ElasticSearch vs OpenSearch: 두 검색엔진 완벽 비교 - 헤이든의 전산실 (Hayden's Server Room)

검색 엔진 기술을 공부하거나 찾고 계신가요? 데이터 분석과 검색 기능을 강화하고 싶으신가요? 이번 포스트에서는 데이터 관리에 필수적인 두 가지 검색 엔진 – ElasticSearch와 OpenSearch를 비교해 보려고 합니다. 두 엔진의 역사와 복잡한 기술적 차이점부터 실제 활용 사례까지 가능한 범위내에서 자세한 분석을 해보도록 하겠습니다. 🙂

목차(Contents)

1. ElasticSearch와 OpenSearch란 무엇인가?

ElasticSearch와 OpenSearch는 모두 분산형 검색 및 분석 엔진으로, 방대한 양의 데이터를 빠르게 검색하고 분석할 수 있게 해주는 도구입니다.

ElasticSearch는 2010년 Shay Banon이 개발한 오픈소스 검색 엔진으로, Elastic Stack(이전 ELK Stack)의 핵심 구성 요소입니다. 텍스트, 숫자, 지리 공간 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 검색하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

OpenSearch는 2021년 AWS가 주도하여 ElasticSearch의 오픈소스 버전(ElasticSearch 7.10.2)을 포크(fork)하여 만든 검색 엔진입니다. ElasticSearch가 라이선스 정책을 변경한 이후 등장했으며, 완전한 오픈소스로 유지되고 있습니다.

2. 역사적 배경: 왜 두 엔진으로 나뉘었을까?

두 검색 엔진의 관계를 이해하려면 그 역사적 배경을 알아야 합니다.

ElasticSearch의 탄생과 성장

ElasticSearch는 처음에 Apache 2.0 라이선스로 출시되었습니다. 이는 기업들이 자유롭게 소프트웨어를 사용, 수정 및 배포할 수 있다는 것을 의미했습니다. 이러한 개방성 덕분에 ElasticSearch는 빠르게 성장하여 검색 엔진 시장에서 주요 플레이어가 되었습니다.

라이선스 변경과 OpenSearch의 탄생

2021년 1월, Elastic NV(ElasticSearch를 개발한 회사)는 ElasticSearch의 라이선스를 Apache 2.0에서 SSPL(Server Side Public License)과 Elastic License로 변경했습니다. 이러한 변화는 주로 AWS와 같은 클라우드 제공업체가 ElasticSearch를 서비스로 제공하는 것을 제한하기 위한 조치였습니다.

이에 대응하여 AWS는 ElasticSearch 7.10.2(마지막 Apache 2.0 라이선스 버전)를 포크하여 OpenSearch 프로젝트를 시작했습니다. OpenSearch는 Apache 2.0 라이선스를 유지하여 완전한 오픈소스 특성을 보존하고자 했습니다.

History-of-ElasticSearch-and-OpenSearch

3. ElasticSearch와 OpenSearch의 주요 차이점

두 검색 엔진은 같은 뿌리에서 시작했지만, 이제는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 이러한 차이점을 이해하면 여러분의 프로젝트에 적합한 엔진을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

라이선스 정책

ElasticSearch:

Elastic License 2.0 또는 SSPL(Server Side Public License)을 사용합니다.
상용 클라우드 서비스로 제공하는 것에 제한이 있습니다.
특정 기능은 유료 라이선스가 필요합니다.

OpenSearch:

Apache 2.0 라이선스를 사용합니다.
완전한 오픈소스로, 상업적 사용에 대한 제한이 없습니다.
모든 기능을 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

기능 및 성능(두 엔진은 기본적인 검색 기능에서는 매우 유사하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다)

기능	ElasticSearch	OpenSearch
기본 검색 기능	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
분산 시스템	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
머신러닝 기능	⭐⭐⭐⭐⭐ (일부 유료)	⭐⭐⭐⭐ (모두 무료)
보안 기능	⭐⭐⭐⭐⭐ (일부 유료)	⭐⭐⭐⭐ (모두 무료)
커뮤니티 지원	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐ (성장 중)
기업 지원	⭐⭐⭐⭐⭐ (Elastic)	⭐⭐⭐⭐ (AWS 및 기타)
플러그인 에코시스템	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐ (확장 중)
문서화	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

상세 기능 비교

ElasticSearch의 장점:

더 오랜 역사와 성숙한 에코시스템
Elastic Stack(Kibana, Logstash, Beats)과의 완벽한 통합
더 많은 고급 머신러닝 및 분석 기능
강력한 기업 지원과 상용 에디션 기능

OpenSearch의 장점:

완전한 오픈소스 라이선스
모든 기능이 무료로 제공
AWS와 같은 주요 기업의 지원
활발한 개발 커뮤니티
기존 ElasticSearch 도구와의 높은 호환성

4. 아키텍처 비교: 유사점과 차이점

ElasticSearch와 OpenSearch는 기본 아키텍처에서 많은 유사점을 공유합니다. 이는 OpenSearch가 ElasticSearch를 포크하여 개발되었기 때문입니다.

ElasticSearch-OpenSearch-Architecture-Comparison

주요 아키텍처 구성 요소

두 검색 엔진 모두 다음과 같은 핵심 구성 요소를 공유합니다:

노드(Node): 검색 엔진의 단일 서버 인스턴스
- 마스터 노드: 클러스터 관리
- 데이터 노드: 데이터 저장 및 검색
- 인제스트 노드: 데이터 전처리
- 코디네이팅 노드: 요청 조정 및 분배
클러스터(Cluster): 함께 작동하는 노드 모음
인덱스(Index): 유사한 특성을 가진 문서의 모음
샤드(Shard): 인덱스를 여러 부분으로 나눈 것, 수평 확장 가능
레플리카(Replica): 데이터 신뢰성과 가용성을 위한 샤드 복제본

두 엔진의 아키텍처 차이점은 미묘하지만, OpenSearch는 일부 기능과 구현 방식에서 ElasticSearch와 점차 차별화되고 있습니다.

5. 실제 사용 사례: 어느 상황에 어떤 엔진이 적합할까?

두 검색 엔진 모두 강력한 기능을 제공하지만, 특정 사용 사례에 따라 하나가 다른 것보다 더 적합할 수 있습니다. 대표적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

ElasticSearch가 적합한 경우

기업 환경에서의 전문적 지원이 필요한 경우
- Elastic의 공식 지원과 컨설팅 서비스가 필요한 대기업
- 엔터프라이즈급 기능과 보안이 중요한 환경
Elastic Stack(ELK)의 풀 에코시스템을 활용하려는 경우
- Kibana의 고급 시각화 기능이 필요한 경우
- Elastic의 머신러닝, 보안 모니터링 등 고급 기능을 활용하려는 경우
지속적인 최신 기능 업데이트가 중요한 경우
- 최신 검색 알고리즘 및 기능 개선이 필요한 환경

// ElasticSearch 간단한 검색 쿼리 예제
GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "smartphone" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "gte": 500, "lte": 1000 } } }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "rating": { "order": "desc" } }
  ]
}

OpenSearch가 적합한 경우

완전한 오픈소스 라이선스가 중요한 경우
- 소스 코드의 완전한 접근과 수정이 필요한 프로젝트
- 클라우드 서비스로 재배포하는 경우(AWS OpenSearch Service 등)
AWS 클라우드 서비스와 통합하려는 경우
- AWS 인프라와 함께 사용 시 최적의 통합
- AWS OpenSearch Service를 통한 관리형 서비스 활용
비용 제약이 있는 소규모 프로젝트
- 저렴한 구현을 위해 모든 기능을 무료로 사용하려는 경우
- 라이선스 비용 없이 확장하려는 스타트업

// OpenSearch 간단한 검색 쿼리 예제 (ElasticSearch와 매우 유사)
GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "smartphone" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "gte": 500, "lte": 1000 } } }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "rating": { "order": "desc" } }
  ]
}

6. 성능 비교: 어떤 엔진이 더 빠를까?

성능은 검색 엔진 선택에 중요한 요소입니다. ElasticSearch와 OpenSearch의 성능을 다양한 측면에서 비교해 보겠습니다.

벤치마크 결과 분석

일반적인 워크로드에서 두 엔진의 성능은 매우 유사합니다. OpenSearch가 ElasticSearch 7.10.2를 기반으로 하기 때문에 기본 검색 성능에는 큰 차이가 없습니다. 그러나 최신 버전에서는 약간의 차이가 발생할 수 있습니다.

비교표

성능 지표	ElasticSearch 8.x	OpenSearch 2.x	비고
인덱싱 속도	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	대규모 데이터 세트에서 유사한 성능
검색 응답 시간	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	기본 검색 쿼리에서 유사한 성능
집계 성능	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	ElasticSearch가 약간 우위
메모리 사용량	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	OpenSearch가 약간 효율적
스케일링	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	모두 우수한 수평 확장성

성능 최적화 팁

두 엔진 모두 다음과 같은 방법으로 성능을 최적화할 수 있습니다:

적절한 샤드 전략 설계

// 최적의 샤드 구성 예시
PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,     // 데이터 양에 따라 조정
    "number_of_replicas": 1    // 가용성 요구사항에 따라 조정
  }
}

인덱스 매핑 최적화
- 필드 유형을 정확하게 지정
- 불필요한 필드는 인덱싱하지 않기
- 분석기 선택 신중하게 하기
하드웨어 최적화
- SSD 사용하기
- 충분한 메모리 할당하기
- 적절한 JVM 설정하기
쿼리 최적화
- 필터 컨텍스트 활용하기
- 페이지네이션 제한하기
- 효율적인 집계 사용하기

7. 마이그레이션: ElasticSearch에서 OpenSearch로 전환하기

ElasticSearch에서 OpenSearch로 마이그레이션을 고려하고 계신가요? 다음은 그 과정과 고려해야 할 사항들입니다.

마이그레이션 단계

호환성 확인
- ElasticSearch 7.10.2 이전 버전에서는 대부분 호환됨
- 최신 ElasticSearch 버전에서는 API 변경 사항 확인 필요

데이터 마이그레이션

스냅샷 및 복원 방식 사용

# ElasticSearch에서 스냅샷 생성
PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1

# OpenSearch에서 스냅샷 복원
POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore

리인덱싱을 통한 마이그레이션

설정 및 구성 업데이트
- 클러스터 설정 마이그레이션
- 보안 설정 재구성
- 플러그인 호환성 확인
클라이언트 및 통합 업데이트
- 클라이언트 라이브러리 업데이트
- API 엔드포인트 변경 사항 적용

마이그레이션 시 주의사항

변경된 API
- 일부 API 엔드포인트와 매개변수가 변경됨
- 특히 보안 및 플러그인 관련 API 확인 필요
플러그인 호환성
- 모든 플러그인이 OpenSearch로 포팅되지 않을 수 있음
- 대체 플러그인 찾기 또는 직접 개발 고려
대시보드 마이그레이션
- Kibana에서 OpenSearch 대시보드로 변환 필요
- 시각화 및 대시보드 호환성 테스트

8. 최신 트렌드와 향후 전망

검색 엔진 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. ElasticSearch와 OpenSearch의 최신 트렌드와 향후 전망을 살펴보겠습니다.

향후 전망

ElasticSearch의 방향
- 더 많은 기능을 Elastic License로 전환할 가능성
- 엔터프라이즈 기능과 클라우드 서비스 강화
- AI 기반 검색 및 분석 기능 확장
OpenSearch의 방향
- 커뮤니티 중심 발전
- AWS와의 긴밀한 통합 계속
- ElasticSearch와의 기능 격차 줄이기
- 완전한 오픈소스 특성 유지
공통 트렌드
- 대규모 언어 모델(LLM) 통합
- 실시간 분석 기능 강화
- 시계열 데이터 분석 개선
- 하이브리드 검색(키워드 + 시맨틱) 발전

9. 그래서, 어떤 검색 엔진을 선택해야 할까?

ElasticSearch와 OpenSearch 모두 훌륭한 검색 엔진이지만, 각자의 상황과 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

요약 비교

고려사항	ElasticSearch	OpenSearch
라이선스	Elastic License 2.0/SSPL	Apache 2.0
비용	일부 기능 유료	모든 기능 무료
기업 지원	Elastic의 공식 지원	AWS 및 커뮤니티 지원
에코시스템	성숙하고 다양한 도구	성장 중이며 확장 중
클라우드 통합	Elastic Cloud	AWS OpenSearch Service
커뮤니티	크고 활발한 커뮤니티	성장 중인 커뮤니티

선택 가이드라인

ElasticSearch를 선택해야 하는 경우:

기업용 지원과 서비스가 필요한 경우
최신 기능과 업데이트가 중요한 경우
Elastic Stack의 완전한 통합이 필요한 경우
특정 고급 기능(예: 머신러닝)이 필요한 경우

OpenSearch를 선택해야 하는 경우:

완전한 오픈소스 라이선스가 중요한 경우
AWS 서비스와 통합이 중요한 경우
비용에 민감한 프로젝트를 진행하는 경우
소스 코드를 직접 수정하고 확장하려는 경우

결국, 최종 결정은 여러분의 특정 요구사항, 기술적 선호도, 예산 및 장기적인 전략에 따라 달라질 것입니다. 두 엔진 모두 탁월한 검색 및 분석 기능을 제공하므로, 여러분의 상황에 맞는 최적의 선택을 하시면 되겠습니다.

10. 참고 자료 및 리소스

더 자세한 정보를 원하신다면, 다음 리소스를 참고해보시길 추천드립니다.

1. ElasticSearch와 OpenSearch란 무엇인가?

2. 역사적 배경: 왜 두 엔진으로 나뉘었을까?

ElasticSearch의 탄생과 성장

라이선스 변경과 OpenSearch의 탄생

3. ElasticSearch와 OpenSearch의 주요 차이점

라이선스 정책

기능 및 성능(두 엔진은 기본적인 검색 기능에서는 매우 유사하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다)

상세 기능 비교

4. 아키텍처 비교: 유사점과 차이점

주요 아키텍처 구성 요소

5. 실제 사용 사례: 어느 상황에 어떤 엔진이 적합할까?

ElasticSearch가 적합한 경우

OpenSearch가 적합한 경우

6. 성능 비교: 어떤 엔진이 더 빠를까?

벤치마크 결과 분석

비교표

성능 최적화 팁

7. 마이그레이션: ElasticSearch에서 OpenSearch로 전환하기

마이그레이션 단계

마이그레이션 시 주의사항

8. 최신 트렌드와 향후 전망

최신 트렌드

향후 전망

9. 그래서, 어떤 검색 엔진을 선택해야 할까?

요약 비교

선택 가이드라인

10. 참고 자료 및 리소스

공식 문서

커뮤니티 및 학습 자료

도구 및 유틸리티

이것이 좋아요:

관련

댓글 남기기응답 취소

1. ElasticSearch와 OpenSearch란 무엇인가?

2. 역사적 배경: 왜 두 엔진으로 나뉘었을까?

ElasticSearch의 탄생과 성장

라이선스 변경과 OpenSearch의 탄생

3. ElasticSearch와 OpenSearch의 주요 차이점

라이선스 정책

기능 및 성능(두 엔진은 기본적인 검색 기능에서는 매우 유사하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다)

상세 기능 비교

4. 아키텍처 비교: 유사점과 차이점

주요 아키텍처 구성 요소

5. 실제 사용 사례: 어느 상황에 어떤 엔진이 적합할까?

ElasticSearch가 적합한 경우

OpenSearch가 적합한 경우

6. 성능 비교: 어떤 엔진이 더 빠를까?

벤치마크 결과 분석

비교표

성능 최적화 팁

7. 마이그레이션: ElasticSearch에서 OpenSearch로 전환하기

마이그레이션 단계

마이그레이션 시 주의사항

8. 최신 트렌드와 향후 전망

최신 트렌드

향후 전망

9. 그래서, 어떤 검색 엔진을 선택해야 할까?

요약 비교

선택 가이드라인

10. 참고 자료 및 리소스

공식 문서

커뮤니티 및 학습 자료

도구 및 유틸리티

이 글 공유하기:

이것이 좋아요:

관련

댓글 남기기응답 취소