AWS S3 Object Lambda로 이미지 리사이징 비용 효율 높이기

간단 소개

AWS S3 Object Lambda를 사용하여 이미지 리사이징 비용 효율을 높인 사례를 소개하고, 구현 과정과 결과를 공유합니다.

AI Summary

On-Demand 이미지 리사이징 도입 배경
- 기존 방식의 비효율성: 다양한 해상도 지원을 위한 사전 변환 이미지 저장 방식은 저장 공간 낭비와 운영 복잡성을 초래.
- On-Demand 리사이징 방식 도입: 사용자 요청 시 동적으로 리사이징하고 CDN에 캐싱하여 효율성을 높임.
S3 Object Lambda를 이용한 이미지 리사이징 구현
- Lambda@Edge의 한계: 글로벌 네트워크로 인해 비용 효율성이 떨어질 수 있음.
- S3 Object Lambda 도입: S3 GET 요청에 Lambda를 통합하여 객체를 동적으로 변환, Lambda@Edge 대비 약 10배 비용 절감 효과.
- 구현 과정: Lambda 함수 생성, S3 Bucket Access Point 생성, S3 Object Lambda Access Point 생성, CloudFront 오리진 생성.
이미지 리사이징 결과 및 고려 사항
- 이미지 크기 감소: sharp를 활용하여 원본 이미지 대비 약 94% 감소 효과.
- E-Tag 사용 시 주의: 304 Not Modified 상태 코드 반환 시 Lambda 함수에서 S3 원본 접근 시 오류 발생 가능, 예외 처리 필요.