- Análises›
- Amazon OpenSearch Service›
- Clientes
Clientes do Amazon OpenSearch Service
Por que usar o Amazon OpenSearch Service?
O Amazon OpenSearch Service conta com a confiança de organizações de todos os setores para impulsionar a pesquisa empresarial, a observabilidade e as workloads de IA generativa. Os clientes valorizam seus recursos totalmente gerenciados, incluindo ajuste de escala automático, aplicação de patches, provisionamento de hardware e monitoramento 24 horas por dia e 7 dias por semana, o que permite que as equipes se concentrem na inovação, em vez de no gerenciamento da infraestrutura. Ele combina recursos de pesquisa tradicional e semântica, observabilidade poderosa e recursos de analytics de log, além de um banco de dados de vetores de alta performance para habilitar IA generativa e agêntica.
Os clientes conseguem alcançar níveis excepcionais de eficiência de custos e performance em qualquer escala, reduzindo o sacrifício entre performance e acessibilidade. O OpenSearch Service é compatível com várias opções de implantação, o que facilita para as organizações iniciarem novos projetos baseados na nuvem, migrarem de ambientes autogerenciados ou realizarem transições completas para um serviço gerenciado, com o mínimo de interrupções.
Descubra mais histórias de clientes na nossa página de histórias de sucesso de clientes e leia mais conteúdo técnico no nosso blog. Acesse nosso hub de migração para conhecer recursos completos que simplificam a migração e melhoram a performance.
Banco de dados de vetores e IA generativa
Simplifique a implementação de IA generativa com um banco de dados de vetores integrado que gerencia bilhões de vetores de forma eficiente. Desenvolva rapidamente aplicações de IA generativa por meio de integrações nativas com o Amazon Bedrock, o Amazon SageMaker, o Amazon Titan e modelos de entidades externas como a OpenAI, a Cohere, a DeepSeek e outros, usando conectores configurados previamente.
Adobe
A Adobe precisava escalar o Assistente de IA do Acrobat para atender a centenas de milhões de usuários e, ao mesmo tempo, fornecer atribuições precisas de documentos e suporte multilíngue. Com a implementação do Amazon OpenSearch Service para citações de atribuição e do Amazon Bedrock, a Adobe precisava escalar o Assistente de IA do Acrobat para atender a centenas de milhões de usuários e, ao mesmo tempo, fornecer atribuições precisas de documentos e suporte multilíngue. Com a implementação do Amazon OpenSearch Service para citações de atribuição e do Amazon Bedrock para recursos em idiomas diferentes do inglês, a Adobe escalou com êxito sua solução para ajudar os usuários a extrair insights acionáveis rapidamente de trilhões de PDFs.
Assista ao vídeo
Amazon Prime Video
O Prime Video estava enfrentando desafios para fornecer resultados de pesquisa relevantes para seu crescente catálogo de conteúdo esportivo ao vivo e sob demanda. Com a implementação do Amazon OpenSearch Service com recursos de pesquisa semântica e IA/ML, alimentado por um modelo personalizado de incorporações de texto no Amazon SageMaker, o Prime Video melhorou significativamente a relevância e a precisão da pesquisa, resultando em maior engajamento dos clientes e descoberta de conteúdo para eventos esportivos.
Leia o blog
Doordash
A DoorDash enfrentava desafios para lidar de forma eficiente com um alto volume de chamadas de seus entregadores contratados. Por isso, implementou uma solução utilizando o Amazon Bedrock para modelos de base, as bases de conhecimento do Amazon Bedrock para conectar grandes modelos de linguagem às suas fontes de dados e o Amazon OpenSearch Sem Servidor para workloads escaláveis. Essa arquitetura com tecnologia sem servidor possibilitou à DoorDash atender centenas de milhares de chamadas por dia e reduzir significativamente a demanda sobre os atendentes.
Leia o blog
Pesquisar
Audiense
Esse provedor de analytics de mídia social enfrentava desafios de performance, com tempos de consulta lentos e indexação semanal, o que gerava dados desatualizados. A migração do Apache Solr para o Amazon OpenSearch Service ajudou a Audiense a reduzir o tempo de consultas em 1.400%, alcançar indexação quase em tempo real e melhorar a confiabilidade do sistema, possibilitando à empresa fornecer insights mais rápidos e atualizados aos seus clientes.
MANZ
A MANZ, uma empresa austríaca líder no fornecimento de informações jurídicas, tinha a necessidade de aprimorar seus recursos de pesquisa para mais de 300 milhões de documentos jurídicos. A MANZ foi capaz de alcançar tempos médios de processamento de 200 a 300 milissegundos em pesquisar 50 milhões de documentos depois de implementar o Amazon OpenSearch Service com recursos de pesquisa vetorial. A solução melhorou a velocidade e a precisão da pesquisa, e a expectativa é que ela proporcione uma economia de até 30% em comparação com as soluções de pesquisa anteriores.
Leia o estudo de caso
Juicebox
A Juicebox, uma plataforma de recrutamento de talentos por IA, precisava otimizar a capacidade de pesquisa em seu banco de dados com mais de 800 milhões de perfis de candidatos. O Juicebox foi capaz de reduzir a latência das consultas de 700 para 250 milissegundos, revelou 35% mais candidatos relevantes por meio da pesquisa semântica e habilitou consultas de agregação de dados em grande escala que são executadas em mais de 100 milhões de perfis em menos de 800 milissegundos com o Amazon OpenSearch Service.
Leia o blog
Compass
Pesquisas de propriedades simplificadas e modernizadas.
“Por causa do recurso de percolação, você é notificado assim que uma propriedade é adicionada ao sistema, o que reduziu o atraso de 1 hora para 1 minuto. “
Sakta Mishra, arquiteto de soluções do Data Lab da AWS
Analytics de logs e observabilidade
Analise logs, rastreamentos e métricas por meio de painéis unificados. As funcionalidades de consulta direta para o Amazon S3, o Amazon CloudWatch e o Amazon Security Lake eliminam a movimentação de dados e reduzem os custos relacionados ao armazenamento. O machine learning integrado realiza a detecção de anomalias e automatiza a geração de alertas, acelerando a resolução de problemas.
Netscout
Service assurance (Garantia de serviço)
“A Netscout criou uma solução da AWS no Amazon OpenSearch como um mecanismo analítico para alguns dos serviços que fornecemos. Então, isso fornece inteligência de ameaças para nossos clientes gratuitamente. “
Richard Hummel, gerente de inteligência contra ameaças, Netscout
Amazon Video
Deliver seamless playback experience to more than 18 million football fans (Entregue uma experiência de reprodução perfeita a mais de 18 milhões de fãs de futebol).
“Coletamos uma quantidade significativa de dados sobre a qualidade do serviço, que é a experiência que os espectadores têm em seus dispositivos. Essas informações foram enviadas para o Amazon OpenSearch Service e as usamos para otimizar ainda mais a experiência geral de reprodução em tempo real. “
BA Winston, diretor global de reprodução e entrega de vídeo digital, Amazon Video.
Hapag-Lloyd
A equipe Web & Mobile da Hapag-Lloyd precisava acompanhar 20 produtos na nuvem, abrangendo milhares de recursos, após a migração para a AWS em 2020. Eles implementaram o Amazon OpenSearch Service para centralizar o log e o monitoramento e reduziram com êxito o tempo necessário para a solução de problemas para suas equipes de desenvolvimento, além de melhorar a visibilidade da performance dos produtos em vários ambientes da AWS.
Leia o estudo de caso
International Centre for Clean Water (ICCW)
O ICCW precisava acompanhar com eficácia a qualidade do solo e da água para investigar possíveis problemas de saúde em aldeias indígenas. Eles implementaram uma solução do AWS IoT com o Amazon OpenSearch Service e agora conseguem analisar 90 GB de dados de sensores diariamente, com atualizações de painéis a cada dois minutos. Com isso, eles podem acompanhar as mudanças na qualidade da água em tempo real e correlacionar as descobertas com incidentes locais de saúde para embasar decisões de políticas.
Leia o estudo de caso
Zurich Insurance Group
O Zurich Insurance Group precisava otimizar seu sistema de gerenciamento de logs e, ao mesmo tempo, equilibrar os custos de armazenamento e cumprir os requisitos de retenção de longo prazo em milhares de aplicações. O Zurich reduziu com êxito a ingestão de dados SIEM em 85%, projetou uma economia de 53% por GB de dados de log armazenados e melhorou sua capacidade de escalabilidade, tudo isso enquanto mantinha a conformidade com os requisitos de retençãopor meio da implementação de uma solução híbrida utilizando o Amazon OpenSearch Service, o Amazon S3 e outros serviços da AWS.
Leia o blog
