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Amazon OpenSearch Service

Amazon-OpenSearch-Service-Integrationen

Integration von Amazon OpenSearch Service mit Null-ETL

Da die Datenmengen weiterhin exponentiell wachsen, fällt es Unternehmen zunehmend schwer, wichtige geschäftliche und betriebliche Erkenntnisse aus ihren Daten abzuleiten. Sie haben Schwierigkeiten, mit den Anforderungen der Datenaufnahme, Datentransformation und Trendanalyse Schritt zu halten. Isolierte Datenquellen, ineffiziente ETL-Prozesse und Ressourcenbeschränkungen hindern Unternehmen daran, ihre Daten effektiv zu nutzen.

Unternehmen möchten Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, ohne sich Gedanken über das Verschieben oder Duplizieren der Daten machen zu müssen oder die Daten durch betrieblich komplexe Tools und Prozesse übertragen zu müssen. Unternehmen verwenden benutzerdefinierte Tools, um Daten zu erfassen, zu standardisieren und zu speichern, damit sie Geschäftsinformationen gewinnen können, für die manchmal besondere Spezialisten erforderlich sind, um den Wert dieser Daten zu extrahieren. Unsere Kunden wünschen sich eine einfache, erschwingliche Lösung, die für alle Benutzer ohne umfangreiche Schulung funktioniert, Datenduplizierung vermeidet und Datenübertragungskosten eliminiert.

Mit den Amazon OpenSearch Service Zero-ETL-Integrationen und Aufnahmefunktionen können Kunden jetzt die vertrauten Volltextsuchfunktionen über die Grenzen ihrer OpenSearch Serverless-Sammlungen hinaus erweitern, indem sie externe Datenquellen direkt abfragen. Zero-ETL in Amazon OpenSearch Service hilft Ihnen, Ihren Datenintegrationsprozess zu vereinfachen, ermöglicht Datenanalysen in Echtzeit, reduziert die Komplexität der Infrastruktur und bietet eine skalierbare und kostengünstige Lösung für die Erfassung und Analyse von Daten aus verschiedenen AWS-Datenquellen. Dies reduziert die betriebliche Komplexität, senkt die Kosten und ermöglicht es Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen, sodass Sie schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen können.

Wichtige Integrationen von OpenSearch

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    Optimieren Sie Ihren Datenanalyseprozess, indem Sie bei der Arbeit mit Ihrem Amazon S3 Data Lake keine komplexen ETL-Pipelines benötigen, wodurch die betriebliche Komplexität und die Kosten reduziert werden. Weitere Informationen

    Machen Sie benutzerdefinierten Code oder komplexe Datenpipelines überflüssig, wenn Sie erweiterte Suchfunktionen wie Volltext- und Vektorsuche verwenden, indem Sie die Zero-ETL-Integration zwischen Amazon OpenSearch Service und Amazon DynamoDB nutzen und so den betrieblichen Aufwand und die Kosten für die Datensynchronisierung reduzieren. Weitere Informationen

    Nutzen Sie mithilfe der OpenSearch-API erweiterte Suchfunktionen (wie Fuzzy-Suche, semantische Suche und mehr) in Ihren Amazon DocumentDB-Dokumenten. Mit dieser Integration können Sie auch gezielt in Sammlungen und anderen nicht-englischen Sprachen suchen. Weitere Informationen

    Amazon OpenSearch Service vereinfacht den Datenerfassungsprozess, sodass Sie Daten aus verschiedenen Quellen in Ihren OpenSearch-Cluster übertragen können. Ganz gleich, ob Sie es mit strukturierten Datenbanken, unstrukturierten Protokolldateien oder Streaming-Daten in Echtzeit zu tun haben, mit unseren Konnektoren können Sie Ihre Daten auf einer einheitlichen Plattform konsolidieren, die Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit bietet. 

    Sammeln, transformieren und leiten Sie Daten nahtlos an Ihre OpenSearch-Service-Domains weiter. Mit seiner Serverless-Architektur skaliert OpenSearch Ingestion Service automatisch, um den Verarbeitungsanforderungen Ihrer Ingest-Workloads gerecht zu werden, und gewährleistet so eine reibungslose und effiziente Datenpipeline. Weitere Informationen

    Konvertieren Sie Streaming-Rohdaten aus verschiedenen Quellen in die für Ihren Elasticsearch- oder OpenSearch-Index erforderlichen Formate und laden Sie sie nahtlos in Amazon OpenSearch Service, ohne benutzerdefinierte Datenverarbeitungspipelines erstellen zu müssen. Verwenden Sie die vorgefertigten Lambda-Blueprints in Amazon Kinesis Firehose für die Konvertierung gängiger Datenquellen wie Apache und Systemprotokolle in JSON- und CSV-Formate und bieten Sie automatische Auftragswiederholungen und Funktionen zur Sicherung von Rohdaten an. Weitere Informationen

    Stellen Sie Logstash in Amazon EC2 bereit und richten Sie Ihre Amazon-OpenSearch-Domain als Backend-Speicher für alle Protokolle aus Ihrer Logstash-Implementierung ein. Logstash unterstützt eine Bibliothek an voreingestellten Filtern, für die mühelose Durchführung gängiger Umwandlungen, wie das Parsen von unstrukturierten Protokolldaten in strukturierte Daten durch Mustervergleich; das Umbenennen, Entfernen, Ersetzen und Modifizieren von Feldern in Ihren Datenaufzeichnungen; und das Zusammentragen von Metriken. Weitere Informationen

    Fragen Sie Amazon CloudWatch Logs-Daten mithilfe von Amazon OpenSearch Service direkt ab und visualisieren Sie sie nahezu in Echtzeit, ohne dass Sie komplexe Datenpipelines benötigen oder die Daten zuerst exportieren oder transformieren müssen. Diese Integration zentralisiert die Erfassung und Speicherung von Protokolldaten und nutzt die skalierbare Erfassung und Speicherung von CloudWatch-Protokollen zusammen mit den erweiterten Analysefunktionen von OpenSearch Service.

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    Vereinfachen Sie die Konnektivität von Gerät zu Cloud und ermöglichen Sie den sicheren Datenaustausch zwischen IoT-Geräten wie Verbrauchergeräten und Cloud-Anwendungen. Mit der AWS-Managementkonsole können Sie AWS IoT so konfigurieren, dass die Daten direkt in den Amazon OpenSearch Service geladen werden. So können Sie Ihren Kunden Zugriff auf IoT-Daten und -Metriken nahezu in Echtzeit bieten. Weitere Informationen

    Dank der nahtlosen Integration zwischen Amazon Security Lake und Amazon OpenSearch Service können Sie Ihre Sicherheitsdaten direkt vor Ort ohne Datenintegrationshürden suchen und analysieren. Dies hilft, die Komplexität, den Betriebsaufwand und die Kosten zu reduzieren. Mit OpenSearch Services können Sie Ihre Sicherheitsuntersuchungsanfragen direkt anhand Ihrer Daten in Security Lake ausführen und diese Daten dann bei Bedarf beschleunigen, um mithilfe der umfassenden und maßgeschneiderten OpenSearch-Service-Funktionen eine schnelle, iterative Datenanalyse durchzuführen.

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