Een bedrijf slaat tekstbestanden op in Amazon S3 die chatberichten van klanten, tijdstempels en klant-PII bevatten. Het bedrijf moet gespreksvoorbeelden leveren aan een externe dienstverlener voor kwaliteitscontrole. De provider moet willekeurig voorbeelden kunnen selecteren tot en met het meest recente gesprek. Het bedrijf mag geen klant-PII delen. De oplossing moet schaalbaar zijn naarmate het aantal gesprekken toeneemt en de minste operationele overhead hebben. Welke oplossing voldoet aan deze eisen?

De correcte optie is het aanmaken van een Object Lambda Access Point met een AWS Lambda-functie. Deze functie kan PII (persoonlijk identificeerbare informatie) redigeren tijdens het lezen van de bestanden, wat betekent dat de externe dienstverlener alleen de geredigeerde data ontvangt zonder dat er een aparte, geredigeerde kopie van de data hoeft te worden opgeslagen. Dit minimaliseert operationele overhead en schaalt automatisch mee met het aantal gesprekken, omdat Lambda serverloos is. De optie met een batchproces op een EC2-instantie is minder efficiënt en heeft hogere operationele overhead, omdat het een aparte infrastructuur vereist en een geredigeerde kopie van de data creëert. De optie met DynamoDB is ongeschikt omdat de vraag specifiek vraagt om het leveren van gespreksvoorbeelden (tekstbestanden), niet om gestructureerde data in een database.