Amazon OpenSearch Service
안전하고 비용 효과적인 관리형 서비스로 AI 기반 검색, 관찰성 및 벡터 데이터베이스 운영을 간소화할 수 있습니다.
OpenSearch Service 소개
Amazon OpenSearch Service는 인프라 관리, 모니터링 및 유지 관리에 대한 걱정이나 OpenSearch 클러스터 운영 전문 지식 없이 OpenSearch 클러스터를 실행하고 규모를 조정할 수 있는 AWS 관리형 서비스입니다. OpenSearch는 Apache 2.0 라이선스가 있는 오픈 소스 검색 및 분석 제품군으로, 커뮤니티가 주도하는 분산형 검색 엔진입니다. OpenSearch Service는 운영 오버헤드를 줄이고 엔터프라이즈급 보안, 고가용성, 확장성을 제공하며 실시간 검색, 분석, 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 조직은 인프라를 관리하는 대신 혁신을 가속화하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 완전관리형 OpenSearch Service 클러스터를 통한 정밀 제어 또는 Amazon OpenSearch Serverless를 통한 자동 리소스 최적화 중에서 선택하여 불필요한 비용 없이 벡터 워크로드 규모를 효율적으로 조정할 수 있습니다.
Amazon OpenSearch Service의 이점
검색 경험 개선
기존 방식, 벡터 기반 방식, 하이브리드 방식 등 유연한 검색 옵션을 통해 검색 품질, 성능, 비용의 균형을 맞출 수 있습니다. 사용자는 정확한 키워드 매칭 또는 자연어 쿼리를 통해 관련 콘텐츠를 찾고, 관리자는 특정 사용 사례 요구 사항에 맞게 검색 구성을 조정할 수 있습니다. Amazon DynamoDB, Amazon DocumentDB 및 Amazon S3와의 제로 ETL 통합과 기타 AWS 서비스 및 데이터베이스에 대한 연결을 통해 스토리지 비용과 관리 오버헤드를 줄이는 동시에 데이터 소스 전반에 걸쳐 더 빠른 검색 구현이 가능합니다.
생성형 AI 배포 가속화
수십억 개의 벡터를 효율적으로 관리하는 통합 벡터 데이터베이스로 생성형 AI 구현을 간소화할 수 있습니다. 사전 구축된 커넥터를 통해 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Amazon Titan, OpenAI, Cohere, DeepSeek를 비롯한 타사 모델과의 기본 통합으로 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.
고급 운영 관찰성
통합 대시보드를 통해 로그, 추적 및 지표를 분석할 수 있습니다. Amazon S3, Amazon CloudWatch 및 Amazon Security Lake에 대한 직접 쿼리 기능을 사용하면 데이터 이동이 필요 없고 스토리지 비용이 절감됩니다. 내장된 기계 학습이 이상 징후를 감지하고 알림을 자동화하여 더 빠른 문제 해결을 지원합니다.
자신 있게 배포 및 운영
최대한의 제어를 위해 완전관리형 OpenSearch Service 클러스터를 선택하거나 오토 스케일링을 위해 OpenSearch Serverless 컬렉션을 선택할 수 있습니다. 관리형 클러스터는 사용자 정의 구성을 통해 최대 10PB의 핫 데이터와 추가로 15PB의 웜 데이터 작업을 지원하며, 서버리스는 자동 리소스 관리를 통해 운영의 복잡성을 제거합니다. 관리형 클러스터와 서버리스 옵션 모두 암호화, 인덱스 수준 액세스 제어, 고가용성을 위한 다중 AZ 배포를 통해 포괄적인 보안을 제공하며, 관리형 클러스터는 문서 수준의 추가 보안 제어를 제공합니다.
기능
AWS는 24시간 연중무휴 모니터링과 자동 자가 복구 기능을 통해 소프트웨어 설치, 업그레이드, 패치를 관리하며, 최대 25PB, 1,000개의 데이터 노드, 추가 200개의 코디네이터 노드로 스케일 업 가능한 워크로드를 지원합니다. OpenSearch Service는 검색부터 분석, 벡터 데이터베이스 운영에 이르기까지 다양한 워크로드를 지원하는 검증된 단일 기술을 제공합니다. 최신 UI는 자연어 쿼리와 다양한 사용 사례를 위한 목적별 작업 공간과 함께 여러 소스의 통합 데이터 분석을 통해 포괄적인 운영 분석을 제공합니다. OpenSearch는 Apache 2.0 라이선스를 받은 오픈 소스 솔루션으로, Linux Foundation의 회원이며 AWS와 성장하는 커뮤니티의 지원을 받아 혁신을 촉진하고 조직이 고급 검색 환경을 구축하고 AI 기능을 구현하고 더욱 효율적으로 운영 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
관리형 OpenSearch
OpenSearch 클러스터를 구성, 관리 및 확장해야 하는 번거로움 없이 검색 워크로드를 간단하게 실행할 수 있습니다. OpenSearch Service는 밀리초 단위의 대화식 응답 시간으로 오픈 소스 검색의 강력한 기능을 제공합니다. 또한 Amazon OpenSearch Serverless를 사용하면 리소스를 프로비저닝하거나 조정하지 않고도 검색 및 로그 분석을 수행할 수 있으므로 애플리케이션 요구 사항에 따라 리소스를 자동으로 확장할 수 있습니다.
생성형 AI 애플리케이션을 위한 가격 대비 성능과 확장성이 뛰어난 벡터 데이터베이스
AWS에서는 Amazon Bedrock의 벡터 데이터베이스로 Amazon OpenSearch Service를 권장합니다. 통합 벡터 데이터베이스는 확장 가능한 벡터 스토리지와 효율적인 검색 기능을 통해 최신 생성형 AI 애플리케이션을 구동하여 조직이 밀리초 단위의 응답 시간으로 수십억 개의 고차원 벡터 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있도록 지원합니다. 조직은 Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, OpenAI, Cohere, DeepSeek와 같은 타사 모델 제공업체의 파운데이션 모델과의 통합을 통해 벡터 검색과 기존 키워드 쿼리를 결합하여 보다 정확하고 상황에 맞는 결과를 제공할 수 있습니다. 이 솔루션은 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션과 실시간에 가까운 임베딩 업데이트를 지원하여 조직이 데이터 정확성을 유지하면서 의미 체계 검색, 지능형 챗봇, 맞춤형 추천과 같은 정교한 생성형 AI 경험을 구축할 수 있도록 지원합니다. OpenSearch Serverless는 Amazon Bedrock 기술 자료의 기본 벡터 데이터베이스이기도 합니다. OpenSearch Serverless는 벡터 데이터베이스 인프라를 관리할 필요 없이 RAG 및 AI 에이전트용 Amazon Bedrock으로 구축하는 데 사용할 수 있는 자동으로 규모가 조정되는 고성능 벡터 데이터베이스를 제공합니다.
벡터 데이터베이스로서의 OpenSearch Service에 대해 자세히 알아보기완전 관리형 데이터 수집 및 변환
Amazon OpenSearch Ingestion을 사용하면 대규모로 데이터를 수집 및 변환하고 OpenSearch 도메인 및 OpenSearch Service Serverless 모음으로 라우팅할 수 있습니다. OpenSearch Ingestion은 까다로운 워크로드를 처리하도록 자동으로 확장하고, 중복 제거 및 샘플링을 통해 스토리지 비용을 절감하고, 내장 프로세서 및 스키마로 데이터 품질을 강화하고, 수정을 통해 민감한 데이터를 보호하고, 규정 준수 요구 사항에 따라 데이터를 라우팅합니다.
검색 및 로그 분석을 위한 포괄적인 보안
강력한 보안 기능을 활용하여 검색 및 로그 분석 데이터를 감사하고 보호하여 인증, 권한 부여, 암호화, 감사 추적 및 규정 준수에 대한 요구 사항을 충족합니다. OpenSearch Service는 세분화된 액세스 제어, 네트워크 격리, 안전한 프로그래밍 방식의 액세스, 업계 표준 전반의 규정 준수 지원, 로그 수집, 정규화 및 비교를 통한 보안 분석을 제공합니다.
다른 AWS 서비스와의 통합
다른 AWS 서비스와 간단히 통합하여 확장된 검색 및 분석 기능을 제공합니다. 여기에는 저장된 데이터에 대한 고급 검색을 위한 Amazon DynamoDB 및 Amazon DocumentDB 데이터베이스와의 원활한 통합, 별도의 데이터 인덱싱 작업을 줄이기 위한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 전반의 원활한 검색이 포함됩니다. 이제 복잡한 데이터 파이프라인을 사용하거나 먼저 데이터를 내보내거나 변환할 필요 없이 Amazon OpenSearch Service를 사용하여 거의 실시간으로 Amazon CloudWatch Logs 데이터를 직접 쿼리하고 시각화할 수 있습니다. 이 제로 ETL 통합은 OpenSearch Service의 고급 분석 기능과 함께 CloudWatch Logs의 확장 가능한 수집 및 스토리지를 활용하여 로그 데이터 수집 및 저장을 중앙 집중화합니다. Amazon Security Lake와 Amazon OpenSearch Service 간의 제로 ETL 통합을 통해 이전에는 분석에 막대한 비용이 들었던 방대한 보안 데이터를 데이터 통합 문제 없이 효율적으로 검색 및 분석하여 보안 조사를 간소화하고 보안 환경에 대한 포괄적인 가시성을 제공할 수 있습니다. 이 서비스는 벡터 임베딩 생성 및 저장을 지원하는 Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker와 같은 AWS 모델 호스팅 서비스와 향상된 클러스터 관리 및 보안 감사를 위한 AWS CloudTrail 및 AWS CloudWatch와 추가로 통합됩니다.
OpenSearch Service의 기능 및 이점에 대한 전체 목록을 보려면 기능 페이지를 확인하세요.
사용 사례
실시간 로그 분석 및 관찰성
실시간 위협 탐지, 인시던트 관리, 애플리케이션 상태 개선을 위해 보안 및 관찰성 데이터를 중앙 집중화하고 분석하여 시스템 가시성과 고객 경험을 개선합니다.
원활하고 개인화된 검색
OpenSearch Service 의 빠르고 개인화된 검색을 통해 사용자 참여와 전환율을 높이세요. 애플리케이션, 웹 사이트 및 데이터 레이크 카탈로그에 관련 데이터를 빠르게 제공하여 사용자 경험을 개선합니다.
검색 및 생성형 AI를 위한 벡터 데이터베이스
벡터 기반 검색 기능을 통해 수십억 개의 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 검색합니다. 멀티모달(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오) 데이터에서 보다 정확하고 상황에 맞는 결과를 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 지원합니다. Amazon Bedrock, Amazon SageMaker의 파운데이션 모델 및 OpenAI, Cohere, DeepSeek와 같은 타사 모델 제공업체와 통합하여 지능형 검색, 챗봇, 개인화된 추천, 이상 징후 탐지, AI 지원 분석과 같은 정교한 사용 사례를 지원합니다.
생성형 AI 애플리케이션을 위한 검색 증강 생성(RAG)
검색 증강 생성(RAG)을 외부 지식 기반으로 OpenSearch Service와 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)의 응답의 정확성과 관련성을 개선합니다.