Une application web utilise une distribution CloudFront pour servir des images à partir d'un compartiment S3. Des outils tiers téléchargent parfois des images corrompues dans le compartiment. L'entreprise dispose d'une logique Python qui détecte de manière fiable les images corrompues et souhaite intégrer cette détection avec une latence minimale entre l'ingestion et le moment où le contenu est servi. Quelle approche d'intégration répond à cette exigence ?

La configuration d'une notification d'événement S3 pour invoquer une fonction AWS Lambda est la meilleure approche. Lorsqu'une image est téléchargée dans le compartiment S3, S3 déclenche la fonction Lambda. Cette fonction exécute la logique Python pour détecter les images corrompues. Si une image est corrompue, la fonction Lambda peut la supprimer, la marquer ou la déplacer vers un autre emplacement avant qu'elle ne soit mise en cache par CloudFront ou servie aux utilisateurs. Cette méthode assure une détection rapide et une latence minimale entre l'ingestion et la disponibilité du contenu. Les fonctions Lambda@Edge sur viewer-response ou origin-response s'exécutent après que l'image a déjà été récupérée de l'origine (S3) et potentiellement mise en cache par CloudFront, ce qui ne permet pas d'intercepter le contenu corrompu avant qu'il ne soit servi. AWS Step Functions est une solution d'orchestration de flux de travail, plus complexe et avec une latence potentiellement plus élevée pour cette tâche simple de détection immédiate.