトを削除するルールを設定することで、データ保持ポリシーを最も効率的かつ自動的に適用できます。 Lambda関数を使用する方法は、カスタムコードの管理と実行コストが発生するため、組み込みのS3ライフサイクルルールよりも複雑で非効率的です。特に、PutObjectごとにLambdaを呼び出す設定は、大量のオブジェクトがある場合にコストとパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。EventBridgeで毎月Lambdaを呼び出す方法も、リアルタイム性がなく、ポリシーの適用に遅延が生じる可能性があります。S3 Intelligent-Tieringは、アクセスパターンに基づいてストレージクラスを最適化するものであり、データの削除には使用されません。