Implementación y administración

Instalación y configuración: comenzar a utilizar Amazon OpenSearch Service es fácil. Puede instalar y configurar el clúster de Amazon OpenSearch Service con la consola de administración de AWS o con una única llamada a la API a través de la interfaz de línea de comandos (CLI) de AWS. Puede especificar la cantidad de instancias, los tipos de instancias y las opciones de almacenamiento, además de modificar o eliminar los clústeres existentes en cualquier momento.

Actualizaciones locales: Amazon OpenSearch Service le facilita actualizar los clústeres de OpenSearch y Elasticsearch (hasta la versión 7.10) a versiones más nuevas sin generar tiempo de inactividad y con actualizaciones locales de versiones. Las actualizaciones locales eliminan el arduo proceso de tomar una instantánea manual, restaurarla en un clúster que ejecute la versión más reciente y actualizar todas las referencias del punto de enlace.

Monitoreo y alerta de eventos: Amazon OpenSearch Service incluye el monitoreo y las alertas de eventos integrados, lo que permite monitorear los datos almacenados en el clúster y enviar notificaciones automáticas de acuerdo con los límites preconfigurados. Creada con el complemento de alertas de OpenSearch, esta característica permite configurar y administrar las alertas mediante la interfaz de Kibana u OpenSearch Dashboards y la API REST. Puede recibir notificaciones a través de webhooks personalizados, Slack, Amazon Simple Notification Service (SNS) y Amazon Chime. También puede observar métricas del estado del clúster, incluidos la cantidad de instancias, el estado del clúster, los documentos consultables, la CPU y la memoria, así como el uso del disco para los datos y los nodos maestros a través de Amazon CloudWatch, sin cargo adicional.

Compatibilidad para varios lenguajes de consulta: con Amazon OpenSearch Service, no es necesario dominar el lenguaje específico de dominio (DSL) de consulta de OpenSearch. Escriba consultas SQL con OpenSearch SQL o utilice el procesamiento de lenguaje canalizado (PPL, Piped Processing Language) de OpenSearch, un lenguaje de consulta que le permite utilizar la sintaxis de canalización (|), para explorar, descubrir y consultar sus datos. OpenSearch Dashboards también incluye un banco de trabajo SQL y PPL.

Integración con herramientas de código abierto: Amazon OpenSearch Service ofrece OpenSearch Dashboards y Kibana incorporados (Elasticsearch versión 7.10 o anterior) e integración con Logstash, de modo que pueda capturar y visualizar los datos con las herramientas de código abierto que prefiera. Lleve a cabo análisis de rastreos con la compatibilidad de Amazon OpenSearch Service con el estándar OpenTelemetry de código abierto y continúe el uso de su código existente con acceso directo a las API y los complementos de Elasticsearch, como Kuromoji, Phonetic Analysis, Ingest Processor Attachment, Ingest User Agent Processor y Mapper Murmur3.

Seguridad: con Amazon OpenSearch Service, puede conectar de forma segura las aplicaciones al entorno administrado de Elasticsearch (versión 7.10 o anterior) u OpenSearch desde su Amazon Virtual Private Cloud (VPC) o a través del Internet público, mediante la configuración del acceso a la red con grupos de seguridad de VPC o políticas de acceso basadas en IP. También puede autenticar a los usuarios de forma segura y controlar el acceso mediante Amazon Cognito, AWS Identity and Access Management (IAM) o autenticación básica mediante nombre de usuario y contraseña. Amazon OpenSearch Service aprovecha el complemento de seguridad de OpenSearch, lo que le permite definir permisos pormenorizados para índices, documentos o campos. También puede ampliar Kibana con vistas de solo lectura y compatibilidad segura para varios usuarios. Amazon OpenSearch Service admite cifrado integrado para los datos en reposo y en tránsito, de forma que puede proteger sus datos cuando están almacenados en su dominio y en instantáneas automatizadas, así como cuando se transfieren entre nodos en su dominio. Amazon OpenSearch Service cumple los requisitos de HIPAA y las normas PCI DSS, SOC, ISO y FedRAMP, lo que facilita la creación de aplicaciones que satisfagan los requisitos de conformidad.

Sin servidor: Aprovisione de manera automática y ajuste de forma continua para obtener tasas de ingesta de datos rápidas y tiempos de respuesta de milisegundos durante la demanda y los patrones de uso cambiantes con Amazon OpenSearch sin servidor.

Niveles de almacenamiento

UltraWarm

El almacenamiento en caliente permite recuperar rápidamente los datos a los que se accede con frecuencia. UltraWarm es un nivel de almacenamiento de acceso intermedio que complementa la capa de almacenamiento en caliente de OpenSearch Service, ya que proporciona almacenamiento menos costoso para los datos más antiguos a los cuales se accede con menos frecuencia, pero sigue ofreciendo una experiencia de consultas interactiva. UltraWarm almacena datos en Amazon S3 y utiliza nodos personalizados y altamente optimizados, que se crearon con fines específicos en el sistema Nitro de AWS, para almacenar en la memoria caché, ubicar en la memoria con anticipación y consultar esos datos.

Con UltraWarm, puede retener hasta 3 PB de datos en un único clúster de Amazon OpenSearch Service, a la vez que reduce el costo por GB en casi el 90 %, en comparación con el nivel de almacenamiento en caliente. También puede consultar y visualizar fácilmente los datos en su interfaz Kibana (versión 7.10 y anteriores) u OpenSearch Dashboards. Analice tanto sus datos de registro recientes (semanas) como los históricos (meses o años) sin tener que pasar horas o días restaurando registros archivados.

Almacenamiento en frío

El almacenamiento en frío es la opción de almacenamiento de menor costo de Amazon OpenSearch Service, que le permite retener los datos a los que se accede con poca frecuencia en Amazon S3 y solo pagar por cómputo cuando lo necesite. El almacenamiento en frío se basa en UltraWarm, que brinda nodos especializados para almacenar datos en Amazon S3 y utiliza una solución de caché sofisticada para proporcionar una experiencia interactiva. Al desacoplar los recursos informáticos del almacenamiento, el almacenamiento en frío le permite retener cualquier cantidad de datos en su dominio de Amazon OpenSearch Service a la vez que reduce el costo por GB casi al de los precios de almacenamiento de Amazon S3. Desconecte los datos históricos o a los que se accede con poca frecuencia mientras no se utilizan y libere cómputo para ayudar a reducir los costos. En cuestión de segundos, descubra y adjunte de forma selectiva los datos fríos a los nodos UltraWarm de su dominio con la elección de una interfaz de Kibana (versión 7.10 y anteriores) o de OpenSearch Dashboards y unas API fáciles de usar. Con el almacenamiento en frío, puede consultar los datos fríos adjuntos con una experiencia interactiva y un rendimiento similares a los de sus datos de acceso intermedio o tibios.

OpenSearch incluye cierto código de Elasticsearch con licencia de Apache de Elasticsearch B.V. y otro código fuente. Elasticsearch B.V. no es el origen de ese otro código fuente. ELASTICSEARCH es una marca registrada de Elasticsearch B.V.

OpenSearch Service ofrece capacidades de búsqueda de documentos en tiempo real que van más allá de la búsqueda en base de datos. Este servicio totalmente administrado usa el motor OpenSearch para las búsquedas. OpenSearch es un motor de búsqueda de código abierto con todas las funciones, basado en Lucene, portátil e independiente de la plataforma, que admite búsqueda por palabras clave, búsqueda en lenguaje natural, sinónimos, varios idiomas y más. Capacidades de búsqueda principales:

  • Adquiere datos de una base de datos o un sistema de administración de contenido, un rastreador web o de intranet o un servicio de streaming
  • Incluye API de búsqueda para crear un frontend por encima de los servicios de búsqueda
  • Permite búsquedas entre varios atributos
  • Encuentra nuevos documentos que coinciden con un conjunto de consultas guardadas con búsqueda prospectiva (percolación)
  • Evalúa patrones de uso y realiza planificaciones de capacidad y predicción de costos con las capacidades de monitoreo de OpenSearch Service
  • Usa algoritmos de machine learning (ML) integrados para búsqueda del vecino más cercano (kNN) con el fin de realizar búsquedas vectoriales, búsquedas por similitud, búsquedas semánticas, y más
  • Usa el algoritmo de ML integrado para Learn to Rank (Aprender a clasificar) con el fin de calcular calificaciones de relevancia
  • Usa distintos lenguajes de consulta, entre ellos SQL

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