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MLA機械学習のためのデータ準備

大規模なデータレイクを運用する企業が、データサイエンティストに特定のデータベーステーブルへのアクセスは許可するが、PII(Personally Identifiable Information:氏名・メールアドレス等の個人識別情報)を含む列へのアクセスは制限したい。S3 バケットポリシーと IAM ポリシーの組み合わせでは列レベルの制御が困難で管理コストが高い。この要件を最も効率的に実現するソリューションはどれか。

A
PII 列を含むテーブルを別の S3 バケットに分割し、IAM ポリシーでバケット単位のアクセスを制御する
PII列を含むテーブルを別S3バケットに分割する方法はバケット単位の粗粒度制御にとどまり、同一テーブル内の特定列のみを制限することはできない。
B
AWS Lake Formation の列レベルセキュリティを使用して、PII 列へのアクセスを制限する
✓ 正解
AWS Lake Formationはデータレイクのアクセス制御を一元管理するサービスで、テーブル・列・行レベルのきめ細かい権限設定が可能。複雑なIAM設定なしに列レベルのアクセス制御を実現でき、複数チームへの権限管理も集中管理できる。
C
Amazon Macie で PII を自動検出し、S3 オブジェクトタグを使ってバケットポリシーでアクセスを制御する
Amazon MacieはPIIの自動検出サービスであり、アクセス制御機能を持たない。S3オブジェクトタグを使ったバケットポリシーもオブジェクトレベルの制御であり列レベルには対応しない。
D
AWS KMS で列ごとに異なる暗号化キーを作成し、データサイエンティストには特定キーのみ使用を許可する
AWS KMSで列ごとに異なる暗号化キーを管理する方法は実装が極めて複雑で、AthenaなどのクエリサービスとS3上のデータを連携させる際の統合も困難であり、管理コストが大幅に増加する。

解説

AWS Lake Formationはデータレイクのアクセス制御を一元管理するサービスで、テーブル・列・行レベルのきめ細かい権限設定が可能。複雑なIAM設定なしに列レベルのアクセス制御を実現でき、複数チームへの権限管理も集中管理できる。 選択肢AのPII列を含むテーブルを別S3バケットに分割する方法はバケット単位の粗粒度制御にとどまり、同一テーブル内の特定列のみを制限することはできない。 選択肢CのAmazon MacieはPIIの自動検出サービスであり、アクセス制御機能を持たない。S3オブジェクトタグを使ったバケットポリシーもオブジェクトレベルの制御であり列レベルには対応しない。 選択肢DのAWS KMSで列ごとに異なる暗号化キーを管理する方法は実装が極めて複雑で、AthenaなどのクエリサービスとS3上のデータを連携させる際の統合も困難であり、管理コストが大幅に増加する。

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