사진 공유 앱은 원본 이미지를 Amazon S3에 저장하고 CloudFront를 통해 제공합니다. 각 모바일 장치는 표시 치수와 해상도를 GET 파라미터로 전송합니다. 장치별로 최적화된 이미지를 제공하고 로드 시간과 품질을 비용 효율적으로 개선하려면 어떤 솔루션이 가장 좋을까요?

정답은 Lambda@Edge 함수를 사용하여 필요에 따라 이미지를 최적화하고 응답으로 이미지를 반환하며, 동일한 함수가 처리된 이미지를 후속 요청을 위해 Amazon S3에 저장하도록 하는 것입니다. 이 솔루션은 요청 시점에 이미지를 동적으로 최적화하여 다양한 장치 요구사항을 충족하고, 최적화된 이미지를 S3에 캐싱하여 후속 요청에 대한 로드 시간을 단축하고 비용을 절감합니다. S3 Batch Operations를 사용하는 옵션들은 미리 모든 변형을 생성해야 하므로 스토리지 비용이 증가하고, 모든 가능한 장치 조합에 대한 변형을 미리 알기 어렵습니다. 또한, 동적 CloudFront 오리진을 생성하거나 요청 헤더를 사용하여 라우팅하는 것은 복잡성을 증가시킬 수 있습니다. 단순히 Lambda@Edge 함수를 사용하여 이미지를 최적화하고 응답으로 반환하는 것은 캐싱 메커니즘이 없어 매번 이미지를 다시 처리해야 하므로 비용 효율적이지 않습니다.