AWSは、AIエージェントの普及を見据え、マネージド型の検索・ベクトルエンジン「OpenSearch Serverless」のアーキテクチャを大幅に刷新した。ストレージとコンピュートを分離し、アイドル時のコストをゼロに抑えるほか、オートスケール性能も高めた。
The New Stackによると、AWSでOpenSearch部門を率いるティア・ホワイト氏は、「OpenSearch Serverlessの97%をゼロから作り直した」と明らかにした。従来のサーバレス構成では、AIエージェント利用に特有の、不規則で急増と長時間のアイドルが交互に発生するワークロードへの対応が難しかったという。
今回の最大の変更点は、ストレージとコンピュートの分離だ。AWSが独自開発した新たなストレージ構造を基盤に、アイドル時のコストを完全にゼロにしつつ、エージェントからリクエストが入れば数秒で処理を再開できるようにした。
オートスケールの速度は前世代比で20倍に向上した。AWSは、新しいストレージレイヤーにおける圧縮機能や迅速な容量縮小により、最大60%のコスト削減が可能になると説明している。
AWSはあわせて、Claude CodeやCursorなどの開発者ツールと連携する「OpenSearch Agent Skills」も発表した。
今後のロードマップも示した。2026年下期には、評価機能とガバナンス機能を備えたエージェント向けの長期メモリ機能を提供する計画だという。
6月には、Datadog、Splunk、Grafanaが主導するログアナリティクス分野を視野に入れた大規模アップデートも展開する。ホワイト氏は「LLMがOpenSearchを代替できるのかという問いはあるかもしれないが、OpenSearch ServerlessはLLMが呼び出す中核的なセマンティックレイヤーを担う」と述べた。
Chi-gyu Hwang
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