{"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\/es\/blog\/news\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"OpenSearch 3.0 est\u00e1 disponible, un fork de la plataforma Elasticsearch","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La organizaci\u00f3n sin fines de lucro OpenSearch Software Foundation, controlada por la Linux Foundation, ha publicado la versi\u00f3n del proyecto OpenSearch 3.0, que desarrolla un fork de la plataforma de b\u00fasqueda, an\u00e1lisis y almacenamiento de datos Elasticsearch y la interfaz web Kibana. En el desarrollo del fork participan empresas como Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean y NetAp. El c\u00f3digo se distribuye bajo la licencia Apache 2.0. <\/p>\n
El fork fue creado en 2021 en respuesta a la transici\u00f3n del proyecto Elasticsearch a una licencia no libre SSPL (Licencia P\u00fablica de Lado del Servidor) y el cese de la publicaci\u00f3n de cambios bajo la antigua licencia Apache 2.0. A pesar del regreso de Elasticsearch al uso de una licencia libre, el proyecto OpenSearch no ha perdido relevancia, ya que contin\u00faa utilizando la licencia permisiva Apache 2.0 en lugar de la licencia AGPLv3, a la que ha pasado Elasticsearch, y tambi\u00e9n desarrolla una serie de complementos espec\u00edficos que anteriormente eran proporcionados por Amazon en un paquete separado llamado Open Distro for Elasticsearch y que reemplazan componentes de pago de Elasticsearch. <\/p>\n
OpenSearch incluye el motor de almacenamiento y b\u00fasqueda OpenSearch, la interfaz web y el entorno de visualizaci\u00f3n de datos OpenSearch Dashboards, as\u00ed como un conjunto de complementos para aprendizaje autom\u00e1tico, soporte SQL, generaci\u00f3n de notificaciones, diagn\u00f3stico del rendimiento del cl\u00faster, cifrado de tr\u00e1fico, control de acceso basado en roles (RBAC), autenticaci\u00f3n a trav\u00e9s de Active Directory, Kerberos, SAML y OpenID, implementaci\u00f3n de un \u00fanico punto de acceso (SSO) y mantenimiento de un registro detallado para auditor\u00eda. <\/p>\n
Entre los cambios en OpenSearch 3.0: <\/p>\n
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Se ha agregado un motor vectorial (OpenSearch Vector Engine), que se puede utilizar para almacenar y trabajar con datos utilizados en sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico. Para acelerar la b\u00fasqueda vectorial, se han utilizado c\u00e1lculos en la GPU, lo que ha permitido aumentar la velocidad de indexaci\u00f3n en 9.3 veces y reducir los costos operativos en 3.75 veces en comparaci\u00f3n con soluciones que solo utilizan CPU. Para facilitar la interacci\u00f3n con fuentes de datos, aplicaciones LLM y plataformas de IA, se ha implementado soporte para el protocolo MCP (Model Context Protocol). Se admite la integraci\u00f3n con agentes de IA de las empresas Anthropic, LangChain y OpenAI.\n
Se ha a\u00f1adido una optimizaci\u00f3n que permite reducir en un tercio el tama\u00f1o del almacenamiento de vectores k-NN (k vecinos m\u00e1s cercanos) y reducir hasta 30 veces las latencias en la ejecuci\u00f3n de consultas inmediatamente despu\u00e9s del inicio (arranque en fr\u00edo) mediante la eliminaci\u00f3n de informaci\u00f3n secundaria redundante y el uso de datos primarios para recrear la informaci\u00f3n necesaria.\n