OCI Search with OpenSearch utilizza una soluzione di ricerca open source, basata sulla community e collaudata e crea un layer di gestione al suo interno. Punta le API basate su Elasticsearch su un endpoint di OCI Search per essere subito operativo. OCI offre OpenSearch v1.2, v2.11 e v2.15; sono tutte compatibili con Elasticsearch 7.10.
OCI è responsabile di task amministrativi, tra cui distribuzione, provisioning, applicazione di patch e ridimensionamento (scalabilità orizzontale). OCI Search consente agli operatori di concentrarsi sui dati e non sulla manutenzione.
Gli utenti di OCI Search traggono vantaggio dai backup automatici dei propri cluster in un bucket di OCI Object Storage all'interno della propria tenancy oppure possono scegliere di utilizzare l'API Snapshot OpenSearch per spostare i backup nel proprio bucket di OCI Object Storage. I dati forniti dai backup sullo storage degli oggetti OCI sono protetti durante l'esecuzione e nell'archivio. Tutti i dati memorizzati all'interno di OpenSearch sono crittografati sia in esecuzione sia in archivio.
OCI Search offre un pool di risorse basate sulle forme flessibili dell'infrastruttura OCI. Invece di essere legati a forme "fisse", tutti i clienti ottengono un controllo dettagliato del provisioning di memorie centrali, memoria e storage per i loro casi d'uso. Solo Oracle offre questo livello di personalizzazione, consentendo ai clienti di eseguire il provisioning della quantità esatta di infrastruttura richiesta dal loro carico di lavoro, riducendo al minimo gli sprechi.
OCI Search è completamente integrato con Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management ed eredita la filosofia di sicurezza semplice, integrata e prescrittiva di OCI.
Tutti i dati in archivio e in volo sono completamente crittografati. OCI Search ti aiuta a rimanere conforme agli standard di elaborazione delle informazioni federali predefiniti.
I clienti possono utilizzare il OpenSearch Index State Management plugin per eseguire azioni automatiche e basate su criteri di gestione del ciclo di vita degli indici, quali rollover, unioni, eliminazioni e pianificazioni.
Per le distribuzioni di OCI Search with OpenSearch v2.3 e versioni successive, i clienti possono utilizzare il plugin di analisi delle prestazioni per eseguire query su numerose metriche delle prestazioni per il cluster, incluse le aggregazioni di tali metriche tramite un'API REST.
Attraverso l'uso di analizzatori linguistici (tokenizer), il progetto supporta una serie di lingue diverse. Per ulteriori informazioni, vedere l'elenco completo delle lingue supportate.
La funzione di ricerca vettoriale di OpenSearch consente agli sviluppatori di creare applicazioni di ricerca vettoriale scalabili e ad alte prestazioni gestendo miliardi di vettori con tempi di query inferiori al secondo, sfruttando tecniche avanzate come il filtraggio efficiente e la quantizzazione vettoriale per prestazioni e costi ottimizzati.
La pipeline di retrieval-augmented generation (RAG) colma il divario tra il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, large language model) e i dati aziendali privati. Con la versione 2.11 e successive, la ricerca può essere eseguita in linguaggio naturale grazie all'integrazione tra OCI Search e i servizi OCI Generative AI e OCI Generative AI Agent che utilizzano l'LLM di Cohere.
Il framework ML di OpenSearch semplifica la gestione dei modelli e offre una perfetta integrazione dei modelli di ricerca neurale, inclusa la ricerca multimodale di testo e immagini. Consente ai collaboratori di creare facilmente integrazioni AI e supporta funzionalità di ricerca avanzate come la ricerca conversazionale e ibrida.
L'integrazione LangChain di OpenSearch consente agli sviluppatori di creare senza problemi chatbot generativi ed esperienze di ricerca conversazionale semplificando l'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni e la ricerca vettoriale, eliminando la necessità di middleware personalizzato e migliorando al contempo le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale con funzionalità come la memoria di vettore OpenSearch e i modelli RAG.
La ricerca semantica utilizzando un database vettoriale in v2.15 fornisce un modo migliore per cercare dati diversi interpretando le sfumature e le relazioni del linguaggio. Migliora in modo significativo la precisione dei risultati di ricerca sfruttando la potenza del database vettoriale, del plugin k-NN (vicino più vicino) e della pipeline di retrieval-augmented generation. Non è necessario creare un elenco di sinonimi o gestire l'indicizzazione pesante di tutti i contenuti; è possibile eseguire ricerche semantiche che tengono conto del contesto e dell'intento di fornire risultati più accurati. E puoi cercare i tuoi contenuti strutturati (testo) e non strutturati (immagini) mantenendo la privacy dei tuoi dati.
Il servizio conversazionale integrato utilizza l'intelligenza artificiale generativa per semplificare l'esperienza utente. La ricerca conversazionale viene implementata con la cronologia delle conversazioni, che consente a un LLM di ricordare il contesto della conversazione corrente e comprendere le domande di follow-up, e RAG, che consente a un LLM di integrare la sua knowledge base statica con informazioni proprietarie o correnti.
È possibile utilizzare gli strumenti di osservabilità OpenSearch per rilevare, diagnosticare e risolvere i problemi che influiscono sulle prestazioni, la scalabilità o la disponibilità del software o dell'infrastruttura. Uno schema comune basato su standard aperti e un linguaggio di elaborazione piped ottimizzato per i casi d'uso di osservabilità semplifica la correlazione e l'analisi di log, metriche e telemetria di trace per supportare tempi di risoluzione rapidi e una migliore esperienza per gli utenti finali.
Esegui un monitoraggio completo utilizzando strumenti come coda di log, surround di log, pattern di log e metriche basate su log.
Rileva anomalie e analizza i dati di streaming con una trasformazione e un'aggregazione avanzate.
Il nuovo Security Analytics pronto all'uso ti aiuta a rilevare, analizzare e rispondere alle minacce quasi in tempo reale. Raccogli un'ampia varietà di origini dati, correlale come illustrato e rileva le prime potenziali minacce con regole di rilevamento preconfezionate o personalizzabili che seguono un formato generico open source. Crea il tuo processo di notifica in modo che il tuo team di sicurezza sia avvisato di potenziali problemi quasi in tempo reale.
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