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OpenSearch 3.0, 벡터 데이터베이스 성능 및 AI 수요에 맞춘 검색 인프라와 확장성 강화

ko생성일: 2025. 5. 9.갱신일: 2025. 6. 22.

OpenSearch 3.0은 AI 기반 서비스의 급증하는 수요에 맞춰, 벡터 데이터베이스, 검색 인프라, 그리고 플랫폼 확장성에서 대폭적인 성능 개선과 혁신을 제공합니다. 새로운 데이터 관리, AI 에이전트, 벡터 검색 기능 및 GPU 가속 등을 포함한 주요 업데이트를 소개합니다.

원문: https://opensearch.org/blog/opensearch-3-0-enhances-vector-database-performance/

최신 버전, 개방형·확장형·커뮤니티 기반 검색 및 분석 역량 강화로 지속 가능한 혁신 지원

샌프란시스코 – 2025년 5월 6일 – OpenSearch 프로젝트의 중립적인 거점인 OpenSearch Software Foundation은 오늘 OpenSearch 3.0의 공식 출시를 발표했습니다. 이번 대규모 릴리스는 OpenSearch 1.3 대비 9.5배의 성능 향상을 제공하며, 이전 버전이 업계 경쟁 제품 대비 1.6배 더 빠르다는 벤치마크 데이터를 기반으로 고도화되었습니다.

생성형 AI, 하이브리드 검색, RAG, 추천 엔진 등 오늘날의 AI 응용 프로그램은 방대하고 복잡한 데이터셋의 패턴을 탐색하기 위해 벡터 데이터베이스에 크게 의존합니다. 그러나 벡터의 수가 수십억 단위로 늘어남에 따라 많은 조직들이 속도, 비용, 확장성에 어려움을 겪고 있습니다. Forrester는 기존 데이터베이스가 최신 벡터 다차원 데이터를 지원하고 유사성 검색을 처리하는 데 있어 한계에 부딪혀 생성형 AI의 증가 추세를 감당하지 못하고 있음을 강조합니다.

OpenSearch 3.0은 이러한 과제를 해결하고, 데이터 관리·AI 에이전트·벡터 검색 역량을 강화해 사용자가 효율성을 높이고 탁월한 성능과 빠른 AI 앱 개발을 실현할 수 있게 합니다. 동시에 GPU 지원 기능 등의 도입으로 운영비용을 3.75배까지 절감할 수 있습니다.

“엔터프라이즈 검색 시장은 AI 가속화와 함께 기하급수적으로 성장하고 있으며, 2030년까지 89억 달러에 이를 전망입니다.”라고 OpenSearch 소프트웨어 재단 이사회 의장이자 AWS 제품관리 이사인 Carl Meadows는 말합니다. “OpenSearch 3.0은 미래 지향적 검색·분석을 위한 개방적 확장형 플랫폼 개발이라는 우리의 미션에 큰 도약이며, 커뮤니티 중심의 오픈 협력과 혁신에 대한 우리의 의지를 보여줍니다.”

벡터 엔진 혁신, 처리 속도와 효율성 대폭 향상

OpenSearch는 대규모 검색 플랫폼 운영과 방대한 벡터 데이터 관리를 위해 GPU 가속을 도입했고, NVIDIA cuVS를 인덱싱 워크플로우에 적용했습니다. 새롭게 추가된 벡터 엔진 기능은 다음과 같습니다:

  • OpenSearch 벡터 엔진용 GPU 가속: 대규모 벡터 워크로드에서 탁월한 성능을 보이며, 인덱스 구축 시간을 줄여 운영 비용을 크게 절감합니다. GPU 배포가 가능해진 이 실험적 기능은 데이터 집약형 워크로드에서 최대 9.3배 빠른 인덱스 구축을 실현합니다.
  • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원: 네이티브 MCP 지원으로 AI 에이전트와 OpenSearch 간의 손쉬운 통신을 가능하게 해, 더욱 폭넓고 맞춤화된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
  • Derived Source: 중복된 벡터 데이터 소스를 제거하고 주요 데이터를 활용해 필요할 때만 원본 문서를 동적으로 재생성, 재인덱스/원본 호출이 가능하도록 하여 저장소 사용량을 1/3로 감소시킵니다.

데이터 관리 기능으로 리소스 최적화, 유연성·확장성 강화

OpenSearch 3.0은 데이터 수집·전송·관리 방식을 대폭 개선했습니다:

  • gRPC 지원: OpenSearch 배포 환경에서 더 빠르고 효율적인 데이터 전송 및 처리를 지원하는 실험적 기능으로, 클라이언트-서버/노드 간 통신에 새로운 데이터 전송 방식을 제공합니다.
  • Pull 기반 인제스트: 데이터 소스와 소비자를 분리해 데이터 흐름과 수집 시점을 OpenSearch가 제어할 수 있도록 하여 수집 효율을 높입니다. Apache Kafka, Amazon Kinesis 등 스트리밍 시스템에서도 데이터를 직접 수집할 수 있습니다.
  • Reader-Writer 분리: 인덱싱과 검색 워크로드를 별도로 구성해 일관되고 뛰어난 품질의 성능을 보장, 각 워크로드가 따로 최적 속도와 확장성을 유지하게 해줍니다.
  • 아파치 칼사이트(Apache Calcite) 통합: 쿼리 빌더를 OpenSearch SQL 및 PPL에 통합, 직관적이고 반복적인 질의 구성 및 탐색을 지원합니다. 보안, 관측성, 로그 분석 등이 더욱 간단해집니다.
  • 인덱스 타입 감지: OpenSearch 인덱스가 로그 관련 데이터인지 자동으로 판단, 로그 분석 기능의 선택을 빠르게 지원해 생산성을 높입니다.

핵심 업그레이드 – 검색 플랫폼과 분석 제품군의 미래 대비

레거시 코드 제거, 모듈식 아키텍처 도입, 최신 자바 기술 채택 등 검색 인프라의 전면적 향상은 유지보수성, 성능 잠재력, 효율성을 크게 향상합니다. 주요 내용은 아래와 같습니다:

  • 루씬 10 업그레이드: 검색 인프라 현대화로 혁신의 장기 지속 및 인덱싱, 검색 능력, 병렬처리 성능을 강화합니다.
  • 자바 21 최소 지원 런타임: 최신 언어 기능과 성능 개선을 활용할 수 있습니다.
  • 자바 플랫폼 모듈 시스템 지원: 구조화를 개선하고, 상위 수준의 패키지 충돌을 제거, 서버 모듈의 라이브러리 분리를 위한 토대를 마련합니다.

OpenSearch 3.0은 지금 사용할 수 있습니다. 공식 출시 블로그와 전체 릴리즈 노트에서 자세한 내용을 확인하세요. OpenSearch 소프트웨어 재단과 회원 가입, 기여 방법 등은 foundation.opensearch.org/에서 알아보실 수 있습니다.

OpenSearch Software Foundation 소개

OpenSearch Software Foundation은 검색, 분석, 관측성, 벡터 데이터베이스 소프트웨어를 위한 벤더 중립 커뮤니티입니다. 리눅스 재단이 호스팅하며 AWS, SAP, Uber 등의 프리미어 회원사가 후원합니다. 재단은 커뮤니티 유지관리자, 개발자, 회원사들과 협력해 OpenSearch 프로젝트의 지속적인 성장을 이끄는 중입니다. 출범 이후 9억 회 이상의 소프트웨어 다운로드, 수천 명의 기여자들이 함께하여 정보의 관리와 탐색 방식을 혁신하고 있습니다. 자세한 정보는 foundation.opensearch.org를 참고하세요.

리눅스 재단은 등록 상표와 상표를 사용합니다. 리눅스 재단의 상표 목록은 트레이드마크 사용 페이지를 참고하세요. Linux는 Linus Torvalds의 등록 상표입니다.

미디어 문의
Kristi Piechnik
The Linux Foundation
kpiechnik@linuxfoundation.org

OpenSearch는 Apache 2.0 라이선스 기반의 커뮤니티 주도형 오픈 소스 검색 및 분석 제품군으로, 데이터의 수집, 검색, 시각화, 분석을 쉽게 할 수 있습니다.