Een online voedingsbedrijf gebruikt een API Gateway HTTP API die is geïntegreerd met een Lambda die bestellingen naar DynamoDB schrijft. Nieuwe partners hebben mogelijk aanvullende Lambda-functies nodig om bestellingen te ontvangen. Het bedrijf heeft een S3-bucket en wil dat elke bestelling en update in S3 wordt opgeslagen voor analyse met minimale ontwikkelingsinspanning. Wat is de eenvoudigste manier om ervoor te zorgen dat alle bestellingen en updates naar S3 worden geschreven?

De correcte optie is het inschakelen van DynamoDB Streams. Dit is de meest efficiënte en schaalbare manier om wijzigingen in de DynamoDB-tabel vast te leggen. Wanneer DynamoDB Streams is ingeschakeld, worden alle wijzigingen (creaties, updates, verwijderingen) in de tabel vastgelegd in een stream. Een Lambda-functie kan vervolgens worden geconfigureerd om deze stream te consumeren en de records naar de S3-bucket te schrijven. Dit vereist minimale wijzigingen aan de bestaande Lambda-functie. De andere opties zijn minder optimaal: Het aanmaken van een nieuwe Lambda en API-endpoint en het aanpassen van de originele Lambda voegt onnodige complexiteit en latency toe aan het bestelproces. Het publiceren naar een Kinesis Data Stream is een valide optie, maar DynamoDB Streams is direct geïntegreerd met de DynamoDB-tabel en is specifiek ontworpen voor het vastleggen van tabelwijzigingen, wat het in dit geval een eenvoudigere oplossing maakt. Het publiceren naar een SNS-topic en het gebruik van een abonnee-Lambda is ook een optie, maar vereist meer ontwikkelingsinspanning en introduceert een extra service die beheerd moet worden, terwijl DynamoDB Streams een directere integratie biedt met de brondata.