Bir şirketin AWS Lake Formation tarafından yönetilen bir Amazon S3 veri gölü vardır. Şirket, veri gölünü bir Amazon Aurora MySQL veritabanında depolanan operasyonel verilerle birleştirerek bir Amazon QuickSight görselleştirmesi oluşturmak istiyor. Şirket, pazarlama ekibinin yalnızca belirli sütunlara erişebilmesi için sütun düzeyinde yetkilendirme uygulamalıdır. Bu gereksinimleri EN AZ operasyonel yük ile karşılayan çözüm hangisidir?

Bu çözüm, Lake Formation'ın veri gölü yönetimindeki yeteneklerini kullanarak operasyonel yükü en aza indirir. Lake Formation blueprint'leri, Aurora MySQL'den S3 veri gölüne veri alımını otomatikleştirir. Lake Formation'ın kendisi, QuickSight kullanıcıları için sütun düzeyinde erişim kontrolünü doğrudan uygulayabilir, bu da ayrı IAM politikaları veya S3 kova politikaları oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. QuickSight'ın veri kaynağı olarak Amazon Athena'yı kullanması, S3'teki veriler üzerinde doğrudan sorgulama yapılmasına olanak tanır ve ek bir veri taşıma veya işleme katmanına gerek kalmaz. Diğer seçenekler: Amazon EMR kullanmak, veri alımı için ek bir işlem katmanı ve operasyonel yük getirir. AWS Glue Studio kullanmak veri alımını sağlar ancak sütun düzeyinde erişim kontrolü için IAM politikaları kullanmak, Lake Formation'ın yerel yeteneklerine göre daha az entegre ve daha karmaşık olabilir. AWS Glue Elastic Views, Aurora'dan S3'e veri aktarımı için uygun olsa da, sütun düzeyinde erişim kontrolünü S3 kova politikalarıyla uygulamak, Lake Formation'ın sunduğu merkezi ve entegre erişim kontrolüne kıyasla daha az verimli ve yönetimi daha zor olabilir.