Auf Amazon OpenSearch Service vertrauen Unternehmen aus allen Branchen bei der Bewältigung von Workloads zu Suchaufgaben, Beobachtbarkeit und generativer KI auf Unternehmensebene. Kunden schätzen die vollständig verwalteten Funktionen wie Auto Scaling, Patching, Hardwarebereitstellung und Überwachung täglich rund um die Uhr. Dadurch können sich die Teams auf Innovationen konzentrieren, anstatt sich mit Infrastrukturmanagement befassen zu müssen. Dieser Service kombiniert traditionelle und semantische Suchfunktionen, leistungsstarke Features zu Beobachtbarkeit und Protokollanalytik sowie eine leistungsstarke Vektordatenbank und realisiert damit generative KI und agentenbasierte KI.
Kunden jeder Größenordnung können außergewöhnliche Kosteneinsparungen und Performancesteigerungen erzielen und so den Kompromiss zwischen Performance und Bezahlbarkeit abschwächen. OpenSearch Service unterstützt eine Vielzahl von Möglichkeiten der Bereitstellung und erleichtert Unternehmen das Einleiten neuer Cloud-basierter Projekte, das Migrieren von selbstverwalteten Umgebungen oder auch eine vollständige Umstellung auf Managed Services, und das alles bei nur minimalen Betriebsunterbrechungen.
Weitere Kundengeschichten finden Sie auf unserer Seite Erfolgsgeschichten unserer Kunden. Eher technische Inhalte können Sie in unseren Blogs 22lesen. Umfassende 23Ressourcen zur Vereinfachung einer Migration und zur Steigerung der Performance finden Sie auf unserem Migration Hub.
Vektordatenbank und generative KI
Vereinfachen Sie die generative KI-Implementierung mit einer 29integrierten Vektordatenbank, die Milliarden von Vektoren effizient verwaltet. Entwickeln Sie schnell 30generative KI-Anwendungen durch native Integrationen mit Amazon Bedrock, Amazon 31SageMaker, Amazon Titan und Modellen von Drittanbietern wie OpenAI, Cohere, DeepSeek und 32anderen über vorgefertigte Konnektoren.
Adobe musste seinen Acrobat AI Assistant skalieren, um Hunderte von Millionen von Benutzern bedienen und gleichzeitig genaue Dokumentzuordnungen und Mehrsprachenunterstützung bieten zu können. Adobe musste seinen Acrobat AI Assistant skalieren, um Hunderte von Millionen von Benutzern bedienen und gleichzeitig genaue Dokumentzuordnungen und Mehrsprachenunterstützung bieten zu können. Das erfolgte durch Implementieren von Amazon OpenSearch Service für die Zuordnung von Dokumentquellen und von Amazon Bedrock für die Unterstützung von Vielsprachigkeit. Durch die Implementierung von Amazon OpenSearch Service für Attributionszitate und Amazon Bedrock für Vielsprachigkeit konnte Adobe seine Lösung erfolgreich skalieren und Benutzern nun helfen, schnell umsetzbare Erkenntnisse aus Billionen von PDF-Dokumenten zu extrahieren.
Prime Video stand vor der Herausforderung, relevante Suchergebnisse zu Sport für seinen wachsenden Katalog an Live- und On-Demand-Sportinhalten bereitzustellen. Durch die Implementierung von Amazon OpenSearch Service mit semantischer Suche und KI/ML-Fähigkeiten, die auf einem kundenspezifischen Modell für Texteinbettung auf Amazon SageMaker basieren, konnte Prime Video die Relevanz und die Genauigkeit der Suchergebnisse Präzision erheblich verbessern. Das wiederum ergab eine höhere Kundenbindung und eine bessere Auffindbarkeit von Inhalten zu Sportereignissen.
DoorDash stand vor der Herausforderung, ein hohes Volumen an Anrufen von Lieferdienstmitarbeitern seiner Auftragnehmer effizient zu bearbeiten. Deshalb implementierten sie eine Lösung, bei der Amazon Bedrock für Basismodelle, Amazon Bedrock Knowledge Bases zur Verbindung großer Sprachmodelle mit ihren Datenquellen und Amazon OpenSearch Serverless für skalierbare Workloads verwendet wurden. Diese Serverless-Architektur ermöglichte es DoorDash, Hunderttausende von Anrufen pro Tag entgegenzunehmen und die Belastung ihrer Live-Kundendienstmitarbeiter erheblich zu reduzieren.
Sorgen Sie für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Suchqualität, Leistung und Kosten durch flexible Suchoptionen, einschließlich traditioneller, vektorgesteuerter und hybrider Ansätze. Benutzer finden relevante Inhalte durch präzise Keyword-Matching oder Abfragen in natürlicher Sprache, während Administratoren die Suchkonfigurationen an spezifische Anforderungen eines Anwendungsfalls anpassen können
Audiense
Dieser Anbieter von Social-Media-Analytik sah sich mit Performanceproblemen konfrontiert, da langsame Abfrage und wöchentliche Indexierung zu veralteten Daten führten. Mit der Migration von Apache Solr zu Amazon OpenSearch Service konnte Audiense die Dauer von Abfragen um 1.400 % verkürzen, die Indexierung erfolgt nun nahezu in Echtzeit und auch die Zuverlässigkeit des Systems wurde gesteigert. Dadurch kann das Unternehmen seinen Kunden schneller Erkenntnisse liefern, die zudem aktueller sind.
MANZ, ein führender österreichischer Informationsdienstleister zu juristischen Themen, musste seine Fähigkeiten zum Suchen in mehr als 300 Millionen Rechtsdokumente hinweg weiter ausbauen. Durch die Implementierung von Amazon OpenSearch Service mit Vektorsuche erreichte MANZ beim Durchsuchen von 50 Millionen Dokumenten Verarbeitungszeiten von im Durchschnitt 200 bis 300 Millisekunden. Diese Lösung steigerte Geschwindigkeit und Genauigkeit von Suchen und es werden Kosteneinsparungen von bis zu 30 % im Vergleich zu früheren Suchlösungen erwartet.
Juicebox, eine KI-gestützte Plattform für die Suche nach geeigneten Fachkräften, musste die Kapazitäten für das Durchsuchen ihrer Datenbank mit mehr als 800 Millionen Bewerbungsprofilen steigern. Juicebox konnte dank Amazon OpenSearch Service die Latenz bei Abfragen von 700 auf 250 Millisekunden senken, mithilfe der semantischen Suche 35 % mehr relevante Kandidaten finden und Datenaggregationsabfragen in großem Umfang über mehr als 100 Millionen Profile hinweg in weniger als 800 Millisekunden ausführen.
Dank der Filterfunktion wird man benachrichtigt, sobald eine Immobilie in das System aufgenommen wird, was die Verzögerung von 1 Stunde auf 1 Minute reduziert hat.
Protokoll-Analytik und Beobachtbarkeit in Echtzeit
Analysieren Sie Protokolle, Spuren und Metriken mithilfe einheitlicher Dashboards. Direkte Abfragefunktionen für Amazon S3, Amazon CloudWatch und Amazon Security Lake verhindern Datenverschiebungen und reduzieren die Speicherkosten. Integriertes Machine Learning erkennt Anomalien und automatisiert Warnmeldungen für eine schnellere Problemlösung.
Netscout hat eine AWS-Lösung in Amazon OpenSearch als Analyse-Engine für einige der von uns angebotenen Services entwickelt. Auf diese Weise erhalten unsere Kunden Bedrohungsdaten kostenlos.
Richard Hummel, Manager, Threat Intelligence – Netscout
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Amazon Video
Ein nahtloses Wiedergabeerlebnis für mehr als 18 Millionen Fußballfans.
Wir haben eine große Menge an Daten über die Servicequalität erfasst, d. h. die Erfahrung, die die Zuschauer auf ihren Geräten machen. Diese Informationen wurden an den Amazon OpenSearch Service gesendet und wir haben sie genutzt, um das gesamte Wiedergabeerlebnis in Echtzeit weiter zu optimieren.
BA Winston, Global Head of Digital Video Playback and Delivery – Amazon Video
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Hapag-Lloyd
Das Web & Mobile-Team von Hapag-Lloyd musste nach der Migration zu AWS im Jahr 2020 20 Cloud-Produkte mit Tausenden von Ressourcen überwachen. Das Unternehmen implementierte Amazon OpenSearch Service für eine zentrale Protokollierung und Überwachung, verkürzte erfolgreich die Zeit für die Behebung von Problemen durch die Entwicklungsteams und verbesserte den Überblick über die Performance von Produkten über mehrere AWS-Umgebungen hinweg.
Im Rahmen einer Untersuchung von möglichen Ursachen zu Gesundheitsprobleme in Dörfern Indiens musste das ICCW die Qualität von Boden und Wasser effektiv überwachen und untersuchen. Dazu wurde eine Lösung mit AWS IoT mit Amazon OpenSearch Service implementiert. Nun können täglich 90 GB an Sensordaten analysiert werden, wobei das Dashboard alle zwei Minuten aktualisiert wird. Auf diese Weise können Veränderungen der Wasserqualität in Echtzeit nachverfolgt und die Ergebnisse mit Krankheitsfällen an diesen Orten korreliert werden, um politische Entscheidungen zu treffen.
Die Zurich Insurance Group musste ihr Protokollmanagementsystem optimieren und gleichzeitig die Kosten für Massenspeicher niedrig halten und die Vorgaben zur Langzeitaufbewahrung für Tausende von Anträgen erfüllen. Durch Implementieren einer Hybridlösung mit Amazon OpenSearch Service, Amazon S3 und anderen AWS-Services reduzierte Zurich die SIEM-Datenerfassung erfolgreich um 85 %, erwartete eine Kostensenkung von 53 % pro GB gespeicherter Protokolldaten und verbesserte die Fähigkeit zum Skalieren bei gleichzeitiger Einhaltung der Vorgaben zur Langzeitaufbewahrung .
OpenSearch enthält bestimmten von Apache lizenzierten Elasticsearch-Code von Elasticsearch B.V. und anderen Quellcode. Elasticsearch B.V. ist nicht die Quelle dieses anderen Quellcodes. ELASTICSEARCH ist eine eingetragene Marke von Elasticsearch B.V.
