Şirket içinde dağıtılan bir model, Amazon S3'te depolanan verileri kullanır ve hibrit bulut kurulumunda canlı bir konuşma motorunu güçlendirmek için hassas bilgileri işler. ML mühendisinin, minimum operasyonel yük ile hassas verileri tespit etmesi ve kaldırması gerekmektedir. Hangi çözüm bu gereksinimi karşılar?

Doğru cevap, hassas verileri tespit etmek ve kaldırmak için Amazon Macie ve AWS Lambda'yı kullanmaktır. Amazon Macie, S3'teki hassas verileri (örneğin kişisel tanımlayıcı bilgiler - PII) otomatik olarak keşfetmek ve sınıflandırmak için tasarlanmış yönetilen bir güvenlik hizmetidir. Bu, operasyonel yükü minimumda tutar. Macie'nin bulgularına yanıt olarak, hassas verileri kaldırmak veya maskelemek için AWS Lambda işlevleri tetiklenebilir. Diğer seçenekler daha az etkilidir: Amazon SageMaker'a dağıtım, model dağıtımı için uygun olsa da, doğrudan hassas veri tespiti ve kaldırma için birincil araç değildir. Lambda işlevleri bu görevi yerine getirebilir ancak Macie'nin yerleşik keşif yeteneklerinden yoksundur. AWS Fargate ile Amazon ECS ve AWS Batch kullanmak, işlem gücü sağlasa da, Macie'nin sunduğu otomatik hassas veri keşfi yeteneğini sağlamaz ve daha fazla manuel yapılandırma gerektirir. Amazon Comprehend, metin analizi ve doğal dil işleme için harikadır, ancak S3'teki genel hassas veri keşfi ve sınıflandırması için Macie kadar kapsamlı değildir. Amazon EC2 örnekleri, kaldırma işlemi için uygun olsa da, Macie'nin sağladığı yönetilen keşif avantajından yoksundur.