{"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\/pt\/blog\/news\/dostupen-opensearch-3-0-fork-platformy-elasticsearch","title":{"rendered":"OpenSearch 3.0 dispon\u00edvel, um fork da plataforma Elasticsearch","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
A organiza\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos OpenSearch Software Foundation, controlada pela Linux Foundation, publicou o lan\u00e7amento do projeto OpenSearch 3.0, que desenvolve um fork da plataforma de busca, an\u00e1lise e armazenamento de dados Elasticsearch e da interface web Kibana. O fork conta com a participa\u00e7\u00e3o de empresas como Amazon, SAP, Uber, Aryn, Atlassian, Canonical, DigitalOcean e NetAp. O c\u00f3digo \u00e9 distribu\u00eddo sob a licen\u00e7a Apache 2.0. <\/p>\n
O fork foi criado em 2021 em resposta \u00e0 transi\u00e7\u00e3o do projeto Elasticsearch para uma licen\u00e7a n\u00e3o livre, a SSPL (Server Side Public License), e \u00e0 interrup\u00e7\u00e3o da publica\u00e7\u00e3o de altera\u00e7\u00f5es sob a antiga licen\u00e7a Apache 2.0. Apesar do retorno do Elasticsearch ao uso de uma licen\u00e7a livre, o projeto OpenSearch n\u00e3o perdeu relev\u00e2ncia, pois continua a utilizar a licen\u00e7a permissiva Apache 2.0 em vez da licen\u00e7a AGPLv3, para a qual o Elasticsearch migrou, al\u00e9m de desenvolver uma s\u00e9rie de extens\u00f5es espec\u00edficas, anteriormente fornecidas pela Amazon em uma distribui\u00e7\u00e3o separada, o Open Distro for Elasticsearch, que substituem componentes pagos do Elasticsearch. <\/p>\n
OpenSearch inclui o mecanismo de armazenamento e busca OpenSearch, a interface web e o ambiente de visualiza\u00e7\u00e3o de dados OpenSearch Dashboards, al\u00e9m de um conjunto de complementos para aprendizado de m\u00e1quina, suporte a SQL, gera\u00e7\u00e3o de notifica\u00e7\u00f5es, diagn\u00f3stico de desempenho de clusters, criptografia de tr\u00e1fego, controle de acesso baseado em fun\u00e7\u00f5es (RBAC), autentica\u00e7\u00e3o via Active Directory, Kerberos, SAML e OpenID, implementa\u00e7\u00e3o de um ponto \u00fanico de entrada (SSO) e manuten\u00e7\u00e3o de registros detalhados para auditoria. <\/p>\n
Dentre as mudan\u00e7as no OpenSearch 3.0: <\/p>\n
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Foi adicionado um mecanismo vetorial (OpenSearch Vector Engine), que pode ser utilizado para armazenar e trabalhar com dados usados em sistemas de aprendizado de m\u00e1quina. Para acelerar a busca vetorial, foram empregados c\u00e1lculos do lado da GPU, que permitiram aumentar a velocidade de indexa\u00e7\u00e3o em 9,3 vezes e reduzir os custos operacionais em 3,75 vezes em compara\u00e7\u00e3o com solu\u00e7\u00f5es que utilizam apenas CPU. Para facilitar a intera\u00e7\u00e3o com fontes de dados, aplica\u00e7\u00f5es LLM e plataformas de IA, foi implementado suporte ao protocolo MCP (Model Context Protocol). A integra\u00e7\u00e3o com agentes de IA das empresas Anthropic, LangChain e OpenAI \u00e9 suportada.\n
Foi adicionada uma otimiza\u00e7\u00e3o que reduz em um ter\u00e7o o tamanho do armazenamento de vetores k-NN (k-vizinhos mais pr\u00f3ximos) e diminui em at\u00e9 30 vezes a lat\u00eancia para realizar consultas logo ap\u00f3s o in\u00edcio (in\u00edcio a frio), eliminando informa\u00e7\u00f5es secund\u00e1rias desnecess\u00e1rias e utilizando dados prim\u00e1rios para reconstruir as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias.\n