前言
在大模型盛行的当今，选择适宜的数据库显得尤为重要。因为你需要面对海量训练数据，快速的检索至关紧要，以及对于存储的要求也是至关重要的。对于海量的数据查询和存储是需要巨大的算力支持。向量数据库常用在一些图像文本或者视频的生成中进行训练，快速的检索能提高程序响应的速度，对于优化算法也是至关重要的。
本文主要是针对AWS向量数据库进行的测评感受试用总结，看到每月最多 750 小时免费使用（在 t2 和 t3 small.search 实例上），包含在 AWS Free Tier 中，这确实很香。
上手操作体验
开通服务
根据个人的使用方式进行配置，网络选择和用户配置，点击创建需要等几分钟就好。
集群配置
一些集群的相关配置信息，还有一些配置项，监控日志通知一目了然。
一些集群的安全配置，访问控制和一些安全信息
运行情况
从数据的可视化角度来说，程序的运行情况一目了然非常清楚。
控制台操作
除了日常的监控和配置项之外，还提供了管理界面可以直接操作接口命令查看数据的结果。
点击服务首页一般信息的OpenSearch Dashboards URL (IPv4)会跳到一个管理控制台，登陆配置的帐户名密码登陆后台操作。一个非常方便的操作接口的窗口，非常方便的查看数据和检索数据简直不要太好。
作为一款数据库，可以监控可以操作可以告警，满足这几个要求就是一款合格的数据库，另外一些页面的设计非常的直观，轻松易上手，产品应该经过长年累月打磨，使用更贴合日常操作。从入手上来说还是很简单的，AWS作为一家全球服务提供商，产品是过硬的，基于大厂背景，这个可以成为一个优先选择的条件。
总结
最后，作为一款向量数据库马逊云厂商，为全球提供服务其强大，稳定，可靠的安全背书，值得用户信赖。另外亚马逊厂商在AI这一块应用也是十分靠前的。旗下的数据库产品也是经历过长久的打磨，经得起用户的考验。从安全性角度来说，你可以放心大胆的去使用，从技术支持的角度亚马逊社区非常的活跃，有非常多的技术支持人员和文档供你选择，碰到任何问题你都可以去找技术人员，非常的方便快捷。
向量数据库作为一款大语言模型的存储层，需要快速的检索和存储，就要考虑到高可用和可扩展然，而在控制台这一些操作都是非常简便快捷。这样你可以省去了一大片的运维成本。在安全方面亚马逊厂商经历了时代的考验。就安全这一块和全球化的特点，是你选择云服务厂商的首选。
引用
托管式开源 Elasticsearch 和 OpenSearch 搜索和日志分析 – Amazon OpenSearch Service – Amazon Web Services
