全球开源发展态势洞察(2023年第八期)AMD正计划使用开源的OpenSIL代替AGESA 开放服务网格OSM(Open Service Mesh)项目已停止维护 KSOC推出业内首个实时Kubernetes安全态势管理平台 Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for Kubernetes Mirantis发布轻量级Kubernetes发行版k0s v1.27 Azure AKS正式推出网络方案Azure 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 01 行业发展 Nutanix推出Kubernetes 数据管理平台Nutanix Data Services for Kubernetes 近日,Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for Kubernetes。具体 功能如下: • NDK为Kubernetes应用提供数据保护、 恢复、迁移、克隆和复制等管理功能; • 支持将恢复时间目标(RTO)和恢复点目0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前3
2023 中国开源开发者报告论,但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现,实现了 LLM 之间的链式交互,使多 个 LLM 模型串联工作,发挥各自的优势,并且可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接,产生更强大的语言理解 和生成效果。这开启了 LLM 集成应用的新方向,并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”,这是 LLM 直接催生出来的新“学科”, 大模型、上海人工智能实验室的书生通用大模型、腾 讯的混元大模型、蚂蚁的百灵大模型等。 另一方面,除了大模型本身,中国在 LLM 相关技术领域也 快速迭代发展,诸如 Dify.AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型,其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 Yi-34B 在 Hugging Face 英文测试榜单中位 列第一,在 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 十一、 这一小节,通过一些数据来简要概述 2023 年的 LLM、 GenAI。根据金融数据和软件公司 PitchBook 的数据,从 截至 3 月 29 日追踪的 9 笔交易来看,生成式 AI 公司 的投前估值中位数已经飙升至 9000 万美元,高于 2022 年的 42500 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告………………………………………………………………………………… 23 3.14 前端开发框架 …………………………………………………………………………………… 24 3.15 数据库……………………………………………………………………………………………… 25 3.16 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… 44 5 总结 & 致谢 ………………………………………………………………………………… 45 2021 中国开源年度报告数据篇 …………………………………………… 47 GitHub 数据 …………………………………………………………………………………… 48 活跃度公式 ……………………………………………………………………………………… 48 1 世界活跃度排名 Top10 …………………………………………………………………… 48 2 中国活跃度排名 Top30 …………………………………………………………………… 50 3 中国企业开源数据分析(按活跃度排序) ………………………………………………… 54 4 Apache 基金会中国项目活跃度分析 Top20 …………………………………………… 56 5 CNCF 中国项目活跃度分析0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3
JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机外包⼈员 临时访客 服务器 ⽹络设备 数据库 Kubernetes 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 堡垒机的 4A 能⼒ 身份鉴别 Authentication 授权控制 Authorization 安全审计 Auditing 账号管理 Accounting 远程应⽤ 堡垒机 堡垒机需要具备的四个核⼼能⼒ 身份鉴别 账号管理 授权控制 安全审计 - 运维安全审计的 标准》正式实施,等级保护正式 进⼊ 2.0 时代。 堡垒机助⼒企业满⾜等保三级技术要求 安全物理环境 安全通信⽹络 安全区域边界 安全审计 - 帮助企业快速构建身份鉴别、访问控制、安全审计等能⼒ - 堡垒机 安全计算环境 身份鉴别 访问控制 安全审计 系统管理 审计管理 安全管理 安全管理中⼼ 堡垒机的典型⾏业应⽤场景 ⾦融 银⾏、证券、基⾦、保险等⾦融机构⻓期遵循着严格的安全审计规范,堡垒机已经成为其企业 云存储 负载 接⼊ 核⼼ 数据 存储 KoKo Lion Razor Magnus Kael Tinker Panda KoKo Linux、命令⾏数据库等连接管理; Lion 浏览器图形化连接管理 Windows 资产; Razor 传统客户端连接管理 Windows 资产; Chen 浏览器图形化连接管理数据库; Magnus 传统客户端连接管理数据库资产; Kael 连接管理0 码力 | 40 页 | 6.66 MB | 1 年前3
2021 中国开源年度报告Background 2016 年初,开源社发布了《2015 年中国开源社区参会调查报告》,随后的几年中,持续发布 了开发者调查报告,旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程,结合数据 分析手段和调查报告等多种形式,绘制一份 2021 年中国开源世界的地图。 In early 2016, KaiYuanShe released the 2015 China Open Source information, work status, open source community, and developer technology 调查方法 :以在线问卷方式搜集样本和数据,交叉对比法分析数据 Survey method: Online questionnaire to collect samples and data, cross-comparison method to analyze choices, open 样本量 :537 Sample size: 537 2、重要发现 / 2 Important Findings 通过分析 2021 年的统计数据,并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告,我们有如下 一些重要发现: By analyzing the statistics for 2021 and comparing previous years'0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前3
2023年中国基础软件开源产业研究白皮书www.iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围,是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中,参与者可以共享、协作完成开发, 正好与基础软件庞大的开发量需 ,其意义惠及软件产业全领域。 注释:由于暂无国内厂商主导的开源编程语言,因而不列入本报告研究范围。 来源:根据专家访谈、公开资料,由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 对于这四类基础软件(操作系统、数据库、AI框架、中间件),其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放,任何人可以查看、使用、贡献,同时,使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 杂等特点 中间件:不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架:具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统:是软硬件资源的资源管理者, 为用户与应用程序提供交互接口 数据库:通过对数据的访问与管理,支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言:人与计算机交互的“语言”, 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作:鼓励各方在开放平台上协作 贡献,推动开源内容的发展 创新改进:通过资源共享与协作共生,0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3
2024 中国开源开发者报告大模型撞上“算力墙”,超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口:专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024:随需而变,从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法:机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化:构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1:中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3:国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 设计:张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析,勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓,主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度,以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源:2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 2000 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3
Gitea,新一代的代码托管平台2023.12 飞致云 & 上海吉谛 软件开发 软件测试 运维审计 BI分析 广受欢迎的堡垒机 Star 22,400+ 一站式持续测试平台 Star 10,300+ 人人可用的数据可视化分析工具 Star 13,400+ 2023年11月,飞致云与上海吉谛达成战略合作,获得 Gitea 企业版中国大陆地区独家代理权, 向中国数字化团队交付被广泛验证、可信赖的通用工具软件。 新一代的代码托管平台 Issues 管理 跟踪项目的需求,功能和缺陷;工单支持标签、里程碑、指派、 时间跟踪、到期时间、依赖关系等功能。 Gitea 延伸能力:百科管理(Wiki) 百科 Wiki 基于 Git 版本控制系统的文档托管,使用 Markdown 语法书写文档,实现项目知识库管理; 可以托管任何类型的文档,包括开发文档、技术文档、 操作手册、用户指南等。 Gitea 延伸能力:CI/CD Gitea Maven、Go、RPM、NPM、PyPI 等;支持源代码和二进制文件的版本发布 Gitea 延伸能力:依赖项扫描 自动扫描代码仓的依赖库,发现有漏洞的版本,并给出升级或替换建议,及时发现和解决安全隐患 扫描结果列表 扫描结果详情 支持扫描的语言 包括但不限于 Go、NodeJS、C#、Rust、Java、PHP、Python、Ruby 等 Tea 命令行工具 迁移数据到 Gitea 开放的 第三方集成市场0 码力 | 30 页 | 14.34 MB | 1 年前3
中国开源软件产业研究报告供了丰富的经验,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 托管平台、软件论坛、行业联盟)、二次开发者和使用者等。源作者在开源社区中发起开源项目,这意味着将软件源代码 无偿在社区发布,此后二次开发者和使用者作为贡献方进行迭代,并在开源许可证的约束下使用迭代版本,社区中的其他 机构提供法律、行业发展等服务和指导,不同角色间互相配合,有效协作,达成技术交流或商业目的。开源运营和治理环 节,无论是由企业主导还是由基金会主导,在整个开源项目过程中都处于关键位置,包含软件开发和发行、市场推广、版 软件开源为企业带来直接收益、渠道收益、行业生态收益 从商业成功的角度上看,企业发布开源软件能够为自身带来直接商业化收益、渠道收益和市场影响力提升带来的产业协同 收益。其中,直接商业化收益包含企业提供开源软件的收费版本、专业服务和引流广告收入;渠道化收入主要包含开源软 件具备一定的“流量”后为企业的其他产品产生的广告效应;产业协同主要是开源软件形成足量的规模和市场影响力后, 带动产业形成创新的产品和服务形式,进一0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前3
2020 中国开源年度报告
”新冠疫情与中美贸易战,在同⼀年加剧。⽽因 为疫情和贸易战,世界正在加速发⽣变化。 在这样的历史⼤背景下,我们在开源界,也发现了以下三个趋势: 1. 开源⼤发展以及由实向虚进发的趋势 从各种数据,以及我们⾃⼰的感觉都能发现:全球开源都出现⼀个⼤发展的趋势。GitHub 的 活跃代码仓库与活跃⽤户数在⾼速增⻓(35.3% / 21.2%);Gitee 的代码仓库与⽤户数在以 更加惊⼈的速度增⻓(192% 的超⾼速增⻓,CODE China 的新发布,我们已经可以确信,2020 年是中国开源的崛 起之年。接下来阅读报告的朋友们,应该会看到很多确切的证据。 但是,另⼀个值得注意的现象,也可以从下⾯的数据⾥看出来。在 GitHub 上最活跃的中国开 源项⽬,与 Gitee 上最活跃的开源项⽬之间,完全没有重叠。 随着 Gitee 的继续⾼速发展,可以⼤胆预测,今后会有越来越多的,⾼质量的中国开源项 调查⽅法:以在线问卷⽅式搜集样本和数据,交叉对⽐法分析数据 推⼴⽅法:线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站 问题数量:59 问题类型:单选、多选、开放性 样本量:236 2、重要发现 由于疫情,今年的问卷全部通过线上的⽅式传播,因此收集到的样本量相⽐往年较少,但仍旧 能够管中窥豹,观察到中国开源世界的悄然变化。通过分析 2020 年的统计数据,并对⽐往年 数据和其它⼀些公开发布的统计报告,我们有如下⼀些重要发现:0 码力 | 46 页 | 4.09 MB | 1 年前3
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