OpenSearch merupakan rangkaian analitik dan pencarian sumber terbuka terdistribusi yang digunakan untuk serangkaian kasus penggunaan yang luas, seperti pemantauan aplikasi waktu nyata, analitik log, dan penelusuran situs web. OpenSearch menghadirkan sistem yang sangat bisa diskalakan untuk menyediakan akses dan respons yang cepat terhadap volume data yang besar dengan alat visualisasi terintegrasi, Dasbor OpenSearch, yang memudahkan pengguna untuk menjelajahi data mereka. Seperti Elasticsearch dan Apache Solr, OpenSearch didukung oleh pustaka pencarian Apache Lucene. OpenSearch dan Dasbor OpenSearch awalnya berasal dari Elasticsearch 7.10.2 dan Kibana 7.10.2.

T: Mengapa OpenSearch dibuat?

Developer merangkul perangkat lunak sumber terbuka karena berbagai alasan, salah satu yang terpenting adalah kebebasan untuk menggunakan perangkat lunak tersebut di mana pun dan dengan cara apa pun. Pada tanggal 21 Januari 2021, Elastic NV mengumumkan bahwa mereka akan mengubah strategi lisensi perangkat lunak mereka dan tidak merilis versi Elasticsearch dan Kibana yang baru berdasarkan lisensi ALv2 yang bersifat permisif. Sebaliknya, Elastic merilis Elasticsearch dan Kibana berdasarkan lisensi Elastic, dengan kode sumber yang tersedia berdasarkan Elastic License atau Server Side Public License (SSPL). Lisensi ini bukan sumber terbuka dan tidak menawarkan kebebasan yang sama kepada pengguna. Oleh karena itu, kami mengambil keputusan untuk membuat dan mempertahankan percabangan dari versi ALv2 Elasticsearch dan Kibana terakhir. Percabangan ini disebut sebagai OpenSearch dan tersedia berdasarkan ALv2.

T: OpenSearch dirilis atas dasar lisensi apa?

Semua perangkat lunak dalam OpenSearch project dirilis berdasarkan Lisensi Apache, Versi 2.0 (ALv2). ALv2 memberikan hak penggunaan yang dipahami dengan baik dan permisif, sesuai dengan kebebasan yang diharapkan dari perangkat lunak sumber terbuka: kebebasan seperti bisa menggunakan, memodifikasi, memperluas, memonetisasi, dan menjual kembali perangkat lunak sumber terbuka di mana dan bagaimana caranya. Untuk OpenSearch, kami yakin bahwa lisensi ini akan memungkinkan adopsi dan kontribusi yang luas, yang bermanfaat bagi semua anggota komunitas. Kami juga telah menerbitkan pedoman penggunaan permisif untuk merek dagang OpenSearch, sehingga Anda bisa menggunakan nama tersebut untuk mempromosikan penawaran Anda.

T: Apakah Elasticsearch dan Kibana bersumber terbuka?

Elastic mengumumkan bahwa mereka tidak akan lagi menerbitkan versi Elasticsearch dan Kibana baru berdasarkan ALv2 dan sebaliknya, menerbitkan versi baru berdasarkan Elastic License eksklusif dengan kode sumber yang tersedia berdasarkan Elastic License SSPL. Perubahan ini berarti bahwa versi Elasticsearch dan Kibana setelah versi 7.10.2 bukanlah perangkat lunak sumber terbuka.

T: Mengapa saya perlu menggunakan OpenSearch?

OpenSearch memungkinkan Anda untuk menyerap, mengamankan, mencari, menggabungkan, melihat, dan menganalisis data dengan mudah. Kemampuan ini populer untuk kasus penggunaan seperti pencarian aplikasi, analitik log, dan banyak lagi. Dengan OpenSearch, Anda mendapatkan manfaat dari kepemilikan produk sumber terbuka yang bisa Anda gunakan, modifikasi, perluas, monetisasi, dan jual kembali sesuai keinginan Anda. Secara bersamaan, kami akan terus menyediakan rangkaian pencarian dan analitik yang aman dan bermutu tinggi dengan peta jalan yang kaya akan fungsionalitas yang baru dan inovatif.

T: Apakah OpenSearch tersedia di Amazon OpenSearch Service (penerus Amazon Elasticsearch Service)?

Ya, Amazon OpenSearch Service menghadirkan OpenSearch versi yang terbaru.

T: Bagaimana perbandingan 19 versi Elasticsearch yang ditawarkan di layanan kami dengan versi yang ditawarkan di Elastic Cloud?

Layanan terkelola Elastic hanya memungkinkan pelanggan untuk men-deploy tiga versi Elasticsearch setiap saat (versi terkini, versi minor sebelumnya, dan versi terkini dari versi utama sebelumnya). Pendekatan ini berlawanan dengan pendekatan kami terhadap Amazon OpenSearch Service. Pelanggan kami memiliki kebebasan untuk melanjutkan penggunaan versi Elasticsearch yang telah mereka deploy dan sertifikasi untuk beban kerja mereka. Mereka hanya perlu memutakhirkan versi yang sesuai dengan kebutuhan mereka, bukan vendor. Faktanya, tidak seperti Elastic Cloud, kami menerapkan perbaikan bug dan patch keamanan ke semua versi layanan aktif yang terpengaruh dan tidak mewajibkan Anda untuk melakukan pemutakhiran hanya demi mendapatkan perbaikan bug atau keamanan.

T: Apakah AWS mampu untuk memelihara dan memajukan suatu proyek seperti OpenSearch?

Ketika AWS memutuskan untuk menawarkan layanan berdasarkan proyek sumber terbuka, kami memastikan adanya kelengkapan dan kesiapan untuk memeliharanya sendiri, bila diperlukan. Kami menghadirkan pengalaman bekerja selama bertahun-tahun dengan basis kode Elasticsearch dan Kibana, dan telah memberikan kontribusi kode hulu untuk Elasticsearch dan Apache Lucene (pustaka pencarian inti yang menjadi dasar pembangunan Elasticsearch). Kami telah menambahkan beberapa fitur dalam sumber terbuka seperti keamanan, peringatan, deteksi anomali, manajemen status indeks, dan analitik pelacakan yang banyak digunakan dan di-deploy dalam produksi oleh komunitas dan para pelanggan kami. Kami memiliki kelengkapan yang baik untuk memelihara dan memajukan proyek kami sendiri. Selain itu, basis kode yang didukung komunitas akan membantu mempercepat inovasi baru dan memungkinkan semua pihak bergerak lebih cepat dalam meningkatkan stabilitas, skalabilitas, ketahanan, dan kinerja. Sudah banyak organisasi, termasuk SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, Search Guard, dan BAInsight telah mendukung OpenSearch secara publik.

T: Apa saja fitur yang sudah disediakan OpenSearch yang sebelumnya tidak tersedia di Elasticsearch sumber terbuka?

Fitur Keuntungan
Keamanan Lanjutan Menawarkan enkripsi, autentikasi, otorisasi, dan fitur audit. Mencakup integrasi dengan Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, token web JSON, dan banyak lagi. OpenSearch juga menyediakan kontrol akses berbasiskan peran yang terdefinisi baik ke indeks, dokumen, dan kolom.
Sintaks Kueri SQL Menyediakan sintaks kueri SQL yang sudah dikenal luas. Menggunakan agregasi, grup berdasarkan, dan lokasi klausul untuk menyelidiki data Anda. Membaca data sebagai dokumen JSON atau tabel CSV sehingga Anda memiliki fleksibilitas untuk menggunakan format yang paling sesuai dengan kebutuhan.
Pelaporan Jadwalkan, ekspor, dan bagikan laporan dari dasbor, penelusuran tersimpan, peringatan, dan visualisasi. 
Deteksi Anomali Manfaatkan deteksi anomali Machine Learning berdasarkan algoritme Random Cut Forest (RCF) untuk mendeteksi anomali secara otomatis saat data Anda diserap. Kombinasikan dengan Pemberitahuan untuk memantau data hampir secara waktu nyata dan secara otomatis mengirimkan notifikasi peringatan. 
Manajemen Indeks Tetapkan kebijakan khusus untuk mengautomasikan tugas manajemen indeks rutin, seperti rollover dan hapus, dan terapkan ke indeks dan pola indeks.
Penganalisis Kinerja dan Kerangka Kerja RCA Buat kueri berbagai metrik dan agregasi kinerja kluster. Gunakan PerfTop, antarmuka baris perintah (CLI) untuk menampilkan dan menganalisis metrik dengan cepat. Gunakan kerangka kerja analisis akar penyebab (RCA) untuk menyelidiki masalah kinerja dan keandalan dalam kluster.
Pencarian Asinkron Jalankan kueri yang rumit tanpa rasa khawatir tentang waktu kueri yang kedaluwarsa dan dengan kueri Penelusuran Asinkron yang berjalan di latar belakang. Lacak kemajuan kueri dan dapatkan sebagian hasilnya saat tersedia.
Analitik Pelacakan Serap dan visualisasikan data OpenTelemetry untuk aplikasi terdistribusi. Visualisasikan alur kejadian antara aplikasi ini untuk mengidentifikasi masalah kinerja.
Memperingatkan Pantau data dan kirimkan notifikasi pemberitahuan secara otomatis ke para pemangku kepentingan. Dengan antarmuka yang intuitif dan API yang kuat, mudah untuk menyiapkan, mengelola, dan memantau pemberitahuan. Buat kondisi pemberitahuan yang sangat spesifik menggunakan bahasa kueri lengkap dan kemampuan skrip OpenSearch.
Penelusuran k-NN Dengan menggunakan Machine Learning, jalankan algoritme penelusuran tetangga terdekat pada miliaran dokumen di ribuan dimensi dengan tingkat kemudahan yang sama seperti menjalankan kueri OpenSearch biasa. Gunakan agregasi dan filter klausul untuk lebih menyempurnakan operasi pencarian kesamaan. Kekuatan pencarian kesamaan k-NN menggunakan berbagai hal seperti rekomendasi produk, deteksi penipuan, pencarian citra dan video, pencarian dokumen terkait, dan banyak lagi.
Piped Processing Language Piped Processing Language menyediakan sintaks kueri yang sudah dikenal dengan serangkaian perintah komprehensif yang dibatasi oleh pipa (|) untuk melakukan kueri data.
Dasbor Notebook Gabungkan dasbor, visualisasi, teks, dan lainnya untuk memberikan konteks dan penjelasan mendetail saat menganalisis data.