ElasticsearchからOpenSearchへのシームレスな移行

Elasticsearch と OpenSearch は、検索および分析のワークロードを処理するための強力なツールであり、スケーラビリティ、リアルタイム機能、豊富なプラグインと統合のエコシステムを提供します。Elasticsearch は、その成熟したエコシステムのおかげで、フルテキスト検索、ログ監視、データ視覚化に広く使用されています。OpenSearch は、Elasticsearch のコミュニティ主導のフォークであり、同様の多くの機能を備えた完全なオープンソースの代替手段を提供しており、オープンソースの原則とコスト効率を重視する組織にとって優れた選択肢となります。

Elasticsearch のバージョン 7.10 までを使用しており、Elasticsearch の SSPL ライセンスで導入されたライセンス制限を避けたい場合は、OpenSearch への移行を検討すべきです。また、既存の Elasticsearch API とツールとの互換性を維持しながら、オープンソースのエコシステムへの継続的なアクセスを求める人々にも理想的です。コミュニティ主導のイノベーション、透明なガバナンス、またはコスト管理に重点を置く組織は、OpenSearch を魅力的な選択肢と見なすでしょう。

歴史

Elasticsearchは、2010年にShay Banonによって開発され、Apache Luceneを基盤とした強力なオープンソースの検索および分析エンジンとして登場しました。スケーラビリティ、分散型の特性、フルテキスト検索、ログ分析、リアルタイムデータ処理における堅牢な機能により、すぐに人気を博しました。年月が経つにつれ、ElasticsearchはElastic Stack（以前はELK Stackと呼ばれていました）の一部となり、Kibana、Logstash、Beatsと統合されてエンドツーエンドのデータ管理ソリューションを提供しました。

しかし、2021年にElasticがElasticsearchとKibanaをより制限のあるSSPLライセンスに移行したことで、重要な変化が起こりました。これに応じて、AWSとオープンソースコミュニティはElasticsearch 7.10とKibanaをフォークし、Apache 2.0ライセンスに準拠したOpenSearchを作成しました。OpenSearchは以来、コミュニティ主導のプロジェクトとして進化し、検索、可観測性、分析のユースケースに合わせた真のオープンソースの代替手段を提供しています。

なぜOpenSearchに移行するのか？

1. オープンソースのコミットメント

OpenSearchはApache 2.0ライセンスに準拠しており、真のオープンソースアクセスを保証します。対照的に、Elasticsearchのより制限のあるSSPLライセンスへの移行は、ベンダーロックインの懸念を引き起こし、コミュニティ主導の貢献が減少しています。

2. コスト効率

OpenSearchは、Elasticsearchの新しいバージョンに関連するライセンス料金を排除し、能力を犠牲にすることなく、コスト効率の良いソリューションを求める組織にとって魅力的な選択肢となります。

3. 互換性

OpenSearchは、Elasticsearchバージョン7.10までの互換性を維持し、多くの同じAPIやツールを含んでいます。これにより、既存のアプリケーションやワークフローへの最小限の影響でスムーズな移行が保証されます。

4. 積極的な開発とサポート

AWSの支援を受けており、アクティブなコミュニティがあり、OpenSearchは一貫したアップデート、機能強化、セキュリティパッチを受け取ります。そのオープンガバナンスモデルは革新と協力を促進し、ユーザーのニーズに適合するようプラットフォームが進化することを保証します。

5. カスタマイズ可能で柔軟

OpenSearchは、プロプライエタリシステムと比較して、より多くのカスタマイズと柔軟性を可能にし、ライセンス条件による制約なしに組織が特定のユースケースにデプロイメントを合わせることができます。

6. 進化するエコシステム

OpenSearchには、OpenSearchダッシュボード（Kibanaの代替）や観測可能性、ログ分析、全文検索向けのプラグインが用意されています。これらのツールは、利用領域を拡大し、ユーザーのニーズとの継続的な適合を確保しながら、使いやすさを向上させます。

移行のタイミング

• ライセンスに関する懸念：Elasticがバージョン7.10以降に導入したSSPLライセンス制限を回避したい場合。
• 予算の制約: 商業ライセンスに関連するコストを最小限に抑えつつ、強力な検索と分析エンジンを維持するため。
• 将来性の確保: 透明な開発ロードマップと強力なコミュニティの支援を持つプラットフォームを採用するため。
• 機能の均等性: Elasticsearch 7.10またはそれ以前でサポートされている機能を使用する場合、これらはOpenSearchと完全に互換性があります。
• カスタマイズのニーズ: より大きな柔軟性、オープンなガバナンス、またはコミュニティ主導の革新が組織の目標にとって重要な場合。

OpenSearchへの移行により、強力でオープンソース主導のプラットフォームを維持し、Elasticsearchのライセンスモデルに関連する潜在的な制限やコストを回避できます。

移行前チェックリスト

ElasticsearchからOpenSearchに移行する前に、スムーズで成功した移行を確保するために、このチェックリストに従ってください：

1. バージョンの互換性を評価する

• ElasticsearchのバージョンがOpenSearchと互換性があることを確認してください。OpenSearchはElasticsearchのバージョン7.10までをサポートしています。
• APIやプラグインの依存関係を確認し、OpenSearchでサポートされていることを確認してください。

2. 独自機能の使用を評価する

• OpenSearchには同等のものがないかもしれない独自機能やプラグイン（例：Elasticの機械学習機能）を特定します。
• Elasticsearchクラスターで使用されているサードパーティツールや拡張機能が影響を受けるかどうかを評価します。

3. データのバックアップを取る

• Elasticsearchのインデックスの完全バックアップを作成するには、データ損失を回避するためにスナップショットAPIを使用してください：
  Shell

   

  PUT /_snapshot/backup_repo/snapshot_1?wait_for_completion=true
• バックアップは安全でアクセス可能な場所に保存され、復元が可能であることを確認してください。

4. クラスター構成を確認する

• 現在のElasticsearchクラスター設定を文書化し、ノード構成、シャードの割り当て、およびインデックステンプレートを含めます。
• これらの設定をOpenSearchと比較して、必要な調整を特定します。

5. ステージング環境でテストする

• 移行プロセスをシミュレートするためのステージング環境をセットアップします。
• OpenSearchステージングクラスターにデータスナップショットを復元して、互換性と機能性を検証します。
• 問題を早期に検出するために、ステージング環境でアプリケーション、クエリ、およびワークフローをテストします。

6. APIとクエリの互換性を確認する

• アプリケーションで使用されているElasticsearchのAPIとクエリ構文を確認します。OpenSearchはほとんどのAPI互換性を維持していますが、わずかな違いがあるかもしれません。
• スムーズな移行のために、OpenSearchのAPI互換モードを使用します。

7. アプリケーションとクライアントを更新する

• OpenSearch互換のライブラリ（例：opensearch-py for PythonまたはOpenSearch Java Client）でElasticsearchクライアントライブラリを置き換えます。
• クライアント統合をテストして、アプリケーションがOpenSearchクラスターと正しくやり取りできることを確認します。

8. プラグインサポートを確認する

• Elasticsearchで使用されているプラグイン（例：分析、セキュリティ、監視プラグインなど）がOpenSearchで利用可能か、または代替手段があるかを確認してください。
• OpenSearch固有のプラグインを特定し、クラスターの機能を強化することができます。

9. ステークホルダーに通知

• 移行計画、タイムライン、および想定されるダウンタイム（ある場合）を関係者全員に伝えてください。
• アプリケーション、インフラストラクチャ、およびデータに責任を持つチームが移行に備えていることを確認してください。

10. ロールバック計画

• 移行中に問題が発生した場合のロールバック計画を作成してください。この計画には、元のElasticsearchクラスターとデータをバックアップから復元する手順が含まれるべきです。

11. リソースのモニタリング

• スナップショット用のディスクスペースや、復元のための十分なクラスター容量を含む、インフラストラクチャが移行プロセスをサポートできることを確認してください。

ElasticsearchからOpenSearchへの成功した移行を確実にするために、このチェックリストを完了することで、リスクを最小限に抑え、潜在的な課題を特定し、成功を確保できます。

段階的な移行ガイド

1. OpenSearchのインストール

• 適切なバージョンのOpenSearchを opensearch.orgからダウンロードします。
• 公式ドキュメントを使用してOpenSearchノードを設定し、既存のElasticsearchセットアップと類似のクラスター構成を確保します。

2. Elasticsearchからデータをエクスポートする

• スナップショット API を使用して、Elasticsearch インデックスのバックアップを作成します：
  シェル

   

  PUT /_snapshot/backup_repo/snapshot_1?wait_for_completion=true

• スナップショットがOpenSearchにアクセス可能なリポジトリに保存されていることを確認してください。

3. OpenSearchにデータをインポートする

• OpenSearchでスナップショットリポジトリを登録します：
  シェル

  PUT /_snapshot/backup_repo

  ​

  {

  ​

    "type": "fs",

  ​

    "settings": {

  ​

      "location": "path_to_backup",

  ​

      "compress": true

  ​

    }

  ​

  }
• スナップショットをOpenSearchに復元する：
  シェル

   

  POST /_snapshot/backup_repo/snapshot_1/_restore

4. アプリケーションとクライアントの更新

• アプリケーションのElasticsearchクライアントライブラリを、互換性のあるOpenSearchクライアント（例：OpenSearch Python Client（opensearch-py）またはJava Client）に更新してください。
• アプリケーション構成内のElasticsearchエンドポイントをOpenSearchエンドポイントに置き換えてください。

5. データとクエリの検証

• すべてのデータが正常に復元されたことを確認してください。
• クエリ、インデックス操作、およびアプリケーションのワークフローをテストして、すべてが期待通りに動作することを確認してください。

6. 監視と最適化

• OpenSearch Dashboards（旧Kibana）を使用してクラスターの健全性とパフォーマンスを監視してください。
• 必要に応じて、暗号化、認証、およびロールベースのアクセス制御などのセキュリティ機能を有効にしてください。

移行後の考慮事項

1. プラグインと機能

• Elasticsearchプラグインに依存している場合は、その利用可能性を確認するか、OpenSearchの代替案を探してください。

2. パフォーマンスチューニング

• OpenSearchクラスター設定を最適化して、ワークロード要件に合わせてください。
• コスト効率の良いデータ保持のために、ultra-warmストレージなどのOpenSearch固有の機能を活用してください。

3. コミュニティエンゲージメント

• サポートとアップデートのためにOpenSearchコミュニティに参加してください。
• 新機能や改善について知るためにリリースノートを監視してください。

ElasticsearchからOpenSearchへの移行に関する課題とヒント

1. プラグインの互換性

課題

一部のElasticsearchプラグイン、特に独自のものは、OpenSearchに直接の同等物がない場合があります。

ヒント

• 現在のElasticsearchプラグインを監査し、依存関係を特定します。
• OpenSearchのプラグインエコシステムや欠落している機能を置き換えるための代替オープンソースツールを調査します。
• OpenSearchの組み込み機能（OpenSearch Dashboardsなど）がニーズを満たしているかどうかを検討します。

2. APIの違い

課題

OpenSearchはElasticsearchのAPI（バージョン7.10まで）との互換性を維持していますが、マイナーな違いや非推奨のエンドポイントが機能に影響を与える可能性があります。

ヒント

• OpenSearchのAPI互換モードを使用して、APIを徐々にテストおよび適応させます。
• APIドキュメントを確認し、非推奨のエンドポイントを推奨される代替品に置き換えます。

3. データ移行

課題

大規模なデータセットの移行は時間がかかり、エラーが発生しやすい場合があります。特にフォーマットやスキーマの違いがある場合はなおさらです。

ヒント

• 効率的なデータ転送のためにスナップショットとリストアのアプローチを使用します。
• ステージング環境での復元プロセスをテストして、データの整合性を確認します。
• 主要クエリを実行してデータ移行後の整合性を確認し、データを検証します。

4. パフォーマンスチューニング

課題

OpenSearchとElasticsearchはクラスター構成やパフォーマンスチューニングに違いがあり、移行後のパフォーマンスが最適でない可能性があります。

ヒント

• OpenSearchダッシュボードやその他のモニタリングツールを使用してクラスターパフォーマンスを監視します。

• シャードサイズ、インデックス戦略、リソース割り当てを調整してクラスターパフォーマンスを最適化します。

5. クライアントとアプリケーションの統合

課題

Elasticsearchクライアントライブラリを使用するアプリケーションは、OpenSearchと連携するために更新が必要となる可能性があります。

ヒント

• Elasticsearchクライアントを、opensearch-py（Python）やOpenSearch Java ClientなどのOpenSearch互換バージョンに置き換えます。
• アプリケーションのワークフローやクエリ実行をテストして、スムーズな統合を確認します。

6. OpenSearchにおける機能の制限

課題

特定のプロプライエタリなElasticsearch機能（例：機械学習ジョブ、Elastic Security）はOpenSearchで利用できません。

ヒント

• 重要な機能がOpenSearchに欠けていることを特定し、それらの機能があなたのユースケースにとってどれほど重要かを判断してください。
• 利用できない機能を置き換えるためのサードパーティまたはオープンソースの代替案を探ります。

7. トレーニングと慣れ

課題

Elasticsearchに慣れているチームは、特にクラスタ管理や新機能についてOpenSearchに移行する際に学習曲線に直面する可能性があります。

ヒント

• チームがOpenSearchのツールやワークフローに慣れるためのトレーニングとドキュメントを提供してください。
• OpenSearchのアクティブなコミュニティやフォーラムを活用して追加のサポートを得てください。

8. リアルタイムデータとダウンタイム

課題

リアルタイムシステムの場合、移行中のダウンタイムを最小限に抑えることが難しいです。

ヒント

• トラフィックの少ない期間に移行を計画してください。
• ブルーグリーンデプロイメント戦略を使用して、クラスタ間をシームレスに切り替えます。
• 移行ウィンドウ中にLogstashやBeatsのようなツールを使用して新しいデータをOpenSearchに同期します。

9. スケーラビリティと将来の成長

課題

新しいOpenSearchクラスタが将来の成長とスケーラビリティの要件を処理できることを確保すること。

ヒント

• 水平スケーリングをサポートするクラスタアーキテクチャを設計してスケーラビリティを計画します。
• OpenSearchの分散アーキテクチャを利用してリソースの使用を最適化します。

10. コミュニティサポート

Challenge

OpenSearchは成長するコミュニティを持っていますが、一部の高度な問題には十分なドキュメントやサードパーティのソリューションが不足している可能性があります。

Tips

• トラブルシューティングのためにOpenSearchコミュニティとフォーラム、GitHubで交流しましょう。
• 定期的にOpenSearchのアップデートをモニターし、より良い洞察を得るためにコミュニティに貢献しましょう。

これらの課題を予測し、これらのヒントに従うことで、組織は移行プロセスを効果的にナビゲートし、検索と分析のパフォーマンスを維持しながらシームレスな移行を確保できます。

結論

ElasticsearchからOpenSearchへの移行は、オープンソースの原則に沿い、コストを削減し、確立された検索と分析のワークフローとの互換性を維持したい組織にとって戦略的な決定です。移行プロセスには、プラグインの互換性、APIの違い、データ移行の複雑さなどの課題がありますが、これらは慎重な計画、徹底的なテスト、および活気あるOpenSearchコミュニティを活用することで効果的に管理できます。