作为OpenSearch项目的中立平台,OpenSearchSoftwareFoundation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AgenticAI的转型趋势,OpenSearchSoftwareFoundation将...
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 2025 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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gRPC 支持正式上线:优化数据传输效率,降低延迟
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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
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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
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跨集群 Trace 搜索:支持企业级跨集群调用链追踪与分析
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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
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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:
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ByteDance:贡献 k-NN 插件的派生源功能,并优化分段复制协议性能
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IBM DataStax:引入 JVector 引擎,提供纯 Java 向量搜索实现,并支持与 AstraDB 集成
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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
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SAP:推动 FIPS 合规性功能开发,满足高安全标准场景需求
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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
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