Una aplicación para compartir fotos almacena imágenes en S3. Un auditor externo inspecciona manualmente las imágenes y registra los resultados 1 a 24 horas después de la carga en una tabla de DynamoDB, cuya clave es la clave de objeto de S3. El tercero expone los resultados de la auditoría a través de una API REST. Necesita un proceso automatizado para etiquetar cada objeto de S3 con el resultado de su auditoría, implementado de la manera más eficiente operativamente. ¿Qué enfoque debería adoptar?

La opción correcta utiliza AWS Step Functions, que es ideal para coordinar flujos de trabajo complejos y de larga duración. El estado Wait de Step Functions permite pausar la ejecución hasta 24 horas de forma nativa, sin costos adicionales por tiempo de inactividad, y luego reanudar para consultar DynamoDB y etiquetar el objeto S3. Esto es operativamente eficiente porque Step Functions gestiona el estado y los reintentos automáticamente. La opción de SQS con un tiempo de espera de visibilidad de 24 horas es menos eficiente porque el tiempo de espera de visibilidad no está diseñado para pausas tan largas y podría resultar en que los mensajes se procesen antes de tiempo o se pierdan si la función Lambda falla y el mensaje se devuelve a la cola. Escanear S3 periódicamente con Lambda es ineficiente y costoso, ya que debe procesar todos los objetos, no solo los nuevos. Una instancia EC2 con cron es menos operativamente eficiente que Lambda y Step Functions, ya que requiere la gestión de infraestructura (parches, escalado, etc.).