Author: 榎本 貴之

OpenSearch Foundation 創設の一環として、AWS は OpenSearch の所有権を Linux Foundation に移管しました。 2021 年 4 月のプロジェクトの立ち上げ時、OpenSearch の紹介にあたり、私たちは「ユーザーが安全で高品質な、完全にオープンソースの検索および分析スイートを、新しい革新的な機能の豊富なロードマップとともに継続して利用できることを確実にする」という希望について話しました。私たちはその願いとコミットメントを維持しており、今回の移管によりそのコミットメントを深め、オープンなガバナンスを備えたより広範なコミュニティを取り込んで、その目標を支援します。

ポピュラーなオープンソース、Apache 2.0 ライセンスの検索・分析スイートである OpenSearch が、重要な節目を迎えました。OpenSearch を Linux Foundation 傘下のコミュニティ主導イニシアチブである OpenSearch Software Foundation に移管したのです。この発表は、今年初めに共有されたプロジェクトのリーダーシップ拡大に続くもので、プロジェクトの将来を導く決定に AWS 外の利害関係者を含めることになりました。

OpenSearch プロジェクトは 2023 年 12 月に初の OpenSearch リーダーシップ委員会を立ち上げ、新たなマイルストーンを達成しました。この委員会は、オープンソースプロジェクトの方向性を決定する公開された可視的かつアクセス可能なプロセスに、幅広いユーザー、貢献者、コミッターのコミュニティを含めるオープンガバナンスに向けた新たな一歩です。オープンガバナンスは、リーダーシップへの明確に定義された道筋を作り出し、誰もが参加してプロジェクトにアイデアと変更をもたらすことができるようにします。プロジェクトの参加者が広範囲かつ多様であるほど、イノベーションは加速し、より安全で回復力が高くなり、特定の個人や組織への依存度が低くなるため、より持続可能になります。

Solr から OpenSearch への移行は、検索ソリューションを OpenSearch 向けに最適化するために完全なリファクタリングを行うアプローチをお勧めします。Solr と OpenSearch はどちらも Apache Lucene をコアのインデックス作成とクエリ処理に使用していますが、システムの特性は異なります。計画を立て、実証実験を行うことで、OpenSearch から最良の結果を得ることができます。このブログ記事では、Solr から OpenSearch への移行に関わる戦略的考慮事項と手順について詳しく説明します。

AWS では、常に顧客の変化するニーズに応えるためにサービスを革新し進化させています。この記事では、Amazon CloudSearch と Amazon OpenSearch Service の違いを理解し、OpenSearch Service への移行方法を説明します。

本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。

Apache Flink は、ストリームおよびバッチ処理向けの、パワフルなプログラミングインターフェースを提供するオープンソースの分散処理エンジンです。ステートフルな処理やイベントタイムセマンティクスをサポートしています。
Amazon Managed Service for Apache Flink は、Apache Flink アプリケーションをフルマネージド、サーバーレスで実行可能なサービスです。このたび、Apache Flink 1.18.1 がサポートされたことをお知らせします。
本投稿では、直近のメジャーリリース 1.16、1.17、1.18 で導入され、かつ Managed Service for Apache Flink でサポートされた、Apache Flink の興味深い機能の一部について説明していきます。

2023 年は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の分野で急速なイノベーションがあった年であり、検索はその進歩の大きな受益者となりました。2023年を通じて、Amazon OpenSearch Service は、アプリケーションの書き換えやカスタムオーケストレーションの構築を行うことなく、最新の AI/ML テクノロジーを利用して既存の検索エクスペリエンスを改善および拡張できるよう、検索チームをサポートする投資を行ってきました。これにより、迅速な開発、反復、製品化が可能になります。 これらの投資には、新しい検索メソッドの導入と、利用可能なメソッドの実装を簡素化する機能が含まれています。本記事では、これらの機能を振り返っていきます。

Amazon OpenSearch Service は、2020 年に kNN プラグインが導入されて以来、レキシカル検索とベクトル検索の両方を長年にわたりサポートしてきました。2023 年初頭に AWS が Amazon Bedrock を立ち上げるなど、生成 AI の最近の進歩を受けて、OpenSearch Service のベクトルデータベース機能と Amazon Bedrock ホストモデルを組み合わせて使用できるようになりました。これにより、セマンティック検索、検索拡張生成 (RAG)、推薦エンジン、高品質なベクトル検索に基づくリッチメディア検索を実装できます。最近、Amazon OpenSearch Serverless のベクトルエンジンがローンチしたことで、このようなソリューションをさらに簡単にデプロイできるようになりました。

Amazon OpenSearch Service は、ワークロード固有の要件を満たすための複数のドメイン設定 […]