一家在线食品公司使用 API Gateway HTTP API，该 API 与一个将订单写入 DynamoDB 的 Lambda 集成。新合作伙伴可能需要额外的 Lambda 函数来接收订单。该公司有一个 S3 存储桶，并希望将所有订单和更新存储在 S3 中，以便进行分析，同时最大限度地减少开发工作。确保所有订单和更新都写入 S3 的最简单方法是什么？

正确答案是“在订单表上启用 DynamoDB Streams，创建一个由流触发的 Lambda，并让该 Lambda 将流记录写入 S3 存储桶”。这种方法最简单，因为它利用了 DynamoDB 的内置功能。DynamoDB Streams 会捕获对表的所有修改（创建、更新、删除），并按时间顺序存储这些事件。通过将 Lambda 函数与 DynamoDB Stream 关联，Lambda 会自动接收并处理这些事件，然后将它们写入 S3 进行分析，无需修改现有的订单处理 Lambda 函数。 选项 A 需要创建新的 API 端点和 Lambda，并修改现有 Lambda，增加了开发和维护的复杂性。 选项 B 和 D 需要修改现有 Lambda 以发布到 Kinesis Data Stream 或 SNS topic，这增加了现有 Lambda 的耦合度和复杂性。DynamoDB Streams 提供了更直接、更集成的解决方案来捕获表的数据更改。