OpenSearch è una suite di analisi dei dati e ricerca distribuita e open source utilizzata per un'ampia gamma di casi d'uso come il monitoraggio delle applicazioni in tempo reale, l'analisi dei dati di log e la ricerca di siti Web. OpenSearch fornisce un sistema altamente scalabile per fornire accesso e risposta rapidi a grandi volumi di dati con uno strumento di visualizzazione integrato, OpenSearch Dashboards, che semplifica l'esplorazione dei dati da parte degli utenti. Come Elasticsearch e Apache Solr, OpenSearch è alimentato dalla libreria di ricerca Apache Lucene. OpenSearch e OpenSearch Dashboards sono stati originariamente derivati da Elasticsearch 7.10.2 e Kibana 7.10.2.

D: Perché è stato creato OpenSearch?

Gli sviluppatori adottano il software open source per molte ragioni, una delle più importanti è la libertà di utilizzare quel software dove e come desiderano. Il 21 gennaio 2021, Elastic NV ha annunciato che avrebbe cambiato la propria strategia di licenza software e non avrebbe rilasciato nuove versioni di Elasticsearch e Kibana con la licenza permissiva ALv2. Invece, Elastic sta rilasciando Elasticsearch e Kibana sotto la licenza Elastic, con il codice fonte disponibile sotto la Licenza Elastic o Licenza Pubblica Lato Server (Server Side Public License, SSPL). Queste licenze non sono open source e non offrono agli utenti le stesse libertà. A causa di ciò, abbiamo preso la decisione di creare e mantenere un fork dall'ultima versione ALv2 di Elasticsearch e Kibana. Il fork si chiama OpenSearch ed è disponibile sotto la licenza ALv2.

D: Sotto quale licenza viene rilasciato OpenSearch?

Tutto il software nel progetto OpenSearch è rilasciato sotto la licenza Apache License Version 2.0 (ALv2). ALv2 garantisce diritti di utilizzo ben compresi e permissivi che corrispondono alle libertà che le persone si aspettano da un software open source: libertà come poter utilizzare, modificare, estendere, monetizzare e rivendere il software open source dove e come vogliono. Per OpenSearch, riteniamo che questa licenza consentirà un'ampia adozione e contributi a beneficio di tutti i membri della community. Abbiamo anche pubblicato linee guida per l'uso permissivo per il marchio OpenSearch, affinché sia possibile utilizzare il nome per promuovere le offerte.

D: Elasticsearch e Kibana sono open source?

Elastic ha annunciato che non pubblicherà più nuove versioni di Elasticsearch e Kibana sotto ALv2 e pubblicherà invece nuove versioni sotto la Licenza proprietaria Elastic con codice fonte disponibile sotto la Licenza Elastic di SSPL. Questa modifica sta ad indicare che le versioni di Elasticsearch e Kibana successive alla 7.10.2 non sono software open source.

D: Perché dovrei usare OpenSearch?

OpenSearch consente di importare, proteggere, cercare, aggregare, visualizzare e analizzare facilmente i dati. Queste funzionalità sono popolari per casi d'uso come la ricerca delle applicazioni, l'analisi dei dati di log e altro ancora. Con OpenSearch, trai vantaggio dall'avere un prodotto open source che puoi utilizzare, modificare, estendere, monetizzare e rivendere come desideri. Allo stesso tempo, continueremo a fornire una suite di ricerca e analisi dei dati sicura e di alta qualità con una ricca roadmap di funzionalità nuove e innovative.

D: OpenSearch è disponibile in Amazon OpenSearch Service (successore di Amazon Elasticsearch Service)?

Sì, Amazon OpenSearch Service offre le ultime versioni di OpenSearch.

D: Come si confrontano le 19 versioni di Elasticsearch offerte sul nostro servizio con quelle offerte su Elastic Cloud di Elastic?

Il servizio gestito di Elastic permette ai clienti di implementare solo tre versioni di Elasticsearch in qualsiasi momento (l'ultima versione, la precedente versione secondaria e l'ultima dalla precedente versione principale). Questo approccio è in contrasto con il nostro per Amazon OpenSearch Service. I nostri clienti hanno la libertà di continuare con la versione di Elasticsearch che hanno implementato e certificato per i loro carichi di lavoro. Devono solo aggiornare le versioni quando si adatta alle loro esigenze, non a quelle dei fornitori. Infatti, a differenza di Elastic Cloud, eseguiamo il backport di bug e patch di sicurezza su tutte le versioni interessate in esecuzione sul servizio e non richiediamo di eseguire l'upgrade per ottenere una correzione di bug o sicurezza.

D: AWS è in grado di mantenere e portare avanti un progetto come OpenSearch?

Quando AWS decide di offrire un servizio basato su un progetto open source, ci assicuriamo di essere attrezzati e preparati per mantenerlo, se necessario. Vantiamo anni di esperienza di lavoro con le basi di codici Elasticsearch e Kibana e abbiamo apportato contributi di codice a monte sia a Elasticsearch che ad Apache Lucene (la libreria di ricerca principale su cui si basa Elasticsearch). Abbiamo aggiunto diverse caratteristiche nell'open source come sicurezza, avvisi, rilevamento di anomalie, gestione stato dell'indice e analisi dei dati di traccia che sono ampiamente utilizzate e implementate in produzione dalla nostra community e dai nostri clienti. Siamo ben attrezzati per mantenere e portare avanti il progetto. Inoltre, la base di codici supportata dalla community aiuterà ad accelerare le nuove innovazioni e permetterà a tutti di muoversi più velocemente per migliorare stabilità, scalabilità, resilienza e prestazioni. Già molte organizzazioni tra cui SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, Search Guard e BAInsight hanno pubblicamente sostenuto OpenSearch.

D: Quali sono alcune caratteristiche già fornite da OpenSearch che non erano precedentemente disponibili in Elasticsearch open source?

Caratteristica Vantaggio
Sicurezza avanzata Offre caratteristiche di crittografia, autenticazione, autorizzazione e verifica. Includono integrazioni con Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, token Web JSON e altro. OpenSearch fornisce anche un controllo granulare degli accessi basato sui ruoli a indici, documenti e campi.
Sintassi delle query SQL Fornisce la sintassi familiare delle query SQL. Utilizza aggregazioni, raggruppamenti e frasi WHERE per esaminare i dati. Leggi i dati come documenti JSON o tabelle CSV in modo da avere la flessibilità di utilizzare il formato più adatto alle tue esigenze.
Creazione di report Pianifica, esporta e condividi report da pannelli di controllo, ricerche salvate, avvisi e visualizzazioni. 
Rilevamento di anomalie Sfrutta il rilevamento delle anomalie con Machine Learning basato sull'algoritmo Random Cut Forest (RCF) per rilevare automaticamente le anomalie man mano che i dati vengono importati. Utilizza anche Avviso per monitorare i dati quasi in tempo reale e inviare automaticamente notifiche di avviso. 
Gestione degli indici Definisci policy personalizzate per automatizzare gli incarichi di gestione degli indici di routine, come il rollover e l'eliminazione, e applicali agli indici e ai modelli di indice.
Analizzatore delle prestazioni e framework RCA Esegui la query di numerosi parametri e aggregazioni delle prestazioni del cluster. Utilizza PerfTop, l'interfaccia a riga di comando (CLI) per visualizzare e analizzare rapidamente questi parametri. Utilizza il framework di analisi della causa principale (RCA) per analizzare i problemi di prestazioni e affidabilità nei cluster.
Ricerca asincrona Esegui query complesse senza preoccuparti del timeout delle query e con le query di ricerca asincrona eseguite in background. Tieni traccia dell'avanzamento delle query e recupera i risultati parziali non appena diventano disponibili.
Trace Analytics Importa e visualizza i dati di OpenTelemetry per le applicazioni distribuite. Visualizza il flusso di eventi tra queste applicazioni per identificare i problemi di prestazioni.
Avvisi Monitora automaticamente i dati e invia automaticamente notifiche di avviso alle parti interessate. Con un'interfaccia intuitiva e una potente API, imposta, gestisci e monitora facilmente gli avvisi. Crea condizioni di avviso altamente specifiche utilizzando il linguaggio di query completo e le funzionalità di scripting di OpenSearch.
Ricerca k-NN Utilizzando il machine learning, esegui l'algoritmo di ricerca del vicino più prossimo su miliardi di documenti in migliaia di dimensioni con la stessa facilità di esecuzione di qualsiasi normale query OpenSearch. Utilizza aggregazioni e frasi di filtro per perfezionare ulteriormente le operazioni di ricerca di similarità. I poteri di ricerca per similarità k-NN utilizzano casi d’uso come suggerimenti sui prodotti, rilevamento di frodi, ricerca di immagini e video, ricerca di documenti correlati e altro ancora.
Linguaggio di elaborazione delimitato da pipe Il Linguaggio di elaborazione delimitato da pipe fornisce una sintassi di query familiare con un set completo di comandi delimitati da pipe (|) per eseguire la query dei dati.
Notebook di pannelli di controllo Combina pannelli di controllo, visualizzazioni, testo e altro per fornire contesto e spiegazioni dettagliate durante l'analisi dei dati.