O OpenSearch é um conjunto distribuído de pesquisa e análise de código aberto usado para uma ampla variedade de casos de uso, como monitoramento de aplicações em tempo real, análise de logs e pesquisa de sites. O OpenSearch fornece um sistema altamente escalável para fornecer acesso rápido e resposta a grandes volumes de dados com uma ferramenta de visualização integrada, o OpenSearch Dashboards, que facilita a exploração de dados pelos usuários. Como Elasticsearch e o Apache Solr, o OpenSearch é alimentado pela biblioteca de pesquisa Apache Lucene. O OpenSearch e o OpenSearch Dashboards foram originalmente derivados do Elasticsearch 7.10.2 e do Kibana 7.10.2.

P: Por que o OpenSearch foi criado?

Os desenvolvedores adotam o software de código aberto por vários motivos, sendo que um dos mais importantes é a liberdade de usar esse software onde e como eles desejarem. Em 21 de janeiro de 2021, a Elastic NV anunciou que mudaria sua estratégia de licenciamento de software e não lançaria novas versões do Elasticsearch e do Kibana sob a licença permissiva ALv2. Em vez disso, a Elastic está lançando o Elasticsearch e o Kibana sob a licença Elastic, com o código-fonte disponível sob a licença Elastic ou a Server Side Public License (SSPL). Essas licenças não são de código aberto e não oferecem as mesmas liberdades para os usuários. Por isso, tomamos a decisão de criar e manter uma bifurcação da última versão ALv2 do Elasticsearch e do Kibana. Essa bifurcação se chama OpenSearch e está disponível sob a ALv2.

P: Sob qual licença o OpenSearch foi lançado?

Todo o software do projeto OpenSearch foram lançado sob a Apache License, Version 2.0 (ALv2). A ALv2 concede direitos de uso bem compreendidos e permissivos que correspondem às liberdades que as pessoas esperam obter com softwares de código aberto, como poder usar, modificar, estender, monetizar e revender um software de código aberto onde e como quiserem. Para o OpenSearch, acreditamos que essa licença permitirá uma ampla adoção e contribuições que beneficiarão a todos os membros da comunidade. Também publicamos diretrizes de uso permissivo para a marca comercial OpenSearch, para que você possa usar o nome para promover suas ofertas.

P: O Elasticsearch e Kibana são de código aberto?

A Elastic anunciou que não publicará mais novas versões do Elasticsearch e do Kibana sob a ALv2 e que publicará novas versões sob a licença Elastic proprietária com o código-fonte disponível sob a licença Elastic ou a SSPL. Essa alteração significa que as versões do Elasticsearch e Kibana após 7.10.2 não serão softwares de código aberto.

P: Por que devo usar o OpenSearch?

O OpenSearch permite ingerir, proteger, pesquisar, agregar, visualizar e analisar dados facilmente. Esses recursos são populares para casos de uso como pesquisas de aplicações, análises de log e muitos outros. Com o OpenSearch, você se beneficia por ter um produto de código aberto que pode usar, modificar, estender, monetizar e revender como quiser. Ao mesmo tempo, continuaremos a fornecer um conjunto de pesquisa e análise seguro e de alta qualidade com um elaborado roteiro de funcionalidades inéditas e inovadoras.

P: O OpenSearch está disponível no Amazon OpenSearch Service (sucessor do Amazon Elasticsearch Service)?

Sim, o Amazon OpenSearch Service oferece as versões mais recentes do OpenSearch.

P: Como as 19 versões do Elasticsearch oferecidas em nosso serviço se comparam com o que é oferecido no Elastic Cloud da Elastic?

O serviço gerenciado da Elastic apenas permite que os clientes implantem três versões do Elasticsearch a qualquer momento (a versão mais recente, a versão secundária anterior e a versão mais recente desde a versão principal anterior). Essa abordagem contrasta com à que usamos para o Amazon OpenSearch Service. Nossos clientes têm a liberdade de continuar com a versão do Elasticsearch que implantaram e certificaram para suas workloads. Eles só precisam fazer upgrade das versões quando estas forem adequadas às suas necessidades, e não às necessidades dos fornecedores. Na verdade, ao contrário do Elastic Cloud, fizemos o backport de patches de segurança e bugs para todas as versões afetadas em execução no serviço e não exigimos que você faça upgrade para obter uma nova correção de erro ou segurança.

P: A AWS está equipada para manter e avançar um projeto como o OpenSearch?

Quando a AWS decide oferecer um serviço baseado em um projeto de código aberto, garantimos que estamos equipados e preparados para mantê-lo por conta própria, se necessário. Temos anos de experiência no trabalho com bases de código Elasticsearch e Kibana e fizemos contribuições de código upstream para o Elasticsearch e a Apache Lucene (a biblioteca de pesquisa principal na qual o Elasticsearch é baseado). Adicionamos vários recursos em código aberto, como segurança, alertas, detecção de anomalias, gerenciamento de estados de índices e análises de rastreamento, que são amplamente utilizados e implantados em produção por nossa comunidade e clientes. Estamos bem equipados para manter e avançar o projeto por conta própria. Além disso, a base de código com o suporte da comunidade ajudará a acelerar novas inovações e permitirá que todos se movam mais rapidamente para melhorar a estabilidade, a escalabilidade, a resiliência e a performance. Muitas organizações, incluindo a SAP, CapitalOne, RedHat, Logz.io, Aiven.io, Bonsai, Logit.io, Search Guard e BainSight, já estão apoiando publicamente o OpenSearch.

P: Quais são alguns recursos que o OpenSearch já fornece e que não estavam disponíveis anteriormente no Elasticsearch de código aberto?

Recurso Benefício
Segurança avançada Oferece recursos de criptografia, autenticação, autorização e auditoria. Eles incluem integrações com Active Directory, LDAP, SAML, Kerberos, tokens da Web JSON e muito mais. O OpenSearch também fornece controle de acesso detalhado e baseado em funções para índices, documentos e campos.
Sintaxe de consultas SQL Fornece a familiar sintaxe de consultas SQL. Use agregações, ações agrupar por e cláusulas Where para investigar seus dados. Leia dados como documentos JSON ou tabelas CSV, para que você tenha a flexibilidade de usar o formato que funciona melhor para você.
Geração de relatórios Agende, exporte e compartilhe relatórios de painéis, pesquisas salvas, alertas e visualizações. 
Detecção de anomalias Aproveite a detecção de anomalias de Machine Learning com base no algoritmo Random Cut Forest (RCF) para detectar anomalias automaticamente à medida que seus dados são ingeridos. Combine com Alertas para monitorar dados quase em tempo real e enviar notificações de alertas automaticamente. 
Gerenciamento de índices Defina políticas personalizadas para automatizar tarefas de gerenciamento de índices de rotina, como sobreposição e exclusão, e aplicá-las a índices e padrões de índice.
Analisador de performance e framework RCA Consulte várias métricas e agregações de performance do cluster. Use o PerfTop, a interface de linha de comando (CLI) para exibir e analisar essas métricas rapidamente. Use a framework de análise de causas-raiz (RCA) para investigar problemas de performance e confiabilidade em clusters.
Pesquisa assíncrona Execute consultas complexas sem se preocupar com o tempo limite da consulta e com consultas de pesquisa assíncrona executadas em segundo plano. Acompanhe o progresso das consultas e recupere resultados parciais à medida que eles são disponibilizados.
Trace Analytics Ingere e visualize dados OpenTelemetry para aplicações distribuídas. Visualize o fluxo de eventos entre essas aplicações para identificar problemas de performance.
Geração de alertas Monitore dados automaticamente e envie notificações de alertas automaticamente para as partes interessadas. Com uma interface intuitiva e uma API poderosa, configure, gerencie e monitore alertas facilmente. Crie condições de alerta altamente específicas usando a linguagem de consulta completa e os recursos de script do OpenSearch.
Pesquisa k-NN Usando Machine Learning, execute o algoritmo de pesquisa do vizinho mais próximo em bilhões de documentos em milhares de dimensões com a mesma facilidade que executar qualquer consulta OpenSearch regular. Use agregações e cláusulas de filtro para refinar ainda mais suas operações de pesquisa por similaridade. A pesquisa por similaridade K-NN potencializa casos de uso como recomendações de produtos, detecção de fraudes, pesquisa por imagens e vídeos, pesquisa de documentos relacionados e muito mais.
Piped Processing Language (PPL) A PPL fornece uma sintaxe de consulta familiar com um conjunto abrangente de comandos delimitados por barras verticais (|) para consultar dados.
Cadernos de painel Combine painéis, visualizações, texto e muito mais para fornecer explicações detalhadas e de contexto ao analisar dados.