Vektor-Buckets
Anmerkung
Amazon S3 Vectors befindet sich in der Vorabversion für Amazon Simple Storage Service und unterliegt noch Änderungen.
Vektor-Buckets sind eine Art von Amazon-S3-Buckets, die speziell für die Speicherung und Abfrage von Vektordaten entwickelt wurden. Vektor-Buckets verwenden spezielle APIs, um Vektordaten effizient zu verwalten und die Kosten für das Hochladen, Speichern und Abfragen von Vektoreinbettungen zu reduzieren. Vektor-Buckets bilden die Grundlage für die Organisation Ihrer Vektordaten in Indizes. Sie ermöglichen es Ihnen, Ähnlichkeitssuchen in großen Datensätzen durchzuführen und gleichzeitig von der Verfügbarkeit, Haltbarkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von Amazon S3 zu profitieren.
Vektor-Buckets sind für die langfristige Speicherung von Vektoren mit Suchzeiten im Subsekundenbereich optimiert. Sie können Ähnlichkeitsabfragen für Ihre Vektordaten durchführen und optional Metadaten anhängen, um Abfragen auf der Grundlage bestimmter Bedingungen wie Daten, Kategorien oder Benutzereinstellungen zu filtern.
Jedem Vektor-Bucket sind ein eindeutiger Amazon-Ressourcenname (ARN) und eine Ressourcenrichtlinie zugeordnet. Die ARNs von Vektor-Buckets haben das folgende Format:
arn:aws:s3vectors:Region:OwnerAccountID:bucket/bucket-name
In einem Vektor-Bucket erstellen Sie Vektorindizes, um Ihre Daten zu speichern und abzufragen. Jeder Vektor-Bucket befindet sich in einer bestimmten AWS Region, und Sie können mehrere Vektorindizes innerhalb eines Vektor-Buckets erstellen. Vektor-Buckets unterstützen Sicherheits- und Zugriffskontrollmechanismen, einschließlich identitätsbasierter IAM-Richtlinien und Bucket-Richtlinien. Sie können Bucket-Richtlinien verwenden, um den Zugriff auf bestimmte Indizes in Ihrem Vektor-Bucket zu gewähren oder einzuschränken.
Hauptmerkmale von Vektor-Buckets:
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Speziell für die Speicherung von Vektoren und die Suche nach Ähnlichkeiten konzipiert.
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Stark konsistente Schreibvorgänge stellen sicher, dass die Vektordaten sofort zugänglich sind.
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Automatische Optimierung von Vektordaten für ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis bei skalierten Datensätzen.
Weitere Informationen zu den Vektorindexgrenzen pro Bucket und anderen Einschränkungen finden Sie unter Begrenzungen und Einschränkungen.
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