一個照片分享應用程式將原始圖片儲存在 Amazon S3 中，並透過 CloudFront 提供服務。每個行動裝置都會將其顯示尺寸和解析度作為 GET 參數傳送。為了以經濟高效的方式為每個裝置提供最佳化圖片並改善載入時間和品質，哪種解決方案最佳？

此解決方案利用 Lambda@Edge 即時處理圖片，根據裝置的尺寸和解析度最佳化圖片。將處理後的圖片儲存到 S3 可確保後續對相同最佳化圖片的請求能直接從 S3 取得，減少重複處理，同時利用 CloudFront 的快取功能，進一步提升載入速度並降低成本。 其他選項的缺點： S3 Batch Operations 適用於大量現有物件的批次處理，但不適合即時動態生成圖片，且動態 CloudFront 來源的實作複雜且可能效率不高。 S3 Batch Operations 結合 Lambda@Edge 路由仍無法解決即時生成最佳化圖片的需求，且批次處理不適合動態請求。 僅使用 Lambda@Edge 即時最佳化而不儲存處理結果，會導致每次請求都重複處理，增加延遲和成本，且 CloudFront TTL 無法有效快取動態生成的內容。