网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 20212021 网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 网易数帆是网易集团旗下 TO B 企业服务品牌,定位于领先的数字化转型 技术与服务提供商,为客户提供创新、可靠的国产软件基础平台产品及相 应技术服务,业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域,旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线,致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构,快速应对新一 一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累,系列软件基础平台产品和技 术方案,成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 域,在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了 各行业客户的验证。目前已服务各领域头部客户百余家,包括工商银行、 浙商银行、银监会、人保金服、深圳证券交易所、华泰证券、名创优品、 古茗、百胜集团 以“开放、开源、跨云”为技术理念,网易数帆大力推动技术研究,先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时,网易数帆积极推动跨厂 商的数字化技术融合发展,与AWS、阿里云、百度云、华为鲲鹏云计算、 浪潮、新华三等多家企业完成技术兼容性认证。 数帆使命:帮助所有客户成功实现数字化转型0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前3
2023年中国基础软件开源产业研究白皮书维护程序问题/可拓展性 获得经济收益 了解前沿技术 实现互惠互利、共建共享 获得职业发展机会 提高自我认同 提升自身知识技术水平 占比(%) 56.6% 53.9% 参与开源贡献的原因 开源代码仓、开源社区公开课程、讲座、技术指南已 成为开发者在工作学习外的重要行业知识来源 知识技术 水平提升 实现自我 价值认同 开发者多以兴趣为导向选择开源项目,在帮助项目逐 渐完善的过程中,完成自身的价值认同 协助社区活动举办 5.5% 维护基于开源商业化项目 5.2% 开源布道者 4.5% 参与开源社区运营工作 4.4% 其他 0.9% 开源社区中,使用者比例最高,使用开源软件、发掘开源代码是大多 数开发者加入开源项目的起点,随着与社区的绑定不断加深,使用者 逐渐向贡献者转化,围绕项目提出自身的建议或优化方向。 14 ©2023.11 iResearch Inc. 代码贡献多针对于某一 单一模块的能力优化或 Bug修补,商业化潜力 小 基于企业的行业侧经验 积淀,贡献根据特定场 景、行业深度订制的代 码或功能优化,有较强 的商业化潜力 通常使用免费版本,仅 在公共代码仓中分享代 码,并查看其他开源发 起者的公共代码 愿意为基于开源项目的 服务或商业版付费,期 望查看更完整、硬核的 代码。同样地,将自身 代码设置为收费,获得 收益 仅使用代码托管平台中 的基本权益,如代码审0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3
2023 中国开源开发者报告了数字艺术内容的创作方式。同时,它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM 杀进多媒体领域。往 后 DALL-E 3 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等,都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面,Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码,大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 论,但它已经实实在在将 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生,目前还没有明确的定义,大致是说,不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力,使其智能化,但 它的智能只充当了“辅助”角色;在 AI 原生的语境下, LLM 从一开始就是应用的中枢,应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期,明确 的概念 诺墨,Gitee 开源社区产品负责人 张力文,Gitee 公有云研发负责人 李泽辰,Gitee 主编 李涛,APUS 董事长兼 CEO 特邀评论员: 陈天舟,Bytebase 联合创始人/CEO 王春生,禅道软件公司创始人 冯若航,Pigsty 作者、磐吉云数创始人 叶金荣,GreatSQL 开源生态负责人 杜天微,狮偶编程语言作者 江湖评谈,多年 .NET 虚拟机技术 CLR/JIT 研究 设计:张琪 0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3
中国开源软件产业研究报告来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 摘要 SMS 开源与云计算:开源软件与云计算产业既有互相促进的良性合作,也有因利益纠纷带来的冲 突和矛盾。一方面,云计算产业的大量的基础软件都是开源软件,开源生态为云计算行业的 产品创新提供了持续的动力,而云服务企业的平台也为众多开源软件提供了市场分发渠道; 另一方面,由于全球范围内普遍存在云企业托管开源软件后不回馈开源社区的情况,二者的 发展理念也存在一定矛盾。 等 各种主体,聚焦企业开源领域,企业开源与商业化并不矛盾,开源软件的“引流”作用能够 帮助企业实现周边产品的增收、市场影响力的提升以及产业生态的协同构建。 3 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版,机械工业出版社 好的软件作品,往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的(正如 分企业已经为开源软件产业领域提 供了丰富的经验,例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构,本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期,云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术,开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表,80-90年代期间0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前3
2024 中国开源开发者报告年 2016 年 2017 年 2018 年 2019 年 2020 年 2021 年 2022 年 2023 年 2024 年 3600 万 2024年Gitee总仓库数 500 万 2024年Gitee新增仓库数 6 / 111 和开源共同体拥抱开放透明 100 240 3,000 25,000 70,000 110,000 160,000 200,000 450000 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 40 万 2024年Gitee开源组织数量 2024年,Gitee上的开源组织数 量达到了40万个,越来越多的开 发者选择凝聚在一起,共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年,技术大厂及其大型项 目依然备受关注,它们推动着技 Star 数最多的开源组织(成员5人及以上) 8 / 111 本年度最受开发者喜爱的开源组织 最受喜爱开源组织指2024年获得 Star 数最多的开源组织(成员5人及以上) 收获 Star 数方面,更加注重创 新和技术探索「民间」开源组织 更加「接地气」,受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战,但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3
全球开源发展态势洞察(2023年第八期)Service Mesh)是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目,旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案,包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务,以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出,同年加入云原 生计算基金会(CNCF)。不久后,该项目成为 云原生计算基金会(CNCF)沙箱级别的项目。 2022年初,OSM正式发布v1.0.0版本。 近日,OSM维护团队宣布OSM不再发布新的 版本,团队将转向与Istio社区共同合作,来推 进Istio的发展。此外,OSM向云原生计算基 金会(CNCF)申请进行项目归档,目前还未 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日,KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 44.0发布,版本特性更 新如下: • 将每次发送的默认样本数提高到2000; • 支持处理原生直方图数据; • 在命令行中添加用于检查Prometheus服务 器健康状态和可用性的功能; • 添加所有查询加载的样本总数指标。 OpenYurt v1.3.0发布 OpenYurt是由阿里云开源的基于原生Kuberne- tes构建的、业内首个对于Kubernetes非侵入式 的边缘计算项目,目标是扩展Kubernetes以无0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 26 3.18 云原生组件 / 工具 ………………………………………………………………………………… 27 4 开源社区参与现状 ………………………………………………………………………… 27 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因 ……………………………………………………………………………………………… 102 5.4 Zilliz ………………………………………………………………………………………………… 103 5.5 EMQ 映云科技 …………………………………………………………………………………… 104 5.6 AppFlowy ………………………………………………………………………………………… 105 5.7 Confluent 前仍有不少参与者在使用。 3.17 AI 开发框架 AI 开发框架使用情况中,意料之中地,Tensorflow 和 PyTorch。 2021 中国开源年度报告 27 3.18 云原生组件 / 工具 云原生组件 / 工具的使用中,Kubernetes 一枝独秀。 4 开源社区参与现状 在填写问卷的 537 人中,约有 52% 的受访者有过参与开源社区的经历。 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告development frameworks used, unsurprisingly, are Tensorflow and PyTorch. 3.18 云原生组件/工具 / 3.18 Cloud-native components/tools 云原生组件/工具的使用中,Kubernetes 一枝独秀。 Kubernetes stands alone in the use of cloud-native 和 comment 来衡量项目的活跃度也似乎也有失偏颇,小体量 的工具类开源项目如 node.js 的 co、java 的 fastjson 一般这两个数字也不会很大,但 被四处应用,star 数也不少。为保证公平起见,我觉得可以考虑以上数字除以代码行数, 另外,挤掉水分后的 star 和 fork 还是蛮有说服力的。 In my opinion, it seems biased to measure 移动端语言(Android/Objective-C/Swift)在 2021 年仍难以重现往日的辉煌,仅剩下 Android 以 1.89% 的占比留在第十名,这与跨平台开发框架和各类小程序越来越流行不无 关系,移动端原生 App 在未来的发展路线会是怎样?这个问题值得持续关注。 Note: The Android development languages are Java and Kotlin, summarised0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前3
2020 中国开源年度报告
来,越来越多的⼈开始远程办公,事实上促进了更多的⼈有机会“斜杠化”,也就是在⼀台电脑 ⾯前⽅便地切换多种身份,以异步的⽅式处理多种事务,从⽽增加了开发者参与开源的时间和 机会。 当然,同样由于远程办公,虚拟世界在⼈类⽣活中的占⽐,变得更⼤了。这样是否更好,还会 引发哪些问题?作为站在隧道⼝的⼈类,其实是猜不透的。 2. 中国开源崛起以及开源世界分裂的趋势 随着越来越多中国开源项⽬的影响⼒不断增加 刘天栋:新冠疫情的冲击,加速了更多远程上班的族群参与了开源活动。以开源社在 2020年 10⽉24-25⽇举办的 [第五届中国开源年会 + Apache 中国路演] 为例,有超过百万⼈次在线 参与,这是过去线下活动参与⼈数的千倍的成⻓,同时也有⽐往年更多的国际与国内的开源⼤ 咖在线分享。虽然这次⼤会也同步在五个城市举办了线下聚会,但是我们可以预期未来线上会 议将成为常态。 4.4 开源收⼊ 可以看到,很多 在开发者活跃度与项⽬活跃度的定义下,本次统计得到 2020 年总活跃项⽬数量约 5,373万 个,相较 2019 年的约 3,972 万 增⻓约 35.3%;2020 年 GitHub 总开发者数为 5,600多 万,总活跃开发者数量 约 1,446万,相较 2019 年的约 1,19 万 增加了约 21.2%。 1.2 指标解释 2、主要内容与发现 2.1 世界开源 Top10 项⽬0 码力 | 46 页 | 4.09 MB | 1 年前3
Moonshot AI 介绍L联创及负责⼈John Schulman亲⾃邀请加盟。 iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架,也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模(数⼗PB数据、百万台机器)分 布式系统数量级性能优化的经验。 c. ⽬前团队⼈数超过80⼈,每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。 2.团队聚焦底层技术创新,技术Vision强 alignment的成本可能会降低好⼏个数量级,或者能⽤⼀样的投⼊产⽣更⼤的⼏个数量级的数据,格 局就会发⽣变化。 我觉得2025、2026年可能是很重要的milestone⸺模型的⼤部分计算量会发⽣在模型⾃⼰⽣成的数 据上。 26年的时候也许模型⽤于推理的计算量会远远⼤于训练本⾝,可能花10倍的成本去推理,推理完之 后花⼀倍的成本来训练。会出现新的范式,推理即训练,⽽且这个推理不是为任何⽤⼾服务的,只为 看可能性的话,今天的⼀切都会变化。这么多语⾔被训练到⼀起,对⽂化、价值观都有影响。⼈的时 间分配可能也会产⽣很多变化,真正为了钱⼯作的⼈可能会变少,更多时间可能花在精神世界⾥⾯, 最后可能会有⼀个巨⼤的虚拟的精神空间。要实现Metaverse,可能其实是要先实现AI。 另外,我相信AGI最终是全球化的。 海外独⻆兽:但是现在我们判断领先的模型⼜强⼜便宜,会有很强的⻢太效应,最后格局还是很收0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前3
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