​OpenSearch 3.2 リリース：AI駆動の検索と分析体験を強化する新機能

OpenSearch3.2バージョンが正式リリースされ、多くの期待されている新機能を提供し、検索と観測性の向上を目指しています。特に生成型AIのアプリケーションにおいて優れた性能を発揮します。今回のアップデートは、3.xシリーズの革新を引き続き受け継ぎ、ユーザーに効率的な検索体験を提供します。

検索機能に関して、OpenSearch3.2はいくつかの重要なパフォーマンスおよび拡張性の改善を行いました。特に近似フレームワークのアップグレードにより、search_afterクエリがサポートされるようになり、パフォーマンスのボトルネックが大幅に改善されました。この更新により、ASCおよびDESCの並べ替えを行う際に、最適化されたBKDトラバーサルを効果的に活用できるようになり、時系列データや数値型データのクエリ効率が向上しました。ベンチマークテストでは遅延時間が大幅に減少しており、リアルタイムダッシュボードや深いページングアプリケーションでより高速な応答速度を実現しています。

また、OpenSearch3.2にはskip_list機能が追加され、クエリエンジンが関係のないドキュメント領域を効率的にスキップできるようになり、クエリパフォーマンスが向上します。さらに、star-treeに関連する集計クエリも強化され、IPフィールドに基づく集計がサポートされ、関連する統計指標が追加されました。

ベクトルデータベースと生成型AIにおいて、3.2バージョンはより多くのGPUサポートとベクトル検索の品質向上を提供します。新規のベクトルタイプとしてFP16、byte、binaryが追加され、メモリ使用量を削減し、リソースの利用効率を高めます。また、非対称距離計算やランダム回転技術の導入により、検索品質が大きく向上し、特に高精度が必要なアプリケーションシーンにおいて特に顕著な成果を示します。

観測性とログ分析においても、OpenSearch3.2は最適化が行われました。Trace AnalyticsプラグインはOpenTelemetryをサポートし、トレース分析能力が強化され、既存のツールチェーンとの統合が容易になります。一方で、Piped Processing Language（PPL）の更新により、クエリの柔軟性が向上し、複雑なクエリのパフォーマンスと正確性がさらに向上しました。

OpenSearch3.2バージョンの多方面での改善は、ユーザーの検索体験を向上させ、広範囲なAIアプリケーションに対して強力なサポートを提供し、現代のデータ処理および分析分野における大きな潜在力を示しています。

ポイント:  

🌟 search_afterクエリを追加し、時系列および数値型クエリのパフォーマンスを向上させます。  

⚙️ GPUサポートを拡大し、複数の新しいベクトルタイプによりメモリ使用量を削減し、効率を向上させます。  

📊 Trace AnalyticsプラグインはOpenTelemetryをサポートし、観測性と分析能力を強化します。