회사는 모델 재학습에 사용되는 고객 상호 작용 데이터가 포함된 CSV 파일을 매일 S3에서 수신합니다. 재학습 전에 해당 파일의 신용 카드 번호를 마스킹해야 합니다. 개발 노력을 최소화하면서 이 작업을 수행하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 개발 노력을 최소화하면서 신용 카드 번호를 마스킹하는 가장 효율적인 방법이기 때문입니다. AWS Glue는 서버리스 ETL(추출, 변환, 로드) 서비스로, 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 적합한 Apache Spark를 기반으로 합니다. AWS Glue의 내장된 민감한 데이터 감지 기능은 신용 카드 번호와 같은 개인 식별 정보를 자동으로 식별하고 마스킹할 수 있어 수동 코딩 노력을 크게 줄여줍니다. 오답인 Amazon Macie는 주로 민감한 데이터 검색 및 보고에 사용되며, 데이터 변환 및 마스킹을 위한 ETL 도구는 아닙니다. 정규식을 직접 코딩하는 것은 가능하지만, AWS Glue의 내장 기능을 사용하는 것보다 개발 노력이 더 많이 필요합니다. Amazon EC2 인스턴스에서 Spark 코드를 실행하는 것은 서버 관리 및 인프라 프로비저닝 오버헤드가 발생하여 서버리스 AWS Glue보다 개발 및 운영 노력이 더 큽니다.