Domande frequenti su Amazon DocumentDB (compatibile con MongoDB)

R: Durante la scrittura sullo storage, Amazon DocumentDB mantiene solo i log delle transazioni e non ha bisogno di scrivere le intere sincronizzazioni della pagina buffer. Come risultato di tale ottimizzazione, che non compromette la durabilità del servizio, le scritture di Amazon DocumentDB sono generalmente più veloci di quelle dei database tradizionali. I cluster Amazon DocumentDB possono aumentare orizzontalmente fino a milioni di letture al secondo con un massimo di 15 repliche di lettura .

Consulta la pagina dei prezzi di Amazon DocumentDB per informazioni aggiornate sulle regioni e sui costi.

Sì, puoi provare Amazon DocumentDB gratuitamente usando la prova gratuita di 1 mese. Se non hai mai usato Amazon DocumentDB, hai diritto a un mese di prova gratuita. La tua organizzazione otterrà 750 ore di utilizzo di istanze t3.mediumore al mese, 30 milioni di IO, 5 GB di archiviazione e 5 GB di archiviazione di backup per 30 giorni. Una volta scaduto il mese di prova gratuita, oppure al superamento della quota gratuita, puoi disattivare il tuo cluster per evitare addebiti, oppure mantenerlo attivo alle nostre tariffe standard on demand. Per saperne di più, consulta la pagina di prova gratuita di DocumentDB.

Amazon DocumentDB I/O-Optimized è la scelta ideale quando sono necessari costi prevedibili o applicazioni a uso intensivo di I/O. Se prevedi che i costi di I/O superino il 25% dei costi totali del database Amazon DocumentDB, questa opzione offre un miglior rapporto prezzo/prestazioni. Consulta la nostra documentazione Amazon DocumentDB I/O-Optimized per saperne di più, incluso come iniziare.

È possibile effettuare il passaggio dei cluster di database esistenti ad Amazon DocumentDB I/O-Optimized una volta ogni 30 giorni. È possibile tornare alle configurazioni di archiviazione standard di Amazon DocumentDB in qualsiasi momento.

Sì, per la replica dei dati tra regioni continueranno a essere applicate le tariffe per le operazioni I/O necessarie. Amazon DocumentDB I/O-Optimized non addebita alcun costo per le operazioni I/O di lettura e scrittura, che sono diverse dalla replica dei dati. Per ulteriori informazioni, consulta la nostra documentazione Amazon DocumentDB I/O-Optimized.

Amazon DocumentDB Elastic Clusters consente di dimensionare in modo elastico il database di documenti per gestire milioni di scritture e letture, con petabyte di capacità di archiviazione. Elastic Clusters semplifica il modo in cui i clienti interagiscono con Amazon DocumentDB gestendo automaticamente l'infrastruttura sottostante ed eliminando la necessità di creare, rimuovere, aggiornare o dimensionare le istanze.

Puoi creare un cluster Elastic Clusters utilizzando l'API di Amazon DocumentDB, l'SDK, la CLI, CloudFormation (CFN) o la console AWS. Quando esegui il provisioning del tuo cluster, specifichi il numero di partizioni e il calcolo per partizione richiesti dal tuo carico di lavoro. Dopo aver creato il cluster, sarai pronto per iniziare a sfruttare la scalabilità elastica di Elastic Clusters. A questo punto, potrai connetterti al cluster Elastic Clusters e leggere o scrivere dati dalla tua applicazione. Elastic Clusters è elastico. A seconda delle esigenze del tuo carico di lavoro, puoi aggiungere o rimuovere il calcolo modificando il numero di partizioni e/o il calcolo per partizione utilizzando la console AWS, l'API, la CLI o l'SDK. Elastic Clusters effettuerà automaticamente il provisioning/de-provisioning dell'infrastruttura sottostante e ribilancerà i tuoi dati.

Elastic Clusters utilizza il partizionamento per suddividere i dati nel sistema di archiviazione distribuito di Amazon DocumentDB. Il partizionamento, noto anche come sharding, suddivide grandi set di dati in piccoli set di dati su più nodi, consentendo ai clienti di aumentare orizzontalmente il proprio database oltre i limiti di scalabilità verticale di un singolo database. Elastic Clusters utilizza la separazione delle funzioni di elaborazione ed archiviazione in Amazon DocumentDB. Anziché ripartizionare le raccolte spostando piccoli blocchi di dati tra i nodi di elaborazione, i cluster elastici possono copiare i dati in modo efficiente all'interno del sistema di archiviazione distribuito.

Elastic Clusters supporta il partizionamento basato su hash.

Con Elastic Clusters, puoi facilmente aumentare o ridurre orizzontalmente il tuo carico di lavoro su Amazon DocumentDB in genere con tempi di inattività dell'applicazione o impatto sulle prestazioni minimi o nulli, indipendentemente dalle dimensioni dei dati. Un'operazione simile su MongoDB avrebbe un impatto sulle prestazioni dell'applicazione e richiederebbe ore e, in alcuni casi, giorni. Elastic Clusters offre anche funzionalità di gestione differenziata come backup senza impatto e ripristino rapido point-in-time, consentendo ai clienti di dedicare più tempo alle proprie applicazioni piuttosto che alla gestione del database.

No. Non è necessario apportare alcuna modifica all'applicazione per utilizzare Elastic Clusters.

No, a breve termine potrai sfruttare il servizio AWS Database Migration (DMS) per migrare i dati da un cluster Amazon DocumentDB esistente a un cluster Elastic Clusters.

La scelta di una chiave di partizione ottimale per Elastic Clusters non è diversa da quella di altri database. Una buona chiave di partizione ha due caratteristiche: alta frequenza e alta cardinalità. Ad esempio, se la tua applicazione memorizza user_orders in DocumentDB, in genere devi recuperare i dati dall'utente. Pertanto, vuoi che tutti gli ordini relativi a un determinato utente siano in un'unica partizione. In questo caso, user_id sarebbe una buona chiave di partizione. Ulteriori informazioni. 

• Elastic Clusters: un cluster Amazon DocumentDB che ti consente di dimensionare la velocità di trasmissione effettiva del tuo carico di lavoro a milioni di letture/scritture al secondo e l'archiviazione a petabyte. Per impostazione predefinita, un cluster Elastic Cluster comprende una o più partizioni per il calcolo e un volume di archiviazione ed è altamente disponibile su più zone di disponibilità (AZ).
• Partizione: una partizione fornisce il calcolo per i cluster Elastic Clusters. Per impostazione predefinita, una partizione avrà tre nodi: un nodo di scrittura e due nodi di lettura. Puoi avere un massimo di 32 partizioni e ogni partizione può avere un massimo di 64 vCPU.
• Chiave di partizione: una chiave di partizione è un campo facoltativo nei documenti JSON utilizzato da Elastic Clusters per distribuire il traffico di lettura e scrittura a una partizione corrispondente. Si consiglia di scegliere una chiave con numerosi valori univoci. Una buona chiave di partizione suddividerà uniformemente i tuoi dati tra le partizioni sottostanti, offrendo al tuo carico di lavoro la miglior velocità di trasmissione effettiva e le migliori prestazioni. 
• Raccolta con partizioni: una raccolta i cui dati sono distribuiti su un cluster Elastic Clusters.

Elastic Clusters si integra con altri servizi AWS esattamente come fa DocumentDB oggi. Innanzitutto, puoi utilizzare AWS Database Migration Service (DMS) per eseguire la migrazione da MongoDB e altri database relazionali a Elastic Clusters. In secondo luogo, puoi monitorare lo stato e le prestazioni del tuo cluster Elastic Clusters utilizzando Amazon CloudWatch. In terzo luogo, puoi configurare l'autenticazione e l'autorizzazione tramite utenti e ruoli AWS IAM e utilizzare AWS VPC per connessioni sicure solo VPC. Infine, puoi utilizzare AWS Glue per importare ed esportare dati da/verso altri servizi AWS come S3, Redshift e OpenSearch.

Sì. Puoi migrare i tuoi carichi di lavoro con partizioni MongoDB esistenti a Elastic Clusters. Puoi utilizzare AWS Database Migration Service o gli strumenti MongoDB nativi, come mongodump e mongorestore, per migrare il tuo carico di lavoro MongoDB su Elastic Clusters. Elastic Clusters supporta anche le API comunemente utilizzate di MongoDB, come shardCollection(), offrendoti la flessibilità di riutilizzare gli strumenti e gli script esistenti con Amazon DocumentDB.

La soglia minima di archiviazione è pari a 10 GB. In base al tuo utilizzo del cluster, la capacità di archiviazione del tuo Amazon DocumentDB aumenterà automaticamente fino a 128 TiB in incrementi di 10 GB, senza conseguenze sulle prestazioni. Con Amazon DocumentDB Elastic Clusters, l'archiviazione aumenterà automaticamente fino a 4 PiB in incrementi da 10 GB. In entrambi i casi, non è necessario effettuare il provisioning di archiviazione in anticipo.

La scalabilità di Amazon DocumentDB avviene su due dimensioni: l'archiviazione e il calcolo. L'archiviazione di Amazon DocumentDB si dimensiona automaticamente da 10 GB a 128 TiB e fino a 4 PiB per Amazon DocumentDB Elastic Clusters. La capacità di calcolo di Amazon DocumentDB può essere aumentata creando istanze più grandi e orizzontalmente (per una maggiore velocità di trasmissione effettiva di lettura) aggiungendo al cluster ulteriori istanze di replica.

Puoi scalare le risorse di elaborazione allocate all'istanza nella Console di gestione AWS selezionando l'istanza desiderata, quindi facendo clic sul pulsante Modify (Modifica). Per modificare le risorse di memoria e CPU, modificare la classe dell'istanza .

Quando la classe dell'istanza viene modificata, le modifiche richieste verranno applicate durante la finestra di manutenzione specificata. In alternativa, è possibile utilizzare il flag "apply-immediately" per rendere subito effettive le richieste di dimensionamento. Durante l'esecuzione dell'operazione di dimensionamento entrambe queste opzioni incideranno sulla disponibilità per alcuni minuti. Tieni presente che verranno applicate anche tutte le altre modifiche di sistema in sospeso.

Nei cluster di Amazon DocumentDB i backup automatici sono sempre abilitati. La semplice funzionalità di backup del database di Amazon DocumentDB abilita il ripristino point-in-time (PITR) dei cluster. È possibile aumentare la finestra di backup per ripristini point-in-time fino a 35 giorni. I backup non hanno alcuna influenza sulle prestazioni del database.

Sì. È possibile conservare snapshot manuali oltre la finestra di backup. Inoltre, la creazione di snapshot non influisce sulle prestazioni. Il ripristino dei dati mediante snapshot di cluster richiede tuttavia la creazione di un nuovo cluster.

Amazon DocumentDB rende automaticamente i dati durevoli in tre zone di disponibilità (AZ) all'interno di una regione e tenta automaticamente di ripristinare la tua istanza in una zona di disponibilità integra senza alcuna perdita di dati. Nell'improbabile eventualità in cui i dati non siano disponibili nell'archiviazione di Amazon DocumentDB, puoi eseguire il ripristino da uno snapshot del cluster oppure un'operazione di ripristino point-in-time in un nuovo cluster. Tieni presente che l'intervallo ripristinabile massimo per un'operazione di ripristino point-in-time può essere pari a un intervallo massimo di cinque minuti nel passato.

Puoi decidere di creare uno snapshot finale quando elimini l'istanza . In questo caso, in un secondo momento, puoi usare tale snapshot perripristinare l'istanza eliminata. Dopo l'eliminazione dell'istanza, Amazon DocumentDB conserva quest'ultimo snapshot creato dall’utente insieme a tutte gli altri snapshot creati manualmente. Dopo l'eliminazione dell'istanza, vengono mantenuti solo gli snapshot (ad esempio, non vengono conservati i backup automatici creati per il ripristino point-in-time ).

Eliminando l'account AWS verranno eliminati tutti i backup automatici e i backup degli snapshot contenuti nell'account.

Sì. Amazon DocumentDB ti consente di creare snapshot del cluster che potrai utilizzare in un secondo momento per ripristinare il cluster. Puoi condividere uno snapshot con un altro account AWS; il proprietario del secondo account potrà usare lo snapshot per ripristinare un cluster contenente i tuoi dati. Puoi anche scegliere di rendere pubblici gli snapshot, in modo che chiunque possa ripristinare un cluster contenente i tuoi dati pubblici. Puoi utilizzare questa funzione per condividere i dati tra i vari ambienti (produzione, sviluppo/test, staging, ecc.) che hanno diversi account AWS, oltre a mantenere i backup di tutti i dati protetti in un account separato nell'improbabile caso in cui l'account AWS principale sia compromesso.

Per condividere snapshot tra account diversi non viene addebitato alcun costo. Tuttavia, saranno addebitati i costi per gli snapshot e per i cluster ripristinati dagli snapshot condivisi.

La condivisione automatica di snapshot di cluster non è attualmente supportata. Per condividere automaticamente snapshot, è necessario creare una copia degli snapshot e condividerla manualmente.

No. Gli snapshot condivisi di Amazon DocumentDB saranno accessibili esclusivamente dagli account nella stessa regione dell'account che li condivide.

Sì. È possibile condividere snapshot Amazon DocumentDB crittografati . Colui che riceve lo snapshot condiviso deve avere accesso alla chiave KMS utilizzata per crittografare lo snapshot.

No, gli snapshot di Amazon DocumentDB possono essere utilizzati solo nell'ambito del servizio.

Puoi decidere di creare uno snapshot finale quando elimini il cluster . In questo caso, è possibile usare questo snapshot per ripristinare il cluster eliminato in un secondo momento. Dopo l'eliminazione del cluster, Amazon DocumentDB conserva lo snapshot creato dall'utente insieme a tutti gli altri snapshot creati manualmente.

Amazon DocumentDB suddivide automaticamente il volume di archiviazione in segmenti da 10 GB su più dischi. Ogni blocco da 10 GB del volume di archiviazione viene replicato in sei modi in tre zone di disponibilità. Amazon DocumentDB è stato progettato per gestire in modo trasparente la perdita di un massimo di due copie di dati senza compromettere la disponibilità delle operazioni di scrittura del database e di un massimo di tre copie senza compromettere la disponibilità delle operazioni di lettura. Il volume di storage di Amazon DocumentDB, inoltre, è capace di ripararsi automaticamente. I blocchi di dati e i dischi vengono analizzati continuamente alla ricerca di eventuali errori e riparati automaticamente.

A differenza di altri database, dopo un arresto anomalo del database, Amazon DocumentDB non ha bisogno di ripetere il registro di ripetizione dall'ultimo checkpoint del database (in genere cinque minuti) e confermare che tutte le modifiche sono state applicate, prima di rendere disponibile il database per le operazioni. Ciò consente di ridurre i tempi di riavvio del database a meno di 60 secondi, nella maggior parte dei casi. Amazon DocumentDB sposta la cache esternamente al processo del database e la rende subito disponibile al riavvio. Ciò evita di limitare l'accesso finché la cache non viene ripopolata per evitare sbalzi a livello di prestazioni.

Amazon DocumentDB supporta le repliche di lettura che condividono lo stesso volume di archiviazione come istanza primaria. Gli aggiornamenti eseguiti dall'istanza primaria sono visibili in tutte le repliche di Amazon DocumentDB.

• Funzionalità: repliche di lettura di Amazon DocumentDB
• Numero di repliche: fino a 15
• Tipo di replica: asincrona (in genere millisecondi)
• Impatto sulle prestazioni dell'istanza primaria: basso
• Funge da destinazione del failover: sì (nessuna perdita di dati)
• Failover automatizzato: Sì

Sì, puoi replicare i dati tra regioni utilizzando la funzionalità Global Cluster . I Global Cluster si estendono su più regioni AWS. si estendono su più regioni AWS. replicano i tuoi dati su cluster fino a cinque regioni con poco o nessun impatto sulle prestazioni. I Global Cluster offrono un recupero più veloce da interruzioni a livello regionale e consentono letture globali a bassa latenza. Scopri di più sul post del nostro blog .

Sì. È possibileassegnare un livello di priorità maggiore ad ogni istanza in un cluster. Quando si verifica un errore nell'istanza primaria, Amazon DocumentDB promuove la replica con la priorità maggiore a istanza primaria. Se due o più repliche hanno pari priorità, Amazon DocumentDB promuoverà una replica con le stesse dimensioni dell'istanza da sostituire.

I livelli di priorità possono essere modificati in qualsiasi momento. La sola modifica dei livelli di priorità non causerà un failover .

È possibile assegnare un livello di priorità inferiore alle repliche che non si desidera usare come istanze primarie. Tuttavia, se le repliche con livelli di priorità maggiori nel cluster non sono integre o non sono disponibili, Amazon DocumentDB promuoverà le repliche con priorità minore.

Amazon DocumentDB può essere impiegato con una configurazione ad alta disponibilità utilizzando le istanze di replica in più zone di disponibilità AWS come destinazioni di failover. Nel caso si verifichi un guasto a un'istanza primaria, una replica dell'istanza è automaticamente promossa come istanza primaria con la minima interruzione del servizio.

È possibile aggiungere ulteriori repliche Amazon DocumentDB. Le repliche di Amazon DocumentDB condividono lo stesso storage sottostante dell'istanza primaria. Qualsiasi replica di Amazon DocumentDB può essere impostata come replica primaria senza alcuna perdita di dati e quindi essere usata per migliorare la tolleranza ai guasti in caso di fallimento di un'istanza primaria. Per migliorare la disponibilità del cluster, è sufficiente creare da una a 15 repliche in più zone di disponibilità. Amazon DocumentDB le includerà automaticamente nella selezione primaria del failover in caso di interruzione dell'istanza.

Il failoverviene gestito automaticamente da Amazon DocumentDB, consentendo alle applicazioni di riprendere l'operatività del database il più velocemente possibile, senza alcun intervento manuale a livello amministrativo.

• In presenza di un'istanza di replica Amazon DocumentDB nella stessa zona di disponibilità o in una zona diversa, durante il failover, Amazon DocumentDB fa in modo che il record di nome canonico (CNAME) dell'istanza punti a una replica integra, che a sua volta viene promossa a nuova replica primaria. L'esecuzione completa dell'intero processo di failover in genere impiega meno di 30 secondi. 
• Se non si dispone di un'istanza di replica di Amazon DocumentDB (nel caso di un cluster a istanza singola), Amazon DocumentDB tenterà di creare una nuova istanza di database nella stessa zona di disponibilità dell'istanza originale. Questa sostituzione dell'istanza originale viene eseguita in base al tentativo migliore e potrebbe non avvenire, ad esempio, se si verifica un problema che interessa in qualche modo la zona di disponibilità. 

L'applicazione deve tentare di ristabilire le connessioni al database in caso di perdita della connessione.

Amazon DocumentDB rileverà automaticamente un problema a livello di istanza primaria e procederà a instradare il traffico di lettura/scrittura verso un'istanza di replica di Amazon DocumentDB. In media questo tipo di failover viene completato in 30 secondi. Inoltre, il traffico di lettura gestito dalle istanze di replica di Amazon DocumentDB verrà brevemente interrotto.

Dal momento che le repliche di Amazon DocumentDB condividono lo stesso volume di dati dell'istanza primaria, virtualmente non si verifica alcun ritardo di replica. In genere sono stati rilevati ritardi nell'ordine di decimi di millisecondo.

Sì. Tutti i cluster di Amazon DocumentDB devono essere creati in un VPC . Con Amazon VPC, è possibile definire una topologia di rete virtuale simile a una rete tradizionale che si potrebbe gestire nel proprio data center. Questa soluzione offre il controllo completo sugli utenti che possono accedere ai cluster di Amazon DocumentDB.

Amazon DocumentDB supporta RBAC con ruoli integrati. RBAC consente di applicare il privilegio minimo come best practice limitando le azioni che gli utenti sono autorizzati a eseguire. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Controllo degli accessi in base al ruolo di Amazon DocumentDB.

Amazon DocumentDB utilizza un rigido confine di rete e autenticazione in VPC. L'autenticazione e l'autorizzazione per le API di gestione di Amazon DocumentDB sono fornite dautenti, ruoli e policy IAM. L'autenticazione a un database Amazon DocumentDB viene effettuata tramite gli strumenti e i driver standard di MongoDB con il Salted Challenge Response Authentication Mechanism (SCRAM), il meccanismo di autenticazione di default per MongoDB.

Sì. Amazon DocumentDB consente di crittografare i cluster usando le chiavi che gestisci mediante AWS Key Management Service (KMS) . In un cluster in esecuzione con la crittografia di Amazon DocumentDB i dati a riposo memorizzati nell'archiviazione sottostante sono crittografati, analogamente ai backup automatici, agli snapshot e alle repliche incluse nello stesso cluster. La crittografia e la decrittografia sono gestite in modo omogeneo. Per maggiori informazioni sull'uso di KMS con Amazon DocumentDB, consulta la Crittografia di dati a riposo di Amazon DocumentDB .

Al momento la crittografia di un cluster esistente non crittografato di Amazon DocumentDB non è supportata. Per usare la crittografia di Amazon DocumentDB su un cluster non crittografato esistente, è necessario creare un nuovo cluster con la crittografia attivata, in cui eseguire la migrazione dei dati.

Amazon DocumentDB è stato progettato per soddisfare i più elevati standard di sicurezza e per consentirti di verificare più facilmente la sicurezza di Amazon, nonché soddisfare i tuoi obblighi normativi e di conformità. Amazon DocumentDB è stato ritenuto conforme a PCI DSS,ISO 9001,27001,27017, e 27018,SOC 1, 2 e 3, e alla certificazione Health Information Trust Alliance (HITRUST) Common Security Framework (CSF) , oltre che idoneo aHIPAA . I rapporti di conformità di AWS sono disponibili per il download in AWS Artifact .

L'aggiornamento della versione principale (MVU) sul posto consente di aggiornare i cluster Amazon DocumentDB 3.6 o 4.0 ad Amazon DocumentDB 5.0 utilizzando la console AWS, il Software Development Kit (SDK) o l'interfaccia a riga di comando (CLI). Con la MVU locale, non è necessario creare nuovi cluster o modificare gli endpoint. La MVU locale è disponibile in tutte le regioni in cui è disponibile Amazon DocumentDB 5.0. Per iniziare a utilizzare la MVU locale, consulta la documentazione MVU locale.

La MVU locale consente di aggiornare senza problemi i cluster Amazon DocumentDB 3.6 o 4.0 alla versione 5.0 senza la necessità di eseguire backup e ripristino su un altro cluster e senza utilizzare altri strumenti di migrazione dei dati. In tal modo, riduce il tempo e l'impegno associati al normale processo di aggiornamento che comporta la configurazione degli endpoint di origine e di destinazione, la migrazione di indici e dati, la modifica del codice dell'applicazione e altro ancora.

Non sarà necessario modificare l'endpoint nelle applicazioni dopo l'aggiornamento. Poiché i dati rimangono nello stesso cluster, non vi è alcun costo aggiuntivo per l'aggiornamento utilizzando la funzionalità.

I tempi di inattività possono variare da cluster a cluster a seconda del numero di raccolte, indici, database e istanze. Prima di eseguire l'aggiornamento diretto della versione principale sul cluster di produzione, consigliamo vivamente di eseguirlo in un ambiente inferiore per testare i tempi di inattività e le prestazioni e verificare anche che le applicazioni funzionino come previsto dopo l'aggiornamento.

Puoi anche utilizzare la funzionalità di clonazione rapida di Amazon DocumentDB per clonare i dati del cluster a scopo di test. A seconda della complessità della tua implementazione di Amazon DocumentDB, puoi rivolgerti al nostro architetto di soluzioni di database per ulteriore assistenza.

La MVU locale è supportata solo con Amazon DocumentDB 3.6 o 4.0 come origine e la versione 5.0 come destinazione. Non è supportata per i Global Clusters o gli Elastic Clusters di Amazon DocumentDB o con DocumentDB 4.0 come destinazione.

Amazon DocumentDB si integra con Amazon SageMaker Canvas, semplificando la creazione di modelli di machine learning (ML) e la personalizzazione dei modelli di base utilizzando i dati archiviati in Amazon DocumentDB senza scrivere una sola riga di codice. Non è più necessario sviluppare pipeline di dati e ML personalizzate tra Amazon DocumentDB e SageMaker Canvas. È possibile avviare SageMaker Canvas dalla console Amazon DocumentDB e aggiungere i database Amazon DocumentDB esistenti come origini di dati per iniziare a creare i modelli di machine learning. È possibile utilizzare i dati su DocumentDB in SageMaker Canvas per creare modelli per prevedere il tasso di abbandono dei clienti, rilevare le frodi, prevedere gli errori di manutenzione, prevedere metriche finanziarie e vendite, ottimizzare l'inventario, riassumere e generare contenuti.

Amazon SageMaker Canvas offre un'interfaccia senza codice per creare modelli di machine learning utilizzando dati da diverse origini dati, tra cui Amazon DocumentDB. Ti vengono addebitati i costi per l'utilizzo di SageMaker Canvas e per gli I/O risultanti quando SageMaker Canvas legge i dati dalla tua istanza Amazon DocumentDB. Non sono previsti costi aggiuntivi per utilizzare DocumentDB come origine dati in Amazon SageMaker Canvas. Visita la pagina dei prezzi di Amazon DocumentDB e la pagina dei prezzi di SageMaker Canvas per saperne di più.

La ricerca vettoriale è un metodo utilizzato nel machine learning (ML) per trovare punti dati simili a un determinato punto dati confrontando le loro rappresentazioni vettoriali utilizzando parametri di distanza o similitudine. Più i due vettori sono vicini nello spazio vettoriale, più simili sono considerati gli elementi sottostanti. Questa tecnica aiuta a catturare il significato o la semantica dei dati. Questo approccio è utile in varie applicazioni, come i sistemi di raccomandazione, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini.

La ricerca vettoriale per Amazon DocumentDB combina la flessibilità e la ricca capacità di interrogazione di un database di documenti basato su JSON con la potenza della ricerca vettoriale. Puoi utilizzare i dati esistenti di Amazon DocumentDB o una struttura di dati documentale flessibile per creare casi d'uso di machine learning e IA generativa come esperienze di ricerca semantica, consigli sui prodotti, personalizzazione, chatbot, rilevamento di frodi e rilevamento delle anomalie. Consulta la documentazione di Amazon DocumentDB per la ricerca vettoriale per saperne di più.

Amazon SageMaker Canvas offre un'interfaccia senza codice per creare modelli di machine learning utilizzando dati da diverse origini dati, tra cui Amazon DocumentDB. Ti vengono addebitati i costi per l'utilizzo di SageMaker Canvas e per gli I/O risultanti quando SageMaker Canvas legge i dati dalla tua istanza Amazon DocumentDB. Non sono previsti costi aggiuntivi per utilizzare DocumentDB come origine dati in Amazon SageMaker Canvas. Visita la pagina dei prezzi di Amazon DocumentDB e la pagina dei prezzi di SageMaker Canvas per saperne di più.

La ricerca vettoriale per Amazon DocumentDB è disponibile nei cluster basati su istanze Amazon DocumentDB 5.0.

La ricerca vettoriale per Amazon DocumentDB consente l'uso della ricerca semantica per acquisire il significato, il contesto e l'intento alla base dei dati. La ricerca per parole chiave trova il documento in base al testo effettivo o alle mappature dei sinonimi predefinite. Ad esempio, in un'applicazione di e-commerce tradizionale, un abito rosso potrebbe restituire prodotti con le parole "rosso" e "vestito" nelle descrizioni. La ricerca semantica recupererà i risultati con abiti in diverse tonalità di rosso che possono migliorare l'esperienza dell'utente.  

Non sono previsti costi aggiuntivi per utilizzare la ricerca vettoriale per Amazon DocumentDB. Le tariffe standard di elaborazione, I/O, archiviazione e backup verranno applicate quando archivi, indicizzi e cerchi i vettori in Amazon DocumentDB. Visita la pagina dei prezzi di Amazon DocumentDB per saperne di più.

Amazon DocumentDB si integra con Amazon SageMaker Canvas semplificando la creazione di applicazioni di IA generativa e machine learning (ML) grazie ai dati archiviati in Amazon DocumentDB. Non è più necessario sviluppare pipeline di dati e ML personalizzate tra Amazon DocumentDB e SageMaker Canvas. L'integrazione all'interno della console elimina il carico indifferenziato di connessione e accesso per accelerare lo sviluppo del machine learning senza bisogno di codice. È possibile avviare SageMaker Canvas dalla console Amazon DocumentDB e aggiungere i database Amazon DocumentDB esistenti come origine dati.