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# 컬렉션 생성
콘솔 또는를 사용하여 서버리스 컬렉션을 AWS CLI 생성할 수 있습니다. 다음 단계에서는 *검색* 또는 *시계열* 컬렉션을 만드는 방법을 다룹니다. *벡터 검색* 컬렉션을 만들려면 [벡터 검색 컬렉션 작업](serverless-vector-search.md)(을)를 참조하세요.
**Topics**
+ [
# 컬렉션 생성(콘솔)
](serverless-create-console.md)
+ [
# 컬렉션 생성(CLI)
](serverless-create-cli.md)
# 컬렉션 생성(콘솔)
이 섹션의 절차에 따라 AWS Management Console을 사용하여 컬렉션을 생성합니다. 다음 단계에서는 *검색* 또는 *시계열* 컬렉션을 만드는 방법을 다룹니다. *벡터 검색* 컬렉션을 만들려면 [벡터 검색 컬렉션 작업](serverless-vector-search.md)(을)를 참조하세요.
**Topics**
+ [
## 컬렉션 설정 구성
](#serverless-create-console-step-2)
+ [
## 추가 검색 필드 구성
](#serverless-create-console-step-3)
## 컬렉션 설정 구성
다음 절차에 따라 컬렉션에 대한 정보를 구성합니다.
**콘솔을 사용하여 컬렉션 설정을 구성하려면**
1. [https://console.aws.amazon.com/aos/home/](https://console.aws.amazon.com/aos/home/)에서 Amazon OpenSearch Service 콘솔로 이동합니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **Serverless**(서버리스)를 확장하고 **Collections**(컬렉션)를 선택합니다.
1. **Create collection**(컬렉션 생성)을 선택합니다.
1. 컬렉션의 이름과 설명을 입력합니다. 이름은 다음 조건을 충족해야 합니다.
+ 계정 및에 고유합니다. AWS 리전
+ 소문자 a\$1z, 숫자 0\$19 및 하이픈(-)만 포함할 것
+ 3\$132자 사이일 것
1. 컬렉션 유형 선택:
+ **Time series**(시계열) – 대량의 반구조화된 기계 생성 데이터를 분석하는 데 중점을 둔 로그 분석 세그먼트입니다. 최소 24시간 분량의 데이터는 핫 인덱스에 저장되고 나머지는 웜 스토리지에 유지됩니다.
+ **Search**(검색) – 내부 네트워크 및 인터넷 연결 애플리케이션의 애플리케이션을 지원하는 전체 텍스트 검색입니다. 모든 검색 데이터는 빠른 쿼리 응답 시간을 보장하기 위해 핫 스토리지에 저장됩니다.
**참고**
자동 시맨틱 검색을 활성화하는 경우 [컬렉션 설정 구성](#serverless-create-console-step-2)에서 설명하는 대로 이 옵션을 선택합니다.
+ **벡터 검색** - 벡터 데이터 관리를 간소화하는 벡터 임베딩에 대한 시맨틱 검색입니다. 기계 학습(ML) 증강 검색 경험과 챗봇, 개인 비서, 사기 탐지와 같은 생성형 AI 애플리케이션을 강화합니다.
자세한 내용은 [컬렉션 유형 선택](serverless-overview.md#serverless-usecase) 단원을 참조하십시오.
1. **배포 유형**에서 컬렉션에 대한 중복 설정을 선택합니다. 기본적으로 각 컬렉션에는 이중화가 적용됩니다. 즉, 인덱싱 및 검색 OpenSearch 컴퓨팅 유닛(OCU)마다 다른 가용 영역에 자체 대기 복제본이 있습니다. 개발 및 테스트를 위해 중복을 비활성화하도록 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 컬렉션의 OCU 수가 2개로 줄어듭니다. 자세한 내용은 [작동 방식](serverless-overview.md#serverless-process) 단원을 참조하십시오.
1. **보안**에서 **표준 생성**을 선택합니다.
1. **암호화**에서 데이터를 암호화할 AWS KMS 키를 선택합니다. OpenSearch Serverless는 입력한 컬렉션 이름이 암호화 정책에 정의된 패턴과 일치하는 경우 알려줍니다. 이 일치 항목을 유지하거나 고유한 암호화 설정으로 재정의하도록 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon OpenSearch Serverless 암호화](serverless-encryption.md) 단원을 참조하십시오.
1. **네트워크 액세스 설정**에서 컬렉션에 대한 네트워크 액세스를 구성합니다.
+ **액세스 유형**에서 퍼블릭 또는 프라이빗을 선택합니다.
프라이빗을 선택할 경우 컬렉션에 액세스할 수 있는 VPC 엔드포인트 및 AWS 서비스 를 지정합니다.
+ **액세스를 위한 VPC 엔드포인트** - 액세스할 때 통과할 하나 이상의 VPC 엔드포인트를 지정합니다. VPC 엔드포인트를 생성하려면 [를 통한 데이터 영역 액세스 AWS PrivateLink](serverless-vpc.md)를 참조하세요.
+ **AWS 서비스 프라이빗 액세스** - 액세스를 허용할 지원되는 서비스를 하나 이상 선택합니다.
+ **리소스 유형**에서 사용자가 *OpenSearch* 엔드포인트(curl, Postman 등을 통해 API 직접 호출 수행) 또는 *OpenSearch Dashboards* 엔드포인트(시각화 작업 및 콘솔을 통한 API 직접 호출)를 통해 컬렉션에 액세스할 수 있도록 할지 아니면 두 가지 모두를 통해 컬렉션에 액세스할 수 있도록 할지 선택합니다.
**참고**
AWS 서비스 프라이빗 액세스는 OpenSearch Dashboards 엔드포인트가 아닌 OpenSearch 엔드포인트에만 적용됩니다.
OpenSearch Serverless는 입력한 컬렉션 이름이 네트워크 정책에 정의된 패턴과 일치하는 경우 알려줍니다. 이 일치 항목을 유지하거나 사용자 지정 네트워크 설정으로 재정의하도록 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon OpenSearch Serverless에 대한 네트워크 액세스](serverless-network.md) 단원을 참조하십시오.
1. (선택 사항) 컬렉션에 하나 이상의 태그를 추가합니다. 자세한 내용은 [Amazon OpenSearch Serverless 컬렉션 태그 지정](tag-collection.md) 단원을 참조하십시오.
1. **다음**을 선택합니다.
## 추가 검색 필드 구성
컬렉션 생성 워크플로의 2페이지에 표시되는 옵션은 생성 중인 컬렉션 유형에 따라 다릅니다. 이 섹션에서는 각 컬렉션 유형별로 추가 검색 필드를 구성하는 방법을 설명합니다. 이 섹션에서는 자동 시맨틱 보강을 구성하는 방법도 설명합니다. 컬렉션 유형에 적용되지 않는 섹션은 건너뛰세요.
**Topics**
+ [
### 자동 시맨틱 보강 구성
](#serverless-create-console-step-3-semantic-enrichment-fields)
+ [
### 시계열 검색 필드 구성
](#serverless-create-console-step-3-time-series-fields)
+ [
### 어휘 검색 필드 구성
](#serverless-create-console-step-3-lexical-fields)
+ [
### 벡터 검색 필드 구성
](#serverless-create-console-step-3-vector-search-fields)
### 자동 시맨틱 보강 구성
컬렉션을 생성하거나 편집할 때 Amazon OpenSearch Service의 시맨틱 검색 구현과 기능을 간소화하는 자동 시맨틱 보강 기능을 구성할 수 있습니다. 시맨틱 검색은 키워드 매칭뿐만 아니라 사용자 검색의 의도와 컨텍스트 의미까지 포함하는 쿼리 결과를 반환합니다. 자세한 내용은 [Serverless에 대한 자동 의미 체계 보강](serverless-semantic-enrichment.md) 단원을 참조하십시오.
**자동 시맨틱 보강을 구성하려면**
1. **인덱스 세부 정보** 섹션의 **인덱스 이름**에 이름을 지정합니다.
1. **자동 시맨틱 보강 필드** 섹션에서 **시맨틱 검색 필드 추가**를 선택합니다.
1. **시맨틱 보강의 입력 필드 이름**에 보강하려는 필드의 이름을 입력합니다.
1. **데이터 형식**은 **텍스트**입니다. 이 값은 변경할 수 없습니다.
1. **언어**에서 **영어** 또는 **다국어**를 선택합니다.
1. **필드 추가**를 선택합니다.
1. 컬렉션에 대한 선택적 필드 구성을 완료한 후 **다음**을 선택합니다. 변경 사항을 검토하고 **제출**을 선택하여 컬렉션을 생성합니다.
### 시계열 검색 필드 구성
**시계열 검색 필드** 섹션의 옵션은 시계열 데이터 및 데이터 스트림과 관련이 있습니다. 이러한 주제에 대한 자세한 내용은 [데이터 스트림을 사용하여 Amazon OpenSearch Service에서 시계열 데이터 관리](data-streams.md) 섹션을 참조하세요.
**시계열 검색 필드를 구성하려면**
1. **시계열 검색 필드** 섹션에서 **시계열 필드 추가**를 선택합니다.
1. **필드 이름**에 이름을 입력합니다.
1. **데이터 유형**의 목록에서 유형을 선택합니다.
1. **필드 추가**를 선택합니다.
1. 컬렉션에 대한 선택적 필드 구성을 완료한 후 **다음**을 선택합니다. 변경 사항을 검토하고 **제출**을 선택하여 컬렉션을 생성합니다.
### 어휘 검색 필드 구성
어휘 검색은 검색 쿼리와 인덱싱된 용어 또는 키워드 간에 정확한 일치 항목을 찾습니다.
**어휘 검색 필드를 구성하려면**
1. **어휘 검색 필드** 섹션에서 **검색 필드 추가**를 선택합니다.
1. **필드 이름**에 이름을 입력합니다.
1. **데이터 유형**의 목록에서 유형을 선택합니다.
1. **필드 추가**를 선택합니다.
1. 컬렉션에 대한 선택적 필드 구성을 완료한 후 **다음**을 선택합니다. 변경 사항을 검토하고 **제출**을 선택하여 컬렉션을 생성합니다.
### 벡터 검색 필드 구성
**벡터 검색 필드를 구성하려면**
1. **벡터 필드** 섹션에서 **벡터 필드 추가**를 선택합니다.
1. **필드 이름**에 이름을 입력합니다.
1. **엔진**의 목록에서 유형을 선택합니다.
1. 차원 수를 입력합니다.
1. **거리 지표**의 목록에서 유형을 선택합니다.
1. 컬렉션에 대한 선택적 필드 구성을 완료한 후 **다음**을 선택합니다.
1. 변경 사항을 검토하고 **제출**을 선택하여 컬렉션을 생성합니다.
# 컬렉션 생성(CLI)
이 섹션의 절차에 따라 AWS CLI를 사용하여 OpenSearch Serverless 컬렉션을 생성합니다.
**Topics**
+ [
## 시작하기 전 준비 사항
](#serverless-create-cli-before-you-begin)
+ [
## 컬렉션 생성
](#serverless-create-cli-creating)
+ [
## 자동 시맨틱 보강 인덱스를 사용하여 컬렉션 생성
](#serverless-create-cli-automatic-semantic-enrichment)
## 시작하기 전 준비 사항
를 사용하여 컬렉션을 생성하기 전에 다음 절차에 AWS CLI따라 컬렉션에 필요한 정책을 생성합니다.
**참고**
다음 각 절차에서 컬렉션의 이름을 지정할 때 이름은 다음 기준을 충족해야 합니다.
계정 및에 고유합니다. AWS 리전
소문자 a\$1z, 숫자 0\$19 및 하이픈(-)만 포함할 것
3\$132자 사이일 것
**컬렉션에 필요한 정책을 생성하려면**
1. 를 열고 다음 명령을 AWS CLI 실행하여 컬렉션의 의도한 이름과 일치하는 리소스 패턴으로 [암호화 정책을](serverless-encryption.md) 생성합니다.
```
&aws opensearchserverless create-security-policy \
--name policy name \
--type encryption --policy "{\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]}],\"AWSOwnedKey\":true}"
```
예를 들어 컬렉션 **로그 애플리케이션의 이름을 지정하려는 경우 다음과 같은 암호화 정책을 생성할 수 있습니다.
```
&aws opensearchserverless create-security-policy \
--name logs-policy \
--type encryption --policy "{\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]}],\"AWSOwnedKey\":true}"
```
정책을 추가 컬렉션에 사용하려는 경우 `collection/logs*` 또는 `collection/*`과 같이 규칙을 더 광범위하게 만들 수 있습니다.
1. 다음 명령을 실행하여 컬렉션에 대해 [네트워크 정책](serverless-network.md)을 사용한 네트워크 설정을 구성합니다. 컬렉션을 생성한 후에 네트워크 정책을 생성해도 되지만, 네트워크 정책은 컬렉션보다 먼저 생성하는 것이 좋습니다.
```
&aws opensearchserverless create-security-policy \
--name policy name \
--type network --policy "[{\"Description\":\"description\",\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"dashboard\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]},{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/collection name\"]}],\"AllowFromPublic\":true}]"
```
이전 **로그 애플리케이션 예시를 사용하여 다음과 같은 네트워크 정책을 생성할 수 있습니다.
```
&aws opensearchserverless create-security-policy \
--name logs-policy \
--type network --policy "[{\"Description\":\"Public access for logs collection\",\"Rules\":[{\"ResourceType\":\"dashboard\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]},{\"ResourceType\":\"collection\",\"Resource\":[\"collection\/logs-application\"]}],\"AllowFromPublic\":true}]"
```
## 컬렉션 생성
다음 절차에서는 [CreateCollection](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/ServerlessAPIReference/API_CreateCollection.html) API 작업을 사용하여 `SEARCH` 또는 `TIMESERIES` 유형의 컬렉션을 생성합니다. 요청에 컬렉션 유형을 지정하지 않으면 기본값은 `TIMESERIES`입니다. 이러한 유형에 대한 자세한 설명은 [컬렉션 유형 선택](serverless-overview.md#serverless-usecase) 섹션을 참조하세요. *벡터 검색* 컬렉션을 만들려면 [벡터 검색 컬렉션 작업](serverless-vector-search.md)(을)를 참조하세요.
컬렉션이 로 암호화된 경우 AWS 소유 키`kmsKeyArn`는 ARN`auto`이 아닌 입니다.
**중요**
컬렉션을 생성한 후에는 데이터 액세스 정책과 일치하지 않는 한 컬렉션에 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 [Amazon OpenSearch Serverless를 위한 데이터 액세스 제어](serverless-data-access.md) 단원을 참조하십시오.
**컬렉션 생성**
1. [시작하기 전 준비 사항](#serverless-create-cli-before-you-begin)에서 설명하는 필수 정책을 생성했는지 확인합니다.
1. 다음 명령을 실행합니다. `type`에서 `SEARCH` 또는 `TIMESERIES`를 지정합니다.
```
&aws opensearchserverless create-collection --name "collection name" --type collection type --description "description"
```
## 자동 시맨틱 보강 인덱스를 사용하여 컬렉션 생성
다음 절차에 따라 [자동 시맨틱 보강](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/serverless-semantic-enrichment.html)을 위해 구성된 인덱스를 사용하여 새 OpenSearch Serverless 컬렉션을 생성합니다. 이 절차에서는 OpenSearch Serverless [CreateIndex](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/ServerlessAPIReference/API_CreateIndex.html) API 작업을 사용합니다.
**자동 시맨틱 보강을 위해 인덱스가 구성된 새 컬렉션을 생성하려면**
다음 명령을 실행하여 컬렉션과 인덱스를 생성합니다.
```
&aws opensearchserverless create-index \
--region Region ID \
--id collection name --index-name index name \
--index-schema \
'mapping in json'
```
다음은 그 예입니다.
```
&aws opensearchserverless create-index \
--region us-east-1 \
--id conversation_history --index-name conversation_history_index \
--index-schema \
'{
"mappings": {
"properties": {
"age": {
"type": "integer"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"user_description": {
"type": "text"
},
"conversation_history": {
"type": "text",
"semantic_enrichment": {
"status": "ENABLED",
// Specifies the sparse tokenizer for processing multi-lingual text
"language_option": "MULTI-LINGUAL",
// If embedding_field is provided, the semantic embedding field will be set to the given name rather than original field name + "_embedding"
"embedding_field": "conversation_history_user_defined"
}
},
"book_title": {
"type": "text",
"semantic_enrichment": {
// No embedding_field is provided, so the semantic embedding field is set to "book_title_embedding"
"status": "ENABLED",
"language_option": "ENGLISH"
}
},
"abstract": {
"type": "text",
"semantic_enrichment": {
// If no language_option is provided, it will be set to English.
// No embedding_field is provided, so the semantic embedding field is set to "abstract_embedding"
"status": "ENABLED"
}
}
}
}
}'
```