데이터 과학자들은 Amazon S3 버킷에 저장된 대규모의 민감한 데이터 세트를 사용하여 Amazon SageMaker로 AI/ML 모델을 훈련합니다. 훈련은 일반적으로 30일이 소요됩니다. 회사 데이터 보존 정책에 따라 S3 버킷의 45일 이상 된 데이터는 삭제해야 합니다. 버킷은 이미 적절하게 보호되어 있습니다. 이 보존 정책을 시행하기 위해 보안 엔지니어는 무엇을 해야 할까요?

S3 Lifecycle 규칙은 객체 수명 주기 관리를 위한 기본적이고 효율적인 AWS 기능입니다. 이 규칙을 사용하면 45일이 지난 객체를 자동으로 삭제하도록 구성하여 데이터 보존 정책을 준수할 수 있습니다. Lambda 함수를 사용하는 옵션은 불필요하게 복잡하며, 특히 PutObject마다 호출되도록 구성하면 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 S3 Intelligent-Tiering은 비용 최적화를 위해 객체를 다른 스토리지 클래스로 이동하는 데 사용되며, 데이터 삭제 정책을 시행하는 데는 적합하지 않습니다.