{"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\/it\/blog\/news\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"\u00c8 disponibile OpenSearch 3.0, un fork della piattaforma Elasticsearch.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
L'organizzazione non profit OpenSearch Software Foundation, controllata dalla Linux Foundation, ha pubblicato il rilascio del progetto OpenSearch 3.0, che sviluppa un fork della piattaforma di ricerca, analisi e archiviazione dati Elasticsearch e dell'interfaccia web Kibana. Tra le aziende coinvolte nello sviluppo del fork ci sono Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean e NetAp. Il codice \u00e8 distribuito sotto licenza Apache 2.0. <\/p>\n
Il fork \u00e8 stato creato nel 2021 in risposta alla modifica del progetto Elasticsearch in una licenza non libera SSPL (Server Side Public License) e alla cessazione della pubblicazione delle modifiche sotto la vecchia licenza Apache 2.0. Nonostante il ritorno di Elasticsearch all'uso di una licenza libera, il progetto OpenSearch \u00e8 rimasto rilevante, poich\u00e9 continua a utilizzare la licenza permissiva Apache 2.0 invece della licenza AGPLv3, a cui \u00e8 passato Elasticsearch, e si sviluppano diversi plugin specifici precedentemente forniti da Amazon in un diverso pacchetto Open Distro for Elasticsearch, che sostituiscono i componenti a pagamento di Elasticsearch. <\/p>\n
OpenSearch include il motore di archiviazione e ricerca OpenSearch, l'interfaccia web e l'ambiente di visualizzazione dati OpenSearch Dashboards, nonch\u00e9 un insieme di plugin per il machine learning, supporto SQL, generazione di notifiche, diagnostica delle prestazioni del cluster, crittografia del traffico, controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), autenticazione tramite Active Directory, Kerberos, SAML e OpenID, implementazione di un unico punto di accesso (SSO) e registrazione dettagliata per audit. <\/p>\n
Tra le novit\u00e0 di OpenSearch 3.0: <\/p>\n
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\u00c8 stato aggiunto un motore vettoriale (OpenSearch Vector Engine), che pu\u00f2 essere utilizzato per l'archiviazione e la gestione dei dati impiegati nei sistemi di machine learning. Per accelerare la ricerca vettoriale sono state impiegate le computazioni su GPU, che hanno consentito un aumento della velocit\u00e0 di indicizzazione di 9,3 volte e una riduzione dei costi operativi di 3,75 volte rispetto alle soluzioni che utilizzano solo CPU. Per organizzare l'interazione con le sorgenti di dati, le applicazioni LLM e le piattaforme AI, \u00e8 stato implementato il supporto per il protocollo MCP (Model Context Protocol). \u00c8 supportata l'integrazione con agenti AI delle aziende Anthropic, LangChain e OpenAI.\n
\u00c8 stata aggiunta un'ottimizzazione che consente di ridurre di un terzo la dimensione dello storage dei vettori k-NN (k-nearest neighbors) e di ridurre fino a 30 volte i ritardi nell'esecuzione delle richieste subito dopo l'avvio (cold start) grazie all'eliminazione di informazioni secondarie ridondanti e all'uso di dati primari per ricreare le informazioni necessarie.\n