{"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\/fr\/blog\/news\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"OpenSearch 3.0 est disponible, un fork de la plateforme Elasticsearch","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
L'organisation \u00e0 but non lucratif OpenSearch Software Foundation, contr\u00f4l\u00e9e par la Linux Foundation, a publi\u00e9 la version 3.0 du projet OpenSearch, un fork de la plateforme de recherche, d'analyse et de stockage de donn\u00e9es Elasticsearch et de l'interface web Kibana. Des entreprises comme Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean et NetAp participent \u00e0 la d\u00e9veloppement de ce fork. Le code est distribu\u00e9 sous la licence Apache 2.0. <\/p>\n
Le fork a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 en 2021 en r\u00e9ponse au passage du projet Elasticsearch \u00e0 une licence non libre, la SSPL (Server Side Public License), et \u00e0 l'arr\u00eat de la publication des modifications sous l'ancienne licence Apache 2.0. Malgr\u00e9 le retour \u00e0 Elasticsearch \u00e0 une licence libre, le projet OpenSearch demeure pertinent, car il continue d'utiliser la licence permissive Apache 2.0 au lieu de l'AGPLv3 adopt\u00e9e par Elasticsearch, tout en d\u00e9veloppant plusieurs extensions sp\u00e9cifiques qui \u00e9taient auparavant fournies par Amazon dans une distribution s\u00e9par\u00e9e, Open Distro for Elasticsearch, et qui remplacent des composants payants d'Elasticsearch. <\/p>\n
OpenSearch comprend le moteur de stockage et de recherche OpenSearch, l'interface web et le tableau de bord de donn\u00e9es OpenSearch Dashboards, ainsi qu'un ensemble de modules pour l'apprentissage automatique, la prise en charge de SQL, la g\u00e9n\u00e9ration d'alertes, le diagnostic des performances du cluster, le chiffrement du trafic, le contr\u00f4le d'acc\u00e8s bas\u00e9 sur les r\u00f4les (RBAC), l'authentification via Active Directory, Kerberos, SAML et OpenID, la mise en \u0153uvre d'un point d'entr\u00e9e unique (SSO) et l'enregistrement d\u00e9taill\u00e9 pour l'audit. <\/p>\n
Parmi les changements dans OpenSearch 3.0 : <\/p>\n
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Ajout d'un moteur vectoriel (OpenSearch Vector Engine) qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour stocker et travailler avec des donn\u00e9es utilis\u00e9es dans les syst\u00e8mes d'apprentissage automatique. Pour acc\u00e9l\u00e9rer la recherche vectorielle, des calculs sur le GPU ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s, permettant d'augmenter la vitesse d'indexation de 9,3 fois et de r\u00e9duire les co\u00fbts op\u00e9rationnels de 3,75 fois par rapport aux solutions utilisant uniquement le CPU. Pour organiser l'interaction avec les sources de donn\u00e9es, les applications LLM et les plateformes AI, la prise en charge du protocole MCP (Model Context Protocol) est impl\u00e9ment\u00e9e. L'int\u00e9gration avec les agents AI des entreprises Anthropic, LangChain et OpenAI est prise en charge.\n
Une optimisation a \u00e9t\u00e9 ajout\u00e9e, permettant de r\u00e9duire d'un tiers la taille du stockage des vecteurs k-NN (k-plus proches voisins), ainsi que de diminuer jusqu'\u00e0 30 fois les latences lors des requ\u00eates imm\u00e9diatement apr\u00e8s le d\u00e9marrage (cold start) gr\u00e2ce \u00e0 la suppression des informations secondaires superflues et \u00e0 l'utilisation des donn\u00e9es primaires pour recr\u00e9er les informations n\u00e9cessaires.\n