시스템 장애가 발생했을 때 가장 답답한 순간은 언제일까요? 바로 원인을 찾기 위해 수십 개 서버를 일일이 접속해 로그를 뒤져야 할 때입니다. 몇 시간씩 헤맨 끝에 에러 로그 한 줄이 전체 서비스를 멈춰 세웠다는 사실을 알게 되면, "이걸 더 빨리 찾을 수는 없었을까?"라는 생각이 들 수밖에 없습니다.

검색 기능도 상황은 비슷합니다. 사용자가 상품을 검색할 때마다 DB가 느려지고 응답이 늦어지면, 고객은 기다려주지 않습니다. 빠른 검색 경험을 제공하고 싶어도 기존 쿼리 기반 시스템에는 분명한 한계가 존재합니다.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 있습니다. 바로 OpenSearch입니다. 

대량 로그를 실시간으로 분석하고, 검색 속도를 획기적으로 개선할 수 있는 오픈소스 검색 · 분석 엔진으로 Elasticsearch의 라이선스 정책 변경 이후, 클라우드 기반 SaaS와 대규모 로그 처리 환경을 운영하는 기업들이 OpenSearch 도입을 검토해 주목받고 있습니다.

OpenSearch란? 

OpenSearch는 대규모 데이터 검색, 로그 분석, 모니터링, 시각화까지 가능한 오픈소스 검색 엔진입니다.  

Elasticsearch의 기능과 구조를 계승하면서도 라이선스 제약 없이 자유롭게 사용·개발·확장할 수 있도록 설계된 대안 솔루션으로, 기본 구조와 사용 방식이 Elasticsearch와 매우 유사해 기존 사용자도 쉽게 전환할 수 있습니다. 

무엇보다 상업적 서비스 제공에도 제약이 없다는 점 덕분에 많은 기업과 개발자들이 부담 없이 도입하고 운영할 수 있습니다.

OpenSearch는 왜 개발되었을까?

OpenSearch는 Elasticsearch/Kibana 7.x 버전(정확히는 7.10)을 Fork하여 개발된 프로젝트입니다. 

과거 Elasticsearch와 Kibana는 Apache 2.0 오픈소스로 누구나 사용할 수 있었지만, 2021년 Elastic이 클라우드 경쟁 심화 속에서 라이선스를 SSPL/Elastic License로 변경하며 사용 범위가 제한되었습니다.

그 뒤 "Elasticsearch 기반으로 상업적 SaaS 서비스를 제공하려면 소스 코드 전체를 공개해야 한다"는 조건이 붙었고, 이 결정은 산업계에 큰 파장을 일으켰습니다.

특히 AWS와 같은 클라우드 사업자들은 서비스 운영에 제약이 생기자, Elasticsearch 7.10을 기반으로 Fork하여 라이선스 제약 없이 발전 가능한 독립 오픈소스 프로젝트인 OpenSearch를 공개하게 되었습니다.

OpenSearch의 특징

1) 완전한 오픈소스 

OpenSearch는 Apache 2.0 라이선스를 유지하고 있어, 기업이 상업적 서비스에 적용하더라도 비용이나 법적 리스크가 없습니다.

Elasticsearch가 SSPL/Elastic License로 전환하며 SaaS 제공에 제약이 생긴 반면, OpenSearch는 상업적 서비스 제공 · 커스터마이징 · 재배포까지 완전히 자유롭습니다.

2) Elasticsearch와 높은 호환성 

OpenSearch는 Elasticsearch 7.10을 기반으로 Fork된 프로젝트입니다. 덕분에 API, 인덱스 구조, 쿼리 DSL, 데이터 모델링 방식 등 핵심 요소가 대부분 호환됩니다. 

이미 Elasticsearch를 사용하고 있는 기업이라면 코드 수정, 쿼리 재작성, 데이터 구조 변경 없이도 크게 무리 없이 OpenSearch로 전환할 수 있습니다.

또한 OpenSearch Dashboards는 Kibana를 기반으로 하고 있어 로그 조회, 대시보드 구성, 시각화 차트 활용 방식이 유사해 Elasticsearch 환경에 익숙한 개발자라면 부담없이 바로 사용할 수 있습니다.

3) OpenSearch Dashboards 

OpenSearch는 Kibana의 대체 역할을 수행하는 OpenSearch Dashboards를 기본 제공합니다. 로그 분석·데이터 시각화 ·모니터링까지 한 화면에서 처리할 수 있으며, 운영자는 실시간 시스템 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다.

Plugin 기반 확장을 지원해 프로젝트 성격에 맞춰 기능을 추가하는 것도 가능합니다. 로그 기반 장애 알림을 연동하거나, 보안 관제 모듈을 활성화해 운영 효율을 높일 수 있습니다.

4) 뛰어난 확장성과 성능

OpenSearch는 분산 아키텍처 기반으로 설계되어 수평 확장(Scale-out)이 용이합니다. 데이터가 많아질수록 노드를 추가해 처리량을 늘릴 수 있어 대규모 로그 및 검색 기반 서비스에 적합합니다.

Sharding/Replication 구조로 장애 상황에서도 안정적인 운영이 가능하며, Auto Scaling을 적용하면 트래픽 변동에 따라 리소스를 자동 조절해 비용 효율까지 확보할 수 있습니다.

5) AWS와의 자연스러운 연동

OpenSearch는 AWS가 주도한 프로젝트인 만큼 Amazon OpenSearch Service를 통해 매니지드 형태로 운영할 수 있습니다. 

직접 클러스터를 구성할 필요 없이 몇 가지 설정만으로 운영이 가능하며, IAM · VPC · CloudWatch·S3 등 AWS 핵심 서비스와 자연스럽게 연동됩니다.

로그 수집 파이프라인 구성, 모니터링, 백업까지 AWS 환경에서 통합 관리할 수 있어 내부 운영 인력을 최소화하면서도 시스템 안정성을 확보할 수 있습니다.

OpenSearch vs Elasticsearch, 

무엇이 다를까?

OpenSearch와 Elasticsearch는 같은 코드에서 시작했지만, 라이선스 정책과 발전 방향이 달라지며 각기 다른 선택지가 된 검색 엔진입니다. 

둘 모두 대규모 로그 수집 · 검색·분석 시스템을 구축할 수 있지만, OpenSearch는 오픈소스 자유도 · 비용 효율 · AWS 통합, Elasticsearch는 AI/ML · 엔터프라이즈 기능 고도화가 핵심 강점입니다.

1) 라이선스가 갈라놓은 두 길

OpenSearch가 독립된 가장 큰 이유는 라이선스 정책이었습니다. Elastic이 SSPL/Elastic License로 전환하면서 SaaS 제공 시 소스 코드 공개가 요구될 수 있고, 이로 인해 기업은 상업적 활용에 리스크를 느끼기 시작했습니다. 

반면 OpenSearch는 Apache 2.0 기반을 유지하여 서비스 제품화까지 제약 없이 활용 가능합니다.

OpenSearch VS Elasticsearch 선택 기준

• OpenSearch: 라이선스 비용 없이 서비스에 바로 적용 가능
• Elasticsearch: 상업 SaaS 제공 시 법적 검토 필요, 소스 공개 의무 발생 가능

2) 기능 진화 방향

Elasticsearch는 Elastic이 로드맵을 독자적으로 주도하며 Vector Search · ML 기반 분석 기능·SIEM Security Suite 등 기업용 기능을 가장 빠르게 업데이트해왔습니다. OpenSearch도 Anomaly detection 및 Vector Search 기능을 제공하지만 기능 성숙도, 속도 면에서는 Elastic이 우위에 있습니다.

OpenSearch VS Elasticsearch 선택 기준

• OpenSearch: 안정성과 확장성 기반 운영에 강점
• Elasticsearch: AI/Vector/ML 기능이 필요하다면 더 빠르게 혁신 주도

3) 생태계·운영 방식 차이

Elasticsearch는 Elastic Cloud 기반 SaaS 제공 모델이 중심이며, 엔터프라이즈 기능 패키지가 강력해 대기업 사용 사례가 많습니다. 

OpenSearch는 커뮤니티와 AWS 중심으로 발전하며, Amazon OpenSearch Service로 매니지드 운영이 가능해 운영 부담을 낮출 수 있습니다.

OpenSearch VS Elasticsearch 선택 기준

• OpenSearch: AWS 기반 인프라 운영 중이라면 가장 자연스러운 선택
• Elasticsearch: SIEM/보안/관제 통합 패키지를 중요하게 본다면 더 풍부

4) 전환(Migration) 경험

OpenSearch는 Elasticsearch 7.10 기반 포크 프로젝트이기 때문에 API · 인덱스 매핑 구조·쿼리 DSL 대부분이 동일합니다. 

따라서 기존 Elasticsearch 사용자는 큰 변경 없이 OpenSearch로 이전할 수 있습니다. UI 또한 Kibana 기반이라 Dashboards 적응이 빠릅니다.

OpenSearch VS Elasticsearch 선택 기준

• Elasticsearch에서 구조 변경 없이 마이그레이션 가능
• OpenSearch → 최신 Elastic 기능 이동은 약간의 조정 필요

5) 장기 운영 비용 전략

OpenSearch는 오픈소스 유지 정책 덕분에 라이선스 비용 부담 없이 구축 · 운영할 수 있고 AWS 매니지드를 활용하면 인프라 운영 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. 

Elasticsearch는 상용 기능 중심이므로 구독 비용이 발생하지만 개발 생산성과 기능 활용 속도 측면에서는 유리합니다.

OpenSearch VS Elasticsearch 선택 기준

• OpenSearch: 비용 효율/운영 비용 절감에 유리

• Elasticsearch: 최신 기능 즉시 활용/엔터프라이즈 운영에 유리

   

OpenSearch을 도입하는 대표적인 방법 2가지

OpenSearch를 실제 서비스에 적용하는 대표적인 방법 2가지를 설명드리겠습니다. 

빠른 구축과 운영 자동화가 필요하다면 AWS OpenSearch Service를, 직접 인프라를 관리하며 세밀한 커스터마이징이 필요하다면 Docker 기반 설치를 선택하면 됩니다.

1) AWS OpenSearch Service로 도입

AWS OpenSearch Service는 인프라 구성 없이 바로 클러스터를 생성해 사용할 수 있는 매니지드 서비스입니다. 운영 · 백업 · 보안 · 스케일링을 AWS가 대신 처리해주기 때문에 직접 서버를 관리하지 않고 빠르게 구축하고 싶은 기업에 적합합니다.

주요 구축 단계

1. AWS Console → OpenSearch Service 생성
2. Domain Name, 버전, 노드 타입/개수 선택
3. 네트워크 설정(VPC, 보안 그룹, 접근 제어)
4. 스토리지/백업 옵션 설정 (EBS, Snapshot)
5. OpenSearch Dashboards 접속
6. 인덱스 생성 → 데이터 수집 → 대시보드 구성

특히 AWS 방식은 초기 구축 속도가 매우 빠르고 운영까지 자동화됩니다. 

인프라 관리 부담이 거의 없어 클릭 몇 번으로 클러스터를 생성할 수 있으며, IAM · VPC · S3 · CloudWatch 등 AWS 서비스와 자연스럽게 통합됩니다. 

내부 DevOps 인력이 적거나 검색 시스템 운영 경험이 없는 기업에게 적합하며, 장기 운영 시 관리 효율성이 우수합니다. 단, 비용은 Self - hosting보다 높을 수 있습니다.

2) Docker 기반 설치 

Docker 기반 설치는 로컬 개발 테스트 또는 자체 서버/쿠버네티스 기반 운영을 고려하는 팀이 선택하는 방식입니다. 커스터마이징 자유도가 높고, 플러그인 설치 · Config 변경이 필요한 환경에서 유리합니다.

개발/테스트 환경 빠른 실행 예시

* 먼저 Docker 네트워크를 생성합니다:

OpenSearch 노드 실행:

OpenSearch Dashboards 실행:

* 참고 주의사항: 위 예시는 개발/테스트 환경용입니다. 프로덕션 환경에서는 보안 설정, 인증, SSL/TLS, 백업 등 추가 구성이 필수입니다.

이 방식은 운영자가 직접 인프라를 관리해야 하지만, Config 튜닝 · Shard 전략 · Plugin 설치 · 보안 정책 등 모든 것을 원하는 형태로 세팅할 수 있습니다. 

대규모 클러스터 구성도 Docker Compose 또는 Kubernetes로 확장 가능합니다.

OpenSearch 운영 시 주의사항 3가지

1) Shard/Index 설계를 가볍게 생각하면 성능과 비용이 무너진다

OpenSearch 운영의 성패는 인덱스와 Shard 설계를 얼마나 처음에 얼마나 잘하느냐에 달려 있습니다. 데이터가 쌓일수록 검색 속도 저하, 메모리 증가, 스토리지 낭비로 이어집니다. 특히 재인덱싱이 필요한 상황이 오면 운영에 미치는 영향이 매우 큽니다.

Shard 설계는 적정 균형이 중요합니다. 너무 많으면 클러스터 관리 오버헤드가 증가하고, 너무 적으면 확장성에 제약이 생깁니다. 

일반 운영 사례 기준 Shard당 10-50GB를 권장하며, 로그 데이터의 경우 Daily 또는 Weekly 인덱스 전략을 활용하는 것이 효과적입니다. 

또한 ISM(Index State Management, 인덱스 상태 관리)을 적용하여 데이터 보존 · 압축 · 삭제 정책을 자동화해야 장기 운영 시 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다.

2) 보안 설정을 기본값에 두면 실제 서비스에서는 위험하다

보안 설정은 옵션이 아니라 운영의 최소 조건입니다. 개발 환경에서 Security Plugin을 비활성화하고 운영 환경에도 그대로 반영되는 경우가 있지만, 이는 실제 서비스에서 데이터를 외부로 노출하는 매우 위험한 방식입니다. 

OpenSearch는 오픈소스이기 때문에 환경 구성이 자유로운 만큼 보안은 운영팀이 직접 챙겨야 합니다. 운영 환경에서는 SSL/TLS와 인증 설정이 필수이며, 네트워크 레벨에서 접근을 제한하고 Public Endpoint는 최소화해야 합니다. 

AWS 환경이라면 VPC 내부 접근을 기본으로, Self-hosting 환경이라면 방화벽과 네트워크 정책을 통해 접근을 통제해야 합니다. IAM, Access Policy를 기반으로 한 권한 관리를 반드시 적용하여 권한 없는 접근을 원천 차단해야 합니다.

3) 모니터링 없이는 장애가 와도 알아차리지 못한다

OpenSearch는 분산 구조라 성능 저하가 서서히 발생하며, Heap 메모리 증가 · 느린 쿼리 · CPU 급증 같은 이상 징후를 사전에 감지하지 못하면 장애 발생 시 대응이 늦어지고 복구 비용이 커집니다. 운영 단계에서는 모니터링과 Alert 정책이 필수입니다.

Heap 사용률, 쿼리 응답 시간, GC(Garbage Collection) 발생 빈도를 지속적으로 관찰해야 하며, Slow Query Log를 활성화하여 성능 병목을 조기에 발견하고 튜닝해야 합니다. CloudWatch나 OpenSearch Dashboards를 통해 임계치 초과 시 자동 알림이 발송되도록 설정하면 장애를 사전에 방지할 수 있습니다.

OpenSearch 도입 체크리스트 

OpenSearch는 설치 자체는 어렵지 않지만, 운영 단계까지 고려하면 초기에 어떤 기준으로 설계하느냐가 매우 중요합니다. 특히 로그·검색 시스템은 장기적으로 데이터가 기하급수적으로 늘어나기 때문에, 도입 전에 아래 체크리스트를 확인하시면 불필요한 비용 증가나 성능 저하를 예방하는 데 큰 도움이 됩니다.

운영 과정에서 흔히 발생하는 문제는 대부분 초기 설계가 불명확할 때 생깁니다. 따라서 아래 체크리스트를 기준으로 도입 적합성과 운영 전략을 함께 점검해보시길 권합니다.

OpenSearch 도입 전 필수 체크리스트

• OpenSearch 도입 목적이 명확한가요? (검색/로그/APM/SIEM 중 어떤 용도인가요)
• 데이터 증가량과 보존기간을 사전에 예측하셨나요?
• AWS 매니지드 vs 자체 서버 운영 중 어떤 방식이 적합한가요?
• Index와 Shard 전략을 초기에 설계하셨나요? (재인덱싱은 비용이 많이 듭니다)
• 보안 정책(SSL/IAM/VPC 권한 제어) 적용 계획이 있나요?
• ISM(Index State Management) 정책으로 데이터 수명을 관리할 수 있나요?
• 모니터링/Alert 체계를 운영할 준비가 되어 있나요?

위 항목 중 절반 이상 확신이 없다면, 설치보다는 설계 검토부터 진행하시는 것이 안정적입니다. 특히 트래픽이 많거나 장기 로그가 누적되는 서비스는 초기 구조가 성능 · 비용 · 운영 난이도에 직접적인 영향을 미칩니다.

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