OpenSearch
OpenSearch 包括的概要ガイド
1. はじめに
OpenSearch は、Apache Lucene をベースとした分散型の検索・分析エンジンであり、ログ解析、全文検索、セキュリティ分析、可観測性（Observability）など幅広いユースケースに対応するオープンソースプロジェクトである。2021 年に Amazon Web Services（AWS）が Elasticsearch 7.10.2 および Kibana 7.10.2 のフォークとして開発を開始し、Apache License 2.0 のもとでコミュニティ主導の開発が行われている。
本記事では、OpenSearch のアーキテクチャ全容、主要機能、設定の具体例、運用ノウハウを体系的に解説する。対象読者は、OpenSearch の導入を検討しているエンジニア、既存の Elasticsearch 環境からの移行を計画しているチーム、および OpenSearch クラスタの運用・管理を担当する SRE/インフラエンジニアである。
1.1 OpenSearch の位置づけ
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| ライセンス | Apache License 2.0 |
| ベース技術 | Apache Lucene |
| フォーク元 | Elasticsearch 7.10.2 / Kibana 7.10.2 |
| 主要コンポーネント | OpenSearch（エンジン）、OpenSearch Dashboards（UI） |
| 開発主体 | OpenSearch Project（AWS 主導、コミュニティ貢献） |
| 対応プロトコル | REST API（HTTP/HTTPS）、Bulk API、SQL |
1.2 主要なユースケース
OpenSearch は以下のユースケースで広く利用されている：
- ログ分析・集約: アプリケーションログ、インフラストラクチャログの収集・分析・可視化
- 全文検索: Web サイト検索、ドキュメント検索、商品カタログ検索
- セキュリティ分析（SIEM）: セキュリティイベントの相関分析、脅威検知
- 可観測性: メトリクス、トレース、ログの統合管理
- ベクトル検索: 機械学習エンベディングを用いたセマンティック検索、RAG パイプライン
- ビジネスインテリジェンス: リアルタイムダッシュボード、KPI モニタリング
2. OpenSearch の歴史と背景
2.1 Elasticsearch からのフォーク
2021 年 1 月、Elastic 社が Elasticsearch と Kibana のライセンスを Apache License 2.0 から Server Side Public License（SSPL）および Elastic License に変更すると発表した。これに対し、AWS は Elasticsearch 7.10.2（最後の Apache 2.0 バージョン）をフォークし、OpenSearch プロジェクトを立ち上げた。
2.2 バージョン履歴
| バージョン | リリース日 | 主要な変更点 |
|---|---|---|
| 1.0 | 2021年7月 | 初回リリース。Elasticsearch 7.10.2 ベース |
| 1.1 | 2021年10月 | Cross-cluster replication、Bucket-level alerting |
| 1.2 | 2021年12月 | Transforms、Observability 改善 |
| 1.3 | 2022年3月 | Segment replication、Remote-backed storage |
| 2.0 | 2022年5月 | Lucene 9.1、Document-level alerting |
| 2.4 | 2022年11月 | Point-in-time search、Searchable snapshots |
| 2.9 | 2023年7月 | Conversational search、AI connectors |
| 2.11 | 2023年10月 | Vector search 改善、Remote model support |
| 2.12 | 2024年2月 | Batch ingestion、Disk-based k-NN |
| 2.13 | 2024年4月 | Concurrent segment search GA |
| 2.17 | 2024年12月 | Star-tree index、Derived fields |
| 2.19 | 2025年3月 | Pull-based ingestion、Workload Management GA |
2.3 Elasticsearch との互換性
OpenSearch は Elasticsearch 7.10.2 との高い互換性を維持している：
- REST API: 大部分の Elasticsearch 7.x API と互換
- クライアントライブラリ: OpenSearch 専用クライアントの他、Elasticsearch 7.x クライアントも多くの場合動作する
- プラグイン: Elasticsearch プラグインの直接互換性はないが、同等機能が OpenSearch プラグインとして提供
- データ移行: reindex API やスナップショット/リストアによる移行が可能
# opensearch.yml - Elasticsearch互換設定
compatibility:
override_main_response_version: true # バージョンレスポンスを7.10.2として返す
3. アーキテクチャ概要
OpenSearch は分散アーキテクチャを採用しており、複数のノードがクラスタを形成してデータの格納・検索を行う。このセクションでは、OpenSearch のアーキテクチャの全体像を解説する。
3.1 全体アーキテクチャ図
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenSearch Cluster │
│ │
Client Request │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
───────────────► │ │ Master │ │ Master │ Master │
│ │ Node 1 │◄─┤ Node 2 │ eligible │
Load Balancer │ │ (active) │ │ (standby) │ nodes │
───────────────► │ └──────┬──────┘ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────┴──────────────────────────────┐ │
│ │ Coordinating Layer │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Coord │ │ Coord │ │ │
│ │ │ Node 1 │ │ Node 2 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │
│ └──────┬──────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────┴──────────────────────────────┐ │
│ │ Data Layer │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ Data │ │ Data │ │ Data │ │ │
│ │ │ Node 1 │ │ Node 2 │ │ Node 3 │ │ │
│ │ │ P0 R1 │ │ P1 R2 │ │ P2 R0 │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Ingest Layer │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ Ingest │ │ Ingest │ │ │
│ │ │ Node 1 │ │ Node 2 │ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────┘
3.2 ノードの種類
OpenSearch クラスタは、役割の異なる複数のノードタイプで構成される：
| ノードタイプ | 設定キー | 説明 |
|---|---|---|
| クラスタマネージャ（Master） | cluster_manager | クラスタ状態の管理、インデックスの作成/削除、シャード割り当て |
| データノード | data | データの格納、検索クエリの実行、インデクシング |
| インジェストノード | ingest | ドキュメントの前処理（パイプライン実行） |
| コーディネートノード | （専用設定なし） | リクエストのルーティング、結果の集約 |
| リモートストアノード | remote_store | リモートストレージへのデータ永続化 |
| ML ノード | ml | 機械学習モデルの実行 |
| 検索ノード | search | Searchable snapshots のための読み取り専用ノード |
# opensearch.yml - ノードロール設定例
# クラスタマネージャ専用ノード
node.name: master-node-1
node.roles: [ cluster_manager ]
# データノード
node.name: data-node-1
node.roles: [ data, ingest ]
# コーディネート専用ノード（全ロールを無効化）
node.name: coord-node-1
node.roles: [ ]
# ML専用ノード
node.name: ml-node-1
node.roles: [ ml ]
3.3 クラスタ状態管理
クラスタマネージャノードは以下の情報を管理する：
- クラスタメタデータ: インデックス設定、マッピング、エイリアス
- ノード情報: クラスタに参加しているノードのリスト
- シャード割り当て: どのシャードがどのノードに配置されているか
- ルーティングテーブル: リクエストのルーティング情報
# クラスタ状態の確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/state?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# クラスタヘルス確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/health?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# レスポンス例
{
"cluster_name": "opensearch-cluster",
"status": "green",
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 6,
"number_of_data_nodes": 3,
"discovered_master": true,
"discovered_cluster_manager": true,
"active_primary_shards": 15,
"active_shards": 30,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0,
"delayed_unassigned_shards": 0,
"number_of_pending_tasks": 0,
"number_of_in_flight_fetch": 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
"active_shards_percent_as_number": 100.0
}
3.4 クラスタマネージャの選出
OpenSearch はクラスタマネージャの選出に Raft ベースのコンセンサスアルゴリズムを使用する。クォーラム（過半数）の投票が必要であり、スプリットブレインを防止するために奇数台のクラスタマネージャ対象ノードを推奨する。
# opensearch.yml - クラスタマネージャ選出設定
cluster.name: production-cluster
cluster.initial_cluster_manager_nodes:
- master-node-1
- master-node-2
- master-node-3
# ディスカバリ設定
discovery.seed_hosts:
- 10.0.1.10:9300
- 10.0.1.11:9300
- 10.0.1.12:9300
discovery.type: zen
# 投票設定（通常はデフォルトで十分）
cluster.election.strategy: default
cluster.election.max_timeout: 10s
3.5 ネットワーク通信
OpenSearch は 2 つのネットワークレイヤーを使用する：
| レイヤー | デフォルトポート | 用途 |
|---|---|---|
| HTTP（REST） | 9200 | クライアントからの API リクエスト |
| Transport | 9300 | ノード間通信（クラスタ内部） |
# opensearch.yml - ネットワーク設定
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.port: 9300
# HTTP設定
http.max_content_length: 100mb
http.max_initial_line_length: 4kb
http.max_header_size: 8kb
http.compression: true
# Transport設定
transport.tcp.compress: true
transport.tcp.keep_alive: true
4. インデックスとシャード
4.1 インデックスの基本概念
インデックスは、OpenSearch におけるデータの論理的な格納単位である。RDBMS のテーブルに相当し、ドキュメント（JSON 形式のレコード）の集合を保持する。
# インデックスの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/my-application-logs" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "5s",
"codec": "best_compression",
"max_result_window": 10000
}
},
"mappings": {
"properties": {
"timestamp": { "type": "date" },
"level": { "type": "keyword" },
"message": { "type": "text" },
"service": { "type": "keyword" },
"host": { "type": "keyword" },
"response_time_ms": { "type": "integer" }
}
}
}'
4.2 シャーディング
各インデックスは 1 つ以上のシャード（プライマリシャード）に分割される。シャードは Lucene インデックスそのものであり、データの物理的な格納単位となる。
インデックス: my-application-logs (3 プライマリシャード, 1 レプリカ)
Node 1 Node 2 Node 3
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ P0 │ │ P1 │ │ P2 │
│ (Primary)│ │ (Primary)│ │ (Primary)│
├──────────┤ ├──────────┤ ├──────────┤
│ R1 │ │ R2 │ │ R0 │
│ (Replica)│ │ (Replica)│ │ (Replica)│
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
P = プライマリシャード, R = レプリカシャード
R0 は P0 のレプリカ、R1 は P1 のレプリカ...
シャード数の設計指針
| 考慮事項 | 推奨 |
|---|---|
| シャードサイズ | 10GB〜50GB が推奨 |
| シャード数上限 | データノードあたり 1,000 以下 |
| ヒープとの関係 | JVM ヒープ 1GB あたり 20 シャード以下 |
| 過小シャード | インデクシングのスループットが制限される |
| 過多シャード | クラスタ状態の肥大化、メモリ圧迫 |
# シャード情報の確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/shards/my-application-logs?v&pretty" \
-u admin:admin --insecure
# 出力例
# index shard prirep state docs store ip node
# my-application-logs 0 p STARTED 15234 25mb 10.0.1.10 data-node-1
# my-application-logs 0 r STARTED 15234 25mb 10.0.1.12 data-node-3
# my-application-logs 1 p STARTED 15189 24mb 10.0.1.11 data-node-2
# my-application-logs 1 r STARTED 15189 24mb 10.0.1.10 data-node-1
# my-application-logs 2 p STARTED 15077 24mb 10.0.1.12 data-node-3
# my-application-logs 2 r STARTED 15077 24mb 10.0.1.11 data-node-2
4.3 セグメント
各シャードは複数のセグメント（不変の Lucene セグメント）で構成される。新しいドキュメントはインメモリバッファに書き込まれた後、定期的にセグメントとしてフラッシュされる。
シャード P0 の内部構造:
┌──────────────────────────────────────┐
│ Shard P0 │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Segment 0│ │ Segment 1│ ... │
│ │ (sealed) │ │ (sealed) │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ In-memory buffer │ ← 新規ドキュメント│
│ └──────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ Translog │ ← 永続化保証 │
│ └──────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────┘
4.4 リフレッシュとフラッシュ
| 操作 | デフォルト間隔 | 説明 |
|---|---|---|
| Refresh | 1秒 | インメモリバッファの内容を検索可能なセグメントに変換 |
| Flush | 条件による | Translog をディスクにコミットし、新しい Lucene コミットポイントを作成 |
| Merge | 自動 | 小さなセグメントを結合して最適化 |
# インデックス設定 - リフレッシュ/フラッシュ
index:
refresh_interval: "5s" # ログ用途では5-30秒が一般的
translog:
durability: "request" # 各リクエスト後にfsync（デフォルト）
# durability: "async" # 非同期fsync（パフォーマンス優先）
sync_interval: "5s"
flush_threshold_size: "512mb"
# 手動リフレッシュ
curl -X POST "https://localhost:9200/my-application-logs/_refresh" \
-u admin:admin --insecure
# 手動フラッシュ
curl -X POST "https://localhost:9200/my-application-logs/_flush" \
-u admin:admin --insecure
# 強制マージ（セグメント統合）
curl -X POST "https://localhost:9200/my-application-logs/_forcemerge?max_num_segments=1" \
-u admin:admin --insecure
4.5 インデックスライフサイクル管理（ISM）
OpenSearch の Index State Management（ISM）を使用して、インデックスのライフサイクルを自動化できる。
# ISMポリシーの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_plugins/_ism/policies/log-retention-policy" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"policy": {
"description": "ログインデックスの保持ポリシー",
"default_state": "hot",
"states": [
{
"name": "hot",
"actions": [
{
"rollover": {
"min_index_age": "1d",
"min_primary_shard_size": "30gb"
}
}
],
"transitions": [
{
"state_name": "warm",
"conditions": {
"min_index_age": "3d"
}
}
]
},
{
"name": "warm",
"actions": [
{
"replica_count": {
"number_of_replicas": 0
}
},
{
"force_merge": {
"max_num_segments": 1
}
},
{
"read_only": {}
}
],
"transitions": [
{
"state_name": "cold",
"conditions": {
"min_index_age": "30d"
}
}
]
},
{
"name": "cold",
"actions": [
{
"snapshot": {
"repository": "s3-backup-repo",
"snapshot": "{{ctx.index}}-snapshot"
}
}
],
"transitions": [
{
"state_name": "delete",
"conditions": {
"min_index_age": "90d"
}
}
]
},
{
"name": "delete",
"actions": [
{
"delete": {}
}
],
"transitions": []
}
],
"ism_template": [
{
"index_patterns": ["logs-*"],
"priority": 100
}
]
}
}'
4.6 インデックステンプレート
# コンポーザブルインデックステンプレートの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_index_template/logs-template" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index_patterns": ["logs-*"],
"priority": 200,
"template": {
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "10s",
"codec": "best_compression",
"plugins": {
"index_state_management": {
"policy_id": "log-retention-policy",
"rollover_alias": "logs"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"@timestamp": { "type": "date" },
"level": { "type": "keyword" },
"logger": { "type": "keyword" },
"message": { "type": "text", "analyzer": "standard" },
"service": { "type": "keyword" },
"environment": { "type": "keyword" },
"host": {
"properties": {
"name": { "type": "keyword" },
"ip": { "type": "ip" }
}
},
"trace_id": { "type": "keyword" },
"span_id": { "type": "keyword" }
},
"dynamic_templates": [
{
"strings_as_keywords": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
]
},
"aliases": {
"logs": {}
}
},
"composed_of": ["common-settings"]
}'
4.7 エイリアスとロールオーバー
# エイリアスの作成（書き込み先の指定）
curl -X POST "https://localhost:9200/_aliases" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"actions": [
{
"add": {
"index": "logs-2024-01-01-000001",
"alias": "logs",
"is_write_index": true
}
}
]
}'
# ロールオーバーの手動実行
curl -X POST "https://localhost:9200/logs/_rollover" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"conditions": {
"max_age": "1d",
"max_primary_shard_size": "30gb",
"max_docs": 10000000
}
}'
5. データモデルとマッピング
5.1 ドキュメント構造
OpenSearch のドキュメントは JSON 形式であり、フラットな構造またはネストされた構造を持つことができる。
{
"_index": "orders",
"_id": "ord-20240115-001",
"_source": {
"order_id": "ord-20240115-001",
"customer": {
"id": "cust-1234",
"name": "田中太郎",
"email": "tanaka@example.com"
},
"items": [
{
"product_id": "prod-001",
"name": "OpenSearchガイドブック",
"quantity": 2,
"price": 3500
},
{
"product_id": "prod-002",
"name": "データ分析入門",
"quantity": 1,
"price": 2800
}
],
"total_amount": 9800,
"status": "shipped",
"created_at": "2024-01-15T10:30:00Z",
"tags": ["book", "technical"]
}
}
5.2 フィールドタイプ
| カテゴリ | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| テキスト | text | 全文検索用、アナライザで分析される |
| テキスト | keyword | 完全一致、集計、ソート用 |
| テキスト | match_only_text | text より軽量（位置情報を保存しない） |
| 数値 | integer, long | 整数型 |
| 数値 | float, double | 浮動小数点型 |
| 数値 | half_float, scaled_float | 精度制限付き浮動小数点 |
| 日付 | date | 日時フィールド（ISO 8601 など） |
| 日付 | date_nanos | ナノ秒精度の日時 |
| ブール | boolean | true/false |
| バイナリ | binary | Base64 エンコードバイナリ |
| 範囲 | integer_range, date_range | 範囲値 |
| IP | ip | IPv4/IPv6 アドレス |
| 地理 | geo_point | 緯度/経度座標 |
| 地理 | geo_shape | 任意の地理的形状 |
| 構造化 | object | JSON オブジェクト |
| 構造化 | nested | 独立したドキュメントとしての配列オブジェクト |
| 構造化 | join | 親子関係 |
| 構造化 | flat_object | スキーマレスの JSON オブジェクト |
| ベクトル | knn_vector | k-NN ベクトル検索用 |
| トークン | token_count | トークン数 |
| その他 | alias | フィールドの別名 |
| その他 | rank_feature | ランキングスコア用 |
5.3 マッピング定義の実践例
# eコマース向けインデックスマッピング
curl -X PUT "https://localhost:9200/products" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"ja_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "kuromoji_tokenizer",
"filter": [
"kuromoji_baseform",
"kuromoji_part_of_speech",
"ja_stop",
"kuromoji_stemmer",
"lowercase"
]
},
"autocomplete_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "autocomplete_tokenizer",
"filter": ["lowercase"]
},
"autocomplete_search": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
},
"tokenizer": {
"autocomplete_tokenizer": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 2,
"max_gram": 10,
"token_chars": ["letter", "digit"]
}
},
"filter": {
"ja_stop": {
"type": "stop",
"stopwords": "_japanese_"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"product_id": { "type": "keyword" },
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "ja_analyzer",
"fields": {
"keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 },
"autocomplete": {
"type": "text",
"analyzer": "autocomplete_analyzer",
"search_analyzer": "autocomplete_search"
}
}
},
"description": {
"type": "text",
"analyzer": "ja_analyzer"
},
"category": {
"type": "keyword",
"fields": {
"text": { "type": "text" }
}
},
"price": { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 },
"stock": { "type": "integer" },
"brand": { "type": "keyword" },
"tags": { "type": "keyword" },
"rating": { "type": "half_float" },
"review_count": { "type": "integer" },
"location": { "type": "geo_point" },
"attributes": { "type": "flat_object" },
"created_at": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
},
"updated_at": { "type": "date" },
"embedding": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 768,
"method": {
"name": "hnsw",
"space_type": "cosinesimil",
"engine": "nmslib",
"parameters": {
"ef_construction": 128,
"m": 16
}
}
}
}
}
}'
5.4 ダイナミックマッピング
# ダイナミックマッピングの制御
curl -X PUT "https://localhost:9200/dynamic-example" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"mappings": {
"dynamic": "strict",
"properties": {
"known_field": { "type": "keyword" },
"metadata": {
"type": "object",
"dynamic": true
},
"payload": {
"type": "object",
"dynamic": "runtime"
}
},
"dynamic_templates": [
{
"longs_as_integers": {
"match_mapping_type": "long",
"mapping": { "type": "integer" }
}
},
{
"string_fields": {
"match": "*_name",
"mapping": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 }
}
}
}
},
{
"unmatched_strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": { "type": "keyword" }
}
}
]
}
}'
5.5 マルチフィールド
単一のソースフィールドに複数の分析方法を適用する場合に使用する：
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ja_analyzer",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
},
"english": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
},
"ngram": {
"type": "text",
"analyzer": "ngram_analyzer"
}
}
}
}
}
}
5.6 Nested と Object の違い
# Object型（内部的にフラット化される）
# {"items": [{"name": "A", "qty": 1}, {"name": "B", "qty": 2}]}
# → items.name: ["A", "B"], items.qty: [1, 2]
# → クロスマッチの問題: name=A AND qty=2 がヒットしてしまう
# Nested型（独立したドキュメントとして保存）
curl -X PUT "https://localhost:9200/orders" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"mappings": {
"properties": {
"order_id": { "type": "keyword" },
"items": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": { "type": "text" },
"quantity": { "type": "integer" },
"price": { "type": "float" }
}
}
}
}
}'
# Nested クエリ
curl -X GET "https://localhost:9200/orders/_search" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"nested": {
"path": "items",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "items.name": "OpenSearch" } },
{ "range": { "items.price": { "gte": 3000 } } }
]
}
}
}
}
}'
6. インデクシングと検索の仕組み
6.1 インデクシングフロー
ドキュメントがインデクシングされる際の内部フローは以下の通り：
1. クライアントがドキュメントをPOST/PUT
│
2. コーディネートノードが受信
│
3. ドキュメントID（指定 or 自動生成）からルーティング値を決定
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
│
4. 該当プライマリシャードのあるデータノードへ転送
│
5. プライマリシャードでの処理:
a. バリデーション（マッピング確認）
b. インジェストパイプライン実行（存在する場合）
c. Luceneインデックスへ書き込み
d. Translog への書き込み（永続性保証）
│
6. レプリカシャードへの並列転送
│
7. 全レプリカからの完了応答を待機
│
8. クライアントへレスポンス返却
6.2 Bulk API によるバッチインデクシング
# Bulk API によるバッチ投入
curl -X POST "https://localhost:9200/_bulk" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/x-ndjson" \
-d '
{ "index": { "_index": "logs-2024-01-15", "_id": "1" } }
{ "@timestamp": "2024-01-15T10:00:00Z", "level": "INFO", "message": "Application started", "service": "api-gateway" }
{ "index": { "_index": "logs-2024-01-15", "_id": "2" } }
{ "@timestamp": "2024-01-15T10:00:01Z", "level": "ERROR", "message": "Connection timeout", "service": "payment-service" }
{ "index": { "_index": "logs-2024-01-15", "_id": "3" } }
{ "@timestamp": "2024-01-15T10:00:02Z", "level": "WARN", "message": "High memory usage", "service": "recommendation-engine" }
'
6.3 Bulk インデクシングの最適化設定
# バルクインデクシング前の一時的な最適化
curl -X PUT "https://localhost:9200/logs-2024-01-15/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index": {
"refresh_interval": "-1",
"number_of_replicas": 0,
"translog.durability": "async",
"translog.sync_interval": "30s"
}
}'
# バルクインデクシング実行後、設定を戻す
curl -X PUT "https://localhost:9200/logs-2024-01-15/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index": {
"refresh_interval": "5s",
"number_of_replicas": 1,
"translog.durability": "request"
}
}'
6.4 検索の内部フロー
1. クライアントが検索クエリを送信
│
2. コーディネートノードが受信
│
3. Query Phase（散布）:
対象インデックスの全シャード（プライマリ or レプリカ）に
クエリを並列送信
│
4. 各シャードでの処理:
a. Lucene インデックスを検索
b. ローカルでスコアリング
c. 上位N件のドキュメントID + スコアを返却
│
5. コーディネートノードでの集約:
各シャードからの結果をマージ・ソート
グローバルな上位N件を決定
│
6. Fetch Phase（収集）:
上位N件のドキュメントの全フィールドを
該当シャードから取得
│
7. クライアントへレスポンス返却
6.5 検索タイプとプリファレンス
# 検索プリファレンス設定
# ローカルシャード優先
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?preference=_local" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "query": { "match_all": {} } }'
# 特定のノード指定
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?preference=_only_nodes:data-node-1,data-node-2" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "query": { "match_all": {} } }'
# カスタムルーティングによる検索
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?routing=service-a" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "query": { "match": { "service": "service-a" } } }'
6.6 Segment Replication
OpenSearch 2.x で導入されたセグメントレプリケーションは、従来のドキュメントレプリケーションに代わる方式で、プライマリシャードのセグメントファイルを直接レプリカにコピーする。
# opensearch.yml - セグメントレプリケーション有効化
cluster.indices.replication.strategy: SEGMENT
# インデックスレベルでの設定
curl -X PUT "https://localhost:9200/my-index" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"index": {
"replication.type": "SEGMENT",
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}
}'
セグメントレプリケーションの利点：
- プライマリシャードの CPU/メモリ使用量削減
- インデクシングスループットの向上（レプリカでの再インデクシングが不要）
- 全レプリカで一貫した検索結果
6.7 Remote-Backed Storage
# opensearch.yml - リモートストレージ設定
node.attr.remote_store.segment.repository: my-s3-repo
node.attr.remote_store.translog.repository: my-s3-repo
node.attr.remote_store.state.repository: my-s3-repo
# リモートリポジトリの登録
# PUT _snapshot/my-s3-repo
# {
# "type": "s3",
# "settings": {
# "bucket": "opensearch-remote-store",
# "region": "us-west-2",
# "base_path": "remote-store"
# }
# }
7. クエリ DSL
OpenSearch の Query DSL（Domain Specific Language）は、JSON ベースのクエリ言語であり、全文検索から構造化クエリまで幅広い検索要件に対応する。
7.1 クエリコンテキストとフィルタコンテキスト
| コンテキスト | スコアリング | キャッシュ | 用途 |
|---|---|---|---|
| Query | あり | なし | 全文検索、関連性スコアが必要な場合 |
| Filter | なし | あり | 完全一致、範囲フィルタ、yes/no 判定 |
# クエリとフィルタの組み合わせ
curl -X GET "https://localhost:9200/products/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "OpenSearch 入門" } }
],
"filter": [
{ "term": { "category": "技術書" } },
{ "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 } } },
{ "term": { "stock": { "value": true } } }
],
"should": [
{ "match": { "description": "初心者向け" } }
],
"minimum_should_match": 0,
"must_not": [
{ "term": { "status": "discontinued" } }
]
}
},
"from": 0,
"size": 20,
"sort": [
{ "_score": { "order": "desc" } },
{ "created_at": { "order": "desc" } }
],
"_source": ["name", "price", "category", "rating"],
"highlight": {
"fields": {
"name": { "number_of_fragments": 1 },
"description": { "number_of_fragments": 3, "fragment_size": 150 }
},
"pre_tags": ["<em>"],
"post_tags": ["</em>"]
}
}'
7.2 全文検索クエリ
# match クエリ（標準的な全文検索）
{ "match": { "message": { "query": "connection timeout error", "operator": "and" } } }
# match_phrase クエリ（フレーズ検索）
{ "match_phrase": { "message": { "query": "connection timeout", "slop": 2 } } }
# match_phrase_prefix クエリ（前方一致フレーズ）
{ "match_phrase_prefix": { "name": { "query": "open sear", "max_expansions": 50 } } }
# multi_match クエリ（複数フィールド横断検索）
{
"multi_match": {
"query": "OpenSearch チュートリアル",
"fields": ["name^3", "description^2", "tags"],
"type": "best_fields",
"tie_breaker": 0.3,
"fuzziness": "AUTO"
}
}
# query_string クエリ（Lucene構文）
{
"query_string": {
"query": "(level:ERROR OR level:WARN) AND service:payment*",
"default_field": "message",
"analyze_wildcard": true
}
}
# simple_query_string クエリ（安全なユーザ入力対応）
{
"simple_query_string": {
"query": "\"connection timeout\" + error -warning",
"fields": ["message", "exception"],
"default_operator": "AND"
}
}
7.3 Term レベルクエリ
# term クエリ（完全一致）
{ "term": { "status": "active" } }
# terms クエリ（複数値のOR）
{ "terms": { "level": ["ERROR", "CRITICAL", "FATAL"] } }
# range クエリ
{
"range": {
"@timestamp": {
"gte": "2024-01-01T00:00:00Z",
"lt": "2024-02-01T00:00:00Z",
"format": "strict_date_optional_time",
"time_zone": "+09:00"
}
}
}
# prefix クエリ
{ "prefix": { "service": { "value": "payment-" } } }
# wildcard クエリ
{ "wildcard": { "host": { "value": "web-server-*" } } }
# regexp クエリ
{ "regexp": { "error_code": { "value": "E[0-9]{4}", "flags": "ALL" } } }
# exists クエリ（フィールドの存在確認）
{ "exists": { "field": "error_stack_trace" } }
# fuzzy クエリ（あいまい検索）
{ "fuzzy": { "name": { "value": "opensarch", "fuzziness": "AUTO" } } }
# ids クエリ
{ "ids": { "values": ["doc-1", "doc-2", "doc-3"] } }
7.4 複合クエリ
# bool クエリの実践例
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"message": {
"query": "timeout exception",
"operator": "and"
}
}
}
],
"filter": [
{ "term": { "level": "ERROR" } },
{
"range": {
"@timestamp": {
"gte": "now-24h",
"lte": "now"
}
}
},
{ "terms": { "service": ["payment-service", "order-service"] } }
],
"should": [
{ "term": { "environment": { "value": "production", "boost": 2.0 } } },
{ "match": { "exception": "java.net.SocketTimeoutException" } }
],
"must_not": [
{ "term": { "host": "canary-server" } }
],
"minimum_should_match": 1
}
}
}'
# boosting クエリ（ネガティブブースト）
{
"boosting": {
"positive": { "match": { "name": "OpenSearch guide" } },
"negative": { "term": { "status": "draft" } },
"negative_boost": 0.5
}
}
# function_score クエリ（カスタムスコアリング）
{
"function_score": {
"query": { "match": { "name": "OpenSearch" } },
"functions": [
{
"field_value_factor": {
"field": "rating",
"modifier": "log1p",
"factor": 2
}
},
{
"gauss": {
"created_at": {
"origin": "now",
"scale": "30d",
"offset": "7d",
"decay": 0.5
}
}
},
{
"script_score": {
"script": {
"source": "_score * doc[\"review_count\"].value / 100"
}
}
}
],
"score_mode": "multiply",
"boost_mode": "multiply",
"max_boost": 10
}
}
7.5 SQL による検索
OpenSearch は SQL プラグインを通じて SQL 構文での検索もサポートする。
# SQL クエリの実行
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_sql" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "SELECT service, level, COUNT(*) as error_count FROM logs-* WHERE level = '\''ERROR'\'' AND @timestamp > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR) GROUP BY service, level ORDER BY error_count DESC LIMIT 20"
}'
# SQL をDSLに変換
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_sql/_explain" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "SELECT * FROM products WHERE price > 1000 AND category = '\''技術書'\'' ORDER BY rating DESC"
}'
# PPL（Piped Processing Language）
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_ppl" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "source=logs-* | where level='\''ERROR'\'' | stats count() by service | sort - count()"
}'
7.6 Point in Time（PIT）検索
# PIT の作成
curl -X POST "https://localhost:9200/logs-*/_search/point_in_time?keep_alive=5m" \
-u admin:admin --insecure
# PIT を使った検索（ページング）
curl -X GET "https://localhost:9200/_search" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 100,
"query": { "match": { "level": "ERROR" } },
"pit": {
"id": "xxxxPITIDxxxx",
"keep_alive": "5m"
},
"sort": [
{ "@timestamp": { "order": "desc" } },
{ "_id": "asc" }
],
"search_after": ["2024-01-15T10:00:00Z", "doc-100"]
}'
8. アグリゲーション
アグリゲーションは、検索結果に対する統計・分析処理機能であり、BI ダッシュボードや分析レポートの基盤となる。
8.1 アグリゲーションの分類
| カテゴリ | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| Metric | 数値計算 | avg, sum, min, max, cardinality, percentiles |
| Bucket | グループ分け | terms, date_histogram, range, filters |
| Pipeline | アグリゲーション結果の二次処理 | derivative, moving_avg, cumulative_sum |
| Matrix | 複数フィールドの統計 | matrix_stats |
8.2 Metric アグリゲーション
curl -X GET "https://localhost:9200/orders/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 0,
"query": {
"range": {
"created_at": { "gte": "now-30d" }
}
},
"aggs": {
"total_revenue": { "sum": { "field": "total_amount" } },
"average_order_value": { "avg": { "field": "total_amount" } },
"max_order": { "max": { "field": "total_amount" } },
"min_order": { "min": { "field": "total_amount" } },
"order_count": { "value_count": { "field": "order_id" } },
"unique_customers": { "cardinality": { "field": "customer.id", "precision_threshold": 1000 } },
"response_time_percentiles": {
"percentiles": {
"field": "response_time_ms",
"percents": [50, 75, 90, 95, 99, 99.9]
}
},
"response_time_stats": {
"extended_stats": { "field": "response_time_ms" }
},
"revenue_median_absolute_deviation": {
"median_absolute_deviation": { "field": "total_amount" }
}
}
}'
8.3 Bucket アグリゲーション
# 複合Bucketアグリゲーション
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 0,
"aggs": {
"errors_by_service": {
"terms": {
"field": "service",
"size": 20,
"order": { "error_count": "desc" }
},
"aggs": {
"error_count": {
"filter": { "term": { "level": "ERROR" } },
"aggs": {
"count": { "value_count": { "field": "_id" } }
}
},
"error_rate_over_time": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"fixed_interval": "1h",
"min_doc_count": 0,
"extended_bounds": {
"min": "now-24h",
"max": "now"
}
},
"aggs": {
"errors": {
"filter": { "term": { "level": "ERROR" } }
},
"total": { "value_count": { "field": "_id" } },
"error_percentage": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
"errors": "errors._count",
"total": "total"
},
"script": "params.total > 0 ? (params.errors / params.total) * 100 : 0"
}
}
}
},
"top_error_messages": {
"terms": {
"field": "message.keyword",
"size": 5
}
}
}
},
"errors_by_time": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"calendar_interval": "1d",
"time_zone": "Asia/Tokyo",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"aggs": {
"level_breakdown": {
"terms": { "field": "level" }
}
}
},
"response_time_ranges": {
"range": {
"field": "response_time_ms",
"ranges": [
{ "key": "fast", "to": 100 },
{ "key": "normal", "from": 100, "to": 500 },
{ "key": "slow", "from": 500, "to": 1000 },
{ "key": "very_slow", "from": 1000 }
]
}
}
}
}'
8.4 Pipeline アグリゲーション
# Pipeline アグリゲーション（移動平均、微分）
curl -X GET "https://localhost:9200/metrics-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 0,
"aggs": {
"requests_over_time": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"fixed_interval": "5m"
},
"aggs": {
"avg_latency": { "avg": { "field": "latency_ms" } },
"request_count": { "value_count": { "field": "_id" } },
"latency_moving_avg": {
"moving_avg": {
"buckets_path": "avg_latency",
"window": 12,
"model": "holt_winters",
"settings": {
"type": "add",
"alpha": 0.3,
"beta": 0.1,
"gamma": 0.3,
"period": 12
}
}
},
"request_rate_derivative": {
"derivative": {
"buckets_path": "request_count"
}
},
"cumulative_requests": {
"cumulative_sum": {
"buckets_path": "request_count"
}
},
"p99_latency": {
"percentiles": {
"field": "latency_ms",
"percents": [99]
}
}
}
},
"max_latency_bucket": {
"max_bucket": {
"buckets_path": "requests_over_time>avg_latency"
}
}
}
}'
8.5 Composite アグリゲーション（ページネーション対応）
# 大量のバケットをページングで取得
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 0,
"aggs": {
"service_level_combo": {
"composite": {
"size": 100,
"sources": [
{ "service": { "terms": { "field": "service" } } },
{ "level": { "terms": { "field": "level" } } },
{ "date": { "date_histogram": { "field": "@timestamp", "calendar_interval": "1d" } } }
]
},
"aggs": {
"avg_response_time": { "avg": { "field": "response_time_ms" } }
}
}
}
}'
# 次ページ取得（after_key を使用）
# "after": { "service": "payment-service", "level": "INFO", "date": 1705276800000 }
9. テキスト分析（アナライザ）
9.1 アナライザの構成
アナライザはテキストを検索可能なトークンに変換する処理パイプラインであり、3 つのコンポーネントで構成される：
入力テキスト → Character Filter → Tokenizer → Token Filter → トークン列
(0個以上) (1個) (0個以上)
9.2 ビルトインアナライザ
| アナライザ | 説明 | 例: "The Quick Brown Fox" |
|---|---|---|
| standard | デフォルト。Unicode Text Segmentation | [the, quick, brown, fox] |
| simple | 非アルファベットで分割、小文字化 | [the, quick, brown, fox] |
| whitespace | 空白で分割のみ | [The, Quick, Brown, Fox] |
| stop | standard + ストップワード除去 | [quick, brown, fox] |
| keyword | 入力全体を1トークンとして扱う | [The Quick Brown Fox] |
| pattern | 正規表現で分割 | (パターンによる) |
| language analyzers | 言語固有 | english, japanese etc. |
9.3 カスタムアナライザの構築
# 日本語全文検索向けカスタムアナライザ
curl -X PUT "https://localhost:9200/japanese-content" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"normalize_chars": {
"type": "icu_normalizer",
"name": "nfkc_cf"
},
"html_strip_filter": {
"type": "html_strip"
}
},
"tokenizer": {
"ja_tokenizer": {
"type": "kuromoji_tokenizer",
"mode": "search",
"user_dictionary_rules": [
"東京スカイツリー,東京 スカイツリー,トウキョウ スカイツリー,カスタム名詞",
"OpenSearch,OpenSearch,オープンサーチ,カスタム名詞"
]
}
},
"filter": {
"ja_baseform": { "type": "kuromoji_baseform" },
"ja_part_of_speech": {
"type": "kuromoji_part_of_speech",
"stoptags": [
"助詞-格助詞-一般",
"助詞-終助詞"
]
},
"ja_readingform": {
"type": "kuromoji_readingform",
"use_romaji": false
},
"ja_stemmer": { "type": "kuromoji_stemmer" },
"ja_stop": {
"type": "stop",
"stopwords": "_japanese_"
},
"ja_synonym": {
"type": "synonym_graph",
"synonyms": [
"サーバー,サーバ",
"データベース,DB",
"検索エンジン,サーチエンジン"
]
}
},
"analyzer": {
"ja_full_text_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": ["normalize_chars", "html_strip_filter"],
"tokenizer": "ja_tokenizer",
"filter": [
"ja_baseform",
"ja_part_of_speech",
"ja_stop",
"ja_stemmer",
"lowercase"
]
},
"ja_search_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": ["normalize_chars"],
"tokenizer": "ja_tokenizer",
"filter": [
"ja_baseform",
"ja_part_of_speech",
"ja_stop",
"ja_stemmer",
"ja_synonym",
"lowercase"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ja_full_text_analyzer",
"search_analyzer": "ja_search_analyzer"
},
"body": {
"type": "text",
"analyzer": "ja_full_text_analyzer",
"search_analyzer": "ja_search_analyzer"
}
}
}
}'
9.4 アナライザのテスト
# アナライザの動作確認
curl -X POST "https://localhost:9200/japanese-content/_analyze?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"analyzer": "ja_full_text_analyzer",
"text": "OpenSearchは分散型の検索・分析エンジンです"
}'
# カスタムアナライザのアドホックテスト
curl -X POST "https://localhost:9200/_analyze?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase", "asciifolding"],
"text": "Café résumé naïve"
}'
9.5 NGram と Edge NGram
# オートコンプリート用のEdge NGram設定
curl -X PUT "https://localhost:9200/search-suggestions" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"analysis": {
"tokenizer": {
"edge_ngram_tokenizer": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 20,
"token_chars": ["letter", "digit", "custom"],
"custom_token_chars": "-_"
}
},
"analyzer": {
"autocomplete_index": {
"type": "custom",
"tokenizer": "edge_ngram_tokenizer",
"filter": ["lowercase"]
},
"autocomplete_search": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
}
},
"max_ngram_diff": 20
},
"mappings": {
"properties": {
"suggest": {
"type": "text",
"analyzer": "autocomplete_index",
"search_analyzer": "autocomplete_search"
}
}
}
}'
10. OpenSearch Dashboards
OpenSearch Dashboards は、OpenSearch のデータを可視化するための Web UI であり、Kibana 7.10.2 のフォークである。
10.1 主要機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| Discover | インタラクティブなデータ探索 |
| Visualizations | グラフ、チャート、テーブルの作成 |
| Dashboards | 複数のビジュアライゼーションの統合表示 |
| Dev Tools | REST API コンソール |
| Alerting | アラートの管理 |
| Anomaly Detection | 異常検知の管理 |
| Observability | トレース、メトリクス、ログの統合ビュー |
| Security | ユーザー、ロール、テナントの管理 |
| Notebooks | データ分析ノートブック |
| Reports | PDF/PNG レポート生成 |
| Maps | 地理空間データの可視化 |
10.2 インストールと設定
# opensearch_dashboards.yml
server.host: "0.0.0.0"
server.port: 5601
server.name: "opensearch-dashboards"
# OpenSearchへの接続設定
opensearch.hosts: ["https://opensearch-node1:9200", "https://opensearch-node2:9200"]
opensearch.ssl.verificationMode: full
opensearch.ssl.certificateAuthorities: ["/etc/opensearch-dashboards/certs/root-ca.pem"]
opensearch.username: "kibanaserver"
opensearch.password: "${DASHBOARDS_PASSWORD}"
# TLS設定
server.ssl.enabled: true
server.ssl.certificate: "/etc/opensearch-dashboards/certs/dashboards.pem"
server.ssl.key: "/etc/opensearch-dashboards/certs/dashboards-key.pem"
# マルチテナンシー
opensearch_security.multitenancy.enabled: true
opensearch_security.multitenancy.tenants.preferred: ["Private", "Global"]
# ログ設定
logging.dest: /var/log/opensearch-dashboards/dashboards.log
logging.verbose: false
# タイムゾーン
dateFormat:tz: "Asia/Tokyo"
# CSP設定
csp.strict: true
csp.warnLegacyBrowsers: true
10.3 Saved Objects のエクスポート/インポート
# ダッシュボードのエクスポート
curl -X POST "https://localhost:5601/api/saved_objects/_export" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "osd-xsrf: true" \
-d '{
"type": ["dashboard", "visualization", "index-pattern", "search"],
"includeReferencesDeep": true
}' > dashboards-export.ndjson
# インポート
curl -X POST "https://localhost:5601/api/saved_objects/_import?overwrite=true" \
-u admin:admin --insecure \
-H "osd-xsrf: true" \
--form file=@dashboards-export.ndjson
11. セキュリティ
OpenSearch のセキュリティ機能は Security プラグインにより提供され、認証、認可、暗号化、監査を包括的にカバーする。
11.1 セキュリティアーキテクチャ
クライアント ──── TLS ───► OpenSearch
│
┌─────────┴─────────┐
│ 認証 (AuthN) │
│ ・Internal DB │
│ ・LDAP/AD │
│ ・SAML │
│ ・OpenID Connect │
│ ・Client Cert │
└─────────┬─────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
│ 認可 (AuthZ) │
│ ・ロールベース │
│ ・フィールドレベル │
│ ・ドキュメントレベル│
└─────────┬─────────┘
│
┌─────────┴─────────┐
│ 監査ログ │
└───────────────────┘
11.2 TLS/SSL 設定
# opensearch.yml - TLS設定
# Transport層TLS（ノード間通信）
plugins.security.ssl.transport.pemcert_filepath: /etc/opensearch/certs/node1.pem
plugins.security.ssl.transport.pemkey_filepath: /etc/opensearch/certs/node1-key.pem
plugins.security.ssl.transport.pemtrustedcas_filepath: /etc/opensearch/certs/root-ca.pem
plugins.security.ssl.transport.enforce_hostname_verification: true
# REST層TLS（クライアント通信）
plugins.security.ssl.http.enabled: true
plugins.security.ssl.http.pemcert_filepath: /etc/opensearch/certs/node1-http.pem
plugins.security.ssl.http.pemkey_filepath: /etc/opensearch/certs/node1-http-key.pem
plugins.security.ssl.http.pemtrustedcas_filepath: /etc/opensearch/certs/root-ca.pem
# 管理者証明書（securityadmin.sh実行用）
plugins.security.authcz.admin_dn:
- "CN=admin,OU=IT,O=MyCompany,L=Tokyo,C=JP"
# ノード証明書の識別
plugins.security.nodes_dn:
- "CN=node*,OU=IT,O=MyCompany,L=Tokyo,C=JP"
11.3 内部ユーザーとロール
# internal_users.yml
_meta:
type: "internalusers"
config_version: 2
admin:
hash: "$2y$12$..." # bcryptハッシュ
reserved: true
backend_roles:
- "admin"
description: "管理者ユーザー"
log_reader:
hash: "$2y$12$..."
reserved: false
backend_roles:
- "readall"
attributes:
department: "SRE"
description: "ログ閲覧用ユーザー"
dashboard_user:
hash: "$2y$12$..."
reserved: false
opendistro_security_roles:
- "kibana_user"
- "logs_read_role"
# roles.yml
_meta:
type: "roles"
config_version: 2
logs_read_role:
cluster_permissions:
- "cluster_composite_ops_ro"
index_permissions:
- index_patterns:
- "logs-*"
allowed_actions:
- "read"
- "search"
dls: '{ "bool": { "must": { "term": { "environment": "production" } } } }'
fls:
- "-password"
- "-credit_card"
masked_fields:
- "email"
logs_write_role:
cluster_permissions:
- "cluster_composite_ops"
- "indices:data/write/bulk"
index_permissions:
- index_patterns:
- "logs-*"
allowed_actions:
- "crud"
- "create_index"
sre_admin_role:
cluster_permissions:
- "cluster_all"
index_permissions:
- index_patterns:
- "*"
allowed_actions:
- "indices_all"
tenant_permissions:
- tenant_patterns:
- "sre_tenant"
allowed_actions:
- "kibana_all_write"
# roles_mapping.yml
_meta:
type: "rolesmapping"
config_version: 2
all_access:
reserved: false
backend_roles:
- "admin"
users:
- "admin"
logs_read_role:
reserved: false
backend_roles:
- "readall"
users:
- "log_reader"
- "dashboard_user"
logs_write_role:
reserved: false
backend_roles:
- "log_writer"
sre_admin_role:
reserved: false
backend_roles:
- "sre_team"
11.4 LDAP/Active Directory 連携
# config.yml - LDAP認証設定
config:
dynamic:
authc:
ldap_auth:
http_enabled: true
transport_enabled: true
order: 1
http_authenticator:
type: basic
challenge: true
authentication_backend:
type: ldap
config:
enable_ssl: true
enable_start_tls: false
enable_ssl_client_auth: false
verify_hostnames: true
hosts:
- "ldaps://ldap.example.com:636"
bind_dn: "cn=opensearch,ou=ServiceAccounts,dc=example,dc=com"
password: "${LDAP_BIND_PASSWORD}"
userbase: "ou=Users,dc=example,dc=com"
usersearch: "(sAMAccountName={0})"
username_attribute: "sAMAccountName"
authz:
ldap_authz:
http_enabled: true
transport_enabled: true
authorization_backend:
type: ldap
config:
hosts:
- "ldaps://ldap.example.com:636"
bind_dn: "cn=opensearch,ou=ServiceAccounts,dc=example,dc=com"
password: "${LDAP_BIND_PASSWORD}"
rolebase: "ou=Groups,dc=example,dc=com"
rolesearch: "(member={0})"
rolename: "cn"
resolve_nested_roles: true
11.5 監査ログ
# opensearch.yml - 監査ログ設定
plugins.security.audit.type: internal_opensearch
plugins.security.audit.config.index: ".opendistro-audit-log"
plugins.security.audit.config.enable_rest: true
plugins.security.audit.config.enable_transport: true
plugins.security.audit.config.disabled_rest_categories:
- AUTHENTICATED
- GRANTED_PRIVILEGES
plugins.security.audit.config.disabled_transport_categories:
- AUTHENTICATED
- GRANTED_PRIVILEGES
plugins.security.compliance.enabled: true
plugins.security.compliance.write_log_diffs: true
plugins.security.compliance.read_watched_fields:
"sensitive-data":
- "ssn"
- "credit_card"
plugins.security.compliance.write_watched_indices:
- "sensitive-data"
12. アラートとモニタリング
12.1 Alerting プラグイン
OpenSearch の Alerting プラグインは、データの状態を監視し、条件に応じて通知を送信する機能を提供する。
# モニターの作成（クエリベース）
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_alerting/monitors" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"type": "monitor",
"name": "High Error Rate Monitor",
"monitor_type": "query_level_monitor",
"enabled": true,
"schedule": {
"period": {
"interval": 5,
"unit": "MINUTES"
}
},
"inputs": [
{
"search": {
"indices": ["logs-*"],
"query": {
"size": 0,
"query": {
"bool": {
"filter": [
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "{{period_end}}||-5m", "lte": "{{period_end}}" } } },
{ "term": { "level": "ERROR" } }
]
}
},
"aggs": {
"error_count": { "value_count": { "field": "_id" } }
}
}
}
}
],
"triggers": [
{
"query_level_trigger": {
"name": "High Error Count",
"severity": "1",
"condition": {
"script": {
"source": "ctx.results[0].aggregations.error_count.value > 100",
"lang": "painless"
}
},
"actions": [
{
"name": "Slack Notification",
"destination_id": "slack-dest-id",
"message_template": {
"source": "Monitor {{ctx.monitor.name}} triggered alert {{ctx.trigger.name}}.\nError count: {{ctx.results.0.aggregations.error_count.value}}\nPeriod: {{ctx.periodStart}} - {{ctx.periodEnd}}\nSeverity: {{ctx.trigger.severity}}"
},
"throttle_enabled": true,
"throttle": {
"value": 15,
"unit": "MINUTES"
}
},
{
"name": "PagerDuty Alert",
"destination_id": "pagerduty-dest-id",
"message_template": {
"source": "{\"routing_key\": \"service-key\", \"event_action\": \"trigger\", \"payload\": {\"summary\": \"High error rate detected: {{ctx.results.0.aggregations.error_count.value}} errors in 5 minutes\", \"severity\": \"critical\", \"source\": \"OpenSearch Alerting\"}}"
}
}
]
}
}
]
}'
12.2 バケットレベルモニター
# サービスごとのエラー率監視
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_alerting/monitors" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"type": "monitor",
"name": "Per-Service Error Rate",
"monitor_type": "bucket_level_monitor",
"enabled": true,
"schedule": {
"period": { "interval": 5, "unit": "MINUTES" }
},
"inputs": [
{
"search": {
"indices": ["logs-*"],
"query": {
"size": 0,
"query": {
"range": {
"@timestamp": { "gte": "now-5m", "lte": "now" }
}
},
"aggs": {
"by_service": {
"terms": { "field": "service", "size": 50 },
"aggs": {
"error_count": {
"filter": { "term": { "level": "ERROR" } }
},
"total_count": {
"value_count": { "field": "_id" }
},
"error_rate": {
"bucket_script": {
"buckets_path": {
"errors": "error_count._count",
"total": "total_count"
},
"script": "params.total > 0 ? params.errors / params.total * 100 : 0"
}
}
}
}
}
}
}
}
],
"triggers": [
{
"bucket_level_trigger": {
"name": "Service Error Rate > 5%",
"severity": "2",
"condition": {
"buckets_path": { "error_rate": "error_rate" },
"parent_bucket_path": "by_service",
"script": {
"source": "params.error_rate > 5.0",
"lang": "painless"
}
},
"actions": [
{
"name": "Notify Service Owner",
"destination_id": "slack-dest-id",
"action_execution_policy": {
"action_execution_scope": {
"per_alert": {
"actionable_alerts": ["DEDUPED", "NEW"]
}
}
},
"message_template": {
"source": "Service {{bucket_keys}} has error rate {{error_rate}}% in the last 5 minutes."
}
}
]
}
}
]
}'
12.3 通知先（Destination）の設定
# Slack Webhook
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_alerting/destinations" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Slack - SRE Channel",
"type": "slack",
"slack": {
"url": "https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
}
}'
# Webhook（汎用）
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_alerting/destinations" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "PagerDuty",
"type": "custom_webhook",
"custom_webhook": {
"scheme": "HTTPS",
"host": "events.pagerduty.com",
"port": 443,
"path": "/v2/enqueue",
"header_params": {
"Content-Type": "application/json"
}
}
}'
# Email
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_alerting/destinations" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "SRE Email",
"type": "email",
"email": {
"email_account_id": "email-account-id",
"recipients": [
{ "type": "email_group", "email_group_id": "sre-group-id" },
{ "type": "email", "email": "oncall@example.com" }
]
}
}'
12.4 Anomaly Detection（異常検知）
# 異常検知ディテクターの作成
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_anomaly_detection/detectors" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "API Latency Anomaly Detector",
"description": "APIレイテンシーの異常を検知",
"time_field": "@timestamp",
"indices": ["metrics-*"],
"feature_attributes": [
{
"feature_name": "avg_latency",
"feature_enabled": true,
"aggregation_query": {
"avg_latency": { "avg": { "field": "latency_ms" } }
}
},
{
"feature_name": "p99_latency",
"feature_enabled": true,
"aggregation_query": {
"p99_latency": {
"percentiles": {
"field": "latency_ms",
"percents": [99]
}
}
}
}
],
"category_field": ["service"],
"detection_interval": {
"period": { "interval": 5, "unit": "MINUTES" }
},
"window_delay": {
"period": { "interval": 1, "unit": "MINUTES" }
},
"filter_query": {
"bool": {
"filter": [
{ "term": { "environment": "production" } }
]
}
}
}'
# ディテクターの開始
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_anomaly_detection/detectors/<detector_id>/_start" \
-u admin:admin --insecure
13. パフォーマンスチューニング
13.1 JVM 設定
# jvm.options
# ヒープサイズ（物理メモリの50%以下、最大32GB以下）
-Xms16g
-Xmx16g
# GC設定（OpenSearch 2.x ではG1GCがデフォルト）
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=16m
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40
-XX:G1ReservePercent=25
-XX:MaxGCPauseMillis=200
# GCログ
-Xlog:gc*,gc+age=trace,safepoint:file=/var/log/opensearch/gc.log:utctime,pid,tags:filecount=32,filesize=64m
# Out of Memory時のダンプ
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/var/log/opensearch/heapdump.hprof
-XX:ErrorFile=/var/log/opensearch/hs_err_pid%p.log
# その他の最適化
-XX:+AlwaysPreTouch
-Djava.awt.headless=true
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=${OPENSEARCH_TMPDIR}
13.2 OS レベルの設定
# /etc/sysctl.conf - カーネルパラメータ
vm.max_map_count = 262144
vm.swappiness = 1
net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 300
net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 5
net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 15
# /etc/security/limits.conf - リソース制限
opensearch soft nofile 65536
opensearch hard nofile 65536
opensearch soft nproc 4096
opensearch hard nproc 4096
opensearch soft memlock unlimited
opensearch hard memlock unlimited
# スワップの無効化
sudo swapoff -a
# または opensearch.yml で
# bootstrap.memory_lock: true
13.3 opensearch.yml パフォーマンス設定
# opensearch.yml - パフォーマンス関連
# メモリロック
bootstrap.memory_lock: true
# スレッドプール設定
thread_pool:
write:
size: 8 # データノードのCPUコア数と同じ
queue_size: 10000
search:
size: 13 # int((# of available_processors * 3) / 2) + 1
queue_size: 1000
get:
size: 8
queue_size: 1000
# サーキットブレーカー
indices.breaker.total.use_real_memory: true
indices.breaker.total.limit: 95%
indices.breaker.fielddata.limit: 40%
indices.breaker.request.limit: 60%
network.breaker.inflight_requests.limit: 100%
# フィールドデータキャッシュ
indices.fielddata.cache.size: 20%
# クエリキャッシュ
indices.queries.cache.size: 10%
index.queries.cache.enabled: true
# リクエストキャッシュ
indices.requests.cache.size: 2%
index.requests.cache.enable: true
# インデクシングバッファ
indices.memory.index_buffer_size: 10%
indices.memory.min_index_buffer_size: 48mb
# 並行リカバリ設定
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 4
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 200mb
13.4 検索パフォーマンスの最適化
# 検索スロークエリログの有効化
curl -X PUT "https://localhost:9200/logs-*/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s",
"index.search.slowlog.threshold.query.info": "5s",
"index.search.slowlog.threshold.query.debug": "2s",
"index.search.slowlog.threshold.fetch.warn": "1s",
"index.search.slowlog.threshold.fetch.info": "500ms",
"index.search.slowlog.level": "info",
"index.indexing.slowlog.threshold.index.warn": "10s",
"index.indexing.slowlog.threshold.index.info": "5s"
}'
検索最適化のベストプラクティス
| 最適化項目 | 推奨事項 |
|---|---|
| フィルタ vs クエリ | スコアリング不要な条件は filter コンテキストに配置 |
| ソース制限 | _source で必要なフィールドのみ取得 |
| シャードサイズ | 10-50GB が最適。過小・過大いずれも性能低下 |
| ページング | search_after + PIT を使用（deep pagination 回避） |
| キャッシュ活用 | now の代わりに丸めた日時を使用してキャッシュヒット率向上 |
| プリウォーム | _search 前に _warmers でフィールドデータをロード |
| routing | 検索範囲が明確な場合はルーティングでシャード絞り込み |
13.5 インデクシングパフォーマンスの最適化
# バルクサイズの最適化（5-15MB/リクエストが目安）
# 並列度はデータノード数 × 2-3が目安
# インデクシングバッファの確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/stats/indices/indexing?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# リフレッシュ間隔の調整（書き込みヘビーなワークロード）
curl -X PUT "https://localhost:9200/bulk-import-index/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index": {
"refresh_interval": "30s",
"translog.durability": "async",
"translog.sync_interval": "30s",
"translog.flush_threshold_size": "1gb"
}
}'
13.6 Concurrent Segment Search
OpenSearch 2.12+ で GA となった並行セグメント検索は、シャード内の複数セグメントを並列に検索する機能である。
# opensearch.yml
search.concurrent_segment_search.enabled: true
search.concurrent.max_slice_count: 0 # 0 = 自動（Luceneが決定）
# インデックスレベルでの設定
curl -X PUT "https://localhost:9200/my-index/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index.search.concurrent_segment_search.enabled": true,
"index.search.concurrent_segment_search.mode": "auto"
}'
14. クラスタ管理と運用
14.1 クラスタヘルスとステータス
# クラスタヘルス
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/health?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# ノード情報
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/nodes?v&h=name,ip,role,heap.percent,ram.percent,cpu,load_1m,disk.used_percent,node.role" \
-u admin:admin --insecure
# インデックス一覧
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v&s=store.size:desc&h=index,health,status,pri,rep,docs.count,store.size" \
-u admin:admin --insecure
# シャード割り当ての確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/allocation?v&h=shards,disk.indices,disk.used,disk.avail,disk.percent,node" \
-u admin:admin --insecure
# 未割り当てシャードの理由確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/allocation/explain?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index": "logs-2024-01-15",
"shard": 0,
"primary": true
}'
# ペンディングタスクの確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/pending_tasks?v" \
-u admin:admin --insecure
# タスク管理
curl -X GET "https://localhost:9200/_tasks?detailed=true&actions=*search*" \
-u admin:admin --insecure
14.2 ノード統計
# ノード全体の統計
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/stats?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# 特定の統計のみ
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/stats/jvm,os,process,indices?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# ホットスレッドの確認（パフォーマンス問題診断）
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/hot_threads?threads=3&interval=500ms" \
-u admin:admin --insecure
14.3 シャード割り当て戦略
# opensearch.yml - シャード割り当て設定
# ディスクベースのシャード割り当て
cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: "85%"
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: "90%"
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: "95%"
cluster.info.update.interval: "30s"
# 割り当ての認識
cluster.routing.allocation.awareness.attributes: rack_id,zone
cluster.routing.allocation.awareness.force.zone.values: zone-a,zone-b,zone-c
# リバランス設定
cluster.routing.rebalance.enable: all
cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance: 4
cluster.routing.allocation.type: balanced
cluster.routing.allocation.balance.shard: 0.45
cluster.routing.allocation.balance.index: 0.55
cluster.routing.allocation.balance.threshold: 1.0
# ノード属性の設定（opensearch.yml）
# node.attr.rack_id: rack1
# node.attr.zone: zone-a
# node.attr.temp: hot
# Hot-Warm-Cold アーキテクチャの割り当てフィルタ
curl -X PUT "https://localhost:9200/logs-2024-01-15/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index.routing.allocation.require.temp": "warm"
}'
# 特定ノードからのシャード排除
curl -X PUT "https://localhost:9200/_cluster/settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"transient": {
"cluster.routing.allocation.exclude._name": "data-node-3"
}
}'
14.4 ローリングリスタート手順
# 1. シャードの再割り当てを無効化
curl -X PUT "https://localhost:9200/_cluster/settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"persistent": {
"cluster.routing.allocation.enable": "primaries"
}
}'
# 2. 同期フラッシュの実行
curl -X POST "https://localhost:9200/_flush/synced" \
-u admin:admin --insecure
# 3. ノードを停止し、アップグレード/設定変更を実施
sudo systemctl stop opensearch
# 4. ノードを起動
sudo systemctl start opensearch
# 5. ノードがクラスタに参加したことを確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/nodes?v" \
-u admin:admin --insecure
# 6. シャードの再割り当てを有効化
curl -X PUT "https://localhost:9200/_cluster/settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"persistent": {
"cluster.routing.allocation.enable": null
}
}'
# 7. クラスタがgreenになるまで待機
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/health?wait_for_status=green&timeout=5m" \
-u admin:admin --insecure
# 8. 次のノードに対して手順3-7を繰り返す
14.5 スナップショットとバックアップ
# S3リポジトリの登録
curl -X PUT "https://localhost:9200/_snapshot/s3-backup" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"type": "s3",
"settings": {
"bucket": "opensearch-snapshots",
"region": "us-west-2",
"base_path": "backups",
"server_side_encryption": true,
"max_restore_bytes_per_sec": "200mb",
"max_snapshot_bytes_per_sec": "200mb",
"chunk_size": "1gb",
"compress": true
}
}'
# スナップショットの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_snapshot/s3-backup/snapshot-2024-01-15?wait_for_completion=false" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"indices": "logs-*,metrics-*",
"ignore_unavailable": true,
"include_global_state": false,
"partial": false,
"metadata": {
"taken_by": "admin",
"reason": "Daily backup"
}
}'
# スナップショットの確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_snapshot/s3-backup/snapshot-2024-01-15?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# リストア
curl -X POST "https://localhost:9200/_snapshot/s3-backup/snapshot-2024-01-15/_restore" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"indices": "logs-2024-01-15",
"ignore_unavailable": true,
"include_global_state": false,
"rename_pattern": "(.+)",
"rename_replacement": "restored-$1",
"index_settings": {
"index.number_of_replicas": 0
}
}'
# SLM（Snapshot Lifecycle Management）ポリシー
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_sm/policies/daily-backup" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"description": "日次バックアップポリシー",
"creation": {
"schedule": {
"cron": {
"expression": "0 2 * * *",
"timezone": "Asia/Tokyo"
}
},
"time_limit": "1h"
},
"deletion": {
"schedule": {
"cron": {
"expression": "0 4 * * *",
"timezone": "Asia/Tokyo"
}
},
"condition": {
"max_age": "30d",
"max_count": 30,
"min_count": 7
},
"time_limit": "1h"
},
"snapshot_config": {
"repository": "s3-backup",
"indices": "logs-*,metrics-*",
"ignore_unavailable": true,
"include_global_state": false,
"partial": true,
"date_expression": "<daily-snap-{now/d}>",
"metadata": {
"policy": "daily-backup"
}
},
"notification": {
"channel": {
"id": "notification-channel-id"
},
"conditions": {
"creation": true,
"deletion": true,
"failure": true
}
}
}'
15. インジェストパイプライン
15.1 概要
インジェストパイプラインは、ドキュメントがインデクシングされる前にデータの変換・加工を行う機能である。
# インジェストパイプラインの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_ingest/pipeline/log-processing-pipeline" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"description": "ログデータの前処理パイプライン",
"processors": [
{
"date": {
"field": "timestamp_string",
"formats": ["ISO8601", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS", "UNIX_MS"],
"target_field": "@timestamp",
"timezone": "Asia/Tokyo"
}
},
{
"grok": {
"field": "message",
"patterns": [
"%{IP:client_ip} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:status:int} %{NUMBER:bytes:long} %{NUMBER:duration:float}",
"%{LOGLEVEL:level} \\[%{DATA:thread}\\] %{JAVACLASS:logger} - %{GREEDYDATA:log_message}"
],
"ignore_failure": true
}
},
{
"geoip": {
"field": "client_ip",
"target_field": "geo",
"ignore_missing": true
}
},
{
"user_agent": {
"field": "user_agent_string",
"target_field": "user_agent",
"ignore_missing": true
}
},
{
"set": {
"field": "environment",
"value": "production",
"override": false
}
},
{
"lowercase": {
"field": "level",
"ignore_missing": true
}
},
{
"rename": {
"field": "hostname",
"target_field": "host.name",
"ignore_missing": true
}
},
{
"remove": {
"field": ["timestamp_string", "user_agent_string"],
"ignore_missing": true
}
},
{
"trim": {
"field": "message"
}
},
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "if (ctx.containsKey(\"duration\") && ctx.duration != null) { ctx.duration_category = ctx.duration < 100 ? \"fast\" : ctx.duration < 500 ? \"normal\" : \"slow\"; }"
}
},
{
"pipeline": {
"name": "enrichment-pipeline",
"ignore_missing_pipeline": true
}
}
],
"on_failure": [
{
"set": {
"field": "_index",
"value": "failed-logs"
}
},
{
"set": {
"field": "error.message",
"value": "{{_ingest.on_failure_message}}"
}
},
{
"set": {
"field": "error.processor",
"value": "{{_ingest.on_failure_processor_type}}"
}
}
]
}'
15.2 主要なプロセッサ一覧
| プロセッサ | 説明 |
|---|---|
grok | 正規表現パターンでテキストを構造化データに変換 |
date | 日付文字列をパースして日時フィールドに変換 |
geoip | IP アドレスから地理情報を付加 |
user_agent | User-Agent 文字列をパース |
set | フィールドの設定 |
rename | フィールド名の変更 |
remove | フィールドの削除 |
convert | フィールドの型変換 |
trim | 前後の空白を除去 |
lowercase / uppercase | 大文字/小文字変換 |
split | 文字列を配列に分割 |
join | 配列を文字列に結合 |
json | JSON 文字列をオブジェクトにパース |
kv | Key-Value ペアのパース |
dissect | パターンベースのテキスト分割 |
csv | CSV フィールドのパース |
script | Painless スクリプトによる任意の処理 |
pipeline | 別のパイプラインの呼び出し |
foreach | 配列の各要素に対するプロセッサ適用 |
enrich | 別インデックスからの情報付加 |
drop | 条件に合致するドキュメントを破棄 |
text_embedding | ML モデルによるテキストベクトル化 |
15.3 パイプラインのテストとシミュレーション
# パイプラインのシミュレーション
curl -X POST "https://localhost:9200/_ingest/pipeline/log-processing-pipeline/_simulate?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"docs": [
{
"_source": {
"timestamp_string": "2024-01-15T10:30:00.000+09:00",
"message": "192.168.1.100 GET /api/v1/users 200 1234 45.2",
"hostname": "web-server-01"
}
},
{
"_source": {
"timestamp_string": "2024-01-15T10:30:01.000+09:00",
"message": "ERROR [http-thread-1] com.example.UserService - User not found: id=12345",
"hostname": "app-server-02"
}
}
]
}'
16. Logstash / Data Prepper / Fluentd との連携
16.1 Data Prepper（推奨）
Data Prepper は OpenSearch プロジェクトの一部として開発されたデータ収集・変換ツールである。
# data-prepper-config.yaml
ssl: false
peer_forwarder:
discovery_mode: static
static_endpoints:
- "data-prepper-node1"
- "data-prepper-node2"
# pipelines.yaml
log-pipeline:
source:
http:
port: 2021
health_check_service: true
ssl: false
processor:
- grok:
match:
log:
- "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:message}"
- date:
from_time_received: false
match:
- key: "timestamp"
patterns: ["ISO8601"]
destination: "@timestamp"
- add_entries:
entries:
- key: "pipeline"
value: "log-pipeline"
sink:
- opensearch:
hosts: ["https://opensearch-node1:9200"]
index: "logs-%{yyyy.MM.dd}"
username: "admin"
password: "admin"
insecure: true
bulk_size: 4
otel-trace-pipeline:
source:
otel_trace_source:
port: 21890
ssl: false
processor:
- trace_peer_forwarder:
- otel_trace_raw:
sink:
- opensearch:
hosts: ["https://opensearch-node1:9200"]
index_type: trace-analytics-raw
username: "admin"
password: "admin"
otel-metrics-pipeline:
source:
otel_metrics_source:
port: 21891
ssl: false
processor:
- otel_metrics:
sink:
- opensearch:
hosts: ["https://opensearch-node1:9200"]
index_type: custom
index: "otel-metrics-%{yyyy.MM.dd}"
username: "admin"
password: "admin"
16.2 Logstash 連携
# logstash.conf
input {
beats {
port => 5044
ssl => true
ssl_certificate => "/etc/logstash/certs/logstash.crt"
ssl_key => "/etc/logstash/certs/logstash.key"
}
}
filter {
if [type] == "syslog" {
grok {
match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp} %{SYSLOGHOST:syslog_hostname} %{DATA:syslog_program}(?:\[%{POSINT:syslog_pid}\])?: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
}
date {
match => [ "syslog_timestamp", "MMM d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss" ]
}
}
mutate {
remove_field => ["agent", "ecs", "input"]
}
}
output {
opensearch {
hosts => ["https://opensearch-node1:9200", "https://opensearch-node2:9200"]
index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
user => "logstash_writer"
password => "${LOGSTASH_PASSWORD}"
ssl => true
ssl_certificate_verification => true
cacert => "/etc/logstash/certs/root-ca.pem"
template_name => "logs"
ilm_enabled => false
manage_template => false
}
}
16.3 Fluent Bit 連携
# fluent-bit.conf
[SERVICE]
Flush 5
Daemon Off
Log_Level info
Parsers_File parsers.conf
[INPUT]
Name tail
Path /var/log/app/*.log
Parser json
Tag app.*
Refresh_Interval 10
Mem_Buf_Limit 5MB
Skip_Long_Lines On
[INPUT]
Name systemd
Tag host.*
Systemd_Filter _SYSTEMD_UNIT=opensearch.service
[FILTER]
Name modify
Match app.*
Add cluster production-cluster
Add environment production
[FILTER]
Name lua
Match app.*
script enrich.lua
call add_metadata
[OUTPUT]
Name opensearch
Match *
Host opensearch-node1
Port 9200
HTTP_User fluent_writer
HTTP_Passwd ${FLUENT_PASSWORD}
Index logs
Type _doc
tls On
tls.verify On
tls.ca_file /etc/fluent-bit/certs/root-ca.pem
Logstash_Format On
Logstash_Prefix logs
Retry_Limit 5
Buffer_Size 512KB
Suppress_Type_Name On
Trace_Output Off
17. 可観測性（Observability）
OpenSearch は、ログ・トレース・メトリクスの 3 本柱を統合的に管理する可観測性プラットフォームを提供する。
17.1 トレース分析
OpenTelemetry と連携し、分散トレースの収集・分析を行う。
# トレースデータの検索
curl -X GET "https://localhost:9200/otel-v1-apm-span-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 10,
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "serviceName": "payment-service" } },
{ "range": { "durationInNanos": { "gte": 1000000000 } } },
{ "range": { "startTime": { "gte": "now-1h" } } }
]
}
},
"sort": [{ "durationInNanos": { "order": "desc" } }]
}'
# サービスマップの生成クエリ
curl -X GET "https://localhost:9200/otel-v1-apm-service-map*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 0,
"aggs": {
"service_pairs": {
"composite": {
"sources": [
{ "source": { "terms": { "field": "serviceName" } } },
{ "target": { "terms": { "field": "destination.resource" } } }
]
}
}
}
}'
17.2 メトリクスの管理
# Prometheusメトリクスの取り込み用インデックステンプレート
curl -X PUT "https://localhost:9200/_index_template/metrics-template" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index_patterns": ["metrics-*"],
"priority": 100,
"template": {
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 2,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "60s",
"codec": "best_compression"
}
},
"mappings": {
"properties": {
"@timestamp": { "type": "date" },
"metric_name": { "type": "keyword" },
"metric_value": { "type": "double" },
"labels": { "type": "flat_object" },
"host": { "type": "keyword" },
"service": { "type": "keyword" },
"unit": { "type": "keyword" }
}
}
}
}'
17.3 Notebooks（データ分析ノートブック）
OpenSearch Dashboards のノートブック機能により、データの対話的な探索とドキュメント作成が可能。
// ノートブック内で実行可能なDSLクエリ例
// 段落1: PPL によるエラー率の時系列分析
{
"query": "source=logs-* | where level='ERROR' | stats count() as errors by span(@timestamp, 1h) as hour | sort hour"
}
// 段落2: SQL によるサービスごとの統計
{
"query": "SELECT service, COUNT(*) as total, SUM(CASE WHEN level='ERROR' THEN 1 ELSE 0 END) as errors, AVG(response_time_ms) as avg_latency FROM logs-* WHERE @timestamp > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR) GROUP BY service ORDER BY errors DESC"
}
18. ベクトル検索と機械学習
18.1 k-NN（k-Nearest Neighbors）検索
# ベクトル検索用インデックスの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/semantic-search" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"settings": {
"index": {
"knn": true,
"knn.algo_param.ef_search": 100,
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 1
}
},
"mappings": {
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"content": { "type": "text" },
"category": { "type": "keyword" },
"content_embedding": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 768,
"method": {
"name": "hnsw",
"space_type": "l2",
"engine": "faiss",
"parameters": {
"ef_construction": 256,
"m": 16
}
}
}
}
}
}'
18.2 ベクトル検索クエリ
# 基本的なk-NN検索
curl -X GET "https://localhost:9200/semantic-search/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 10,
"query": {
"knn": {
"content_embedding": {
"vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
"k": 10
}
}
}
}'
# ハイブリッド検索（テキスト + ベクトル）
curl -X GET "https://localhost:9200/semantic-search/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 10,
"query": {
"hybrid": {
"queries": [
{
"match": {
"content": {
"query": "OpenSearchのベクトル検索機能",
"boost": 0.3
}
}
},
{
"knn": {
"content_embedding": {
"vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
"k": 10
}
}
}
]
}
},
"search_pipeline": {
"phase_results_processors": [
{
"normalization-processor": {
"normalization": { "technique": "min_max" },
"combination": {
"technique": "arithmetic_mean",
"parameters": { "weights": [0.3, 0.7] }
}
}
}
]
}
}'
# フィルター付きベクトル検索
curl -X GET "https://localhost:9200/semantic-search/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"size": 10,
"query": {
"knn": {
"content_embedding": {
"vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
"k": 10,
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "term": { "category": "技術" } }
]
}
}
}
}
}
}'
18.3 ML Commons フレームワーク
# MLモデルグループの作成
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_ml/model_groups/_register" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "embedding_models",
"description": "テキストエンベディング用モデルグループ"
}'
# リモートモデルコネクタの作成（例: Amazon Bedrock）
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_ml/connectors/_create" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Bedrock Titan Embedding Connector",
"description": "Amazon Bedrock Titan embedding model",
"version": "1",
"protocol": "aws_sigv4",
"parameters": {
"region": "us-west-2",
"service_name": "bedrock",
"model": "amazon.titan-embed-text-v2:0"
},
"credential": {
"access_key": "${AWS_ACCESS_KEY}",
"secret_key": "${AWS_SECRET_KEY}"
},
"actions": [
{
"action_type": "predict",
"method": "POST",
"url": "https://bedrock-runtime.us-west-2.amazonaws.com/model/amazon.titan-embed-text-v2:0/invoke",
"headers": { "content-type": "application/json" },
"request_body": "{ \"inputText\": \"${parameters.inputText}\", \"dimensions\": 768 }",
"post_process_function": "connector.post_process.bedrock.embedding"
}
]
}'
# モデルの登録とデプロイ
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_ml/models/_register" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Titan Embedding V2",
"function_name": "remote",
"model_group_id": "<model_group_id>",
"connector_id": "<connector_id>"
}'
# モデルのデプロイ
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_ml/models/<model_id>/_deploy" \
-u admin:admin --insecure
# Neural Search パイプライン（自動ベクトル化）
curl -X PUT "https://localhost:9200/_search/pipeline/neural-search-pipeline" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"description": "Neural search pipeline for semantic search",
"request_processors": [
{
"neural_query_enricher": {
"default_model_id": "<model_id>",
"neural_field_default_id": {
"content_embedding": "<model_id>"
}
}
}
]
}'
# インジェスト時の自動ベクトル化パイプライン
curl -X PUT "https://localhost:9200/_ingest/pipeline/neural-ingest-pipeline" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"description": "Auto-embed text during ingestion",
"processors": [
{
"text_embedding": {
"model_id": "<model_id>",
"field_map": {
"content": "content_embedding"
}
}
}
]
}'
19. プラグインとエコシステム
19.1 コアプラグイン一覧
| プラグイン | 説明 |
|---|---|
| Security | 認証・認可・暗号化・監査 |
| Alerting | モニタリングと通知 |
| Anomaly Detection | ML ベースの異常検知 |
| Index Management | ISM、ロールオーバー、スナップショット管理 |
| SQL | SQL/PPL クエリサポート |
| k-NN | ベクトル近傍検索 |
| ML Commons | 機械学習フレームワーク |
| Observability | トレース、メトリクス、ログの統合管理 |
| Notifications | マルチチャネル通知 |
| Cross-Cluster Replication | クロスクラスタレプリケーション |
| Searchable Snapshots | スナップショットからの直接検索 |
| Reporting | PDF/CSV レポート生成 |
| Neural Search | セマンティック検索 |
| Search Pipelines | 検索リクエスト/レスポンスのカスタマイズ |
| Flow Framework | AI/ML ワークフロー自動化 |
| Conversational Search | 対話型検索 |
| Security Analytics | SIEM 機能（脅威検知ルール、相関） |
| Geospatial | 地理空間データ分析 |
| Custom Codecs | カスタム圧縮コーデック |
19.2 プラグインの管理
# インストール済みプラグインの確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/plugins?v" \
-u admin:admin --insecure
# プラグインのインストール（CLIから）
bin/opensearch-plugin install analysis-kuromoji
bin/opensearch-plugin install analysis-icu
bin/opensearch-plugin install repository-s3
# プラグインの削除
bin/opensearch-plugin remove analysis-kuromoji
# プラグイン一覧
bin/opensearch-plugin list
19.3 Search Pipelines
# 検索パイプラインの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_search/pipeline/my-search-pipeline" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"description": "検索結果のカスタマイズパイプライン",
"request_processors": [
{
"filter_query": {
"query": {
"term": { "status": "published" }
}
}
},
{
"script": {
"source": "if (ctx._source[\"boost_field\"] != null) { ctx._source[\"_score\"] = ctx._source[\"_score\"] * ctx._source[\"boost_field\"]; }",
"lang": "painless"
}
}
],
"response_processors": [
{
"rename_field": {
"field": "internal_id",
"target_field": "id"
}
},
{
"collapse": {
"field": "category"
}
},
{
"truncate_hits": {
"target_size": 50
}
}
]
}'
# パイプラインをインデックスのデフォルトに設定
curl -X PUT "https://localhost:9200/my-index/_settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"index.search.default_pipeline": "my-search-pipeline"
}'
19.4 Cross-Cluster Replication（CCR）
# リモートクラスタの接続設定
curl -X PUT "https://localhost:9200/_cluster/settings" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"persistent": {
"cluster.remote": {
"leader-cluster": {
"seeds": ["leader-node1:9300", "leader-node2:9300"]
}
}
}
}'
# レプリケーションルールの作成
curl -X PUT "https://localhost:9200/_plugins/_replication/logs-2024-01-15/_start" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"leader_alias": "leader-cluster",
"leader_index": "logs-2024-01-15",
"use_roles": {
"leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",
"follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"
}
}'
# 自動フォロールールの作成
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_replication/_autofollow" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"leader_alias": "leader-cluster",
"name": "auto-follow-logs",
"pattern": "logs-*",
"use_roles": {
"leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",
"follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"
}
}'
20. Security Analytics（SIEM）
# 検知ルールの作成（Sigma形式）
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_security_analytics/rules" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"category": "windows",
"log_source": {
"product": "windows",
"category": "process_creation"
},
"title": "Suspicious PowerShell Execution",
"description": "疑わしいPowerShellコマンドの実行を検知",
"level": "high",
"rule": "title: Suspicious PowerShell\nstatus: experimental\nlogsource:\n product: windows\n category: process_creation\ndetection:\n selection:\n CommandLine|contains:\n - \"-encodedcommand\"\n - \"-enc\"\n - \"bypass\"\n - \"hidden\"\n condition: selection\nlevel: high"
}'
# ディテクターの作成
curl -X POST "https://localhost:9200/_plugins/_security_analytics/detectors" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Windows Threat Detector",
"enabled": true,
"detector_type": "windows",
"schedule": {
"period": { "interval": 1, "unit": "MINUTES" }
},
"inputs": [
{
"detector_input": {
"description": "Windows event logs analysis",
"indices": ["windows-events-*"],
"pre_packaged_rules": [
{ "id": "rule-id-1" }
],
"custom_rules": [
{ "id": "custom-rule-id" }
]
}
}
],
"triggers": [
{
"name": "High severity alert",
"severity": "1",
"ids": ["rule-id-1"],
"actions": [
{
"name": "Send to SIEM",
"destination_id": "siem-webhook-dest",
"message_template": {
"source": "Security Alert: {{ctx.detector.name}} - {{ctx.trigger.name}}"
}
}
]
}
]
}'
21. Docker / Kubernetes デプロイメント
21.1 Docker Compose
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
opensearch-node1:
image: opensearchproject/opensearch:2.19.0
container_name: opensearch-node1
environment:
- cluster.name=opensearch-cluster
- node.name=opensearch-node1
- discovery.seed_hosts=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- cluster.initial_cluster_manager_nodes=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- bootstrap.memory_lock=true
- "OPENSEARCH_JAVA_OPTS=-Xms4g -Xmx4g"
- OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=${OPENSEARCH_ADMIN_PASSWORD}
- node.roles=cluster_manager,data,ingest
- plugins.security.ssl.transport.pemcert_filepath=certs/node1.pem
- plugins.security.ssl.transport.pemkey_filepath=certs/node1-key.pem
- plugins.security.ssl.transport.pemtrustedcas_filepath=certs/root-ca.pem
- plugins.security.ssl.http.enabled=true
- plugins.security.ssl.http.pemcert_filepath=certs/node1-http.pem
- plugins.security.ssl.http.pemkey_filepath=certs/node1-http-key.pem
- plugins.security.ssl.http.pemtrustedcas_filepath=certs/root-ca.pem
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
volumes:
- opensearch-data1:/usr/share/opensearch/data
- ./certs:/usr/share/opensearch/config/certs:ro
ports:
- "9200:9200"
- "9600:9600"
networks:
- opensearch-net
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl -sf --insecure https://localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 5
opensearch-node2:
image: opensearchproject/opensearch:2.19.0
container_name: opensearch-node2
environment:
- cluster.name=opensearch-cluster
- node.name=opensearch-node2
- discovery.seed_hosts=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- cluster.initial_cluster_manager_nodes=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- bootstrap.memory_lock=true
- "OPENSEARCH_JAVA_OPTS=-Xms4g -Xmx4g"
- node.roles=cluster_manager,data,ingest
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
volumes:
- opensearch-data2:/usr/share/opensearch/data
- ./certs:/usr/share/opensearch/config/certs:ro
networks:
- opensearch-net
opensearch-node3:
image: opensearchproject/opensearch:2.19.0
container_name: opensearch-node3
environment:
- cluster.name=opensearch-cluster
- node.name=opensearch-node3
- discovery.seed_hosts=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- cluster.initial_cluster_manager_nodes=opensearch-node1,opensearch-node2,opensearch-node3
- bootstrap.memory_lock=true
- "OPENSEARCH_JAVA_OPTS=-Xms4g -Xmx4g"
- node.roles=cluster_manager,data,ingest
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
volumes:
- opensearch-data3:/usr/share/opensearch/data
- ./certs:/usr/share/opensearch/config/certs:ro
networks:
- opensearch-net
opensearch-dashboards:
image: opensearchproject/opensearch-dashboards:2.19.0
container_name: opensearch-dashboards
environment:
- OPENSEARCH_HOSTS=["https://opensearch-node1:9200","https://opensearch-node2:9200","https://opensearch-node3:9200"]
- DISABLE_SECURITY_DASHBOARDS_PLUGIN=false
ports:
- "5601:5601"
networks:
- opensearch-net
depends_on:
opensearch-node1:
condition: service_healthy
volumes:
opensearch-data1:
opensearch-data2:
opensearch-data3:
networks:
opensearch-net:
driver: bridge
21.2 Kubernetes（Helm Chart）
# Helm リポジトリの追加
helm repo add opensearch https://opensearch-project.github.io/helm-charts/
helm repo update
# values.yaml（OpenSearch Helm Chart）
clusterName: "production-opensearch"
nodeGroup: "master"
masterService: "opensearch-cluster-master"
roles:
- master
- data
- ingest
replicas: 3
opensearchJavaOpts: "-Xms8g -Xmx8g"
resources:
requests:
cpu: "2000m"
memory: "16Gi"
limits:
cpu: "4000m"
memory: "16Gi"
persistence:
enabled: true
enableInitChown: true
storageClass: "gp3"
accessModes:
- ReadWriteOnce
size: 100Gi
config:
opensearch.yml: |
cluster.name: production-opensearch
network.host: 0.0.0.0
plugins.security.ssl.transport.pemcert_filepath: certs/tls.crt
plugins.security.ssl.transport.pemkey_filepath: certs/tls.key
plugins.security.ssl.transport.pemtrustedcas_filepath: certs/ca.crt
plugins.security.ssl.http.enabled: true
plugins.security.ssl.http.pemcert_filepath: certs/tls.crt
plugins.security.ssl.http.pemkey_filepath: certs/tls.key
plugins.security.ssl.http.pemtrustedcas_filepath: certs/ca.crt
plugins.security.allow_default_init_securityindex: true
plugins.security.audit.type: internal_opensearch
cluster.routing.allocation.awareness.attributes: zone
cluster.routing.allocation.awareness.force.zone.values: a,b,c
jvm.options: |
-Xms8g
-Xmx8g
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=16m
extraEnvs:
- name: DISABLE_INSTALL_DEMO_CONFIG
value: "true"
securityConfig:
enabled: true
path: "/usr/share/opensearch/config/opensearch-security"
config:
dataComplete: true
antiAffinity: "hard"
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
labelSelector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/instance: opensearch
podDisruptionBudget:
enabled: true
minAvailable: 2
readinessProbe:
initialDelaySeconds: 60
periodSeconds: 10
failureThreshold: 10
livenessProbe:
initialDelaySeconds: 120
periodSeconds: 20
failureThreshold: 5
sysctlInit:
enabled: true
ingress:
enabled: true
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx
nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "HTTPS"
nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
hosts:
- host: opensearch.internal.example.com
paths:
- path: /
pathType: Prefix
tls:
- secretName: opensearch-tls
hosts:
- opensearch.internal.example.com
# Helmによるデプロイ
helm install opensearch opensearch/opensearch \
-f values.yaml \
-n opensearch \
--create-namespace
# Dashboards のデプロイ
helm install opensearch-dashboards opensearch/opensearch-dashboards \
-n opensearch \
--set opensearchHosts="https://opensearch-cluster-master:9200"
22. Amazon OpenSearch Service
22.1 概要
Amazon OpenSearch Service は、AWS が提供する OpenSearch のマネージドサービスである。インフラストラクチャの管理を AWS に委任しつつ、OpenSearch の全機能を利用できる。
22.2 デプロイオプション
| オプション | 説明 |
|---|---|
| マネージドクラスタ | EC2 インスタンスベースの従来型 |
| サーバーレス | 自動スケーリング、使用量ベース課金 |
22.3 マネージドクラスタの構成
// AWS CloudFormation テンプレート（抜粋）
{
"OpenSearchDomain": {
"Type": "AWS::OpenSearchService::Domain",
"Properties": {
"DomainName": "production-search",
"EngineVersion": "OpenSearch_2.13",
"ClusterConfig": {
"InstanceType": "r6g.2xlarge.search",
"InstanceCount": 6,
"DedicatedMasterEnabled": true,
"DedicatedMasterType": "m6g.large.search",
"DedicatedMasterCount": 3,
"ZoneAwarenessEnabled": true,
"ZoneAwarenessConfig": {
"AvailabilityZoneCount": 3
},
"WarmEnabled": true,
"WarmType": "ultrawarm1.medium.search",
"WarmCount": 3,
"ColdStorageOptions": {
"Enabled": true
},
"MultiAZWithStandbyEnabled": true
},
"EBSOptions": {
"EBSEnabled": true,
"VolumeType": "gp3",
"VolumeSize": 500,
"Iops": 3000,
"Throughput": 125
},
"VPCOptions": {
"SubnetIds": ["subnet-xxx", "subnet-yyy", "subnet-zzz"],
"SecurityGroupIds": ["sg-xxx"]
},
"EncryptionAtRestOptions": {
"Enabled": true,
"KmsKeyId": "arn:aws:kms:us-west-2:123456789012:key/xxx"
},
"NodeToNodeEncryptionOptions": {
"Enabled": true
},
"DomainEndpointOptions": {
"EnforceHTTPS": true,
"TLSSecurityPolicy": "Policy-Min-TLS-1-2-PFS-2023-10"
},
"AdvancedSecurityOptions": {
"Enabled": true,
"InternalUserDatabaseEnabled": false,
"MasterUserOptions": {
"MasterUserARN": "arn:aws:iam::123456789012:role/OpenSearchAdmin"
}
},
"LogPublishingOptions": {
"INDEX_SLOW_LOGS": {
"CloudWatchLogsLogGroupArn": "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/opensearch/domains/production-search/index-slow-logs",
"Enabled": true
},
"SEARCH_SLOW_LOGS": {
"CloudWatchLogsLogGroupArn": "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/opensearch/domains/production-search/search-slow-logs",
"Enabled": true
},
"ES_APPLICATION_LOGS": {
"CloudWatchLogsLogGroupArn": "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/opensearch/domains/production-search/app-logs",
"Enabled": true
},
"AUDIT_LOGS": {
"CloudWatchLogsLogGroupArn": "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/opensearch/domains/production-search/audit-logs",
"Enabled": true
}
},
"AdvancedOptions": {
"rest.action.multi.allow_explicit_index": "true",
"indices.fielddata.cache.size": "20",
"indices.query.bool.max_clause_count": "1024",
"override_main_response_version": "false"
},
"AutoTuneOptions": {
"DesiredState": "ENABLED",
"MaintenanceSchedules": [
{
"StartAt": "2024-01-15T02:00:00Z",
"Duration": { "Value": 2, "Unit": "HOURS" },
"CronExpressionForRecurrence": "cron(0 2 ? * SUN *)"
}
]
},
"OffPeakWindowOptions": {
"Enabled": true,
"OffPeakWindow": {
"WindowStartTime": {
"Hours": 2,
"Minutes": 0
}
}
}
}
}
}
22.4 OpenSearch Serverless
// サーバーレスコレクションの作成（AWS CLI）
// aws opensearchserverless create-collection
{
"name": "log-analytics",
"type": "TIMESERIES",
"description": "ログ分析用サーバーレスコレクション"
}
// 暗号化ポリシー
{
"Rules": [
{
"ResourceType": "collection",
"Resource": ["collection/log-analytics"]
}
],
"AWSOwnedKey": true
}
// ネットワークポリシー
{
"Rules": [
{
"ResourceType": "collection",
"Resource": ["collection/log-analytics"]
},
{
"ResourceType": "dashboard",
"Resource": ["collection/log-analytics"]
}
],
"AllowFromPublic": false,
"SourceVPCEs": ["vpce-xxx"]
}
// データアクセスポリシー
{
"Rules": [
{
"ResourceType": "index",
"Resource": ["index/log-analytics/*"],
"Permission": [
"aoss:CreateIndex",
"aoss:UpdateIndex",
"aoss:DescribeIndex",
"aoss:ReadDocument",
"aoss:WriteDocument"
]
},
{
"ResourceType": "collection",
"Resource": ["collection/log-analytics"],
"Permission": [
"aoss:CreateCollectionItems",
"aoss:DescribeCollectionItems"
]
}
],
"Principal": [
"arn:aws:iam::123456789012:role/LogIngestionRole",
"arn:aws:iam::123456789012:role/AnalystRole"
]
}
22.5 UltraWarm と Cold Storage
# UltraWarm へのインデックス移行
curl -X POST "https://vpc-domain.us-west-2.es.amazonaws.com/_ultrawarm/migration/logs-2024-01-01/_warm" \
-H "Content-Type: application/json"
# Cold Storage へのインデックス移行
curl -X POST "https://vpc-domain.us-west-2.es.amazonaws.com/_cold/migration/logs-2023-12-01/_cold" \
-H "Content-Type: application/json"
# ISMポリシーによる自動階層化
{
"policy": {
"states": [
{
"name": "hot",
"transitions": [{ "state_name": "warm", "conditions": { "min_index_age": "7d" } }]
},
{
"name": "warm",
"actions": [{ "warm_migration": {} }],
"transitions": [{ "state_name": "cold", "conditions": { "min_index_age": "30d" } }]
},
{
"name": "cold",
"actions": [{ "cold_migration": {} }],
"transitions": [{ "state_name": "delete", "conditions": { "min_index_age": "365d" } }]
},
{
"name": "delete",
"actions": [{ "cold_delete": {} }]
}
]
}
}
23. トラブルシューティング
23.1 一般的な問題と解決策
| 問題 | 原因 | 解決策 |
|---|---|---|
| クラスタが Red | プライマリシャードが未割り当て | _cluster/allocation/explain で原因特定、ディスク容量確認 |
| クラスタが Yellow | レプリカシャードが未割り当て | ノード数の確認、割り当て設定の確認 |
| 検索が遅い | シャード過多、クエリ非効率 | スロークエリログ確認、シャードサイズ最適化 |
| インデクシング遅い | リフレッシュ間隔短い、レプリカ多い | バルク最適化、リフレッシュ間隔延長 |
| OOM | ヒープ不足、フィールドデータ過大 | ヒープ調整、サーキットブレーカー設定 |
| ディスクフル | データ増加、ログ肥大化 | ISM ポリシー設定、古いインデックス削除 |
| スプリットブレイン | ネットワーク分断 | マスターノード奇数化、minimum_master_nodes 設定 |
23.2 診断コマンド集
# クラスタ全体の診断
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/health?pretty" -u admin:admin --insecure
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/nodes?v&h=name,heap.percent,ram.percent,cpu,load_1m,disk.used_percent,node.role" -u admin:admin --insecure
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v&health=red" -u admin:admin --insecure
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason" -u admin:admin --insecure
# 未割り当てシャードの詳細
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason&s=state" -u admin:admin --insecure
# ノードのJVM統計
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/stats/jvm?pretty" -u admin:admin --insecure
# スレッドプールの状態
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/thread_pool?v&h=name,node_name,active,queue,rejected,completed" -u admin:admin --insecure
# サーキットブレーカーの状態
curl -X GET "https://localhost:9200/_nodes/stats/breaker?pretty" -u admin:admin --insecure
# インデックスの統計
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_stats?pretty" -u admin:admin --insecure
# セグメント情報
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/segments/logs-*?v&h=index,shard,segment,generation,docs.count,size,size.memory" -u admin:admin --insecure
# リカバリ状態の確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/recovery?v&active_only=true" -u admin:admin --insecure
# 長時間実行中のタスク
curl -X GET "https://localhost:9200/_tasks?detailed=true&timeout=30s" -u admin:admin --insecure
# タスクのキャンセル
curl -X POST "https://localhost:9200/_tasks/<task_id>/_cancel" -u admin:admin --insecure
23.3 パフォーマンスプロファイリング
# 検索クエリのプロファイル
curl -X GET "https://localhost:9200/logs-*/_search?pretty" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"profile": true,
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "message": "timeout error" } }
],
"filter": [
{ "term": { "level": "ERROR" } },
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" } } }
]
}
}
}'
23.4 未割り当てシャードの手動修復
# 未割り当てシャードの理由確認
curl -X GET "https://localhost:9200/_cluster/allocation/explain?pretty" \
-u admin:admin --insecure
# シャードの手動割り当て
curl -X POST "https://localhost:9200/_cluster/reroute" \
-u admin:admin --insecure \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"commands": [
{
"allocate_stale_primary": {
"index": "logs-2024-01-15",
"shard": 0,
"node": "data-node-1",
"accept_data_loss": true
}
}
]
}'
# レプリカの再割り当て
curl -X POST "https://localhost:9200/_cluster/reroute?retry_failed=true" \
-u admin:admin --insecure
24. ベストプラクティス
24.1 設計時のベストプラクティス
| カテゴリ | ベストプラクティス |
|---|---|
| シャード設計 | シャードサイズ 10-50GB を目標、データノードあたり 1,000 シャード以下 |
| レプリカ | 本番環境では最低 1 レプリカ、高可用性要件では 2 以上 |
| マッピング | 明示的マッピング定義、dynamic: strict の活用 |
| テンプレート | コンポーザブルインデックステンプレートの活用 |
| エイリアス | 書き込みにはエイリアス + ロールオーバーを使用 |
| ISM | ライフサイクルポリシーの自動化 |
| 命名規則 | <用途>-<日付>-<連番> 形式（例: logs-2024.01.15-000001） |
24.2 運用のベストプラクティス
| カテゴリ | ベストプラクティス |
|---|---|
| 監視 | クラスタヘルス、JVM ヒープ、ディスク使用率を常時監視 |
| バックアップ | 日次スナップショット、クロスリージョンレプリケーション |
| アップグレード | ローリングリスタートによる無停止アップグレード |
| セキュリティ | TLS 必須、最小権限の原則、監査ログ有効化 |
| キャパシティ | ディスク使用率 75% をアラート閾値に設定 |
| Hot-Warm-Cold | データの鮮度に応じた階層ストレージの活用 |
24.3 セキュリティのベストプラクティス
# 本番環境推奨設定まとめ
# opensearch.yml
# TLS
plugins.security.ssl.transport.enforce_hostname_verification: true
plugins.security.ssl.http.enabled: true
# 管理者アクセスの制限
plugins.security.restapi.roles_enabled: ["all_access"]
plugins.security.system_indices.enabled: true
plugins.security.system_indices.indices:
- ".plugins-ml-*"
- ".opendistro-*"
- ".opensearch-*"
# 監査ログの有効化
plugins.security.audit.type: internal_opensearch
plugins.security.audit.config.enable_rest: true
plugins.security.audit.config.enable_transport: true
plugins.security.compliance.enabled: true
plugins.security.compliance.write_log_diffs: true
# ホストヘッダの検証
http.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: false
# メモリロック
bootstrap.memory_lock: true
24.4 インデクシングのベストプラクティス
| 推奨事項 | 説明 |
|---|---|
| Bulk API を使用 | 個別 API より大幅に高速 |
| バッチサイズ | 5-15MB/リクエストを目標 |
| 並列度 | データノード数 × 2-3 の並列ワーカー |
| リフレッシュ間隔 | 書き込みヘビーなら 30s 以上に延長 |
| レプリカ | 大量投入時は一時的に 0 にして完了後に戻す |
| ID の自動生成 | 可能であれば _id は自動生成（バージョンチェック回避） |
| ルーティング | アクセスパターンが明確ならカスタムルーティング活用 |
25. 設定リファレンス
25.1 opensearch.yml 完全設定例
# ============================================================
# OpenSearch 本番環境設定例
# ============================================================
# ---- クラスタ設定 ----
cluster.name: production-opensearch
node.name: ${HOSTNAME}
node.roles: [ data, ingest ]
# ---- パス設定 ----
path.data: /var/lib/opensearch
path.logs: /var/log/opensearch
path.repo: ["/mnt/snapshots"]
# ---- ネットワーク設定 ----
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.port: 9300
http.max_content_length: 100mb
http.compression: true
# ---- ディスカバリ設定 ----
discovery.seed_hosts:
- master-1.opensearch.internal:9300
- master-2.opensearch.internal:9300
- master-3.opensearch.internal:9300
cluster.initial_cluster_manager_nodes:
- master-1
- master-2
- master-3
# ---- メモリ設定 ----
bootstrap.memory_lock: true
# ---- Security プラグイン ----
plugins.security.ssl.transport.pemcert_filepath: certs/node.pem
plugins.security.ssl.transport.pemkey_filepath: certs/node-key.pem
plugins.security.ssl.transport.pemtrustedcas_filepath: certs/root-ca.pem
plugins.security.ssl.transport.enforce_hostname_verification: true
plugins.security.ssl.http.enabled: true
plugins.security.ssl.http.pemcert_filepath: certs/node-http.pem
plugins.security.ssl.http.pemkey_filepath: certs/node-http-key.pem
plugins.security.ssl.http.pemtrustedcas_filepath: certs/root-ca.pem
plugins.security.authcz.admin_dn:
- "CN=admin,OU=IT,O=MyCompany,L=Tokyo,C=JP"
plugins.security.nodes_dn:
- "CN=*.opensearch.internal,OU=IT,O=MyCompany,L=Tokyo,C=JP"
plugins.security.audit.type: internal_opensearch
plugins.security.enable_snapshot_restore_privilege: true
plugins.security.check_snapshot_restore_write_privileges: true
plugins.security.restapi.roles_enabled: ["all_access", "security_rest_api_access"]
plugins.security.system_indices.enabled: true
# ---- シャード割り当て ----
cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: true
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: "85%"
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: "90%"
cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage: "95%"
cluster.routing.allocation.awareness.attributes: zone
node.attr.zone: ${AVAILABILITY_ZONE}
node.attr.temp: hot
# ---- スレッドプール ----
thread_pool:
write:
queue_size: 10000
search:
queue_size: 1000
# ---- サーキットブレーカー ----
indices.breaker.total.use_real_memory: true
indices.breaker.total.limit: 95%
indices.breaker.fielddata.limit: 40%
indices.breaker.request.limit: 60%
# ---- キャッシュ ----
indices.fielddata.cache.size: 20%
indices.queries.cache.size: 10%
# ---- リカバリ ----
cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 4
indices.recovery.max_bytes_per_sec: 200mb
# ---- スロークエリログ ----
# インデックスレベルで設定推奨
# ---- その他 ----
action.destructive_requires_name: true
action.auto_create_index: "+logs-*,+metrics-*,-*"
25.2 重要な REST API リファレンス
| カテゴリ | API | 説明 |
|---|---|---|
| クラスタ | GET _cluster/health | クラスタヘルス |
| クラスタ | GET _cluster/state | クラスタ状態 |
| クラスタ | GET _cluster/stats | クラスタ統計 |
| クラスタ | PUT _cluster/settings | クラスタ設定変更 |
| ノード | GET _cat/nodes?v | ノード一覧 |
| ノード | GET _nodes/stats | ノード統計 |
| ノード | GET _nodes/hot_threads | ホットスレッド |
| インデックス | PUT /<index> | インデックス作成 |
| インデックス | GET _cat/indices?v | インデックス一覧 |
| インデックス | GET /<index>/_stats | インデックス統計 |
| インデックス | POST /<index>/_forcemerge | 強制マージ |
| インデックス | POST /<index>/_refresh | リフレッシュ |
| ドキュメント | POST /<index>/_doc | ドキュメント投入 |
| ドキュメント | POST _bulk | バルク操作 |
| 検索 | GET /<index>/_search | 検索 |
| 検索 | POST _msearch | マルチサーチ |
| 検索 | POST _search/scroll | スクロール検索 |
| テンプレート | PUT _index_template/<name> | テンプレート作成 |
| スナップショット | PUT _snapshot/<repo> | リポジトリ登録 |
| スナップショット | PUT _snapshot/<repo>/<snap> | スナップショット作成 |
| ISM | PUT _plugins/_ism/policies/<name> | ISMポリシー |
| セキュリティ | GET _plugins/_security/api/roles | ロール一覧 |
| アラート | POST _plugins/_alerting/monitors | モニター作成 |
| 異常検知 | POST _plugins/_anomaly_detection/detectors | ディテクター作成 |
| ML | POST _plugins/_ml/models/_register | モデル登録 |
| SQL | POST _plugins/_sql | SQL実行 |
26. まとめ
OpenSearch は、Elasticsearch のオープンソースフォークとして生まれ、現在では独自の進化を遂げた包括的な検索・分析プラットフォームである。
26.1 OpenSearch の強み
- 完全なオープンソース: Apache License 2.0 により、商用利用を含む自由な利用が可能
- 豊富な機能セット: 全文検索、ログ分析、SIEM、可観測性、ベクトル検索を単一プラットフォームで提供
- スケーラビリティ: 数ノードの小規模クラスタから数百ノードの大規模クラスタまで対応
- エコシステム: Data Prepper、OpenSearch Dashboards、各種クライアントライブラリの充実
- マネージドサービス: Amazon OpenSearch Service による運用負荷の軽減
- AI/ML 統合: ベクトル検索、Neural Search、Conversational Search など最新の AI 機能
26.2 選定時の考慮事項
| 考慮事項 | 詳細 |
|---|---|
| Elasticsearch との比較 | ライセンス、機能ロードマップ、エコシステムの違い |
| セルフホスト vs マネージド | 運用負荷、コスト、カスタマイズ性のトレードオフ |
| スケール計画 | データ量、クエリ負荷、保持期間に基づくキャパシティプランニング |
| セキュリティ要件 | 認証方式、暗号化、監査ログ、コンプライアンス |
| 可用性要件 | マルチ AZ、クロスリージョン、RPO/RTO 設計 |
OpenSearch は活発なコミュニティと AWS のサポートにより、継続的に機能拡充が行われている。ログ分析、全文検索、セキュリティ分析、AI/ML を統合的に扱うプラットフォームとして、今後もその存在感を増していくことが予想される。
本記事は OpenSearch 2.19 時点の情報に基づいて作成されています。最新の機能や設定については、OpenSearch 公式ドキュメント を参照してください。