某公司使用 AWS Lake Formation 來管理包含結構化和非結構化資料的資料湖。ML 工程師被分配到特定的廣告活動，並且必須使用 Amazon Athena 查詢資料並直接在 S3 中瀏覽物件。每位工程師只能存取其分配到的活動的資源。要強制執行基於活動的存取，最符合操作效率的解決方案是什麼？

正確答案是使用 Lake Formation 授權 AWS Glue 存取 S3 儲存貯體，並套用 Lake Formation 標籤將 ML 工程師映射到其活動。這是最符合操作效率的解決方案，因為 Lake Formation 專為資料湖中的精細存取控制而設計。透過 Lake Formation 標籤，您可以輕鬆地將工程師與其活動資料集關聯起來，並在資料庫、資料表和欄位層級實施存取權限，這些權限會自動應用於 Athena 查詢和 S3 物件存取。 其他選項的缺點： 在 AWS Glue Data Catalog 上套用 IAM policy 雖然可行，但管理複雜度高，尤其是在資料量和使用者數量增加時，難以維護精細的存取控制。 使用 DynamoDB Streams 搭配 Lambda 函數來更新 S3 儲存貯體政策過於複雜且效率低下，會增加額外的管理負擔和潛在的延遲。 設定 S3 儲存貯體政策以依活動限制物件的存取，雖然可以限制 S3 存取，但無法提供資料湖所需的精細控制，例如資料表或欄位層級的權限，也無法直接與 Athena 查詢整合。