OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. Elasticsearch 및 Apache Solr와 마찬가지로 OpenSearch는 Apache Lucene 검색 라이브러리를 사용합니다. OpenSearch 및 OpenSearch 대시보드는 Elasticsearch 7.10.2 및 Kibana 7.10.2에서 파생되었습니다.

Q: OpenSearch가 만들어진 이유는 무엇인가요?

개발자는 여러 가지 이유로 오픈 소스 소프트웨어를 포용하는데, 가장 중요한 이유는 소프트웨어를 어디서나 원하는 방식으로 사용할 수 있는 자유 때문입니다. 2021년 1월 21일, Elastic NV는 소프트웨어 라이선스 전략을 변경하는 바, 퍼미시브 ALv2 라이선스 하에서 Elasticsearch 및 Kibana의 새로운 버전을 더 이상 릴리스하지 않는다고 발표했습니다. 그 대신 Elastic은 Elastic License 또는 Server Side Public License(SSPL) 하에서 사용할 수 있는 소스 코드를 사용하여 Elastic License 하에서 Elasticsearch 및 Kibana를 릴리스했습니다. 해당 라이선스는 오픈 소스가 아니며 사용자에게 동일한 자유를 제공하지 않습니다. 이 때문에 당사는 마지막 ALv2 버전의 Elasticsearch 및 Kibana에서 갈래를 생성하고 유지 관리하기로 결정했습니다. 그 갈래는 OpenSearch라고 부르며 ALv2 아래에서 사용할 수 있습니다.

Q: OpenSearch는 어떤 라이선스 하에서 릴리스됩니까?

OpenSearch 프로젝트 내의 모든 소프트웨어는 Apache License, Version 2.0(ALv2) 하에서 릴리스됩니다. ALv2는 오픈 소스 소프트웨어 사용자가 기대하는 자유, 즉 수정, 확장, 수익화, 재판매를 어디서나 본인이 원하는 방식으로 할 수 있는 자유가 일치하는 충분히 이해된 퍼미시브 사용 권한을 부여합니다. OpenSearch의 경우, 이 라이선스가 커뮤니티의 모든 멤버들에게 채택과 이익 기여를 확장시킬 수 있다고 믿습니다. 당사는 또한 OpenSearch 등록 상표에 대해 퍼미시브 사용 가이드를 게시하여 고객이 해당 이름으로 본인의 제품을 홍보할 수 있도록 하였습니다.

Q: Elasticsearch 및 Kibana는 오픈 소스입니까?

Elastic은 더 이상 ALv2 아래에서 Elasticsearch와 Kibana의 새로운 버전을 게시하지 않으며, 대신 SSPL의 Elastic License 하에서 사용할 수 있는 소스 코드로 독점 Elastic License 하에서 새로운 버전을 게시한다고 발표했습니다. 이 변경 사항은 Elasticsearch 및 Kibana 버전 7.10.2 이후로는 오픈 소스 소프트웨어가 아니게 된다는 것을 뜻합니다.

Q: OpenSearch를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

OpenSearch를 사용하면 데이터를 쉽게 수집, 보안, 검색, 집계, 확인, 분석할 수 있습니다. 이런 기능은 애플리케이션 검색, 로그 분석 등의 사용 사례에서 인기가 있습니다. OpenSearch가 있으면 원하는 방식으로 사용, 수정, 확장, 수익화, 재판매할 수 있다는 오픈 소스 제품의 이점을 누릴 수 있습니다. 동시에 당사는 계속해서 새롭고 혁신적인 기능의 풍부한 로드맵을 지닌 안전하고 높은 품질의 검색 및 분석 제품군을 제공할 것입니다.

Q: Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service 후속)에서 OpenSearch를 사용할 수 있습니까?

예, Amazon OpenSearch Service는 최신 버전의 OpenSearch를 제공합니다.

Q: 현재 서비스에 제공되고 있는 Elasticsearch의 19개 버전을 Elastic의 Elastic Cloud에서 제공되는 사항과 비교하면 어떻습니까?

Elastic의 관리형 서비스를 사용하는 고객은 세 가지 버전의 Elasticsearch를 언제라도 배포할수 있습니다(최신 버전, 이전 마이너 버전, 이전 메이저 버전 중의 최신 버전). 이 접근법으로 Amazon OpenSearch Service와의 차이점이 대비됩니다. 고객은 자신이 배포하고 워크로드를 위해 인증한 Elasticsearch의 버전에서 계속 자유를 누릴 수 있습니다. 버전을 업그레이드해야 하는 것은 공급 업체 때문이 아니라 본인의 필요헤 해당 제품이 필요할 때입니다. 사실 Elastic Cloud와 달리 서비스 중인 버전 중에서 영향 받는 경우 모두에 버그와 보안 패치를 백포트하며 사용자가 직접 버그나 보안 픽스를 받기 위해 업그레이드할 필요는 없습니다.

Q: AWS는 OpenSearch와 같은 프로젝트를 유지 관리하고 개선하기 위한 준비가 되어 있습니까?

AWS는 제품을 오픈 소스 프로젝트에 기반하여 제공하기로 결정했을 때, 필요한 경우 직접 설치하고 유지 관리할 수 있도록 준비합니다. 당사는 Elasticsearch 및 Kibana 코드베이스와 함께 작업한 수 년의 경험이 있으며 Elasticsearch 및 Apache Lucene(Elasticsearch가 구축된 핵심 검색 라이브러리) 양 쪽에 업스트림 코드 기여를 했습니다. 보안, 알림, 이상 탐지, 인덱스 상태 관리 및 분석 추적 등 다양한 기능을 오픈 소스에 추가했으며 이는 커뮤니티와 고객들에 의해 프로덕션에 넓게 사용 및 배포되고 있습니다. 우리는 이 프로젝트를 직접 유지 관리하고 개선할 준비가 되어 있습니다. 또한 커뮤니티 지원 코드베이스가 새로운 혁신을 가속화하도록 지원하며 모두가 안정성, 확장성, 복원력, 성능을 빠르게 개선할 수 있도록 합니다. 이미 SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, Search Guard, BAInsight를 포함한 많은 조직이 공식적으로 OpenSearch를 지원합니다.

Q: 오픈 소스 Elasticsearch에서 이전에는 사용할 수 없었으나 OpenSearch가 제공하는 일부 기능은 어떻게 됩니까?

기능 이점
고급 보안 암호화, 인증, 권한 부여, 감사 기능을 제공합니다. 여기에는 Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, JSON 웹 토큰 등과의 통합이 포함됩니다. OpenSearch는 또한 인덱스, 문서 및 필드에 대해 세분화된 역할 기반 액세스 제어를 제공합니다.
SQL 쿼리 구문 익숙한 SQL 쿼리 구문을 제공합니다. 데이터를 조사할 조항 어디에나 집계, 그룹화를 사용합니다. 데이터를 JSON 문서 또는 CSV 테이블로 읽어 자신의 작업에 가장 어울리는 형식으로 사용할 수 있는 유연성을 확보합니다.
보고서 제공 대시보드, 저장된 검색, 알림 및 시각화에서 보고서를 예약하고 내보내며 공유합니다. 
이상 탐지 Random Cut Forest(RCF) 알고리즘에 기반한 이상 탐지 기계 학습을 활용해 데이터가 수집될 때 자동으로 이상을 탐지합니다. 알림과 결합하여 데이터를 실시간에 가깝게 모니터링하고 자동으로 경고 알림을 전송합니다. 
인덱스 관리 사용자 지정 정책을 정의해 롤오버나 삭제와 같은 인덱스 관리 태스크 루틴을 자동화하여 인덱스 및 인덱스 패턴에 적용합니다.
성능 분석기 및 RCA 프레임워크 다수의 클러스터 성능 지표 및 집계를 쿼리합니다. PerfTop 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용해 해당 지표를 빠르게 표시하고 분석합니다. 근본 원인 분석(RCA) 프레임워크를 사용해 클러스터의 성능과 안정성 문제를 조사합니다.
비동기식 검색 쿼리 시간 초과를 염려하지 않고 복잡한 쿼리를 실행하며 비동기식 검색으로 검색 쿼리가 백그라운드에서 실행됩니다. 쿼리 진척을 추적하고 부분 결과가 사용할 수 있게 되면 조회합니다.
추적 분석 배포된 애플리케이션에 대해 OpenTelemetry 데이터를 수집하고 시각화합니다. 해당 애플리케이션 간의 이벤트 흐름을 시각화하여 성능 문제를 식별합니다.
알림 자동으로 데이터를 모니터링하고 경고 알림을 이해 관계자에게 자동으로 전송합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 API로 알림 설정, 관리, 모니터링이 쉬워집니다. OpenSearch의 완전한 쿼리 언어와 스크립팅 기능으로 특정 알림 조건을 섬세하게 설정합니다.
k-NN 검색 기계 학습을 사용해 수 십억의 문서에서 수 천 차원에 걸친 작업도 가장 가까운 이웃 검색 알고리즘을 정규 OpenSearch 쿼리를 실행하는 것과 마찬가지로 편하게 실행합니다. 집계와 필터 조항을 사용해 유사성 검색 작업을 구체화합니다. k-NN 유사성 검색은 생산 권고 사항, 사기 탐지, 이미지 및 동영상 검색,관련 문서 검색 등 다양한 사용 사례에 도움이 됩니다.
파이프 처리 언어 파이프 처리 언어는 데이터 쿼리에 파이프(|)로 구분된 명령어의 포괄적 세트가 포함된 익숙한 쿼리 구문을 제공합니다.
대시보드 노트북 대시보드, 시각화, 텍스트 등을 결합하여 데이터 분석에 컨텍스트와 상세한 설명을 제공합니다.