Embora a maioria dos projetos de código aberto tenha swimming pools de colaboradores muito limitados e muitas vezes sejam obras de um único desenvolvedor (ou uma única empresa), é mais fácil atrair colaboradores voluntários quando um projeto está dentro de uma base neutra. Como tal, a AWS demonstrou o quão sério period o sucesso do OpenSearch Open Supply quando mudou o projeto para a Fundação Linux no ultimate de 2024, estabelecendo a OpenEarch Software program Basis (OSSF). Isso não period apenas o admin arruinado; Foi estratégico. Colocar o projeto em uma base neutra abordou diretamente as preocupações sobre a AWS controlando o projeto. De repente o Comitê de direção técnica (TSC) ostentavam representantes da SAP, Uber, Oracle, Bytedance e outros. Além disso, o OpenSearch agora pode reivindicar mais de 1.400 colaboradores únicos (mais de 350 ativos), centenas de mantenedores em dezenas de organizações e atividades que abrangem mais de 100 Github Repositórios no início de 2025. Criticamente, a porcentagem de contribuições e mantenedores de fora da AWS aumentou significativamente, sinalizando o progresso em direção à diversificação genuína.
Para a AWS, de quem Princípios de liderança quase demanda Controle sobre os resultados do cliente (“Entregue resultados” and so on.), essa é uma mudança revolucionária na maneira como faz negócios.
Ficando melhor o tempo todo
Claramente, o OpenSearch está no caminho correto. Com a governança solidificante, o OpenEarch buscou desenvolvimento agressivo, guiado por um Rodoviário públicoempurrando além de suas raízes para enfrentar os desafios dos dados modernos, especialmente na pesquisa e observabilidade de IA/vetor. O OpenSearch foi significativamente além da mera compatibilidade do Elasticsearch. Impulsionada pelas necessidades do usuário, o OpenSearch adicionou pesquisa de similaridade vetorial, pesquisa híbrida combinando palavras-chave e métodos semânticos e recursos internos de pesquisa neural. Somente em 2024, o OpenSearch fez grandes avanços-adiantando a integração com o FAISS do Fb, a aceleração do {hardware} SIMD e a quantização de vetores para pesquisas semânticas de alto desempenho.