AI 시대의 검색 인프라, OpenSearch 3.0이 바꿔놓은 것들 - 벡터 검색에 최적화된 성능, AI 에이전트 연동, 데이터 처리 효율까지 새롭게 진화한 오픈소스 검색 플랫폼

 

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

OpenSearch 3.0의 시대가 시작됐다

AI 검색, 추천 시스템, RAG(검색 기반 생성 AI)처럼 점점 더 많은 시스템이 대규모 벡터 데이터를 처리해야 하는 시대다. 이런 변화 속에서 성능은 선택이 아닌 필수 조건이 되고 있다.

OpenSearch는 오픈소스 검색 플랫폼으로서 검색 인프라의 핵심 역할을 해왔지만, 이번 3.0 버전에서는 단순한 업그레이드 수준을 넘어 벡터 DB, AI 검색 플랫폼으로서 완전히 새로운 수준의 진화를 보여준다.

이 블로그에서는 OpenSearch 3.0에서 달라진 핵심 기능들을 성능, AI 연동, 저장소 최적화, 개발 효율성 등 주요 주제별로 정리해 실제 도입 시 고려할 만한 가치와 실무 활용 포인트를 짚어본다.

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기존 대비 최대 9.5배 성능 향상

OpenSearch 3.0의 가장 큰 변화는 성능이다. OpenSearch 1.3 대비 최대 9.5배 성능 향상이 이루어졌으며, 특히 벡터 데이터 검색에 필요한 고성능 워크로드에 최적화되었다.

GPU 가속 기능이 대표적이다. NVIDIA cuVS 기반 GPU 가속을 활용해 인덱스 빌드 시간이 최대 9.3배 단축되며, 대규모 데이터 처리 효율이 비약적으로 향상됐다.

단순한 속도 향상만이 아니라, 전체적인 리소스 사용의 효율화와 병렬 작업 처리에 중점을 둔 구조 변화가 함께 적용돼, 무거운 검색 환경에서도 일관된 응답 속도를 제공할 수 있다.

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AI 에이전트와 연동 가능한 검색 플랫폼

OpenSearch 3.0은 AI 에이전트와의 유연한 연동을 가능하게 하는 ‘Model Context Protocol(MCP)’을 지원한다.

이 기능은 단순한 벡터 인덱싱을 넘어서, AI 모델의 컨텍스트 정보를 검색 결과에 직접 활용하거나 모델의 피드백을 검색 엔진과 연결할 수 있는 구조를 만들어준다.

AI 기반 검색을 설계하는 팀 입장에서는, 별도 커스텀 개발 없이 검색 시스템과 AI 간의 유기적인 연결을 빠르게 구축할 수 있는 기반이 되는 셈이다.

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저장 공간 1/3로 절감, Derived Source 기능

벡터 데이터를 저장할 때 발생하는 중복 문제는 대규모 환경일수록 심각해진다. OpenSearch 3.0은 이를 해결하기 위해 ‘Derived Source’ 기능을 도입했다.

이 기능은 중복된 벡터 데이터를 자동으로 제거해 저장소 사용량을 최대 1/3 수준까지 줄여준다. 단순히 비용 절감 측면을 넘어, 데이터 관리의 복잡도를 낮추고 전체 시스템의 성능에도 긍정적인 영향을 준다.

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실시간 데이터 수집과 처리 유연성

OpenSearch 3.0은 데이터 처리 흐름에도 유연성을 추가했다.

• gRPC 지원: 기존 HTTP 기반보다 훨씬 빠른 데이터 전송이 가능하며, 노드 간 통신 및 클라이언트-서버 간 고속 데이터 전송에 적합하다. 현재는 실험적 기능으로 제공된다.
• Pull 기반 스트리밍 수집: OpenSearch가 Kafka, Kinesis 등 외부 스트리밍 시스템으로부터 직접 데이터를 가져오는 구조를 채택해 데이터 흐름을 더욱 유연하게 구성할 수 있다.
• Reader-Writer 분리 구조: 검색과 인덱싱 작업을 분리함으로써 두 작업 간의 간섭 없이 안정성과 성능을 모두 확보할 수 있다.

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쿼리 작성과 인덱스 관리도 더 직관적으로

복잡한 쿼리 작성이나 인덱스 최적화도 OpenSearch 3.0에서는 한층 더 편리해졌다.

• Apache Calcite 통합: SQL이나 PPL에서 직관적인 쿼리 빌더 기능을 제공하며, 데이터 처리 로직을 더 쉽게 구성할 수 있다.
• 인덱스 유형 자동 감지: 시스템이 로그 인덱스를 자동으로 식별하고, 이에 맞는 분석 옵션을 자동으로 제공한다. 수작업 설정 부담이 줄어든다.

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검색 인프라 자체의 구조 개선

OpenSearch 3.0은 검색 인프라의 기반 기술도 최신화했다.

• Lucene 10 업그레이드: 병렬 처리 성능이 향상되고, 검색 기능이 더 고도화됐다.
• Java 21 최소 지원: 최신 언어 기능을 활용할 수 있고, 성능 최적화 및 보안 패치 측면에서도 유리하다.
• 모듈형 아키텍처 도입: Java 모듈 시스템을 기반으로 기존의 모놀리식 구조를 모듈 단위로 나눠 유지보수가 쉬워졌다.

결과적으로, 대규모 검색 인프라를 장기적으로 운영하고자 할 때 확장성과 안정성을 모두 확보할 수 있다.

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누구나 참여 가능한 오픈 커뮤니티 기반

OpenSearch는 Linux Foundation 산하의 독립적인 오픈소스 프로젝트로 운영된다. AWS, SAP, Uber 등 글로벌 기업들과 수천 명의 커뮤니티 기여자들이 참여하고 있으며, 누구나 기능 제안, 버그 수정, 문서 개선에 기여할 수 있는 구조다.

이번 3.0 릴리스 또한 커뮤니티 기반의 기여가 다수 반영되어 있으며, 이는 향후 유지보수나 신기능 도입에 있어 사용자 주도의 생태계가 지속될 수 있다는 의미다.

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OpenSearch 3.0은 단순한 검색엔진이 아닌, AI 검색과 대규모 벡터 DB 환경을 위한 차세대 오픈소스 플랫폼으로 확실한 변화를 보여줬다.

• AI 시대를 위한 GPU 가속 기반 벡터 검색 성능 향상
• AI 모델과 연동 가능한 MCP 기반의 유연한 아키텍처
• 저장소 최적화, 데이터 수집 유연성, 개발 편의성 강화
• 오픈소스 커뮤니티 기반의 지속 가능한 생태계

벡터 DB나 AI 검색을 고려 중이라면, OpenSearch 3.0은 더 이상 보조 옵션이 아니라 실질적인 도입 후보군으로 검토할 가치가 충분하다. 성능, 구조, 생태계 측면에서 확실한 진화를 이루었기 때문이다.

이제는 ‘검색’이라는 단어가 단순한 텍스트 일치가 아닌, AI와 데이터가 결합된 실시간 지능형 탐색을 의미하게 되는 시대다. OpenSearch 3.0은 그 흐름의 중심에서 충분히 주목받을 준비가 되어 있다.

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

OpenSearch 3.0 Enhances Vector Database Performance, Search Infrastructure and Scalability to Meet AI-driven Demand - OpenSearch