Amazon S3 Vectors, 평가판보다 40배 더 큰 규모로 정식 사용 가능
벡터 저장 및 쿼리를 기본적으로 지원하는 최초의 클라우드 객체 스토리지인 Amazon S3 Vectors가 이제 정식 버전으로 출시됩니다. S3 Vectors는 10억 벡터 규모의 AI 에이전트, 추론(inference), 검색 증강 생성(RAG) 및 시맨틱 검색을 위해 특별히 구축되고 비용 최적화된 벡터 스토리지를 제공합니다. S3 Vectors는 Amazon S3와 동일한 탄력성, 내구성 및 가용성을 제공하고 벡터를 업로드, 저장 및 쿼리하는 데 드는 총 비용을 최대 90%까지 절감하도록 설계되었습니다. 정식 출시를 통해 인덱스당 최대 20억 개의 벡터를 저장 및 쿼리하고 벡터 버킷당 10,000개의 벡터 인덱스까지 탄력적으로 확장할 수 있습니다. 자주 사용하지 않는 쿼리는 계속해서 1초 이내에 결과를 반환하며, 쿼리 빈도가 높아질수록 지연 시간은 약 100밀리초 이하로 줄어듭니다. 단일 벡터 업데이트를 인덱스로 스트리밍할 때 사용자의 애플리케이션은 초당 1,000개의 벡터 쓰기 처리량을 달성하고, 쿼리당 최대 100개의 검색 결과를 검색하며, 쿼리의 세분화된 필터링을 위해 각 벡터와 함께 최대 50개의 메타데이터 키를 저장할 수 있습니다.
S3 Vectors를 사용하면 내구성이 뛰어나고 비용이 저렴한 벡터 스토리지에 최적화된 새로운 버킷 유형인 벡터 버킷이 제공됩니다. 벡터 버킷으로 사용자는 벡터 인덱스로 벡터 데이터를 구성하고 인프라를 프로비저닝하지 않고도 벡터를 저장, 액세스 및 쿼리할 수 있는 전용 API 세트를 얻을 수 있습니다. 기본적으로 S3 Vectors는 S3 관리형 키(SSE-S3)를 사용한 서버 측 암호화로 벡터 버킷의 모든 벡터 데이터를 암호화하거나, 또는 선택적으로 AWS Key Management Service(SSE-KMS)를 사용하여 기본 고객 관리형 키를 설정하여 벡터 버킷의 모든 새 벡터 인덱스를 암호화할 수 있습니다. 또한 이제 벡터 인덱스별 전용 고객 관리 키를 설정하여 확장 가능한 멀티테넌트 애플리케이션을 구축하고 규정 및 거버넌스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 속성 기반 액세스 제어(ABAC)를 위해 벡터 버킷과 인덱스에 태그를 지정하고 AWS Billing and Cost Management를 사용하여 비용을 추적 및 관리할 수 있습니다.
S3 벡터는 Amazon Bedrock Knowledge Bases와 통합되어 RAG에 대규모 벡터 데이터세트를 사용하는 데 드는 비용을 절감합니다. Amazon Bedrock 또는 Amazon SageMaker Unified Studio에서 Knowledge Base를 생성할 때 기존 Amazon S3 벡터 인덱스를 선택하거나 Quick Create 워크플로를 사용하여 새 벡터 인덱스를 생성할 수 있습니다. Amazon OpenSearch Service를 사용하면 S3의 벡터 스토리지를 자동으로 관리하도록 OpenSearch를 구성하여 하이브리드 검색 워크로드의 비용을 최적화할 수 있습니다.
S3 Vectors는 5개의 리전에서 출시된 평가판에서 확장되어 현재 14개 AWS 리전에서 정식으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제품 페이지, S3 요금 페이지, 설명서 및 AWS 뉴스 블로그에서 확인하세요.