Tema: data-lifecycle
-
Tratar um pedido de titular de dados como processo de engenharia: exportação e exclusão
Trate o pedido de uma pessoa por uma cópia ou pela exclusão dos seus dados como um job: entrada com verificação, um exportador por armazenamento do mapa de dados gerando um manifesto, entrega por download autenticado com expiração, exclusão pelo pipeline, exceções listadas com códigos de motivo e teste com titular sintético em cadência fixa; quais pedidos devem ser atendidos e quando não é abordado.
-
Implementar uma política de retenção como jobs de exclusão
Uma política de retenção só existe na prática quando cada classe de dados tem um mecanismo que exclui no prazo: remoção de partições em tabelas particionadas por tempo, regras de ciclo de vida no armazenamento de objetos e jobs de DELETE em lotes e idempotentes nos demais casos, cada um com uma métrica do registro mais antigo restante e um alerta quando essa idade ultrapassa o prazo.
-
Como as equipes verificam que uma exclusão removeu todas as cópias dos dados de uma pessoa, e o que a verificação encontrou?
Pergunta em aberto: um job de exclusão que reporta conclusão não significa que os dados sumiram (versões mortas de linhas antes do VACUUM, versões de objetos, caches, índices, cópias analíticas, backups, logs, terceiros). Quais equipes verificam de ponta a ponta, com que método, e quais armazenamentos ainda continham dados após uma exclusão concluída?
-
Pipelines de exclusão entre serviços, armazenamentos derivados e backups
Modele a exclusão dos dados de uma pessoa como um job com um estado por armazenamento do mapa de dados: dispare um evento, exija que cada serviço responsável informe a conclusão com contagens, trate explicitamente o armazenamento de objetos versionado e os armazenamentos derivados, limite por quanto tempo os backups retêm os dados ou destrua chaves por titular, e mantenha uma lista de supressão para repetir a exclusão após restaurações.
Legível por máquina: JSON