作为 opensearch 项目的中立平台，opensearch software foundation 近日庆祝其在 linux 基金会下成立一周年。
官方表示，过去一年中，基金会专注于推动 OpenSearch 开源生态的发展，加速 AI 驱动的搜索、可观测性与数据分析技术的演进。通过持续的功能迭代、社区规模的扩展以及跨行业合作，OpenSearch 已逐步成为现代数据密集型应用的核心基础设施。面对行业向 Agentic AI 的转型趋势，OpenSearch Software Foundation 将继续致力于构建高性能、完全开源的信息检索平台，助力更快速、高效的 AI 开发与实时业务洞察。
Linux 基金会法律与战略项目高级副总裁 Mike Dolan 表示：“OpenSearch 在 Linux 基金会的首个年度所取得的进展，充分体现了开放协作在应对复杂数据挑战中的强大潜力。项目的快速增长和社区的高度活跃，印证了开源模式在现代搜索与分析体系中的核心地位。”
自 2024 年 9 月基金会成立以来，OpenSearch 项目下载量同比增长 78%，累计下载突破 10 亿次。首年主要成果包括：
- 社区活力显著增强，汇聚超过 400 家活跃贡献组织，累计提交贡献逾 8800 次
- 全球协作网络扩大，美国、德国、英国、澳大利亚和印度成为主要贡献地区
- 会员阵容扩展至新增 16 家组织，涵盖 ByteDance、DataStax、DTEX 和 Seacom Srl
- 成立由 15 名成员组成的技术指导委员会（TSC），成员来自 Aryn、AWS、ByteDance、IBM、Paessler、Salesforce、SAP 和 Uber 等企业和独立机构
在 3.0、3.1 与 3.2 版本中，关键更新聚焦于 AI 能力、性能优化与平台现代化：
强化向量引擎与 Agentic AI，加速生成式 AI 创新
- 增强向量数据库能力：引入 Model Context Protocol (MCP) 与 GPU 加速支持，实现原生 Agentic AI 集成，简化开发与部署流程
- 新增向量类型支持：兼容 FP16、Byte 和二进制向量，提升资源效率，拓展 GPU 加速应用场景
- Agentic 搜索：3.2 版推出的实验性查询机制，支持自然语言交互，驱动 Agent 实现查询理解、任务规划与执行
- Agentic 记忆功能：3.2 实验特性，使 AI 代理可通过语义搜索调用历史上下文，提升多轮对话质量与响应准确性
混合搜索性能飞跃，实现毫秒级实时响应
- 搜索速度大幅提升：OpenSearch 3.2 查询性能相较 1.3 版提升达 11 倍，混合搜索算法提速 65%，吞吐量提高 3.5 倍
- gRPC 支持正式上线：优化数据传输效率，降低延迟
- 近似查询框架升级：3.2 版增强分页搜索、实时仪表盘与分析负载响应速度，支持所有数值字段类型的近似查询
- 流式聚合功能：3.2 引入的实验性能力，基于流式处理机制优化资源调度，实现协调器层面的横向扩展
可观测性能力升级，提升运维精准度
- 跨集群 Trace 搜索：支持企业级跨集群调用链追踪与分析
- Piped Processing Language (PPL) 改进：增强复杂查询的执行效率与结果准确性，简化日志分析流程
平台架构现代化，赋能社区持续创新
- 升级至 Lucene 10：提升系统性能与可维护性，为日益增长的开源开发者社区提供更稳健的贡献基础
OpenSearch Software Foundation 治理委员会主席、AWS 产品管理总监 Carl Meadows 表示：“迈入第二年，我们的目标更加明确——打造 AI 时代最强大的开源搜索、分析与可观测性平台。依托坚实的社区与会员支持，我们将持续应对行业挑战，交付值得开发者与企业信赖的前沿技术。”
部分行业领导者贡献亮点：
- ByteDance：贡献 k-NN 插件的派生源功能，并优化分段复制协议性能
- IBM DataStax：引入 JVector 引擎，提供纯 Java 向量搜索实现，并支持与 AstraDB 集成
- Intel：贡献 SIMD 指令集支持，显著提升 k-NN 在兼容硬件上的计算性能
- SAP：推动 FIPS 合规性功能开发，满足高安全标准场景需求
- Uber：贡献基于拉取模式的数据采集机制，简化客户端配置，实现 OpenSearch 与现有系统的无缝集成
