专为现代日志分析打造
随着数据的指数级增长，客户需要在通过搜索调查根本原因之前，大规模地分析模式。针对日志分析优化的 Amazon OpenSearch Service 为 Amazon OpenSearch Service 带来了高度优化的引擎：通过更低的存储成本、更快的查询执行以及将搜索和分析整合在一个托管服务中的统一架构，提供更好的性价比。无需妥协。
优势
提升高达 4 倍
更优性价比
为日志分析工作负载带来高达 4 倍的性价比提升。存储成本降低高达 70%。相同的托管服务，相同的计费模式，无需新签合同。
速度提升 2 倍
更迅捷的规模化分析
通过专为该工作负载设计的一种列式存储架构，分析查询运行更快速。在相同硬件上实现 2 倍摄取吞吐量与 2 倍分析查询速度。SQL 与 PPL 均获得全面加速。
1 项服务
统一的分析与搜索
通过内容查找日志，并在一条 SQL 语句中聚合结果。在单一服务中体验融合全文搜索的分析型 SQL。无需在独立的搜索与分析引擎间移动数据，依托单一统一架构，就地完成所有查询。
使用案例
降低日志分析基础设施成本
使用针对日志分析优化的 OpenSearch，与 OpenSearch 标准引擎相比，相同的工作负载可在更少的节点上运行，存储成本降低 70%，性价比提升 4 倍。每年节省的成本可重新投入产品开发。
将搜索与分析整合至单一服务
无论 SRE 团队选择“搜索优先”还是“分析优先”工具，其事件响应都必须快速：他们无法足够快地筛选海量日志，也无法足够深入地搜索以定位根本原因。使用针对日志分析优化的 OpenSearch，团队既能获得聚合速度，也能获得向下钻取的深度，从而更快地解决事件。
直接在日志数据上运行快速分析查询
数据工程师每晚导出日志数据以进行分析查询，但缓慢的查询性能限制了分析，而导出管道增加了延迟和维护开销。使用针对日志分析优化的 OpenSearch，查询可在数秒内返回 TB 级日志数据的结果，并且当工程师需要在数十亿个事件中查找特定错误时，同一数据上也可进行全文搜索。
以极低的成本从传统供应商迁移
大规模运行传统供应商产品的安全团队使用的是基于管道的查询语言。使用适用于日志分析的 OpenSearch，SQL 和 PPL 以极低的成本提供了熟悉的基于管道的语法，每年可节省大量成本。
关键功能
用针对聚合、筛选和趋势查询优化的列式格式，取代面向搜索时代的结构。与当前的 Amazon OpenSearch Service 配置相比，无论是否启用搜索，该架构都能显著节省存储和计算资源。
客户仍按相同计费模式支付实例与存储费用，仅所需资源数量大幅减少。无需新产品、新合同或新的采购流程。与当前配置相比，使用针对日志分析优化的 OpenSearch 的预留实例可进一步降低成本。
采用批量而非逐行数据处理方式，因此主导日志分析的查询（按服务统计错误数、按时间范围过滤、按主机聚合）返回速度更快。SQL 和 PPL 都通过新架构原生运行，没有转换瓶颈。
查找特定日志消息、按任意维度聚合结果，并按频率排序，所有操作均可在单条 SQL 语句中完成。
现有 REST API、客户端库与摄取端点保持兼容。域可以就地升级，无需迁移，无需重新摄取数据。警报监控器、异常检测器与仪表板在发布时迁移至 PPL 和 OpenSearch UI。
工作原理
针对日志分析优化的 OpenSearch 可无缝集成至您现有的 Amazon OpenSearch Service 环境。
1. 摄取
沿用现有 REST API、客户端库与摄取端点。无需新增管道或代理程序。
2. 存储
数据以针对分析优化的列式格式写入，存储占用空间减少高达 70%。
3. 分析
原生运行 SQL 和 PPL。与 OpenSearch 3.5 相比，聚合、筛选与趋势查询的执行速度提升 2 倍。
4. 搜索
全文搜索谓词可在 SQL 内生效。事件调查期间，可在单条语句中完成查找与聚合。
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