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Lambdaでサイズを変更するよりも、ファイルをS3にアップロードするシステムの最良の設計は何ですか。
gpt
S3にファイルをアップロードし、AWS Lambdaを使用してサイズを変更するシステムで、resize Lambda関数を複数回トリガーすることなく、可能な設計の1つを紹介します：

ユーザーはファイルをS3バケットにアップロードする。
S3は "Put Object "イベントを生成し、Lambda関数をトリガーする。
Lambda関数は、アップロードされたファイルが既にリサイズされているかどうかを、リサイズされたファイルが同じS3バケットに同じキーで異なる拡張子（例えば".resized"）で存在するかどうかでチェックする。
リサイズされたファイルが存在する場合、Lambda関数はそれ以上何もせずにリターンします。
リサイズされたファイルが存在しない場合、Lambda関数はS3から元のファイルを読み込み、リサイズ操作を実行し、リサイズされたファイルを同じキーで異なる拡張子を持つS3に書き戻します。
Lambda関数は、ファイルがリサイズされたことを示すフラグでS3のオリジナルファイルのメタデータを更新します。
この設計により、Lambda関数はアップロードされたファイルごとに1回だけトリガーされ、リサイズされたファイルは元のファイルと同じキーで同じS3バケットに保存されるため、リサイズされたファイルの追跡が容易になります。
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元のファイル名を保持する代替アプローチを提案します。
gpt
このシステムで可能な設計は、Amazon S3とAWS Lambdaの組み合わせと、メタデータを保存し重複を防ぐためのDynamoDBテーブルを使用することだろう。以下は、このプロセスのハイレベルな概要だ：

1.ユーザーがファイルを指定のS3バケットにアップロードし、元のファイル名をキーとして保存する。
2.S3バケットは、新しいファイルを受け取るとLambda関数をトリガーする。Lambda関数は、DynamoDBのテーブルでファイル名を検索することで、ファイルが既に処理されているかどうかをチェックする。
3.DynamoDBのテーブルにファイルが見つからない場合、Lambda関数はS3からファイルを読み込み、サイズを変更し、元のファイルと同じキー（ファイル名）でリサイズしたファイルをS3に書き戻す。その後、Lambda関数はDynamoDBテーブルにファイルのエントリを追加します。
4.DynamoDBテーブルにファイルが見つかった場合、Lambda関数はリサイズを行わず終了します。

このアプローチでは、元のファイルとS3内のリサイズされたファイルの両方のキーとしてファイル名を使用するため、元のファイル名が保持されます。DynamoDBのテーブルは、同じファイルが何度もリサイズされるのを防ぐ重複排除メカニズムとして機能する。Lambda関数は、ファイルごとに1回だけトリガーされ、以前に処理されたことがない場合にのみファイルのサイズを変更します。