{"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\/novosti-interneta\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"Disponibile OpenSearch 3.0, fork della piattaforma Elasticsearch","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
L'organizzazione no-profit OpenSearch Software Foundation, controllata dalla Linux Foundation, ha pubblicato la release 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 che partecipano allo sviluppo del fork ci sono Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean e NetAp. Il codice \u00e8 distribuito con licenza Apache 2.0. <\/p>\n
Il fork \u00e8 stato creato nel 2021 in risposta al passaggio del progetto Elasticsearch a una licenza non libera, la 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 non ha perso rilevanza, poich\u00e9 continua a utilizzare la licenza permissiva Apache 2.0 anzich\u00e9 la licenza AGPLv3 a cui \u00e8 passato Elasticsearch, e sviluppa anche una serie di estensioni specifiche, precedentemente fornite da Amazon in un'apposita distribuzione chiamata 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, oltre a un insieme di plugin per il machine learning, il supporto SQL, la generazione di notifiche, la diagnosi delle prestazioni del cluster, la crittografia del traffico, il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), l'autenticazione tramite Active Directory, Kerberos, SAML e OpenID, la realizzazione di un singolo punto di accesso (SSO) e la registrazione dettagliata per auditing. <\/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 archiviare e lavorare con dati utilizzati nei sistemi di machine learning. Per accelerare la ricerca vettoriale vengono utilizzati calcoli sulla GPU, che hanno permesso di aumentare la velocit\u00e0 di indicizzazione di 9,3 volte e di ridurre i costi operativi di 3,75 volte rispetto alle soluzioni che utilizzano solo CPU. \u00c8 stato implementato il supporto al protocollo MCP (Model Context Protocol) per organizzare l'interazione con le fonti di dati, le applicazioni LLM e le piattaforme AI. \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 le dimensioni dell'archivio dei vettori k-NN (k-nearest neighbors) e di ridurre fino a 30 volte i ritardi nell'esecuzione delle query 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