OpenSearch 2.15 è disponibile con un ricco set di nuove funzionalità progettate per migliorare le prestazioni, l'efficienza, la stabilità e la resilienza delle applicazioni di ricerca. Questa versione include nuove capacità di apprendimento automatico (ML) e...
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OpenSearch 2.15 è disponibile con un ricco set di nuove funzionalità progettate per migliorare le prestazioni, l'efficienza, la stabilità e la resilienza delle applicazioni di ricerca. Questa versione include nuove capacità di apprendimento automatico (ML) e...
OpenSearch è un progetto rilasciato su linceza Apache 2.0, e mette a disposizione tutte le funzionalità, di base e avanzate, a disposizione per qualsiasi progetto
Il progetto si avvale della guida e collaborazione continua di una community di sviluppatori, engineer e system administrator
il motore di OpenSearch si basa su Apache Lucene, un sistema altamente scalabile per fornire accesso e risposta rapidi a grandi volumi di dati
Rende possibile l’integrazione con altri servizi e sorgenti di dati, attraverso connettori nativi e un set di API per svilupparne di custom.
Integra Dashboard personalizzabili per la visualizzazione e presentazione dei dati, monitoraggio e Observability dei sistemi.
Supporta modelli di Machine Learning, caricabili ed esportabili sulla piattaforma, dando la possibilità di personalizzare e migliorare gli algoritmi di ricerca
OpenSearch offre una serie di funzionalità che consentono di personalizzare l’esperienza di ricerca, come le query full-text, il completamento automatico, la ricerca a scorrimento, il punteggio e la classifica personalizzabili e altro ancora.
Fornisce la sintassi familiare delle query SQL. Utilizza aggregazioni, raggruppamenti e frasi WHERE per esaminare i dati. Legge i dati come documenti JSON o tabelle CSV in modo da avere la flessibilità di utilizzare il formato più adatto alle tue esigenze.
Sfrutta il rilevamento delle anomalie di machine learning basato sull’algoritmo Random Cut Forest (RCF) per rilevare automaticamente le anomalie man mano che i dati vengono importati. Utilizza anche gli avvisi per monitorare i dati quasi in tempo reale e inviare automaticamente notifiche di avviso.
Pianifica, esporta e condividi report da pannelli di controllo, ricerche salvate, avvisi e visualizzazioni.
Monitora automaticamente i dati e invia automaticamente notifiche di avviso alle parti interessate. Con un’interfaccia intuitiva e una potente API, imposta, gestisci e monitora facilmente gli avvisi. Crea condizioni di avviso altamente specifiche utilizzando il linguaggio di query completo e le funzionalità di scripting di OpenSearch.
Utilizzando il machine learning, esegui l’algoritmo di ricerca del vicino più prossimo su miliardi di documenti in migliaia di dimensioni con la stessa facilità di esecuzione di qualsiasi normale query OpenSearch. Utilizza aggregazioni e frasi di filtro per perfezionare ulteriormente le operazioni di ricerca di similarità. I poteri di ricerca per similarità k-NN utilizzano casi d’uso come suggerimenti sui prodotti, rilevamento di frodi, ricerca di immagini e video, ricerca di documenti correlati e altro ancora.
OpenSearch offre una serie di funzionalità che consentono di personalizzare l’esperienza di ricerca, come le query full-text, il completamento automatico, la ricerca a scorrimento, il punteggio e la classifica personalizzabili e altro ancora.
Fornisce la sintassi familiare delle query SQL. Utilizza aggregazioni, raggruppamenti e frasi WHERE per esaminare i dati. Legge i dati come documenti JSON o tabelle CSV in modo da avere la flessibilità di utilizzare il formato più adatto alle tue esigenze.
Sfrutta il rilevamento delle anomalie di machine learning basato sull’algoritmo Random Cut Forest (RCF) per rilevare automaticamente le anomalie man mano che i dati vengono importati. Utilizza anche gli avvisi per monitorare i dati quasi in tempo reale e inviare automaticamente notifiche di avviso.
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Monitora automaticamente i dati e invia automaticamente notifiche di avviso alle parti interessate. Con un’interfaccia intuitiva e una potente API, imposta, gestisci e monitora facilmente gli avvisi. Crea condizioni di avviso altamente specifiche utilizzando il linguaggio di query completo e le funzionalità di scripting di OpenSearch.
Utilizzando il machine learning, esegui l’algoritmo di ricerca del vicino più prossimo su miliardi di documenti in migliaia di dimensioni con la stessa facilità di esecuzione di qualsiasi normale query OpenSearch. Utilizza aggregazioni e frasi di filtro per perfezionare ulteriormente le operazioni di ricerca di similarità. I poteri di ricerca per similarità k-NN utilizzano casi d’uso come suggerimenti sui prodotti, rilevamento di frodi, ricerca di immagini e video, ricerca di documenti correlati e altro ancora.
Ideale per le aziende che hanno intuito le potenzialità di OpenSearch e che vogliono accelerare il processo di adozione della tecnologia, dalle prime fasi fino alla messa in produzione.
Acquisizione delle competenze di base necessarie per utilizzare OpenSearch e supporto nell’implementazione iniziale per garantire una transizione fluida.
Ideale per aziende che hanno necessità di implementare una soluzione di monitoraggio, comprensiva di sistemi di visualizzazione, alerting e sicurezza.
Ideale per le aziende che hanno già in piedi un progetto basato su OpenSearch o software analogo e necessitano di una guida per evolvere il progetto, rendendolo scalabile ed enterprise-ready.
Ideale per le organizzazioni che utilizzano già OpenSearch o software analogo in produzione e richiedono un supporto avanzato per garantire la continutà del business in sicurezza.
Ideale per Aziende che desiderano migrare i loro applicativi su cloud privato, migliorando scalabilità e prestazioni con OpenSearch
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OpenSearch è una piattaforma di ricerca e analisi distribuita, open source, progettata per casi d’uso di ricerca di testo, analisi di log, e applicazioni di analisi in tempo reale. È nata come fork di Elasticsearch 7.10.2 e Kibana 7.10.2 dopo che queste sono diventate software sotto licenza SSPL. OpenSearch include l’omonimo motore di ricerca oltre a OpenSearch Dashboards, precedentemente noto come Kibana. La principale differenza risiede nelle licenze e nella governance della comunità, con OpenSearch che mira a mantenere una struttura completamente open source e guidata dalla comunità.
OpenSearch può essere installato su diversi sistemi operativi utilizzando pacchetti binari, Docker, o sistemi di gestione come Helm per Kubernetes. La procedura standard include il download del pacchetto appropriato dal sito ufficiale di OpenSearch, l’estrazione dei file e l’esecuzione del binario opensearch per avviare il nodo. È importante anche configurare adeguatamente il file opensearch.yml prima dell’avvio per assicurarsi che tutte le impostazioni, come il clustering e la sicurezza, siano corrette.
Ottimizzare le prestazioni di OpenSearch può includere vari passaggi, come la configurazione adeguata delle risorse hardware (ad esempio, RAM e CPU), l’ottimizzazione degli indici attraverso una corretta scelta delle strategie di sharding e replica, e l’uso efficiente delle query. È anche consigliabile monitorare regolarmente le metriche di performance tramite OpenSearch Dashboards o strumenti di terze parti per identificare eventuali colli di bottiglia.
La sicurezza di OpenSearch può essere garantita attraverso la configurazione di funzionalità come l’autenticazione e l’autorizzazione degli utenti, il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), il trasporto SSL/TLS e l’audit logging. OpenSearch offre anche plugin di sicurezza integrati che possono essere configurati per soddisfare specifiche esigenze di sicurezza.
OpenSearch supporta una vasta gamma di plugin e integrazioni, che possono estendere le sue funzionalità o migliorare l’integrazione con altre piattaforme. Tra questi, i più comuni includono plugin per la sicurezza, per il monitoraggio, per l’alerting, e per l’integrazione con sistemi di log management come Logstash o Fluentd, nonché con piattaforme di visualizzazione come Grafana.
Contribuire a OpenSearch è possibile attraverso diverse vie. Gli sviluppatori possono partecipare attivamente allo sviluppo del software contribuendo con codice, documentazione o segnalando bug e suggerendo miglioramenti tramite il repository GitHub del progetto. La comunità di OpenSearch incoraggia anche la partecipazione attraverso forum di discussione e gruppi di lavoro per indirizzare lo sviluppo futuro del progetto.
Una overview generale delle feature di OpenSearch
LA verticalizzazione per Security & compliance basata su OpenSearch
