Uma aplicação web usa uma distribuição CloudFront para servir imagens de um bucket S3. Ferramentas de terceiros às vezes carregam imagens corrompidas para o bucket. A empresa possui lógica Python que detecta de forma confiável imagens corrompidas e deseja integrar essa detecção com latência mínima entre a ingestão e o momento em que o conteúdo é servido. Qual abordagem de integração atende a esse requisito?

A opção correta é configurar uma notificação de evento do S3 para invocar uma função AWS Lambda quando as imagens forem carregadas. Isso permite que a lógica Python de detecção de imagens corrompidas seja executada imediatamente após o upload para o S3, antes que o CloudFront comece a servir o conteúdo. A função Lambda pode então processar a imagem e, se corrompida, movê-la para um bucket de quarentena ou marcá-la, garantindo que apenas imagens válidas sejam disponibilizadas. Usar uma função Lambda@Edge no evento viewer-response ou origin-response introduziria latência, pois a detecção ocorreria apenas quando a imagem fosse solicitada por um usuário, não no momento da ingestão. Isso não atende ao requisito de "latência mínima entre a ingestão e o momento em que o conteúdo é servido". Configurar uma notificação de evento do S3 para invocar uma máquina de estado do AWS Step Functions é uma opção válida para fluxos de trabalho mais complexos, mas para a detecção simples de imagens corrompidas, uma função Lambda direta é mais eficiente e atende ao requisito de latência mínima de forma mais direta.