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任何文章不要过度深思！
万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；
不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。
怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」
前言
OpenSearch 软件基金会，致力于搜索、分析、可观测性和向量数据库软件的发展。由 Linux 基金会托管，得到 AWS、SAP 和 Uber 等核心成员的支持，携手社区维护者、开发者及会员组织，共同推动 OpenSearch 项目的持续发展。
最新版进一步加强开放、可扩展、社区驱动的搜索与分析平台，助力可持续创新。就在上个月OpenSearch 3.0 正式发布。相比 OpenSearch 1.3 性能提升高达 9.5 倍，而此前的基准测试数据显示，早期版本的 OpenSearch 比业内最接近的竞争产品快 1.6 倍。
如今的 AI 应用——如生成式 AI、混合搜索、RAG和推荐引擎——都高度依赖向量数据库来在庞大复杂的数据集中寻找模式。然而，随着向量数量激增至数十亿，许多组织在速度、成本和扩展性方面面临挑战。Forrester 强调，传统数据库已无法满足生成式 AI 的增长需求，因为它们在支持现代向量多维数据和执行相似度搜索方面存在局限。
OpenSearch 3.0 正是为了解决这一挑战，通过新增的数据管理、AI 代理和向量搜索功能，帮助用户提升效率、实现更优性能并加快 AI 应用的开发。同时，引入如 GPU 加速等功能，还能将成本降低达 3.75 倍。
“随着 AI 的快速发展，企业搜索市场正迅速增长，预计到 2030 年将达到 89 亿美元，”OpenSearch 软件基金会理事会主席、亚马逊云科技（AWS）产品管理总监 Carl Meadows 表示。“OpenSearch 3.0 是我们为社区提供一个开放、可扩展平台的重要一步，旨在推动搜索与分析的未来发展。这也体现了我们对开放协作与创新的承诺，推动实际影响。”
向量引擎创新：提升处理速度与效率
为支撑其大规模搜索平台和海量向量数据管理，OpenSearch 引入了基于 GPU 的加速，利用 NVIDIA cuVS 提高索引效率。全新向量引擎功能包括：
GPU 加速向量引擎： 为大规模向量工作负载提供更优性能，同时显著降低运营成本，缩短索引构建时间。该实验性功能通过部署 GPU，可将索引构建速度提升至原来的 9.3 倍，加速数据密集型任务。
模型上下文协议（MCP）支持： 原生支持 MCP 协议，使 AI 代理能更便捷地与 OpenSearch 交互，实现更全面、可定制的 AI 解决方案。
派生数据源： 通过去除冗余的向量数据源、仅利用主数据在需要时重建源文档，用于重新索引或调用原始数据，从而降低三分之一的存储消耗。
数据管理新特性：优化资源、增强灵活性、推动可扩展性
OpenSearch 3.0 在数据的摄取、传输与管理方面取得重大进展，包括：
支持 gRPC 协议： 实验性功能，为 OpenSearch 部署带来更快速、高效的数据传输与处理。实现客户端、服务端及节点间更高效的通信机制。
基于拉取的数据摄取方式： 实验性功能，通过将数据源与数据消费者解耦，增强数据摄取效率，让 OpenSearch 对数据流的获取拥有更多控制权。支持从 Apache Kafka、Amazon Kinesis 等流处理系统中拉取数据。
读写分离： 通过将索引和搜索工作负载分别配置，确保两者在高效状态下独立运行，避免彼此影响，提升整体系统性能。
集成 Apache Calcite： 将查询构建器集成进 OpenSearch SQL 和 PPL，简化安全、可观测性与日志分析的使用场景，支持更直观、迭代式的查询构建。
索引类型检测： 可自动识别索引是否包含日志相关数据，加快日志分析功能的应用配置，提高生产力。
核心升级
让 OpenSearch 的搜索与分析平台更具前瞻性。
平台在搜索基础设施方面的优化——如移除旧代码、采用模块化架构、对齐最新 Java 标准——进一步增强了维护性、性能潜力与效率。关键更新包括：
升级至 Lucene 10： 现代化搜索基础设施，提升索引与搜索能力，提高并行任务执行性能，为长期创新打下基础。
最低支持 Java 21 运行时： 利用现代语言特性与性能改进。
支持 Java 平台模块系统： 改善组织结构，移除顶级包冲突，为将单体服务器模块重构为可拆分库奠定基础。
总结
OpenSearch 3.0 现已正式发布。请查看官方发布博客获取更多信息，以及完整发布说明。
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