一家線上食品公司使用與 Lambda 整合的 API Gateway HTTP API，將訂單寫入 DynamoDB。新的合作夥伴可能需要額外的 Lambda 函數來接收訂單。該公司有一個 S3 儲存桶，並希望將所有訂單和更新儲存在 S3 中，以便進行分析，且開發工作量最少。確保所有訂單和更新都寫入 S3 的最簡單方法是什麼？

正確答案是啟用 DynamoDB Streams。當 DynamoDB 表格上啟用 Streams 時，每次對表格進行變更（插入、更新、刪除）都會按時間順序捕獲為串流記錄。您可以配置一個 Lambda 函數來訂閱這個串流。當有新記錄時，Lambda 會自動被觸發，並可將這些記錄寫入 S3 儲存桶。這種方法確保所有訂單和更新都被捕獲，且對現有應用程式的修改最少，因為它利用了 DynamoDB 的內建功能。 選項「建立一個新的 Lambda 和 API 端點」需要修改原始 Lambda 以呼叫新的 API 端點，增加了複雜性並可能導致資料重複。選項「修改現有的 Lambda 以將訂單發佈到 Kinesis Data Stream」需要修改現有 Lambda 的程式碼，並引入 Kinesis，增加了架構複雜度。選項「修改 Lambda 以將每個訂單發佈到 SNS topic」也需要修改現有 Lambda 的程式碼，並引入 SNS，雖然可行，但不如 DynamoDB Streams 直接且專為此類資料變更捕獲而設計。