Un'applicazione di condivisione di foto archivia le immagini in S3. Un revisore esterno ispeziona manualmente le immagini e registra i risultati 1-24 ore dopo il caricamento in una tabella DynamoDB con chiave l'S3 object key. La terza parte espone i risultati dell'audit tramite un'API REST. È necessario un processo automatizzato per taggare ogni oggetto S3 con il suo risultato di audit, implementato nel modo più efficiente dal punto di vista operativo. Quale approccio dovresti adottare?

L'approccio con AWS Step Functions è il più efficiente dal punto di vista operativo perché gestisce in modo nativo i flussi di lavoro a lunga esecuzione e i ritardi. La funzione Lambda iniziale si attiva alla creazione dell'oggetto, avviando un workflow Step Functions che include uno stato Wait per attendere il completamento dell'audit. Questo elimina la necessità di gestire timeout di visibilità complessi o polling. Dopo il ritardo, una seconda Lambda recupera il risultato da DynamoDB e tagga l'oggetto S3. Le altre opzioni sono meno efficienti: La coda SQS con timeout di visibilità di 24 ore è complessa da gestire e può portare a duplicazioni o perdite di messaggi se la seconda Lambda fallisce o il timeout non è gestito correttamente. La scansione periodica di oggetti non taggati è inefficiente e costosa, poiché interroga ripetutamente l'API di terze parti per oggetti che potrebbero non essere ancora stati auditati. Un'istanza EC2 richiede