보안 엔지니어가 회사 Amazon S3 버킷에서 중요한 데이터를 스캔하기 위해 Amazon Macie를 사용합니다. 버킷과 객체가 많습니다. 엔지니어는 중요한 데이터가 포함된 버킷을 식별한 다음, 관리 오버헤드를 최소화하면서 해당 버킷에 대해 더 심층적인 스캔을 실행해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

Macie 자동 검색은 S3 환경의 데이터를 지속적으로 샘플링하여 중요한 데이터가 포함된 버킷을 식별합니다. 이는 관리 오버헤드를 최소화하면서 대규모 환경에서 중요한 데이터를 효율적으로 찾아내는 데 최적의 방법입니다. 중요한 데이터가 발견된 버킷에 대해서만 전체 분류 작업을 실행하여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. S3 CRR은 재해 복구 및 데이터 지역성을 위한 것이며, Macie 스캔을 효율적으로 관리하는 솔루션이 아닙니다. 객체 업로드 시 Lambda 함수를 통한 개별 스캔은 버킷과 객체가 많은 환경에서 관리 오버헤드가 매우 높습니다. 모든 버킷에 대해 Macie 분류 작업을 예약하는 것은 중요한 데이터가 없는 버킷까지 스캔하여 불필요한 비용과 시간을 발생시킵니다.