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# Ottimizzato per l'analisi dei log
Amazon OpenSearch Service ottimizzato per l'analisi dei log è una nuova opzione di motore che combina l'archiviazione analitica colonnare con la ricerca di testo completo in un unico servizio gestito. Con il motore Optimized, ottieni un rapporto prezzo/prestazioni notevolmente migliore per i carichi di lavoro di analisi dei log. È inoltre possibile mantenere la ricerca nel testo completo per le indagini sugli incidenti.
## Panoramica di
Il motore ottimizzato è una nuova modalità di motore in Amazon OpenSearch Service. Utilizzi la stessa console, le stesse API, lo stesso modello di sicurezza e la stessa configurazione di rete che già utilizzi con il motore generico.
Con il motore Optimized, ottieni i seguenti miglioramenti per i carichi di lavoro di analisi dei log:
+ **Migliore rapporto prezzo/prestazioni**: la compressione colonnare e l'utilizzo efficiente delle istanze riducono i costi di esecuzione dell'analisi dei log su larga scala.
+ **Archiviazione ridotta**: il formato colonnare Apache Parquet comprime i dati di registro in modo significativo rispetto alle strutture di indicizzazione tradizionali.
+ **Inserimento più rapido: un percorso di scrittura vettoriale e colonnare** aumenta la velocità di acquisizione.
+ **Query analitiche più rapide**: l'esecuzione vettorializzata su dati colonnari accelera le aggregazioni, i filtri e l'analisi delle tendenze.
+ **Ricerca e analisi unificate**: i predicati di Full-text ricerca vengono eseguiti all'interno di query analitiche sugli stessi dati, in un unico servizio.
La tabella seguente confronta le due modalità del motore.
| Modalità motore | Ideale per |
| --- | --- |
| Uso generico | Search-heavy e carichi di lavoro misti con aggiornamenti frequenti (e-commerce, scoperta di contenuti, ricerca di applicazioni) |
| Ottimizzato (consigliato per l'analisi dei log) | Append-only log e analisi dei log su scala di più terabyte |
## Quando utilizzare ciascuna modalità del motore
Utilizza il motore Optimized quando il carico di lavoro è dominato da aggregazioni, filtri e analisi delle tendenze sui log e hai anche bisogno di una ricerca nel testo completo durante gli incidenti. Gli esempi includono l'analisi delle applicazioni, dell'infrastruttura e dei registri di sicurezza su scala di più terabyte al giorno.
Utilizza il motore General Purpose quando il carico di lavoro dipende dalla classificazione per pertinenza, dalle query con oggetti annidati, dallo scripting indolore, dalle geo-query, dalla ricerca o dai frequenti aggiornamenti dei documenti sul posto. vector/semantic Gli esempi includono la ricerca nell'e-commerce, la scoperta di contenuti e la ricerca di applicazioni.
## Come funziona
Il motore Optimized utilizza la migliore struttura di dati per ogni operazione. Il motore memorizza i dati di registro in formato colonnare per l'analisi. Mantiene un indice di ricerca per la ricerca di testo completo e indirizza ogni query al componente più adatto.
La tabella seguente descrive i componenti del motore Optimized.
| Componente | Ruolo |
| --- | --- |
| Apache Parquet | Formato di archiviazione colonnare aperto. Archiviazione principale per i dati di registro. Offre una significativa riduzione dello storage rispetto alle strutture di indicizzazione tradizionali. |
| Indice invertito di Lucene | Conservato per la ricerca di testo completo sul contenuto del registro (frasi, fuzzy, jolly matching). |
| Calcite Apache | Parser, pianificatore e ottimizzatore SQL. Viene eseguito sul nodo coordinatore come front-end unico per tutti i linguaggi di interrogazione. |
| DataFusion | Motore di esecuzione vettorializzato (). Rust-based Esegue operazioni analitiche (aggregazioni, filtri, scansioni di intervalli) su dati colonnari. |
| Apache Arrow | In-memory formato colonnare. Consente il trasferimento di dati a copia zero e l'elaborazione vettoriale. |
| Simple Storage Service (Amazon S3) | Archiviazione di backup durevole sia per i file Parquet che per i segmenti a indice invertito. |
| OpenSearch INTERFACCIA UTENTE | Interfaccia di interrogazione e visualizzazione per domini ottimizzati (barra di interrogazione PPL, assistenza per le interrogazioni in linguaggio naturale). |
I dati vengono inseriti tramite le API REST e le librerie client esistenti (non sono necessari nuovi agenti o pipeline). Il motore scrive i dati su Parquet colonnare per l'analisi. Per i campi configurati come ricercabili, scrive anche su un indice invertito di Lucene. PPL e SQL vengono eseguiti in modo nativo tramite il motore vettoriale. Full-text i predicati di ricerca vengono eseguiti sull'indice invertito e possono essere combinati con l'analisi in un'unica istruzione.
Le query fluiscono attraverso un nodo coordinatore (pianificazione e unione) e nodi di dati (esecuzione e archiviazione). Il coordinatore analizza e ottimizza la query, quindi pianifica i frammenti nei nodi di dati. Su ogni nodo di dati, le operazioni analitiche vengono eseguite sul DataFusion motore mentre le operazioni di ricerca vengono eseguite sul motore Lucene. Entrambi possono passare a metà query, quindi una query che cerca il contenuto dei log e aggrega i risultati viene eseguita senza ulteriori round trip.
## Disponibilità nelle regioni
Amazon OpenSearch Service ottimizzato per l'analisi dei log è disponibile nei seguenti paesi Regioni AWS:
+ Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) – `us-east-1`
+ Stati Uniti orientali (Ohio) – `us-east-2`
+ Stati Uniti occidentali (Oregon) – `us-west-2`
+ Canada (Central) – `ca-central-1`
+ Asia Pacifico (Mumbai)
+ Asia Pacifico (Singapore)
+ Asia Pacifico (Sydney)
+ Asia Pacifico (Tokyo)
+ Europa (Francoforte)
+ Europa (Irlanda)
+ Europa (Londra)
+ Europa (Spagna)