Bir şirket, Amazon S3 üzerinde bir veri gölü kuruyor ve Amazon Athena, Redshift Spectrum ve EMR üzerindeki Apache Hive aracılığıyla sorgulama yapacak ekipler için satır düzeyinde ve sütun düzeyinde erişim kontrolleri uygulaması gerekiyor. Operasyonel yükü en aza indiren yaklaşım hangisidir?

Doğru cevap, operasyonel yükü en aza indirirken Amazon S3 üzerinde satır ve sütun düzeyinde erişim kontrolü sağlamak için AWS Lake Formation'ı kullanmaktır. Lake Formation, bu tür granüler izinleri merkezi olarak yönetmek ve Athena, Redshift Spectrum ve EMR gibi hizmetlerle entegre etmek için tasarlanmıştır. Yanlış seçenekler: S3 erişim politikaları (bucket/nesne politikaları) satır veya sütun düzeyinde granüler kontrol sağlamaz; yalnızca nesne düzeyinde erişimi yönetir. Apache Ranger, EMR üzerinde granüler kontrol sağlayabilir ancak Lake Formation'ın sunduğu merkezi yönetim ve diğer AWS hizmetleriyle entegrasyon kolaylığını sunmaz. Ayrıca, Apache Pig veri erişimi için bir ETL aracıdır, sorgulama motoru değildir. Amazon Redshift, veri gölü depolaması için bir veri ambarıdır, S3 tabanlı bir veri gölü mimarisi için uygun değildir. Redshift güvenlik politikaları kendi içinde granüler kontrol sağlasa da, bu senaryoda S3 veri gölü için geçerli değildir.