Instaclustr спонсировал этот пост.
OpenSearch 3.0 в настоящее время в настоящее время доступен, и он приносит значительные улучшения, которые значительно обоснованы для немедленного принятия. Этот релиз, построенный на Apache Lucene 10 и расширенная с помощью основной приборной панели, архитектуры и производительности, знаменует собой веху в эволюции проекта и четкую дивергенцию от Elasticsearch.
Для команд, работающих на Opensearch 2.x или, учитывая уход от Elasticsearch, версия 3.0 не предлагает нехватки преимуществ. От более высокой производительности запроса до модульного кода и функций поиска, готовых к AI-i-i-i-i-i-i-i-i-i-ine, OpenSearch 3.0 переопределяет то, что может предоставить инфраструктура поиска с открытым исходным кодом. Он также сигнализирует о том, как быстро проект развивается на своих собственных условиях, поддерживаемых активным и быстрорастущим сообществом участников и пользователей.
Любим в отношении OpenSearch 3.0? Вот что знать.
Поиск только стал умнее с Lucene 10
Самым большим драйвером, лежащим в основе Performance Performance Opensearch 3.0, является обновление до Lucene 10. В тесте на эталоне Opensearch 3.0 доставила до 60% более низкую задержку поиска по сравнению с его предшественником 2.x. Такого рода прыжок производительности имеет осязаемые последствия. Для разработчиков и аналитиков данных это означает более быстрое время отклика запроса и более плавный опыт в средах интенсивных данных. Для операторов вы можете ожидать, что он приведет к экономии затрат на инфраструктуру, поскольку более быстрые запросы означают меньшую нагрузку на вычисление и хранение.
Lucene 10 повышает эффективность индексации несколькими ключевыми способами. Одной из выдающихся функций является скудная индексация, подход, который позволяет поисковой системе разумно пропускать не относящиеся к делу блоки данных путем записи минимальных и максимальных значений в этих блоках. Когда запрос выполняется, он может исключить большие части набора данных без необходимости их сканирования. Это экономит время, сокращает потребление ресурсов и обеспечивает более постоянную производительность при нагрузке.
Параллельная обработка также значительно улучшилась. Эти выгоды получают выгоду от общего назначения, но они становятся особенно ценными в случае с поддержкой AI с AI, таким как K-ближайшие соседи (KNN) и нейронный поиск. Организации, создающие собственные модели на больших языках или векторные базы данных, обнаружат, что OpenSearch 3.0 обеспечивает гораздо более прочную основу для современных рабочих нагрузок машинного обучения, чем предыдущие версии.
Более ориентированная на пользователь панель панели
Помимо производительности, OpenSearch 3.0 приносит модернизированный и более интуитивно понятный опыт приборной панели. Новый интерфейс облегчает пользователям работать с визуализациями и результатами запроса, не увязая в технических накладных расходах. Эти обновления не являются чисто эстетическими. Они представляют собой переосмысление пользователя, которое повышает производительность для разработчиков, аналитиков данных и других заинтересованных сторон, работающих в рамках Opensearch.
Одним из самых ценных изменений является введение рабочих пространств OpenSearch. Эта функция позволяет командам настраивать и назначать представления на панели панели на основе пользователя. Это также облегчает сотрудничество, позволяя пользователям делиться общими взглядами, при этом при этом приспосабливаясь к конкретным ролям или потребностям. Недавно перестроенный инструмент Discover делает это дальше, обеспечивая более быстрые и значимые результаты поиска через модель переработанного взаимодействия. Эти изменения отражают отзывы пользователей OpenSearch и ясно дают понять, что проект слушает сообщество.
Модульность заменяет монолит
Под капотом OpenSearch 3.0 представляет архитектурный капитальный ремонт, который будет ускорить разработку платформы на долгие годы. Проект разбил свой сервер монолит на модульные компоненты кода, что облегчает пониманию и работы в определенных частях кодовой базы без необходимости ориентироваться в запутанной массе взаимосвязанного кода.
Для сопровождающих изменение приводит к более быстрым циклам рассмотрения, поскольку запросы на притяжение могут быть легче охватывать и протестировать. Для участников он снижает барьер для входа и открывает дверь для большего количества инноваций по всей экосистеме. Этот вид внутренней модернизации легко упускать из виду в выпущенных заметках, но она представляет собой долгосрочную ставку на импульс сообщества. Он также более тесно связан с архитектурными стандартами современных облачных систем.
Повышение производительности складывается в версиях
OpenSearch 3.0 не начинается с нуля, когда дело доходит до повышения производительности. Только в прошлом году наблюдалось значительные улучшения в нескольких выпусках. Версия 2.19 поставила на 20% -ной подъем на запросах BIG5 (стандартный набор из пяти типов запросов, обычно используемых для оценки производительности поиска). В этом выпуске также была представлена оптимизация, которые принесли пользу крупномасштабной аналитической заданиях и более сложных моделей запросов. Сравнивая сегодняшнюю Opensearch с версией 1.x, многие команды наблюдают, как повышение производительности более чем восьми раз в реальной среде.
Эти улучшения не происходят изолированно. Они отражают тщательную настройку, широкое сравнительный анализ и растущее число участников, определяющих случаи края и предлагают исправления. OpenSearch 3.0 опирается на эту работу и делает еще один шаг вперед. Я думаю, что вполне вероятно, что последующие 3.x выпуски продолжат этот импульс. Команды, которые сейчас обновляются сейчас, принесут пользу немедленно, оставаясь в соответствии с самой активной и поддерживаемой версией платформы.
Миграция проще, чем вы думаете
Переезд в OpenSearch 3.0 более прост, чем могли ожидать многие команды. Для тех, кто в настоящее время находится на Opensearch 2.19, процесс миграции представляет собой простое одно шаг обновление. Для команд, которые все еще работают Elasticsearch, требуется двухэтапный путь миграции (сначала для Opensearch 2.19, а затем до 3.0). В то время как этот второй путь включает в себя больше шагов, сообщество предоставило инструменты, документацию и каналы поддержки, чтобы помочь командам пройти плавно. Управляемые платформы, такие как NetApp Instaclustr, могут еще больше упростить процесс обновления, предоставляя OpenSearch 3.0 в качестве услуги и поддерживая как одно- и многоэтапные пути миграции.
Важно отметить, что чем дольше команда ждет, чтобы переехать от Elasticsearch, тем больше будет расти расхождение. OpenSearch сейчас на своей траектории. Это означает более уникальные особенности, больше архитектурных различий и меньшую совместимость с течением времени. Команды, которые до сих пор выровняются с Elasticsearch, столкнутся с растущей миграционной нагрузкой, чем дольше они задерживают.
Время обновления сейчас
OpenSearch 3.0 — это не незначительный релиз, а поворотный момент в истории платформы, который сигнализирует о новой фазе зрелости. Он обеспечивает измеримых побед в производительности и вносит архитектурные улучшения, которые делают платформу более устойчивой и расширяемой. Это улучшает удобство использования для всех, от пользователей Dashboard до бэкэнд -разработчиков, и это делает реальные успехи в обеспечении того, чтобы поддерживать сегодняшние рабочие нагрузки, которые необходимо поддерживать сегодняшние ИИ и аналитические команды.
Для команд, вложенных в наблюдаемость и поиск с открытым исходным кодом, OpenSearch V3 — это четкая возможность сделать большой шаг вперед. Пути миграции ясны, документация сильна, а стимулы производительности слишком важны, чтобы игнорировать. Инженерные лидеры, стремящиеся к будущему защите от своей инфраструктуры, должны без колебаний. Сейчас подходящее время для обновления.
Instaclustr обеспечивает надежность в масштабе с помощью интегрированной платформы данных с открытым исходным кодом, таких как Apache Cassandra®, Apache Kafka®, Apache Sparktm, Elasticsearchtm, Redistm, Apache Zookeepertm и Postgresql®. Узнайте больше последних из Instaclustr Trending Stories YouTube.com/ThenewStack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Анил Инамдар является глобальным руководителем отдела данных в NetApp Instaclustr, которая предоставляет управляемую платформу вокруг технологий данных с открытым исходным кодом, включая Cassandra, Kafka, Postgres, Clickhouse и Opensearch. Анил имеет более 20 лет опыта работы в ролях данных и аналитики …. Подробнее от Anil Inamdar