2023 fue un año muy ocupado para Servicio Amazon OpenSearch! Obtenga más información sobre los lanzamientos que OpenSearch Service lanzó en el primera mitad de 2023.

En la segunda mitad de 2023, OpenSearch Service agregó el soporte de dos nuevos Opensearch Versiones: 2.9 y 2.11 Estas dos versiones introducen nuevas características en el espacio de búsqueda, el espacio de búsqueda de aprendizaje automático (ML), las migraciones y el lado operativo del servicio.

Con el lanzamiento de la integración zero-ETL con Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), puede analizar los datos que se encuentran en su lago de datos utilizando OpenSearch Service para crear paneles y consultar los datos sin la necesidad de moverlos desde Amazon S3.

OpenSearch Service también anunció una nueva integración ETL cero con Amazon DynamoDB a través del complemento DynamoDB para Ingestión de Amazon OpenSearch. OpenSearch Ingestion se encarga del arranque y transmite continuamente datos desde su fuente de DynamoDB.

OpenSearch Serverless anunció la disponibilidad general del Motor vectorial para Amazon OpenSearch sin servidor junto con otras características para mejorar su experiencia con las colecciones de series temporales, administrar sus costos para entornos de desarrollo y escalar rápidamente sus recursos para satisfacer sus demandas de carga de trabajo.

En esta publicación, analizamos las nuevas versiones del servicio OpenSearch para potenciar su empresa con búsqueda, observabilidad, análisis de seguridad y migraciones.

Cree soluciones rentables con OpenSearch Service

Con la integración zero-ETL para Amazon S3, OpenSearch Service ahora le permite consultar sus datos en el lugar, ahorrando costos de almacenamiento. El movimiento de datos es una operación costosa porque es necesario replicar datos en diferentes almacenes de datos. Esto aumenta su huella de datos y aumenta los costos. Mover datos también agrega la sobrecarga de administrar canalizaciones para migrar los datos de una fuente a un nuevo destino.

OpenSearch Service también agregó nuevos tipos de instancias para nodos de datos (Im4gn y OR1) para ayudarlo a optimizar aún más el costo de su infraestructura. Con unidades de estado sólido (SSD) de memoria no volátil (NVMe) de 30 TB como máximo, la instancia Im4gn proporciona un almacenamiento denso y un mejor rendimiento. Las instancias OR1 utilizan replicación de segmentos y almacenamiento con respaldo remoto para aumentar considerablemente el rendimiento de cargas de trabajo con mucha indexación.

ETL cero de DynamoDB al servicio OpenSearch

En noviembre de 2023, DynamoDB y OpenSearch Ingestion introdujeron una integración ETL cero para OpenSearch Service. Los dominios de OpenSearch Service y las colecciones de OpenSearch Serverless brindan capacidades de búsqueda avanzadas, como búsqueda de texto completo y vectorial, en sus datos de DynamoDB. Con unos pocos clics en el Consola de administración de AWS, ahora puede cargar y sincronizar sin problemas sus datos desde DynamoDB con OpenSearch Service, eliminando la necesidad de escribir código personalizado para extraer, transformar y cargar los datos.

Consulta directa (ETL cero para datos de Amazon S3, en versión preliminar)

OpenSearch Service anunció una nueva forma de consultar registros operativos en Amazon S3 y lagos de datos basados ​​en S3 sin necesidad de cambiar entre herramientas para analizar datos operativos. Anteriormente, tenía que copiar datos de Amazon S3 en OpenSearch Service para aprovechar las ricas funciones de análisis y visualización de OpenSearch para comprender sus datos, identificar anomalías y detectar amenazas potenciales.

Sin embargo, replicar datos continuamente entre servicios puede resultar costoso y requiere trabajo operativo. Con la función de consulta directa de OpenSearch Service, puede acceder a los datos de registro operativo almacenados en Amazon S3, sin necesidad de mover los datos. Ahora puede realizar consultas y visualizaciones complejas de sus datos sin ningún movimiento de datos.

Soporte de Im4gn con el servicio OpenSearch

Las instancias Im4gn están optimizadas para cargas de trabajo que administran grandes conjuntos de datos y necesitan una alta densidad de almacenamiento por vCPU. Las instancias Im4gn vienen en tamaños desde 16xlarge, con hasta 30 TB en tamaño de disco SSD NVMe. Las instancias Im4gn se basan en Sistema Nitro de AWS SSD, que ofrecen acceso al disco de alto rendimiento y baja latencia para un mejor rendimiento. Las instancias de OpenSearch Service Im4gn son compatibles con todas las versiones de OpenSearch y las versiones de Elasticsearch 7.9 y superiores. Para obtener más detalles, consulte Tipos de instancias admitidas en Amazon OpenSearch Service.

Presentamos OR1, una familia de instancias optimizadas de OpenSearch para indexar cargas de trabajo pesadas

En noviembre de 2023, se lanzó el servicio OpenSearch OR1, la familia de instancias optimizadas de OpenSearch, que ofrece una mejora de precio-rendimiento de hasta un 30 % con respecto a las instancias existentes en pruebas comparativas internas y utiliza Amazon S3 para brindar 11 9 de durabilidad. Un dominio con instancias OR1 utiliza Tienda de bloques elásticos de Amazon (Amazon EBS) para almacenamiento primario, con datos copiados sincrónicamente en Amazon S3 a medida que llegan. Las instancias OR1 utilizan OpenSearch característica de replicación de segmentos para permitir que los fragmentos de réplica lean datos directamente desde Amazon S3, evitando el costo de recursos de la indexación tanto en los fragmentos primarios como en los de réplica. La familia de instancias OR1 también admite la recuperación automática de datos en caso de falla. Para obtener más información sobre las opciones del tipo de instancia OR1, consulte Tipos de instancias de la generación actual en el servicio OpenSearch.

Habilite su negocio con funciones de análisis de seguridad

El complemento Security Analytics en OpenSearch Service admite funciones listas para usar tipos de registros preempaquetados y proporciona reglas de detección de seguridad (reglas SIGMA) para detectar posibles incidentes de seguridad.

En OpenSearch 2.9, el complemento Security Analytics agregó soporte para tipos de registros de clientes y soporte nativo para Marco de esquema de ciberseguridad abierto (OCSF) formato de datos. Con este nuevo soporte, puede construir detectores con datos OCSF almacenados en Lago de seguridad de Amazon para analizar los hallazgos de seguridad y mitigar cualquier posible incidente. El complemento Security Analytics también agregó la posibilidad de crear sus propios tipos de registros personalizados y crear reglas de detección personalizadas.

Cree soluciones de búsqueda basadas en ML

En 2023, OpenSearch Service invirtió en eliminar el trabajo pesado necesario para crear aplicaciones de búsqueda de próxima generación. Con características como canales de búsqueda, procesadores de búsqueda y conectores AI/ML, OpenSearch Service permitió el rápido desarrollo de aplicaciones de búsqueda impulsadas por búsqueda neuronal, búsqueda híbrida y resultados personalizados. Además, las mejoras al complemento kNN mejoraron el almacenamiento y la recuperación de datos vectoriales. Los complementos opcionales recientemente lanzados para el servicio OpenSearch permiten una integración perfecta con analizadores de lenguaje adicionales y Amazon Personalize.

Canalizaciones de búsqueda

Canalizaciones de búsqueda Proporcionar nuevas formas de mejorar las consultas de búsqueda y mejorar los resultados de búsqueda. Usted define un canal de búsqueda y luego le envía sus consultas. Cuando defines el canal de búsqueda, especificas procesadores que transforman y aumentan sus consultas y reclasifican sus resultados. Los procesadores de consultas prediseñados incluyen conversión de fechas, agregación, manipulación de cadenas y conversión de tipos de datos. El procesador de resultados en el proceso de búsqueda intercepta y adapta los resultados sobre la marcha antes de procesarlos en la siguiente fase. Tanto el procesamiento de solicitudes como de respuestas para la canalización se realizan en el nodo coordinador, por lo que no hay procesamiento a nivel de fragmento.

Complementos opcionales

El servicio OpenSearch te permite asociar archivos preinstalados. complementos opcionales de OpenSearch para usar con su dominio. Un paquete de complemento opcional es compatible con una versión específica de OpenSearch y solo se puede asociar a dominios con esa versión. Los complementos disponibles se enumeran en la Buceo y Alojamiento página en la consola del servicio OpenSearch. El complemento opcional incluye el complemento Amazon Personalize, que integra OpenSearch Service con Amazon Personalize y nuevos analizadores de idiomas como Nori, Sudachi, STConvert y Pinyin.

Soporte para nuevos analizadores de lenguaje.

OpenSearch Service agregó soporte para cuatro nuevos complementos del analizador de idiomas: Nori (coreano), Sudachi (japonés), Pinyin (chino) y STConvert Analysis (chino). Están disponibles en todas las regiones de AWS como complementos opcionales que puede asociar con dominios que ejecutan cualquier versión de OpenSearch. Puedes usar el Buceo y Alojamiento en la consola del servicio OpenSearch para asociar estos complementos a su dominio, o utilice la API del paquete asociado.

Función de búsqueda neuronal

Búsqueda neuronal generalmente está disponible con OpenSearch Service versión 2.9 y posteriores. La búsqueda neuronal le permite integrarse con modelos de aprendizaje automático alojados de forma remota mediante el marco de servicio de modelos. Cuando utiliza una consulta neuronal durante la búsqueda, la búsqueda neuronal convierte el texto de la consulta en incrustaciones de vectores, utiliza la búsqueda de vectores para comparar la consulta y la incrustación del documento y devuelve los resultados más cercanos. Durante la ingestión, la búsqueda neuronal transforma el texto del documento en una incrustación de vectores e indexa tanto el texto como sus incrustaciones de vectores en un índice de vectores.

Integración con Amazon Personalize

OpenSearch Service introdujo un complemento opcional para integrarse con Amazon Personalize en las versiones 2.9 o posteriores de OpenSearch. El complemento OpenSearch Service para Amazon Personalize Search Ranking le permite mejorar la participación y la conversión del usuario final desde su sitio web y la búsqueda de aplicaciones aprovechando las capacidades de aprendizaje profundo que ofrece Amazon Personalize. Como complemento opcional, el El paquete es compatible con OpenSearch versión 2.9 o posterior., y solo se puede asociar a dominios con esa versión.

Filtrado de consultas eficiente con k-NN FAISS de OpenSearch

OpenSearch Service introdujo un filtrado de consultas eficiente con k-NN FAISS de OpenSearch en la versión 2.9 y posteriores. OpenSearch filtros de consulta de vectores eficientes La capacidad evalúa de forma inteligente las estrategias de filtrado óptimas (prefiltrado con el vecino más cercano aproximado (ANN) o filtrado con k-vecino más cercano exacto (k-NN)) para determinar la mejor estrategia para ofrecer consultas de búsqueda vectorial precisas y de baja latencia. En versiones anteriores de OpenSearch, las consultas vectoriales en el motor FAISS utilizaban técnicas de posfiltrado, que permitían consultas filtradas a escala, pero potencialmente devolvían menos del número "k" de resultados solicitado. Filtros de consulta de vectores eficientes ofrecer baja latencia y resultados precisos, lo que le permite emplear búsqueda híbrida entre técnicas vectoriales y léxicas.

Vectores cuantificados en bytes en el servicio OpenSearch

Con el nuevo vector cuantificado en bytes Introducido con 2.9, puede reducir los requisitos de memoria en un factor de 4 y reducir significativamente la latencia de búsqueda, con una pérdida mínima de calidad (recuperación). Con esta característica, los flotantes habituales de 32 bits que se utilizan para los vectores se cuantifican o se convierten en enteros con signo de 8 bits. Para muchas aplicaciones, los datos vectoriales flotantes existentes se pueden cuantificar con poca pérdida de calidad. Al comparar los puntos de referencia, encontrará que el uso de vectores de bytes en lugar de flotantes de 32 bits da como resultado una reducción significativa en el almacenamiento y el uso de memoria, al mismo tiempo que mejora el rendimiento de la indexación y reduce la latencia de las consultas. Un interno punto de referencia mostró que el uso de almacenamiento se redujo hasta en un 78% y el uso de RAM se redujo hasta en un 59% (para el conjunto de datos angular Glove-200). Los valores de recuperación para los conjuntos de datos angulares fueron más bajos que los de los conjuntos de datos euclidianos.

Conectores AI/ML

OpenSearch 2.9 y versiones posteriores son compatibles integraciones con modelos ML alojados en servicios de AWS o plataformas de terceros. Esto permite a los administradores de sistemas y científicos de datos ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático fuera de su dominio del servicio OpenSearch. Los conectores de ML vienen con un conjunto compatible de planos de ML: plantillas que definen el conjunto de parámetros que debe proporcionar al enviar solicitudes de API a un conector específico. OpenSearch Service proporciona conectores para varias plataformas, como Amazon SageMaker, lecho rocoso del amazonas, Chat OpenAIGPTy Adherirse.

Integraciones de la consola del servicio OpenSearch

OpenSearch 2.9 y posteriores agregaron una nueva función de integraciones en la consola. Integraciones le proporciona una Formación en la nube de AWS plantilla para construir tu búsqueda semántica caso de uso conectándose a sus modelos de ML alojados en SageMaker o Amazon Bedrock. La plantilla de CloudFormation genera el punto final del modelo y registra el ID del modelo con el dominio del servicio OpenSearch que usted proporciona como entrada a la plantilla.

Búsqueda híbrida y normalización de rango.

El procesador de normalización y consulta híbrida se basa en las dos funciones lanzadas a principios de 2023:búsqueda neuronal y canales de búsqueda. Debido a que las consultas léxicas y semánticas arrojan puntuaciones de relevancia en diferentes escalas, fue difícil ajustar las consultas de búsqueda híbridas.

OpenSearch Service 2.11 ahora admite un procesador de combinación y normalización para búsqueda híbrida. Ahora puede realizar consultas de búsqueda híbridas, combinando consultas de búsqueda de vectores k-NN basadas en lenguaje natural y léxico. OpenSearch Service también le permite ajustar los resultados de su búsqueda híbrida para obtener la máxima relevancia utilizando múltiples combinaciones de puntuación y técnicas de normalización.

Búsqueda multimodal con Amazon Bedrock

OpenSearch Service 2.11 lanza el soporte de búsqueda multimodal que le permite buscar datos de texto e imágenes utilizando modelos de incrustación multimodal. Para generar incrustaciones de vectores, debe crear una canalización de ingesta que contenga un procesador de incrustación de imagen de texto, que convierte los archivos binarios de texto o imagen de un campo de documento en incrustaciones de vectores. Puede utilizar la cláusula de consulta neuronal, ya sea en el API del complemento k-NN or Consulta DSL consultas, para hacer una combinación de búsquedas de texto e imágenes. Puede utilizar las nuevas funciones de integración del servicio OpenSearch para comenzar rápidamente con la búsqueda multimodal.

Recuperación neuronal escasa

La búsqueda dispersa neuronal, un nuevo método eficiente de recuperación semántica, está disponible en OpenSearch Service 2.11. La búsqueda neuronal dispersa funciona en dos modos: bicodificador y solo documento. Con el modo bicodificador, tanto los documentos como las consultas de búsqueda pasan a través de codificadores profundos. En el modo de solo documentos, solo los documentos pasan a través de codificadores profundos, mientras que las consultas de búsqueda se tokenizan. Un codificador disperso de solo documentos genera un índice que es el 10.4% del tamaño de un índice de codificación densa. Para un bicodificador, el tamaño del índice es el 7.2% del tamaño de un índice de codificación densa. La búsqueda neuronal dispersa está habilitada por modelos de codificación dispersa que crean incrustaciones de vectores dispersas: un conjunto de <token: weight> pares que representan la entrada de texto y su peso correspondiente en el vector disperso. Para obtener más información sobre los modelos previamente entrenados para la búsqueda neuronal dispersa, consulte Modelos de codificación dispersos.

La búsqueda dispersa neuronal reduce los costos, mejora la relevancia de la búsqueda y tiene una latencia más baja. Puede utilizar las nuevas funciones de integración del servicio OpenSearch para comenzar rápidamente con la búsqueda neuronal dispersa.

Actualizaciones de ingesta de OpenSearch

Ingestión de OpenSearch es un canal de ingesta totalmente administrado y escalado automáticamente que entrega sus datos a los dominios del servicio OpenSearch y a las colecciones sin servidor de OpenSearch. Desde su lanzamiento en 2023, OpenSearch Ingestion continúa agregando nuevas funciones para que sea sencillo transformar y mover sus datos desde fuentes compatibles a destinos posteriores como OpenSearch Service, OpenSearch Serverless y Amazon S3.

Nuevas funciones de migración en OpenSearch Ingestion

En noviembre de 2023, OpenSearch Ingestion anunció el lanzamiento de nuevas funciones para admitir la migración de datos desde dominios autoadministrados de Elasticsearch versión 7.x a las últimas versiones de OpenSearch Service.

OpenSearch Ingestion también admite la migración de datos desde dominios administrados por OpenSearch Service que ejecutan OpenSearch versión 2.x a colecciones de OpenSearch Serverless.

Descubra cómo puede utilizar OpenSearch Ingestion para migre sus datos al servicio OpenSearch.

Mejore la durabilidad de los datos con OpenSearch Ingestion

En noviembre de 2023, OpenSearch Ingestion introdujo el almacenamiento en búfer persistente para fuentes basadas en push, como fuentes HTTP (HTTP, Fluentd, FluentBit) y recopiladores OpenTelemetry.

De forma predeterminada, OpenSearch Ingestion utiliza almacenamiento en búfer en memoria. Con el almacenamiento en búfer persistente, OpenSearch Ingestion almacena sus datos en un almacén basado en disco que es más resistente. Si tiene canalizaciones de ingesta existentes, puede habilitar el almacenamiento en búfer persistente para estas canalizaciones, como se muestra en la siguiente captura de pantalla.

Soporte de nuevos complementos

A principios de 2023, OpenSearch Ingestion agregó soporte para Streaming administrado por Amazon para Apache Kafka (Amazon MSK). OpenSearch Ingestion utiliza el Complemento Kafka para transmitir datos desde Amazon MSK a dominios administrados por OpenSearch Service o colecciones OpenSearch Serverless. Para obtener más información sobre cómo configurar Amazon MSK como origen de datos, consulte Uso de una canalización de ingesta de OpenSearch con Amazon Managed Streaming para Apache Kafka.

Actualizaciones sin servidor de OpenSearch

OpenSearch Serverless continuó mejorando su experiencia sin servidor con OpenSearch al presentar el soporte de una nueva colección de búsqueda de vectores de tipos para almacenar incrustaciones y ejecutar búsquedas por similitud. OpenSearch Serverless ahora admite el escalado de réplicas de fragmentos para manejar picos en el rendimiento de las consultas. Y si utiliza una recopilación de series temporales, ahora puede configurar su política de retención de datos personalizada para que coincida con sus requisitos de retención de datos.

Motor vectorial para OpenSearch Serverless

En noviembre de 2023, lanzamos el motor vectorial para Amazon OpenSearch Serverless. El motor vectorial facilita la creación de experiencias de búsqueda modernas mejoradas con ML y aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa) sin necesidad de administrar la infraestructura de base de datos vectorial subyacente. También le permite ejecutar búsquedas híbridas, combinando búsquedas vectoriales y búsquedas de texto completo en la misma consulta, eliminando la necesidad de administrar y mantener almacenes de datos separados o una pila de aplicaciones compleja.

Entornos de prueba y desarrollo de bajo costo OpenSearch Serverless

OpenSearch Serverless ahora admite cargas de trabajo de desarrollo y prueba al permitirle evitar la ejecución de una réplica. La eliminación de réplicas elimina la necesidad de tener OCU redundantes en otra zona de disponibilidad únicamente por motivos de disponibilidad. Si utiliza OpenSearch Serverless para desarrollo y pruebas, donde la disponibilidad no es una preocupación, puede reducir sus OCU mínimas de 4 a 2.

OpenSearch Serverless admite la eliminación automatizada de datos basada en el tiempo mediante políticas de ciclo de vida de datos

En diciembre de 2023, OpenSearch Serverless anunció compatibilidad con la gestión de la retención de datos de índices y colecciones de series temporales. Con la nueva función de eliminación automática de datos basada en el tiempo, puede especificar cuánto tiempo desea conservar los datos. OpenSearch Serverless gestiona automáticamente el ciclo de vida de los datos en función de esta configuración. Para obtener más información, consulte Amazon OpenSearch Serverless ahora admite la eliminación automatizada de datos basada en el tiempo.

OpenSearch Serverless anunció soporte para ampliar réplicas a nivel de fragmento

En el lanzamiento, OpenSearch Serverless admitía el aumento de la capacidad automáticamente en respuesta al aumento del tamaño de los datos. Con el nueva escala de réplica de fragmentos característica, OpenSearch Serverless detecta automáticamente fragmentos bajo presión debido a picos repentinos en las tasas de consultas y agrega dinámicamente nuevas réplicas de fragmentos para manejar el mayor rendimiento de consultas mientras se mantienen tiempos de respuesta rápidos. Este enfoque demuestra ser más rentable que simplemente agregar nuevas réplicas de índice.

Notificaciones de usuario de AWS para monitorear su uso de OCU

Con este lanzamiento, puede configurar el sistema para enviar notificaciones cuando la utilización de OCU se acerque o haya alcanzado los límites máximos configurados para búsqueda o ingesta. Con la nueva integración de AWS User Notification, puede configurar el sistema para enviar notificaciones cada vez que se supere el umbral de capacidad. La función de Notificación al usuario elimina la necesidad de monitorear el servicio constantemente. Para más información, ver Monitoreo de Amazon OpenSearch Serverless mediante notificaciones de usuario de AWS.

Mejore su experiencia con los paneles de OpenSearch

OpenSearch 2.9 en OpenSearch Service introdujo nuevas funciones para que sea sencillo analizar rápidamente sus datos en OpenSearch Dashboards. Estas nuevas características incluyen los nuevos paneles preconfigurados listos para usar con integraciones de OpenSearch y la capacidad de crear alertas y detección de anomalías a partir de una visualización existente en sus paneles.

Integraciones del panel de OpenSearch

OpenSearch 2.9 agregó soporte para integraciones de OpenSearch en OpenSearch Dashboards. Las integraciones de OpenSearch incluyen paneles preconfigurados para que pueda comenzar a analizar rápidamente sus datos provenientes de fuentes populares como AWS CloudFront, WAF de AWS, Seguimiento de la nube de AWSy Nube privada virtual de Amazon (Amazon VPC) registros de flujo.

Alertas y anomalías en OpenSearch Dashboards

En OpenSearch Service 2.9, puede crear un nuevo monitor de alertas directamente desde su visualización de gráfico de líneas en los paneles de OpenSearch. También puede asociar los monitores o detectores existentes creados previamente en OpenSearch a la visualización del panel.

Esta nueva característica ayuda a reducir el cambio de contexto entre los paneles y los complementos de alertas o detección de anomalías. Consulte el siguiente panel para agregar un monitor de alertas para detectar caídas en el volumen de datos promedio en sus servicios.

OpenSearch amplía el soporte de agregaciones geoespaciales

Con OpenSearch versión 2.9, OpenSearch Service agregó soporte para tres tipos de geoforma agregación de datos a través de API: límites geográficos, geo_hashy geo_tile.

El tipo de campo geoshape brinda la posibilidad de indexar datos de ubicación en diferentes formatos geográficos, como un punto, un polígono o una cadena de líneas. Con los nuevos tipos de agregación, tiene más flexibilidad para agregar documentos de un índice mediante agregaciones geoespaciales de métricas y de múltiples depósitos.

Actualizaciones operativas del servicio OpenSearch

OpenSearch Service eliminó la necesidad de ejecutar una implementación azul/verde al cambiar los nodos administrados del dominio. Además, el servicio mejoró los eventos de Auto-Tune con el soporte de nuevas métricas de Auto-Tune para rastrear los cambios dentro de su dominio del Servicio OpenSearch.

El servicio OpenSearch ahora le permite actualizar los nodos del administrador de dominio sin implementación azul/verde

A principios del segundo semestre de 2, OpenSearch Service le permitía modificar el tipo de instancia o el recuento de instancias de los nodos del administrador de clústeres dedicados sin la necesidad de una implementación azul/verde. Esta mejora permite actualizaciones más rápidas con una interrupción mínima de las operaciones de su dominio y, al mismo tiempo, evita cualquier movimiento de datos.

Anteriormente, actualizar los nodos del administrador de clústeres dedicado en OpenSearch Service implicaba utilizar una implementación azul/verde para realizar el cambio. Aunque las implementaciones azul/verde están destinadas a evitar cualquier interrupción en sus dominios, debido a que la implementación utiliza recursos adicionales en el dominio, se recomienda realizarlas durante períodos de poco tráfico. Ahora puede actualizar los tipos de instancias del administrador de clústeres o los recuentos de instancias sin necesidad de una implementación azul/verde, de modo que estas actualizaciones puedan completarse más rápido y evitar posibles interrupciones en las operaciones de su dominio. En los casos en los que modifique tanto el tipo como el recuento de instancias del administrador de dominio, OpenSearch Service seguirá utilizando una implementación azul/verde para realizar el cambio. Puede utilizar la opción de ejecución en seco para comprobar si su cambio requiere una implementación azul/verde.

Experiencia de ajuste automático mejorada

En septiembre de 2023, OpenSearch Service agregó nuevas métricas de Auto-Tune y eventos de Auto-Tune mejorados que le brindan una mejor visibilidad de las optimizaciones de rendimiento del dominio realizadas por Auto-Tune.

Auto-Tune es un sistema de gestión de recursos adaptativo que actualiza automáticamente los recursos del dominio del servicio OpenSearch para mejorar la eficiencia y el rendimiento. Por ejemplo, Auto-Tune optimiza la configuración relacionada con la memoria, como el tamaño de la cola, el tamaño de la caché y la configuración de la máquina virtual Java (JVM) en sus nodos.

Con este lanzamiento, ahora puedes auditar el historial de cambios, así como rastrearlos en tiempo real desde el Reloj en la nube de Amazon consola.

Además, OpenSearch Service ahora publica detalles de los cambios en Puente de eventos de Amazon cuando se recomienda o aplica la configuración de Auto-Tune a un dominio del Servicio OpenSearch. Estos eventos de Auto-Tune también serán visibles en la Notificaciones página en la consola del servicio OpenSearch.

Acelere su migración a OpenSearch Service con la nueva solución Migration Assistant

En noviembre de 2023, el equipo de OpenSearch lanzó una nueva solución de código abierto:Asistente de migración para Amazon OpenSearch Service. La solución admite la migración de datos desde dominios autoadministrados Elasticsearch y OpenSearch al servicio OpenSearch, y admite Elasticsearch 7.x (<=7.10), OpenSearch 1.x y OpenSearch 2.x como fuentes de migración. La solución facilita la migración de los datos existentes y en vivo entre el origen y el destino.

Conclusión

En esta publicación, cubrimos las nuevas versiones del servicio OpenSearch para ayudarlo a innovar su negocio con búsqueda, observabilidad, análisis de seguridad y migraciones. Le proporcionamos información sobre cuándo utilizar cada nueva función en OpenSearch Service, OpenSearch Ingestion y OpenSearch Serverless.

Obtenga más información sobre los paneles de control de OpenSearch y los complementos de OpenSearch y el nuevo e interesante asistente de OpenSearch que utiliza Zona de juegos OpenSearch.

Consulte las funciones descritas en esta publicación y le agradecemos que nos brinde sus valiosos comentarios.

Acerca de los autores

jon manejador es arquitecto principal de soluciones sénior en Amazon Web Services con sede en Palo Alto, CA. Jon trabaja en estrecha colaboración con OpenSearch y Amazon OpenSearch Service, brindando ayuda y orientación a una amplia gama de clientes que tienen cargas de trabajo de análisis de registros y búsquedas que desean trasladar a la nube de AWS. Antes de unirse a AWS, la carrera de Jon como desarrollador de software incluyó 4 años de codificación de un motor de búsqueda de comercio electrónico a gran escala. Jon tiene una Licenciatura en Artes de la Universidad de Pensilvania y una Maestría en Ciencias y un Doctorado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Northwestern.

Hajer Bouafif es arquitecto de soluciones especialista en análisis en Amazon Web Services. Se centra en Amazon OpenSearch Service y ayuda a los clientes a diseñar y crear cargas de trabajo de análisis bien diseñadas en diversas industrias. A Hajer le gusta pasar tiempo al aire libre y descubrir nuevas culturas.

Aruna Govindaraju es un arquitecto de soluciones especializado en Amazon OpenSearch y ha trabajado con muchos motores de búsqueda comerciales y de código abierto. Le apasiona la búsqueda, la relevancia y la experiencia del usuario. Su experiencia en correlacionar las señales del usuario final con el comportamiento de los motores de búsqueda ha ayudado a muchos clientes a mejorar su experiencia de búsqueda.

Prashant Agrawal es Arquitecto de Soluciones Sr. Especialista en Búsqueda con Amazon OpenSearch Service. Trabaja en estrecha colaboración con los clientes para ayudarlos a migrar sus cargas de trabajo a la nube y ayuda a los clientes existentes a ajustar sus clústeres para lograr un mejor rendimiento y ahorrar costos. Antes de unirse a AWS, ayudó a varios clientes a usar OpenSearch y Elasticsearch para sus casos de uso de búsqueda y análisis de registros. Cuando no está trabajando, puedes encontrarlo viajando y explorando nuevos lugares. En resumen, le gusta hacer Comer → Viajar → Repetir.

Musulmán Abu Taha es un arquitecto senior de soluciones especializado en OpenSearch dedicado a guiar a los clientes a través de migraciones fluidas de cargas de trabajo de búsqueda, ajustar los clústeres para lograr el máximo rendimiento y garantizar la rentabilidad. Con experiencia como gerente técnico de cuentas (TAM), Muslim aporta una gran experiencia en ayudar a los clientes empresariales con la adopción de la nube y optimizar sus diferentes conjuntos de cargas de trabajo. A Muslim le gusta pasar tiempo con su familia, viajar y explorar nuevos lugares.

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