从Elasticsearch平稳过渡到OpenSearch

Elasticsearch和OpenSearch是处理搜索和分析工作负载的强大工具，提供可伸缩性、实时功能以及丰富的插件和集成生态系统。由于其成熟的生态系统，Elasticsearch被广泛用于各行业的全文搜索、日志监控和数据可视化。OpenSearch是Elasticsearch的一个社区驱动的分支，提供了一个完全开源的替代方案，具有许多相同的功能，使其成为那些优先考虑开源原则和成本效率的组织的绝佳选择。

如果您使用的是Elasticsearch 7.10及以下版本，并希望避免Elasticsearch的SSPL许可证引入的许可限制，则应考虑迁移到OpenSearch。对于那些寻求继续访问开源生态系统并保持与现有Elasticsearch API和工具兼容的人来说，OpenSearch也是一个理想选择。注重社区驱动的创新、透明治理或成本控制的组织会发现OpenSearch是一个引人注目的选择。

历史

Elasticsearch最初由Shay Banon于2010年开发，是一个强大的开源搜索和分析引擎，建立在Apache Lucene之上。由于其可扩展性、分布式特性以及在全文搜索、日志分析和实时数据处理方面的强大能力，它迅速获得了广泛的认可。多年来，Elasticsearch成为Elastic Stack（前称ELK Stack）的一部分，与Kibana、Logstash和Beats集成，提供端到端的数据管理解决方案。

然而，在2021年发生了重大转变，Elastic将Elasticsearch和Kibana转向了更为严格的SSPL许可证。作为回应，AWS和开源社区分叉了Elasticsearch 7.10和Kibana，创建了OpenSearch，遵循Apache 2.0许可证。从那时起，OpenSearch作为一个社区驱动的项目不断发展，确保提供一个真正的开源替代方案，具备可比的功能，并持续开发，专注于搜索、可观察性和分析用例。

为什么迁移到OpenSearch？

1. 开源承诺

OpenSearch遵循Apache 2.0许可证，确保真正的开源可访问性。相比之下，Elasticsearch转向更为严格的SSPL许可证引发了关于供应商锁定和社区驱动贡献减少的担忧。

2. 成本效益

OpenSearch消除了与Elasticsearch较新版本相关的潜在许可费用，使其成为寻求经济有效解决方案且不会在功能上妥协的组织的吸引选择。

3. 兼容性

OpenSearch保持与Elasticsearch版本高达7.10的兼容性，包括许多相同的API和工具。这确保了平稳迁移，最大程度减少对现有应用程序和工作流程的干扰。

4. 积极的开发和支持

OpenSearch得到AWS和活跃社区的支持，持续接收更新、功能增强和安全补丁。其开放治理模式促进创新和协作，确保平台能够不断发展以满足用户需求。

5. 可定制和灵活

与专有系统相比，OpenSearch允许更大的定制和灵活性，使组织能够根据特定用例定制部署，而不受许可条款的限制。

6. 不断发展的生态系统

OpenSearch提供OpenSearch仪表板（Kibana的替代品）和针对可观察性、日志分析和全文搜索定制的插件。这些工具扩展了其跨领域的可用性，同时确保与用户需求的持续对齐。

何时迁移

• 许可担忧：如果您希望避免在Elastic版本7.10之后引入的SSPL许可限制。
• 预算限制：在保留强大的搜索和分析引擎的同时，尽量减少与商业许可相关的成本。
• 未来保障：采用具有透明开发路线图和强大社区支持的平台。
• 功能平衡：在使用Elasticsearch 7.10或更早版本支持的功能时，因为这些功能与OpenSearch完全兼容。
• 定制需求：当更大的灵活性、开放治理或社区主导的创新对您组织的目标至关重要时。

迁移到OpenSearch确保您保持一个强大、以开源为驱动的平台，同时避免与Elasticsearch许可模型相关的潜在限制和成本。

迁移前检查清单

在从Elasticsearch迁移到OpenSearch之前，请按照此检查清单确保顺利和成功的过渡：

1. 评估版本兼容性

• 确认您的Elasticsearch版本与OpenSearch兼容。OpenSearch支持Elasticsearch版本高达7.10。
• 检查任何API或插件依赖关系，以确保它们在OpenSearch中受支持。

2. 评估专有功能的使用

• 识别任何可能在OpenSearch中没有等效项的专有功能或插件（例如，Elastic的机器学习功能）。
• 评估在您的Elasticsearch集群中使用的第三方工具或扩展是否会受到影响。

3. 备份您的数据

• 使用快照 API 创建 Elasticsearch 索引的完整备份，以避免任何潜在的数据丢失：
  Shell

   

  PUT /_snapshot/backup_repo/snapshot_1?wait_for_completion=true
• 确保备份存储在安全且可访问的位置以便恢复。

4. 审查集群配置

• 记录当前的Elasticsearch集群设置，包括节点配置、分片分配和索引模板。
• 将这些设置与OpenSearch进行比较，以识别任何需要调整的地方。

5. 在暂存环境中测试

• 设置一个暂存环境以模拟迁移过程。
• 在OpenSearch暂存集群中恢复数据快照，以验证兼容性和功能。
• 在暂存环境中测试您的应用程序、查询和工作流程，以便及早发现问题。

6. 检查API和查询兼容性

• 审查您应用程序中使用的Elasticsearch API和查询语法。OpenSearch保持大部分API兼容性，但可能存在细微差别。
• 使用OpenSearch的API兼容模式以实现更顺畅的过渡。

7. 更新应用程序和客户端

• 用OpenSearch兼容的库替换Elasticsearch客户端库（例如，opensearch-py用于Python或OpenSearch Java客户端）。
• 测试客户端集成，以确保应用程序与OpenSearch集群正确交互。

8. 验证插件支持

• 确保在Elasticsearch中使用的任何插件（例如，分析、安全或监控插件）在OpenSearch中可用或有替代品。
• 识别可能增强集群功能的OpenSearch特定插件。

9. 通知利益相关者

• 将迁移计划、时间表和预期停机时间（如有）传达给所有相关利益相关者。
• 确保负责应用程序、基础设施和数据的团队为迁移做好准备。

10. 计划回滚

• 制定回滚计划，以防在迁移过程中出现问题。该计划应包括恢复原始Elasticsearch集群和从备份中恢复数据的步骤。

11. 监控资源

• 确保您的基础设施能够支持迁移过程，包括快照所需的磁盘空间和恢复所需的足够集群容量。

通过完成此检查清单，您可以最小化风险，识别潜在挑战，并确保从Elasticsearch迁移到OpenSearch的成功。

逐步迁移指南

1. 安装OpenSearch

• 从 opensearch.org下载适合的OpenSearch版本。
• 根据官方文档设置OpenSearch节点，确保与现有Elasticsearch设置具有相似的集群配置。

2. 从Elasticsearch导出数据

• 使用快照 API 创建 Elasticsearch 索引的备份：
  Shell

   

  PUT /_snapshot/backup_repo/snapshot_1?wait_for_completion=true

• 确保快照存储在可被 OpenSearch 访问的存储库中。

3. 将数据导入 OpenSearch

• 在OpenSearch中注册快照存储库：
  Shell

   

  PUT /_snapshot/backup_repo

  ​

  {

  ​

    "type": "fs",

  ​

    "settings": {

  ​

      "location": "path_to_backup",

  ​

      "compress": true

  ​

    }

  ​

  }
• 将快照恢复到 OpenSearch：
  Shell

   

  POST /_snapshot/backup_repo/snapshot_1/_restore

4. 更新应用程序和客户端

• 将您的应用程序的Elasticsearch客户端库更新为兼容的OpenSearch客户端，例如OpenSearch Python客户端（opensearch-py）或Java客户端。
• 在您的应用程序配置中用OpenSearch端点替换Elasticsearch端点。

5. 验证数据和查询

• 验证所有数据是否已成功恢复。
• 测试查询、索引操作和应用程序工作流程，以确保一切按预期运行。

6. 监控和优化

• 使用OpenSearch Dashboards（以前称为Kibana）监控集群的健康状况和性能。
• 如有需要，启用加密、身份验证和基于角色的访问控制等安全功能。

迁移后的注意事项

1. 插件和功能

• 如果您依赖Elasticsearch插件，请验证其可用性或寻找OpenSearch替代品。

2. 性能调优

• 优化OpenSearch集群设置以匹配您的工作负载要求。
• 利用OpenSearch特有的功能，如超温存储，以实现成本效益的数据保留。

3. 社区参与

• 加入OpenSearch社区以获得支持和更新。
• 监控发布说明，以便及时了解新功能和改进。

从Elasticsearch迁移到OpenSearch的挑战和建议

1. 插件兼容性

挑战

一些Elasticsearch插件，尤其是专有插件，可能在OpenSearch中没有直接的等价物。

建议

• 审计当前的Elasticsearch插件并识别依赖关系。
• 研究OpenSearch的插件生态系统或替代开源工具，以替换缺失的功能。
• 考虑OpenSearch的内置功能，例如OpenSearch Dashboards，是否满足您的需求。

2. API差异

挑战

虽然OpenSearch与Elasticsearch的API保持兼容至7.10版本，但细微差异或已弃用的端点可能会影响功能。

建议

• 使用OpenSearch的API兼容模式逐步测试和调整API。
• 查看API文档并用推荐的替代方案替换已弃用的端点。

3. 数据迁移

挑战

迁移大型数据集可能耗时且容易出错，尤其是当存在格式或架构差异时。

建议

• 使用快照和恢复方法进行高效的数据传输。
• 测试在暂存环境中的恢复过程，以确保数据完整性。
• 通过运行关键查询验证迁移后的数据，以确认一致性。

4. 性能调优

挑战

OpenSearch 和 Elasticsearch 可能在集群配置和性能调优方面存在差异，可能导致迁移后性能不佳。

提示

• 使用 OpenSearch Dashboards 或其他监控工具监控集群性能。

• 调整分片大小、索引策略和资源分配，以优化集群性能。

5. 客户端和应用程序集成

挑战

使用 Elasticsearch 客户端库的应用程序可能需要更新以与 OpenSearch 一起使用。

提示

• 将 Elasticsearch 客户端替换为与 OpenSearch 兼容的版本，例如 opensearch-py（Python）或 OpenSearch Java 客户端。
• 测试应用程序工作流和查询执行，以确保顺利集成。

6. OpenSearch 中的有限功能

挑战

某些专有的 Elasticsearch 功能（例如，机器学习作业、Elastic Security）在 OpenSearch 中不可用。

提示

• 识别OpenSearch中缺失的关键功能，并确定它们对您的用例的重要性。
• 探索第三方或开源替代方案来替换不可用的功能。

7. 培训和熟悉度

挑战

熟悉Elasticsearch的团队在转向OpenSearch时可能会面临学习曲线，特别是在集群管理和新功能方面。

提示

• 提供培训和文档，使团队熟悉OpenSearch的工具和工作流程。
• 利用OpenSearch的活跃社区和论坛获取额外支持。

8. 实时数据和停机时间

挑战

对于实时系统，在迁移过程中确保最小停机时间可能会很困难。

提示

• 计划在低流量时段进行迁移。
• 使用蓝绿部署策略在集群之间无缝切换。
• 在迁移窗口期间使用诸如Logstash或Beats之类的工具将新数据同步到OpenSearch中。

9. 可伸缩性和未来增长

挑战

确保新的OpenSearch集群能够满足未来增长和可伸缩性要求。

提示

• 通过设计支持水平扩展的集群架构来规划可伸缩性。
• 利用OpenSearch的分布式架构来优化资源使用。

10. 社区支持

挑战

虽然 OpenSearch 拥有一个不断壮大的社区，但某些高级问题可能缺乏详细的文档或第三方解决方案。

建议

• 通过论坛和 GitHub 与 OpenSearch 社区互动以进行故障排除。
• 定期监控 OpenSearch 更新，并为社区做出贡献，以获得更好的见解。

通过预见这些挑战并遵循这些建议，组织可以有效地导航迁移过程，确保无缝过渡，同时保持搜索和分析性能。

结论

从 Elasticsearch 迁移到 OpenSearch 是寻求与开源原则对齐、降低成本并保持与既定搜索和分析工作流兼容的组织的战略决策。尽管迁移过程面临插件兼容性、API 差异和数据迁移复杂性等挑战，但通过仔细规划、全面测试以及利用充满活力的 OpenSearch 社区，这些问题可以得到有效管理。