{"id":124625,"date":"2025-05-11T15:05:06","date_gmt":"2025-05-11T13:05:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch"},"modified":"2025-05-11T15:05:06","modified_gmt":"2025-05-11T13:05:06","slug":"dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"OpenSearch 3.0, ein Fork der Elasticsearch-Plattform, ist jetzt verf\u00fcgbar.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die gemeinn\u00fctzige Organisation OpenSearch Software Foundation, die von der Linux Foundation kontrolliert wird, hat die Version 3.0 des Projekts OpenSearch ver\u00f6ffentlicht, welches einen Fork der Such-, Analyse- und Speicherplattform Elasticsearch sowie der Weboberfl\u00e4che Kibana entwickelt. An der Entwicklung des Forks sind Unternehmen wie Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean und NetAp beteiligt. Der Code wird unter der Lizenz Apache 2.0 verbreitet. <\/p>\n
Der Fork wurde im Jahr 2021 als Reaktion auf die Umstellung des Projekts Elasticsearch auf die nicht-freie Lizenz SSPL (Server Side Public License) und das Einstellen der Ver\u00f6ffentlichung von \u00c4nderungen unter der alten Lizenz Apache 2.0 geschaffen. Trotz der R\u00fcckkehr von Elasticsearch zur Nutzung einer freien Lizenz hat das Projekt OpenSearch nicht an Relevanz verloren, da es weiterhin die permissive Lizenz Apache 2.0 anstelle der AGPLv3 verwendet, auf die Elasticsearch umgestiegen ist. Dar\u00fcber hinaus werden eine Reihe spezifischer Erweiterungen entwickelt, die zuvor von Amazon in einem separaten Distributionspaket namens Open Distro for Elasticsearch angeboten wurden und die kostenpflichtigen Komponenten von Elasticsearch ersetzen. <\/p>\n
OpenSearch umfasst die OpenSearch-Speicher- und Such-Engine, die Web-Oberfl\u00e4che und die Visualisierungsumgebung OpenSearch Dashboards sowie ein Set an Erweiterungen f\u00fcr maschinelles Lernen, SQL-Unterst\u00fctzung, Benachrichtigungsgenerierung, Cluster-Leistungsdiagnose, Datenverkehrsverschl\u00fcsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Authentifizierung \u00fcber Active Directory, Kerberos, SAML und OpenID, Implementierung einer Single-Sign-On-L\u00f6sung (SSO) und detailliertes Logging f\u00fcr Auditzwecke. <\/p>\n
Zu den Neuerungen in OpenSearch 3.0 geh\u00f6ren: <\/p>\n
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Die Einf\u00fchrung einer Vektor-Engine (OpenSearch Vector Engine), die zur Speicherung und Verarbeitung von Daten verwendet werden kann, die in maschinellen Lernsystemen eingesetzt werden. Zur Beschleunigung der Vektorsuche werden GPU-Berechnungen eingesetzt, die die Indizierungsgeschwindigkeit um das 9,3-fache steigern und die Betriebskosten im Vergleich zu L\u00f6sungen, die nur CPU verwenden, um das 3,75-fache senken konnten. Zur Integration mit Datenquellen, LLM-Anwendungen und KI-Plattformen wird das Modellkontextprotokoll (MCP - Model Context Protocol) unterst\u00fctzt. Es besteht die M\u00f6glichkeit der Integration mit KI-Agenten der Unternehmen Anthropic, LangChain und OpenAI.\n
Eine Optimierung wurde hinzugef\u00fcgt, die die Gr\u00f6\u00dfe des k-NN (k-n\u00e4chste Nachbarn)-Vektor-Speichers um ein Drittel reduzieren kann und die Latenz bei abfragen direkt nach dem Start (kalter Start) um bis zu 30-mal senkt, indem \u00fcberfl\u00fcssige sekund\u00e4re Informationen entfernt und Prim\u00e4rdaten zur Rekonstruktion der ben\u00f6tigten Informationen verwendet werden.\n