Amazon S3 Vectors(평가판) 출시 - 벡터 저장 및 쿼리를 기본적으로 지원하는 최초의 클라우드 객체 스토리지
Amazon S3 Vectors는 AI 에이전트, AI 추론, Amazon S3에 저장된 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 목적의 비용 최적화된 벡터 스토리지를 제공합니다. 벡터 업로드, 저장 및 쿼리 비용을 최대 90%까지 줄임으로써, S3 Vectors는 비용 효율적으로 대규모 벡터 데이터세트를 생성하고 사용하여 AI 에이전트의 메모리 및 컨텍스트를 개선하고 S3 데이터의 시맨틱 검색 결과를 개선할 수 있습니다. Amazon S3와 동일한 탄력성, 확장성, 내구성을 제공하도록 설계된 S3 Vectors를 사용하면 1초 미만의 쿼리 성능으로 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 대량의 정보를 체계적으로 정리하고 검색할 수 있는 벡터 인덱스를 구축하고 유지 관리해야 하는 애플리케이션에 적합합니다. S3 Vectors는 페타바이트 규모의 비디오 아카이브에서 유사한 장면을 찾거나, 관련 비즈니스 문서 컬렉션을 식별하는 등 다양한 작업을 위한 간단하고 유연한 API를 제공합니다. 수백만 개의 의료 이미지가 포함된 진단 컬렉션에서 희귀한 패턴을 탐지하는 것도 가능합니다.
S3 Vectors는 Amazon Bedrock 지식 기반과 기본적으로 통합되므로, 검색 증강 생성(RAG)을 위해 대규모 벡터 데이터세트를 사용하는 데 따른 비용을 절감할 수 있습니다. 아울러 S3 Vectors는 Amazon OpenSearch Service와 함께 사용하여 자주 쿼리되지 않는 벡터의 스토리지 비용을 낮출 수 있고, 수요가 증가하거나 검색 기능을 강화해야 하는 경우 이를 OpenSearch로 신속하게 이동할 수 있습니다.
S3 Vectors는 내구성이 뛰어나고 비용이 저렴한 벡터 스토리지에 최적화된 새로운 버킷 유형을 도입했습니다. 여기에는 인프라를 프로비저닝하지 않고도 벡터를 저장, 액세스, 쿼리할 수 있는 전용 API 세트가 포함되어 있습니다. 벡터 버킷 내에서 벡터 데이터를 체계적으로 정리하고 버킷당 최대 10,000개의 인덱스로 탄력적으로 스케일 업할 수 있습니다. Amazon Bedrock 또는 Amazon SageMaker Unified Studio에서 지식 기반을 생성할 때 S3 벡터 인덱스를 벡터 스토어로 선택하거나, 빠른 생성 워크플로를 사용하여 설정할 수 있습니다. OpenSearch에서는 대규모 벡터 데이터세트는 S3에 저장하여 거의 실시간으로 액세스할 수 있게 하고, 가장 높은 성능이 요구되는 벡터 데이터는 OpenSearch에서 즉시 활성화하는 계층형 전략을 채택할 수 있습니다.
Amazon S3 Vectors 평가판은 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(시드니), 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 제공됩니다. 자세한 내용은 제품 페이지, S3 요금 페이지, 설명서, AWS 뉴스 블로그에서 확인하세요.