Amazon OpenSearch Service 통합

제로 ETL과의 Amazon OpenSearch Service 통합

데이터 양이 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라 조직이 데이터에서 중요한 비즈니스 및 운영 인사이트를 도출하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 조직들은 데이터 수집, 데이터 변환, 추세 분석의 요구에 부응하기 위해 노력하고 있습니다. 사일로화된 데이터 소스, 비효율적인 ETL 프로세스, 리소스 제약은 조직이 데이터를 효과적으로 사용하는 데 방해가 됩니다.

조직은 데이터의 이동 또는 복제에 대해 걱정하거나 운영상 복잡한 도구와 프로세스를 통해 데이터를 푸시할 필요 없이 데이터에서 인사이트를 도출하고자 합니다. 조직은 사용자 지정 도구로 데이터를 수집, 표준화 및 저장하여 비즈니스 인사이트를 얻는데, 이 데이터에서 가치를 추출하기 위해 뛰어난 전문가가 필요한 경우도 있습니다. 고객은 광범위한 교육 없이도 모든 사용자가 사용할 수 있고, 데이터 중복을 피하고, 데이터 전송 비용을 없앨 수 있는 간편하고 저렴한 솔루션을 원합니다.

Amazon OpenSearch Service 제로 ETL 통합 및 수집 기능을 통해 고객은 이제 외부 데이터 소스를 직접 쿼리하여 익숙한 전체 텍스트 검색 기능을 OpenSearch Serverless 컬렉션의 경계를 넘어 확장할 수 있습니다. Amazon OpenSearch Service의 제로 ETL은 데이터 통합 프로세스를 간소화하고, 실시간 데이터 분석을 지원하고, 인프라 복잡성을 줄이고, 다양한 AWS 데이터 소스에서 데이터를 수집 및 분석하기 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 운영 복잡성이 줄어들고, 비용이 절감되며, 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

Page Topics

OpenSearch의 주요 통합

OpenSearch의 주요 통합

Amazon S3 데이터 레이크 작업을 수행하면 복잡한 ETL 파이프라인이 필요하지 않으므로, 데이터 분석 프로세스를 간소화하여 운영 복잡성과 비용을 줄일 수 있습니다. 자세히 알아보기

Amazon OpenSearch Service와 Amazon DynamoDB 간의 제로 ETL 통합을 활용하여 전체 텍스트 및 벡터 검색 등과 같은 고급 검색 기능을 사용하면 사용자 지정 코드 또는 복잡한 데이터 파이프라인이 필요하지 않습니다. 따라서 데이터 동기화 유지와 관련된 운영 부담과 비용을 줄일 수 있습니다. 자세히 알아보기

OpenSearch API를 사용하여 Amazon DocumentDB 문서에서 고급 검색 기능(예: 퍼지 검색, 시맨틱 검색 등)을 활용할 수 있습니다. 이 통합을 통해 컬렉션 및 기타 영어가 아닌 언어도 고유하게 검색할 수 있습니다. 자세히 알아보기

Amazon OpenSearch Service는 데이터 수집 프로세스를 간소화하여 다양한 소스의 데이터를 OpenSearch 클러스터로 전송할 수 있도록 합니다. 정형 데이터베이스, 비정형 로그 파일, 실시간 스트리밍 데이터 등 어떤 데이터를 처리하든 간에, 커넥터를 사용하면 확장성과 비용 효율성을 제공하는 통합 플랫폼에 데이터를 통합할 수 있습니다. 

데이터를 수집 및 변환하고 OpenSearch Service 도메인으로 라우팅합니다. 서버리스 아키텍처가 포함된 OpenSearch Ingestion Service는 수집 워크로드의 처리 요구 사항을 충족할 수 있도록 자동으로 확장되므로, 원활하고 효율적인 데이터 파이프라인을 보장합니다. 자세히 알아보기

다양한 소스의 원시 스트리밍 데이터를 Elasticsearch 또는 OpenSearch 인덱스에 필요한 형식으로 변환하고, 사용자 지정 데이터 처리 파이프라인을 구축하지 않고도 Amazon OpenSearch Service에 이를 원활하게 로드할 수 있습니다. 사전 구축된 Lambda 블루프린트를 Amazon Kinesis Firehose에서 사용하여 일반적인 데이터 소스(예: Apache 및 시스템 로그)를 JSON 및 CSV 형식으로 변환하고, 자동 작업 재시도 및 원시 데이터 백업 기능을 제공합니다. 자세히 알아보기

Logstash를 Amazon EC2에 배포하고, Amazon OpenSearch Service 도메인을 Logstash 구현을 통해 수신되는 모든 로그에 대한 백엔드 스토어로 설정할 수 있습니다. Logstash는 패턴 매칭을 통해 비정형 로그 데이터를 정형 데이터로 구문 분석, 데이터 레코드 필드의 이름 변경, 제거, 교체 및 수정, 그리고 지표 집계와 같은 일반적인 변환을 손쉽게 수행할 수 있도록 사전에 구축된 필터 라이브러리를 지원합니다. 자세히 알아보기

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 통합은 OpenSearch Service의 고급 분석 기능과 함께 CloudWatch Logs의 확장 가능한 수집 및 스토리지를 활용하여 로그 데이터 수집 및 저장을 중앙 집중화합니다.

자세히 알아보기

Amazon Security Lake와 Amazon OpenSearch Service의 원활한 통합을 통해 데이터 통합에 대한 어려움 없이 보안 데이터를 바로 검색하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 복잡성, 운영 오버헤드 및 비용을 줄일 수 있습니다. OpenSearch Services를 사용하면 Security Lake의 데이터에 대해 직접 보안 조사 쿼리를 실행한 다음 풍부하고 맞춤화된 OpenSearch Service 기능을 사용하여 빠르고 반복적인 데이터 분석을 위해 온디맨드 데이터를 가속화할 수 있습니다.

자세히 알아보기

디바이스-클라우드 연결을 간소화하고, 소비자 어플라이언스 및 클라우드 애플리케이션 등과 같은 IoT 디바이스 간의 안전한 데이터 교환을 지원합니다. AWS Management Console을 사용하여 데이터를 Amazon OpenSearch Service로 직접 로드하도록 AWS IoT를 구성할 수 있으므로, 고객에게 IoT 데이터 및 지표에 대한 거의 실시간 액세스를 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기

OpenSearch에는 Elasticsearch B.V. 및 다른 소스 코드의 특정 Apache 라이선스 Elasticsearch 코드가 포함됩니다. Elasticsearch B.V.는 다른 소스 코드의 소스가 아닙니다. ELASTICSEARCH는 Elasticsearch B.V.의 등록 상표입니다.