{"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\/news\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"OpenSearch 3.0 ist verf\u00fcgbar, ein Fork der Plattform Elasticsearch","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die gemeinn\u00fctzige Organisation OpenSearch Software Foundation, gesteuert von der Linux Foundation, hat die Ver\u00f6ffentlichung des Projekts OpenSearch 3.0 bekannt gegeben, das den Fork der Such-, Analyse- und Datenspeicherplattform Elasticsearch und der Weboberfl\u00e4che Kibana weiterentwickelt. An der Entwicklung des Forks sind Unternehmen wie Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean und NetAp beteiligt. Der Code wird unter der Apache 2.0-Lizenz verbreitet. <\/p>\n
Der Fork wurde 2021 als Antwort auf den Wechsel des Projekts Elasticsearch zu einer nicht-freien Lizenz (SSPL - Server Side Public License) und die Einstellung der Ver\u00f6ffentlichung von \u00c4nderungen unter der alten Apache 2.0-Lizenz ins Leben gerufen. Trotz der R\u00fcckkehr von Elasticsearch zu einer freien Lizenz hat das Projekt OpenSearch nicht an Relevanz verloren, da es die permissive Lizenz Apache 2.0 weiterhin verwendet, anstelle der AGPLv3-Lizenz, zu der Elasticsearch gewechselt ist, und es wird eine Reihe spezifischer Erweiterungen entwickelt, die zuvor von Amazon in einem separaten Distributionspaket namens Open Distro for Elasticsearch bereitgestellt wurden und die kostenpflichtigen Komponenten von Elasticsearch ersetzen. <\/p>\n
OpenSearch umfasst die Speicher- und Such-Engine OpenSearch, die Weboberfl\u00e4che sowie die Datenvisualisierungsumgebung OpenSearch Dashboards, sowie eine Sammlung von Plugins f\u00fcr maschinelles Lernen, SQL-Unterst\u00fctzung, Benachrichtigungs-Generierung, Cluster-Performance-Diagnose, Verkehr Verschl\u00fcsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Authentifizierung \u00fcber Active Directory, Kerberos, SAML und OpenID, Implementierung eines Single Sign-On (SSO) sowie die F\u00fchrung detaillierter Protokolle zur \u00dcberpr\u00fcfung. <\/p>\n
Zu den \u00c4nderungen in OpenSearch 3.0 geh\u00f6ren: <\/p>\n
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Die Einf\u00fchrung der Vektor-Engine (OpenSearch Vector Engine), die f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung von Daten verwendet werden kann, die in maschinellen Lernsystemen ben\u00f6tigt werden. Zur Beschleunigung der Vektor-Suche werden Berechnungen auf der GPU eingesetzt, was die Indexierungsgeschwindigkeit um das 9,3-Fache erh\u00f6ht und die Betriebskosten um das 3,75-Fache im Vergleich zu L\u00f6sungen, die nur CPU verwenden, senkt. Zur Organisation der Interaktion mit Datenquellen, LLM-Anwendungen und KI-Plattformen wurde die Unterst\u00fctzung des MCP-Protokolls (Model Context Protocol) implementiert. Die Integration mit KI-Agenten von Unternehmen wie Anthropic, LangChain und OpenAI wird unterst\u00fctzt.\n
Eine Optimierung wurde hinzugef\u00fcgt, die die Gr\u00f6\u00dfe des k-NN-Vektorspeichers um ein Drittel reduziert und die Latenzzeiten bei Anfragen direkt nach dem Start (Kaltes Start) um bis zu 30 Mal senkt, indem \u00fcberfl\u00fcssige sekund\u00e4re Informationen entfernt und prim\u00e4re Daten zur Rekonstruktion der erforderlichen Informationen verwendet werden.\n