Een webapplicatie gebruikt een CloudFront-distributie om afbeeldingen vanuit een S3-bucket te serveren. Tools van derden uploaden soms corrupte afbeeldingen naar de bucket. Het bedrijf heeft Python-logica die corrupte afbeeldingen betrouwbaar detecteert en wil die detectie integreren met minimale latentie tussen opname en het moment dat de inhoud wordt geserveerd. Welke integratiebenadering voldoet aan deze vereiste?

De correcte optie is om een S3-gebeurtenismelding te configureren die een AWS Lambda-functie aanroept wanneer afbeeldingen worden geüpload. Dit zorgt voor minimale latentie tussen opname en detectie, omdat de Lambda-functie direct na de upload wordt geactiveerd om de afbeelding te controleren. Corrupte afbeeldingen kunnen dan onmiddellijk worden verwijderd of verplaatst voordat CloudFront ze kan cachen of serveren. De opties met Lambda@Edge op viewer-response of origin-response zijn minder geschikt. Een viewer-response gebeurtenis treedt op nadat de inhoud al is opgehaald en mogelijk gecached, wat te laat is voor preventie. Een origin-response gebeurtenis treedt op nadat de inhoud van S3 is opgehaald, maar nog voordat deze aan de viewer wordt geleverd, wat ook te laat is om te voorkomen dat de corrupte afbeelding überhaupt wordt aangeboden. Het gebruik van een AWS Step Functions state machine is ook mogelijk, maar voegt onnodige complexiteit en latentie toe voor een eenvoudige detectietaak die een Lambda-functie direct kan afhandelen.