Разработанный сначала как ответвление Elasticsearch, OpenSearch, управляемое Amazon, а в последнее время как самостоятельная альтернатива Elasticsearch, управляемая сообществом, OpenSearch быстро развивается и создает новые вещи.
Как рассказала мне Наташа Вудс, старший директор по связям с общественностью Linux Foundation, в электронной переписке: «Этот выпуск в значительной степени ориентирован на то, чтобы стать универсальным средством наблюдения, которое объединяет журналы, трассировки и визуализации в одном месте, устраняя необходимость в разрозненных технологиях. Новые функции в 3.3 обеспечивают более интеллектуальную, автоматизированную визуализацию, более мощные запросы, сложный анализ и более быстрое понимание необработанных данных». Это все хорошие вещи.
В частности, OpenSearch 3.3, официально выпущенный 14 октября 2025 года, подчеркивает агрессивный восьминедельный цикл обновлений OpenSearch. Версия 3.3 представляет собой последний шаг в развитии платформы в направлении глубокого семантического поиска, расширенной распределенной трассировки и рабочих процессов искусственного интеллекта, управляемых агентами.
Агентский поиск с использованием искусственного интеллекта стал общедоступным
Центральным элементом OpenSearch 3.3 является переход к общедоступным API-интерфейсам агентного поиска ИИ и агентной памяти. Это позволяет разработчикам развертывать автономные поисковые агенты «планирование-выполнение-отражение» непосредственно на своих платформах данных. Это означает, что он может использовать агенты ИИ для выполнения и уточнения задач поиска, интерпретируя вопросы на естественном языке и динамически планируя запросы к источникам данных и инструментам. Эти агенты могут разбивать сложные вопросы пользователей, переписывать их для более интеллектуального поиска и синтезировать непосредственно соответствующие, обобщенные ответы, а не просто возвращать списки простых документов.
Семантический поиск дополнительно улучшен за счет расширенной оценки релевантности и новых элементов управления для точной настройки результатов поиска. Это помогает программистам разрабатывать крупномасштабные индивидуальные задачи вывода ИИ, которые становятся все более распространенными в генеративных приложениях ИИ.
Кроме того, подключаемый модуль Machine Learning (ML) Commons получает экспериментальную поддержку пакетного вывода, обеспечивающую крупномасштабную распределенную обработку огромных наборов векторных данных. Повышение производительности нового алгоритма Seismic для поиска с разреженной нейронной структурой также дополняет то, как OpenSearch работает с огромными векторными базами данных.
Улучшения семантического поиска и машинного обучения
Основные различия между OpenSearch 3.2 и 3.3 заключаются в расширенных возможностях поиска, наблюдения и рабочих нагрузок, управляемых искусственным интеллектом, а также в новых функциях и оптимизации основных компонентов, особенно для генеративного искусственного интеллекта и операций с эффективным использованием памяти.
Последняя версия OpenSearch также фокусируется на экспериментальных улучшениях и улучшениях, ориентированных на пользователя. К ним относятся снимки с возможностью поиска по кластерам, новые способы сравнения результатов поиска для аналитики, поддержка нескольких источников данных на информационных панелях, а также настройка удобства использования для рабочих процессов анализа трассировки и безопасности.
Унифицированная наблюдаемость и переработанный пользовательский интерфейс
Что касается внешнего интерфейса, OpenSearch 3.3 представляет обновленный интерфейс Discover в Dashboards. В нем представлены новые мощные инструменты для анализа журналов и распределенной трассировки. Теперь пользователи могут сравнивать результаты поиска в интерактивном режиме, интегрировать несколько источников данных для получения более подробной информации и отслеживать конвейеры преобразования данных с помощью цепочек процессоров.
Управление рабочей нагрузкой также было улучшено за счет автоматической пометки на основе правил, мониторинга запросов и расширенной поддержки gRPC. Сюда также входит экспериментальная потоковая передача через Apache Arrow Flight. Это делает OpenSearch более совместимым с высокоскоростными потоками данных из современных стеков наблюдения.
В выпуске также представлены новые системные ограничения, предназначенные для защиты стабильности кластера в масштабе. Сюда входят ограничения на максимальную глубину вложенных объектов JSON и длину имен свойств. Это помогает защитить программы на основе OpenSearch от хакерских атак, злоупотребляющих получением данных.
Модернизированное управление рабочей нагрузкой и защита безопасности
Кроме того, аналитика безопасности видит новые соединители и параметры детального контроля, а рабочие процессы распределенной трассировки и OpenTelemetry выигрывают от улучшенных инструментов информационной панели и аналитики трассировки.
Звучит интересно? Вы можете скачать OpenSearch 3.3.0 сегодня для Linux (x64/ARM), Windows, Docker, FreeBSD и Arch Linux. Независимо от того, используете ли вы OpenSearch в облаке или локально, вы защищены.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Стивен Дж. Воан-Николс, он же sjvn, писал о технологиях и технологическом бизнесе с тех пор, как CP/M-80 была новейшей операционной системой для ПК, скорость 300 бит/с — высокоскоростное подключение к Интернету, WordStar — современный текстовый процессор, и он нам понравился. Узнайте больше от Стивена Дж. Воана-Николса.
