AWS เปิดตัวบริการ Amazon S3 Vectors หน้าที่ของมันตามชื่อคือเป็นสตอเรจเก็บข้อมูล แบบมีเวกเตอร์กำหนดทิศทาง ซึ่งนิยมใช้งานกับข้อมูลที่ใช้เทรน AI

คำว่าเวกเตอร์ในที่นี้ เป็นเวกเตอร์อันเดียวกับที่สอนในวิชาคณิตศาสตร์ระดับมัธยม นั่นคือมีข้อมูลขนาดและทิศทาง ข้อมูลประเภทเวกเตอร์นิยมใช้ในงาน AI เพราะสามารถวัดระยะความใกล้-ไกลระหว่างเวกเตอร์แต่ละอัน เพื่อหาความหมายของคำสองคำที่ใกล้เคียงกันได้

ก่อนหน้านี้เราเห็นซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลยอดนิยมเกือบทุกตัว เพิ่มฟีเจอร์เวกเตอร์เข้ามากันแล้ว คราวนี้เป็นบริการเก็บข้อมูลแบบ object storage ยอดนิยม S3 รองรับเวกเตอร์ในตัวแบบเนทีฟเลย ไม่ต้องไปเก็บแยกเองอีกต่อไป

การทำงานของ S3 Vectors จะเก็บข้อมูลเวกเตอร์แยกใน vector buckets ซึ่งเป็น bucket ชนิดใหม่ที่มี API แยกเฉพาะ ตัวเวกเตอร์จะถูกทำดัชนีเก็บลงตาราง index (สูงสุด 10,000 indexes ต่อ 1 vector bucket) ซึ่งสามารถนำไปใช้งานต่อได้ในบริการ AI อื่นๆ เช่น Bedrock, SageMaker, OpenSearch

วิธีการคิดเงิน S3 Vectors แยกออกเป็น 3 ก้อนได้แก่

• PUT cost ค่าอัพโหลดข้อมูลเวกเตอร์ นับตามขนาดเวกเตอร์ที่อัพโหลด นับเป็น logical GB
• storage cost พื้นที่เก็บข้อมูลดัชนี นับทั้งข้อมูลเวกเตอร์, metadata และคีย์ในตารางดัชนี
• query cost ปริมาณข้อมูลที่ใช้คิวรี

ที่มา - AWS Blog