Amazon OpenSearch Service
安全で費用対効果の高いマネージドサービスの導入により、AI を活用した検索、オブザーバビリティ、ベクトルデータベースのシンプルな運用が可能になります。
OpenSearch Service のご紹介
Amazon OpenSearch Service は、AWS マネージドサービスで、インフラストラクチャの管理、モニタリング、保守に悩まされたり、OpenSearch クラスターの運用に関する専門家を用意したりすることなく、OpenSearch クラスターを運用およびスケールすることができます。OpenSearch は、コミュニティ主導の分散型 Apache 2.0 ライセンスで、オープンソースの検索および分析スイートです。OpenSearch Service は、運用上のオーバーヘッドを削減し、エンタープライズグレードのセキュリティ、高可用性、スケーラビリティを提供し、リアルタイム検索、分析、生成 AIアプリケーションを迅速にデプロイできるようにします。これにより、組織はインフラストラクチャを管理するのではなく、イノベーションを加速し、運用効率を向上させることができます。フルマネージド OpenSearch Service クラスターを使用した正確なコントロールと、Amazon OpenSearch Serverless による自動リソース最適化のいずれかを選択して、不要なコストをかけずにベクトルワークロードを効率的にスケールできます。
Amazon OpenSearch Service の利点
検索体験の向上
従来のアプローチやベクトルベースのアプローチ、ハイブリッドアプローチなど、柔軟な検索オプションにより、検索の品質、パフォーマンス、コストのバランスを取ることができます。ユーザーは正確なキーワードマッチングや自然言語クエリを用いて関連コンテンツを検索することができ、管理者はユースケースごとの要件に合わせて検索構成を調整することができます。Amazon DynamoDB、Amazon DocumentDB、Amazon S3 とのゼロ ETL 統合や、他の AWS サービスやデータベースへの接続により、ストレージコストや管理オーバーヘッドを削減しながら、データソース全体の検索をより迅速に実装できます
生成 AI のデプロイを加速
何十億ものベクトルを効率的に管理する統合ベクトルデータベースを使用して、生成 AI の実装を簡素化します。Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Titan、さらには OpenAI、Cohere、DeepSeek などのサードパーティモデルと事前構築型コネクタを介してネイティブ統合することにより、生成 AI アプリケーションを迅速に開発できます。
高度な運用オブザーバビリティ
統合ダッシュボードでログ、トレース、メトリクスを分析します。Amazon S3、Amazon CloudWatch、Amazon Security Lake のダイレクトクエリ機能により、データの移動が不要になり、ストレージコストが削減されます。組み込みの機械学習が異常を検出し、アラートを自動化して問題を迅速に解決します。
不安のない導入・運用
最大限の制御を実現するフルマネージド型の OpenSearch サービスクラスター、または自動スケーリングを可能にする OpenSearch Serverless コレクションのいずれかを選択できます。マネージドクラスターは、カスタム構成で最大 10PB のホットデータと、さらに 15PB のウォームデータの処理に対応します。一方、サーバーレスは自動リソース管理により、運用の複雑さを排除します。マネージドクラスターとサーバーレスオプションはどちらも、暗号化、インデックスレベルのアクセス制御、高可用性のためのマルチ AZ 配置による包括的なセキュリティが提供されます。さらに、マネージドクラスターでは、ドキュメントレベルの追加のセキュリティ制御が提供されます。
特徴
AWS は、ソフトウェアのインストール、アップグレード、パッチ適用を 24 時間 365 日のモニタリングと自動化された自己修復によって管理すると同時に、最大 25 PB、1,000 のデータノード、さらに 200 のコーディネーターノードまでスケールアップ可能なワークロードをサポートします。OpenSearch Service は、検索から分析、ベクトルデータベースの運用まで、さまざまなワークロードを強化する、実績ある単一のテクノロジーを提供します。最新の UI は、自然言語クエリとさまざまなユースケース向けの専用ワークスペースを使用して、複数のソースにまたがる統合データ分析を通じて包括的な運用分析を提供します。OpenSearch は Apache 2.0 ライセンスのオープンソースソリューションであり、Linux Foundation のメンバーでもあります。イノベーションを促進し、組織が高度な検索体験の構築や AI 機能の実装、運用に関する洞察の効率的な活用を実現できるよう、AWS と 拡大を続けるコミュニティによって支援されています。
マネージド OpenSearch
OpenSearch クラスターの設定、管理、スケールの手間をかけずに、検索ワークロードを簡単に実行できます。OpenSearch Service は、インタラクティブなミリ秒単位の応答時間でオープンソース検索の力を提供します。さらに、Amazon OpenSearch Serverless は、リソースのプロビジョニングや調整なしでの検索およびログ分析を可能にし、アプリケーションのニーズに基づいてリソースを自動的にスケールします。
生成 AI アプリケーション向けのコストパフォーマンスとスケーラビリティに優れるベクトルデータベース
AWS では、Amazon Bedrock のベクトルデータベースとして Amazon OpenSearch Service を推奨しています。統合されたベクトルデータベースは、スケーラブルなベクターストレージと効率的な検索機能を通じて最新の生成 AI アプリケーションを強化し、組織が何十億もの高次元ベクター埋め込みをミリ秒の応答時間で保存し、クエリできるようにします。組織は、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker のほか、OpenAI、Cohere、DeepSeek などのサードパーティモデルプロバイダーの基盤モデルと統合することで、ベクトル検索と従来のキーワードクエリを組み合わせて、より正確でコンテキストに関連する結果を得られます。このソリューションは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションとほぼリアルタイムの埋め込み更新をサポートしています。これにより、組織はデータの正確性を維持しながら、セマンティック検索、インテリジェントなチャットボット、パーソナライズされたレコメンデーションなどの高度な生成 AI エクスペリエンスを実現できます。OpenSearch サーバーレスは、Amazon Bedrock ナレッジベースのデフォルトのベクトルデータベースでもあります。OpenSearch Serverless は、ベクトルデータベースのインフラストラクチャを管理しなくても、Amazon Bedrock for RAG および AI エージェントで構築できる、自動スケーリングされた高性能ベクトルデータベースを提供します。
ベクトルデータベースとしての OpenSearch サービスの詳細については、こちらフルマネージド型のデータインジェストと変換
Amazon OpenSearch Ingestion を使用すると、OpenSearch ドメインと OpenSearch Serverless コレクションにデータを大規模に取り込み、変換し、ルーティングできます。OpenSearch Ingestion は、自動的にスケールして要求の厳しいワークロードを処理し、重複排除とサンプリングを通じてストレージコストを削減するとともに、組み込みのプロセッサとスキーマによってデータ品質を強制適用し、マスキングを通じて機密データを保護して、コンプライアンス要件に基づいてデータをルーティングします。
検索とログ分析のための包括的なセキュリティ
堅牢なセキュリティ機能を利用して、検索とログ分析データを監査および保護し、認証、認可、暗号化、監査証跡、規制コンプライアンスの要件を満たします。OpenSearch Service は、きめ細かいアクセスコントロール、ネットワーク分離、プログラムによる安全なアクセス、さまざまな業界標準でのコンプライアンスの実現、ログの収集、正規化、比較を通じたセキュリティ分析を提供します。
他の AWS サービスとの統合
他の AWS サービスと統合するだけで、拡張された検索と分析機能を使用できます。これには、保存されたデータの高度な検索のための Amazon DynamoDB および Amazon DocumentDB データベースとのシームレスな統合、および個別のデータインデックス作成の必要性を減らすための Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 全体でのフリクションレスな検索が含まれます。Amazon OpenSearch Service を使用することで、複雑なデータパイプラインを使用したり、最初にデータをエクスポートしたり変換したりすることなく、Amazon CloudWatch Logs のデータをほぼリアルタイムで直接クエリして可視化できるようになりました。この ゼロ ETL 統合は、CloudWatch Logs のスケーラブルな取り込みと保存、および OpenSearch Service の高度な分析機能を活用して、ログデータの収集と保存を一元化します。Amazon Security Lake と Amazon OpenSearch Service のゼロ ETL 統合により、データ統合の課題に直面することなく、これまで分析に膨大なコストがかかっていた大量のセキュリティデータを効率的に検索したり分析したりできます。また、セキュリティ調査を合理化し、セキュリティの状況を包括的に可視化することが可能です。このサービスは、AWS モデルホスティングサービスとさらに統合します。Amazon Bedrock や Amazon SageMaker と統合すると、ベクトル埋め込みの生成と保存が可能になり、AWS CloudTrail と AWS CloudWatch と統合すると、クラスター管理とセキュリティ監査を強化できます。
OpenSearch Service の特徴と利点の詳細なリストについては、特徴ページにアクセスしてください。
ユースケース
リアルタイムのログ分析とオブザーバビリティ
セキュリティとオブザーバビリティのデータを一元管理して分析し、リアルタイムの脅威検出、インシデント管理、アプリケーションの正常性の改善を実現して、システムの可視性とカスタマーエクスペリエンスを強化します。
シームレスでパーソナライズされた検索
OpenSearch Service の高速でパーソナライズされた検索により、ユーザーエンゲージメントを強化し、コンバージョンを高めましょう。アプリケーション、ウェブサイト、データレイクカタログ全体で関連データを迅速に提供し、ユーザーエクスペリエンスを強化できます。
検索と生成 AI 用のベクトルデータベース
何十億もの高次元ベクトルを効率的に保存・検索することで、ベクトルベースの検索機能を可能にします。生成 AI アプリケーションを支援して、マルチモーダルデータ (テキスト、画像、音声、動画) を対象に、より正確でコンテキストに即した結果を実現します。Amazon Bedrock、Amazon SageMaker のほか、OpenAI、Cohere、DeepSeek などのサードパーティモデルプロバイダーの基盤モデルと統合することで、インテリジェント検索、チャットボット、パーソナライズされたレコメンデーション、異常検出、AI 支援分析などの高度なユースケースを強化できます。
生成 AI アプリケーションのための検索拡張生成 (RAG)
外部ナレッジベースとして OpenSearch Service に検索拡張生成 (RAG) を組み込むことで、大規模言語モデル (LLM) からの応答の精度と関連性を高めましょう。