某公司有一個由 AWS Lake Formation 管理的 Amazon S3 資料湖。該公司希望透過將資料湖與儲存在 Amazon Aurora MySQL 資料庫中的營運資料結合，來建立 Amazon QuickSight 視覺化。該公司必須強制執行欄位層級授權，以便行銷團隊只能存取部分欄位。哪種解決方案能以最少的營運負擔滿足這些要求？

正確答案是使用 Lake Formation blueprint 將資料從資料庫擷取到 S3 資料湖，並利用 Lake Formation 強制執行欄位層級存取控制，然後在 QuickSight 中使用 Amazon Athena 作為資料來源。這是因為 Lake Formation 專為資料湖設計，能提供精細的存取控制（包括欄位層級），並與 Athena 整合以進行查詢。Lake Formation blueprint 能自動化從 Aurora MySQL 到 S3 的資料擷取，減少營運負擔。 其他選項的缺點： 使用 Amazon EMR 直接擷取到 QuickSight SPICE 引擎雖然可行，但 EMR 增加了複雜性，且 SPICE 不支援欄位層級授權，不符合要求。 使用 AWS Glue Studio 擷取資料並透過 IAM policy 進行欄位層級存取控制，會導致 IAM policy 變得複雜且難以管理，不符合「最少營運負擔」的要求。 AWS Glue Elastic Views 是一個預覽功能，且 S3 儲存貯體政策難以實現精細的欄位層級控制，不符合要求。