AWS Lambda Image Resize 도입기

문제상품 이미지 썸네일·디스플레이용 리사이즈를 매번 서버에서 임시 파일로 처리하다 보니 성능 병목과 운영 비용, 서버 부하가 누적됐다. 자동화된 서버리스 리사이즈 파이프라인이 필요했다.

접근S3 PUT 이벤트가 Lambda를 트리거하고, Node.js + Sharp 라이브러리가 이미지를 리사이즈한 뒤 S3의 다른 prefix 폴더에 저장한다. 의존성은 Lambda Layer로 분리해 배포 크기와 갱신 속도를 개선했다. 동일 버킷 내 폴더 prefix로 출력 위치를 분리해 무한 업로드 루프를 막았고, 초기 128MB로는 4.1MB 이상 이미지에서 OOM이 나서 512MB로 올려 최대 25MB까지 처리되도록 메모리 튜닝했다.

결과서버 측 임시 파일 기반 리사이즈가 사라지고 썸네일이 자동 생성되며, 운영 부담과 비용이 함께 줄었다. Layer + 메모리 + 폴더 prefix 같은 실전 운영 노하우가 함께 정리된 도입 사례가 됐다.