Una aplicación web utiliza una distribución de CloudFront para servir imágenes desde un bucket de S3. Herramientas de terceros a veces suben imágenes corruptas al bucket. La empresa tiene lógica Python que detecta de forma fiable las imágenes corruptas y quiere integrar esa detección con una latencia mínima entre la ingesta y el momento en que se sirve el contenido. ¿Qué enfoque de integración cumple este requisito?

La opción correcta es configurar una notificación de eventos de S3 para invocar una función de AWS Lambda cuando se suben imágenes. Esto permite que la lógica Python se ejecute inmediatamente después de la ingesta de la imagen, detectando la corrupción antes de que la imagen sea servida por CloudFront, lo que minimiza la latencia entre la ingesta y la disponibilidad del contenido. Las funciones Lambda@Edge en viewer-response u origin-response se ejecutan en el momento de la solicitud de visualización, no en la ingesta. Esto significa que una imagen corrupta podría ser servida al usuario antes de ser detectada. Configurar una notificación de eventos de S3 para invocar una máquina de estados de AWS Step Functions es una opción válida para flujos de trabajo más complejos, pero para la detección simple de imágenes corruptas con baja latencia, una función Lambda directa es más eficiente y cumple el requisito.