“`html
AWS secara resmi mengumumkan ketersediaan umum generasi baru Amazon OpenSearch Serverless, sebuah layanan pencarian terkelola penuh yang dirancang ulang total dengan arsitektur revolusioner. Pembaruan ini menghadirkan peningkatan signifikan dalam hal kecepatan provisioning sumber daya, efisiensi biaya, dan fleksibilitas skala yang belum pernah ada sebelumnya pada layanan pencarian serverless.
Performa 20 Kali Lebih Cepat dan Skala hingga Nol
Arsitektur baru yang disebut NextGen ini memberikan kemampuan provisioning sumber daya hingga 20 kali lebih cepat dibandingkan arsitektur serverless sebelumnya. Yang paling revolusioner adalah fitur true scale-to-zero, di mana layanan dapat sepenuhnya mengurangi kapasitas hingga nol saat tidak ada beban kerja, tanpa memengaruhi data pengguna.
Menurut AWS, peningkatan arsitektur ini juga memungkinkan penghematan biaya hingga 60 persen dibandingkan cluster provisioned untuk beban puncak. Hal ini menjadikan OpenSearch Serverless sebagai alternatif yang jauh lebih kompetitif untuk workload pencarian dan observabilitas di cloud.
Dua Generasi Arsitektur: Classic dan NextGen
Dalam blog resmi yang ditulis oleh tim teknis AWS, termasuk Sohaib Katariwala (Senior Specialist Solutions Architect), Arjun Nambiar (Senior Analytics and AI Specialist Solutions Architect), dan Raj Ramasubhu (Product Manager Amazon OpenSearch Service), dijelaskan bahwa layanan ini kini memiliki dua generasi arsitektur yang berbeda.
Arsitektur Classic adalah yang digunakan oleh koleksi-koleksi yang sudah ada sebelumnya, sementara NextGen akan menjadi default untuk semua koleksi baru yang dibuat. Generasi arsitektur ini hanya dapat diatur pada level collection group dan berlaku untuk semua koleksi yang berada di dalamnya.
Dekoupling Compute dan Storage
Inovasi utama pada arsitektur NextGen adalah lapisan penyimpanan bersama yang memisahkan compute dari storage. Unit compute yang disebut OpenSearch Capacity Units (OCU) kini menjadi stateless, artinya tidak menyimpan data secara lokal. Desain ini memiliki dua konsekuensi praktis yang sangat signifikan.
Pertama, provisioning cepat karena OCU tidak perlu melakukan bootstrap pada disk lokal. Storage bersama langsung di-mount pada OCU, sehingga layanan dapat mulai melayani permintaan dalam hitungan detik. Kedua, scale down yang efisien karena kapasitas idle dapat dilepaskan tanpa memengaruhi data pengguna, mengingat data tidak hidup di dalam OCU itu sendiri.
Format Endpoint Baru dengan AWS PrivateLink
Arsitektur baru ini juga memperkenalkan dua format endpoint baru di bawah domain on.aws, keduanya menggunakan AWS PrivateLink yang memungkinkan pembuatan VPC endpoint untuk akses internal dari VPC pengguna maupun infrastruktur on-premise.
- Endpoint per-koleksi dengan format collection-id.aoss.region.on.aws berfungsi sama seperti sebelumnya, memberikan akses ke satu koleksi per endpoint.
- Endpoint regional per-akun dengan format account-id.aoss.region.on.aws memberikan pengguna akses ke semua koleksi melalui satu hostname. Pengguna dapat menentukan koleksi target menggunakan header x-amz-aoss-collection-id atau x-amz-aoss-collection-name.
Endpoint regional per-akun ini memungkinkan manajemen jaringan yang lebih baik, seperti satu connection pool dan satu sesi Transport Layer Security untuk semua koleksi.
Positioning untuk Agentic AI
AWS secara eksplisit memposisikan OpenSearch Serverless generasi baru ini sebagai building block fundamental untuk pengembangan aplikasi agentic AI. Layanan ini menyediakan integrasi native dengan platform pengembangan AI terkemuka seperti Vercel dan Kiro.
AWS juga telah berkontribusi pada repositori OpenSearch Agent Skills dengan skill-skill khusus yang memungkinkan developer untuk memprovisioning dan mengelola sumber daya OpenSearch langsung dari platform coding berbantuan AI populer seperti Claude Code, Cursor, dan Codex. Developer yang membangun aplikasi AI agent kini dapat membuat koleksi serverless baru atau terhubung ke koleksi yang sudah ada langsung dari konsol Vercel.
Collection Groups sebagai Pusat Manajemen
Collection groups, yang pertama kali diperkenalkan pada Februari 2026, kini memainkan peran yang lebih sentral dalam pembuatan dan manajemen koleksi NextGen. Pengguna dapat menggunakan collection groups untuk berbagi kapasitas compute di antara beberapa koleksi, yang secara signifikan dapat mengurangi biaya untuk workload yang lebih kecil.
Pengguna dapat membuat koleksi NextGen melalui konsol web, AWS SDK, atau AWS CLI. Untuk pembuatan melalui konsol, AWS telah mengimplementasikan metode Express create yang disederhanakan dengan default yang sudah dioptimalkan, selain metode standar yang lebih detail. Dukungan untuk AWS CloudFormation akan segera hadir.
Posisi Kompetitif di Pasar
Amazon OpenSearch Serverless berada di antara platform pencarian tradisional dan data store baru yang berfokus pada AI. Kompetitor terdekatnya adalah Elasticsearch Serverless yang menyediakan kemampuan pencarian dan analitik terkelola serupa. PostgreSQL dengan pgvector menawarkan pendekatan yang lebih sederhana berbasis database untuk tim yang sudah berinvestasi pada PostgreSQL, sementara database vektor spesialis seperti Pinecone berfokus pada pencarian similarity berperforma tinggi untuk workload AI dan RAG.
Kombinasi opsi-opsi ini merepresentasikan trade-off yang berbeda antara fungsionalitas pencarian, kesederhanaan operasional, dan optimasi AI. Kehadiran fitur scale-to-zero pada OpenSearch Serverless menutup salah satu kelemahan utama yang selama ini dikeluhkan pengguna untuk use case berskala kecil.
Ketersediaan dan Model Pricing
Generasi baru Amazon OpenSearch Serverless ini tersedia di semua region komersial AWS di mana Amazon OpenSearch Serverless sudah tersedia saat ini. Model pricing tetap berbasis penggunaan dengan perhitungan biaya compute dalam satuan OCU untuk pencarian, indexing, dan akselerasi GPU. Penyimpanan dihitung secara terpisah dalam satuan GB-month.
Bagi developer yang selama ini menghindari OpenSearch Serverless karena ketiadaan fitur scale-to-zero dan biaya minimum yang tinggi, pembaruan ini membuka peluang baru untuk mengadopsi layanan tersebut pada berbagai skala aplikasi tanpa khawatir tentang biaya idle atau kompleksitas manajemen infrastruktur.
Referensi
“`
