단일 Amazon Redshift 클러스터는 회사의 유일한 데이터 소스이며 일부 민감한 필드를 포함하고 있습니다. 데이터 과학자는 소스 데이터를 변경하거나 데이터베이스에 익명화된 복사본을 저장하지 않고도 일부 민감한 열에 액세스해야 합니다. 어떤 솔루션이 구현 노력이 가장 적게 듭니까?

동적 데이터 마스킹은 원본 데이터를 변경하거나 별도의 익명화된 복사본을 생성하지 않고도 쿼리 시 민감한 필드를 마스킹할 수 있는 Redshift의 내장 기능입니다. 이는 구현 노력이 가장 적게 들며 데이터 과학자가 필요한 데이터에 접근하면서도 민감한 정보는 보호할 수 있도록 합니다. materialized view를 생성하는 것은 추가적인 관리 오버헤드가 발생하며, Redshift 데이터를 S3로 언로드하고 Athena 또는 AWS Glue를 사용하는 방법은 데이터 복사본을 생성하고 추가적인 ETL/데이터 처리 단계를 필요로 하므로 구현 노력이 더 많이 듭니다.