Amazon OpenSearch Service
비즈니스 및 운영 데이터의 실시간 검색, 모니터링, 분석에 안전하게 활용OpenSearch Service 소개
Amazon OpenSearch Service는 애플리케이션 모니터링, 로그 분석, 관측성 및 웹 사이트 검색과 같은 사용 사례에서 비즈니스 및 운영 데이터의 실시간 검색, 모니터링 및 분석을 안전하게 지원합니다.
Amazon OpenSearch Service의 이점
기능
AWS는 소프트웨어 설치, 업그레이드, 패치, 확장(최대 3PB), 리전 간 복제를 가동 중지 시간 없이 관리합니다. 또한 OpenSearch Service는 대시보드 시각화 도구인 Amazon OpenSearch Dashboards와 함께 번들로 제공되어, 로그 및 추적 데이터뿐만 아니라 이상 감지 및 검색 관련 순위를 위한 기계 학습(ML) 기반 결과도 시각화하는 데 도움이 됩니다.
관리형 OpenSearch
OpenSearch 클러스터를 구성, 관리 및 확장해야 하는 번거로움 없이 검색 워크로드를 간단하게 실행할 수 있습니다. OpenSearch Service는 밀리초 단위의 대화식 응답 시간으로 오픈 소스 검색의 강력한 기능을 제공합니다. 또한 Amazon OpenSearch Serverless를 사용하면 리소스를 프로비저닝하거나 조정하지 않고도 검색 및 로그 분석을 수행할 수 있으므로 애플리케이션 요구 사항에 따라 리소스를 자동으로 확장할 수 있습니다.
생성형 AI를 위한 가격 대비 성능이 뛰어나고 확장 가능한 벡터 검색
Amazon OpenSearch Serverless용 벡터 엔진은 확장 가능한 벡터 스토리지와 ML 증강 경험에 대한 검색으로 생성형 AI 애플리케이션을 지원합니다. 텍스트 키워드와 결합된 수십억 개의 임베딩을 수 밀리초 만에 쿼리하고, 파운데이션 모델에 연결하고, 거의 실시간으로 임베딩을 업데이트하고, 비즈니스 데이터를 기반으로 한 정확한 응답으로 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
완전 관리형 데이터 수집 및 변환
Amazon OpenSearch Ingestion을 사용하면 대규모로 데이터를 수집 및 변환하고 OpenSearch 도메인 및 OpenSearch Service Serverless 모음으로 라우팅할 수 있습니다. OpenSearch Ingestion은 까다로운 워크로드를 처리하도록 자동으로 확장하고, 중복 제거 및 샘플링을 통해 스토리지 비용을 절감하고, 내장 프로세서 및 스키마로 데이터 품질을 강화하고, 수정을 통해 민감한 데이터를 보호하고, 규정 준수 요구 사항에 따라 데이터를 라우팅합니다.
검색 및 로그 분석을 위한 포괄적인 보안
강력한 보안 기능을 활용하여 검색 및 로그 분석 데이터를 감사하고 보호하여 인증, 권한 부여, 암호화, 감사 추적 및 규정 준수에 대한 요구 사항을 충족합니다. OpenSearch Service는 세분화된 액세스 제어, 네트워크 격리, 안전한 프로그래밍 방식의 액세스, 업계 표준 전반의 규정 준수 지원, 로그 수집, 정규화 및 비교를 통한 보안 분석을 제공합니다.
다른 AWS 서비스와의 통합
다른 AWS 서비스와 간단히 통합하여 확장된 검색 및 분석 기능을 제공합니다. 여기에는 저장된 데이터에 대한 고급 검색을 위한 Amazon DynamoDB 및 Amazon DocumentDB 데이터베이스와의 원활한 통합, 별도의 데이터 인덱싱 작업을 줄이기 위한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 전반의 원활한 검색이 포함됩니다. 이 서비스는 벡터 임베딩 생성 및 저장을 지원하는 Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker와 같은 AWS 모델 호스팅 서비스와 향상된 클러스터 관리 및 보안 감사를 위한 AWS CloudTrail 및 AWS CloudWatch와 추가로 통합됩니다.
OpenSearch Service의 기능 및 이점에 대한 전체 목록을 보려면 기능 페이지를 확인하세요.
사용 사례
Natural Language and Search(자연어와 검색)
시맨틱 검색과 생성형 AI를 위한 대규모 언어 모델(LLM)에 관한 O'Reilly Media 보고서를 읽어보세요.