Amazon OpenSearch Service

安全地实时搜索、监控和分析业务和运营数据

OpenSearch Service 简介

Amazon OpenSearch Service 可以安全地实时搜索、监控和分析业务和运营数据,适合应用程序监控、日志分析、可观察性和网站搜索等使用案例。

Amazon OpenSearch Service 的好处

使用由 AWS 托管的流行开源解决方案实现更卓越的运营。

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利用内置认证的数据中心和网络架构审计并保护数据。

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系统地检测潜在威胁,并利用机器学习、提示和可视化等技术根据系统状态作出反应。

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优化时间和资源,确保专注于战略性的工作。

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提高搜索相关性,提供最近邻搜索,并为生成式人工智能应用程序提供支持。

功能

AWS 负责完成软件安装、升级、补丁安装、扩展(最高可达 3 PB)以及跨区域复制,不会产生停机时间。OpenSearch Service 还捆绑了控制面板可视化工具 Amazon OpenSearch Dashboards。此工具不仅可以帮助可视化日志和跟踪数据,还可以提供由机器学习(ML)技术支持的结果,以满足异常检测和搜索相关性排名等需求。

托管式 OpenSearch

轻松运行搜索工作负载,省去配置、管理和扩展 OpenSearch 集群的麻烦。OpenSearch Service 提供开源搜索的强大功能,具有毫秒级的交互式响应速度。此外,Amazon OpenSearch 无服务器无需配置和调整资源即可实现搜索和日志分析,并根据应用程序的需求自动扩展资源。

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高性价比且可扩展的生成式人工智能向量搜索

Amazon OpenSearch 无服务器的向量引擎通过可扩展的向量存储和搜索 ML 增强体验为生成式人工智能应用程序提供支持。您可以在几毫秒内查询数十亿个与文本关键字相结合的嵌入,连接到基础模型,近乎实时地更新嵌入,并通过基于业务数据的准确响应来提升客户体验。

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完全托管的数据摄取和转换

Amazon OpenSearch Ingestion 支持大规模摄取、转换和路由数据到 OpenSearch 域和 OpenSearch 无服务器集合。OpenSearch Ingestion 可以自动扩展以处理要求严苛的工作负载,通过数据去重和采样来降低存储成本,使用内置处理器和架构保证数据质量,通过编辑保护敏感数据,并根据合规性要求路由数据。

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搜索和日志分析的全面安全性

利用强大的安全功能来审计和保护搜索和日志分析数据,满足身份验证、授权、加密、审计跟踪记录和法规遵从性的要求。OpenSearch Service 提供细粒度的访问控制、网络隔离、安全编程访问、跨行业标准的合规性支持以及通过日志收集、规范化和比较进行的安全分析。

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与其他 AWS 服务集成

只需与其他 AWS 服务集成即可提供扩展的搜索和分析功能。这包括与 Amazon DynamoDB 和 Amazon DocumentDB 数据库的无缝集成,以便对存储的数据进行高级搜索,以及跨 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)进行无摩擦搜索,以减少对单独数据索引的需要。现在,您可以使用 Amazon OpenSearch Service 近乎实时地直接查询和可视化 Amazon CloudWatch Logs 数据,而无需经过复杂的数据管道,也无需先导出或转换数据。这种零 ETL 集成将 CloudWatch Logs 可扩展的数据摄取和存储功能与 OpenSearch Service 的高级分析功能相结合,实现了数据收集与存储的整合。Amazon Security Lake 与 Amazon OpenSearch Service 之间的零 ETL 集成使您能够无需处理数据集成挑战,即可高效搜索和分析以前分析成本高昂的海量安全数据,从而简化安全调查和全面了解您的安全状况。该服务进一步与 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 等 AWS 模型托管服务集成,实现向量嵌入生成和存储,并与 AWS CloudTrail 和 AWS CloudWatch 集成,以增强集群管理和安全审计。

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使用案例

集中并分析安全性和可观测性数据,以实现实时威胁检测、事件管理并改进应用程序运行状况,从而增强系统可见性和客户体验。

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利用 OpenSearch Service 的快速、个性化搜索来提高用户参与度和转化率。在应用程序、网站和数据湖目录之间快速提供相关数据,以增强用户体验。

对机器学习(ML)和 AI 编码向量进行高效且高性价比的向量搜索和管理,用于进行异常欺诈检测和协作推荐,并支持对图像、音频或视频等不同媒体类型进行搜索。

通过将检索增强生成(RAG)与开放搜索服务整合为外部知识库,提高大型语言模型(LLM)响应的准确性和相关性。

自然语言和搜索

阅读关于适用于语义搜索和生成式人工智能的大型语言模型(LLM)的 O'Reilly Media 报告。

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