AWS向量数据库Amazon OpenSearch Service使用测评

前言

在大模型盛行的当今,选择适宜的数据库显得尤为重要。因为你需要面对海量训练数据,快速的检索至关紧要,以及对于存储的要求也是至关重要的。对于海量的数据查询和存储是需要巨大的算力支持。向量数据库常用在一些图像文本或者视频的生成中进行训练,快速的检索能提高程序响应的速度,对于优化算法也是至关重要的。

本文主要是针对AWS向量数据库进行的测评感受试用总结,看到每月最多 750 小时免费使用(在 t2 和 t3 small.search 实例上),包含在 AWS Free Tier 中,这确实很香。

上手操作体验

开通服务

根据个人的使用方式进行配置,网络选择和用户配置,点击创建需要等几分钟就好。

集群配置

一些集群的相关配置信息,还有一些配置项,监控日志通知一目了然。

一些集群的安全配置,访问控制和一些安全信息

运行情况

从数据的可视化角度来说,程序的运行情况一目了然非常清楚。

控制台操作

除了日常的监控和配置项之外,还提供了管理界面可以直接操作接口命令查看数据的结果。

点击服务首页一般信息的OpenSearch Dashboards URL (IPv4)会跳到一个管理控制台,登陆配置的帐户名密码登陆后台操作。一个非常方便的操作接口的窗口,非常方便的查看数据和检索数据简直不要太好。

作为一款数据库,可以监控可以操作可以告警,满足这几个要求就是一款合格的数据库,另外一些页面的设计非常的直观,轻松易上手,产品应该经过长年累月打磨,使用更贴合日常操作。从入手上来说还是很简单的,AWS作为一家全球服务提供商,产品是过硬的,基于大厂背景,这个可以成为一个优先选择的条件。

总结

最后,作为一款向量数据库马逊云厂商,为全球提供服务其强大,稳定,可靠的安全背书,值得用户信赖。另外亚马逊厂商在AI这一块应用也是十分靠前的。旗下的数据库产品也是经历过长久的打磨,经得起用户的考验。从安全性角度来说,你可以放心大胆的去使用,从技术支持的角度亚马逊社区非常的活跃,有非常多的技术支持人员和文档供你选择,碰到任何问题你都可以去找技术人员,非常的方便快捷。

向量数据库作为一款大语言模型的存储层,需要快速的检索和存储,就要考虑到高可用和可扩展然,而在控制台这一些操作都是非常简便快捷。这样你可以省去了一大片的运维成本。在安全方面亚马逊厂商经历了时代的考验。就安全这一块和全球化的特点,是你选择云服务厂商的首选。

引用

托管式开源 Elasticsearch 和 OpenSearch 搜索和日志分析 – Amazon OpenSearch Service – Amazon Web Services

什么是矢量数据库? 矢量数据库简介 - AWS

如何基于 AWS 打造高性能的 SQL 向量数据库 MyScale | 亚马逊AWS官方博客

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