Bir Kinesis Data Firehose dağıtım akışı, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler içeren müşteri kayıtlarını alır. Geliştiricinin verileri bir S3 bucket'a kaydetmeden önce müşteri tanımlayıcı kalıplarını kaldırması gerekmektedir. Bu gereksinimi karşılamanın uygun yolu nedir?

Doğru cevap, Kinesis Data Firehose'un yerleşik veri dönüşüm özelliğini kullanmaktır. Firehose, verileri hedefe teslim etmeden önce işlemek için bir AWS Lambda fonksiyonunu tetikleyebilir. Bu, PII (Kişisel Tanımlayıcı Bilgiler) gibi hassas verileri S3'e kaydetmeden önce anonimleştirmek veya maskelemek için ideal, sunucusuz ve ölçeklenebilir bir çözümdür. Diğer seçenekler neden yanlış: Bir EC2 örneği başlatmak, sunucusuz bir çözüm yerine altyapı yönetimi gerektirir ve gereksiz karmaşıklık ve maliyet ekler. Amazon OpenSearch Service kümesi oluşturmak, verileri depolamak ve aramak için tasarlanmıştır, veri dönüşümü için birincil araç değildir ve ek maliyet ve yönetim yükü getirir. AWS Step Functions iş akışı kullanmak, karmaşık iş akışları için uygundur ancak Firehose'un doğrudan entegrasyonu varken basit bir veri dönüşümü için aşırıya kaçar ve Firehose doğrudan bir Step Functions iş akışını hedef olarak yapılandıramaz.