Компания имеет озеро данных Amazon S3, управляемое AWS Lake Formation. Компания хочет создать визуализацию Amazon QuickSight, объединив данные из озера данных с операционными данными, хранящимися в базе данных Amazon Aurora MySQL. Компания должна обеспечить авторизацию на уровне столбцов, чтобы маркетинговая команда могла получить доступ только к подмножеству столбцов. Какое решение соответствует этим требованиям с НАИМЕНЬШИМИ операционными издержками?

Правильный ответ — использование Lake Formation blueprint для загрузки данных из Aurora MySQL в S3, а затем использование Lake Formation для контроля доступа на уровне столбцов для пользователей QuickSight через Amazon Athena. Lake Formation изначально предназначен для управления доступом к данным в озере данных S3, включая детализированный контроль на уровне столбцов, и интегрируется с Athena, которая может быть источником данных для QuickSight. Это обеспечивает наименьшие операционные издержки, так как Lake Formation централизованно управляет разрешениями. Остальные варианты менее оптимальны: Использование Amazon EMR для загрузки данных в QuickSight SPICE не обеспечивает централизованного контроля доступа на уровне столбцов, как Lake Formation, и требует управления кластером EMR. Использование AWS Glue Studio для загрузки данных и политики IAM для контроля доступа на уровне столбцов для пользователей QuickSight сложнее в реализации и управлении, чем Lake Formation. Политики IAM для контроля на уровне столбцов могут быть громоздкими. AWS Glue Elastic Views не является основным инструментом для управления доступом на уровне столбцов в озере данных и не обеспечивает такой же уровень интеграции и простоты управления, как Lake Formation. Политики корзины S3 не обеспечивают детализированный контроль на уровне столбцов для пользователей QuickSight.