Топ-6 лучших opensource-проектов на сегодняшний день: от машинного обучения до защиты данных

В эру тотальной информатизации проекты с открытым кодом — наше все. Они дают возможность не только крупным корпорациям, но и скромным инди-разработчикам двигать прогресс вперед быстрее, качественнее и дешевле. Поэтому каждый новый вклад в мировое opensource-комьюнити важен и достоин внимания. IT-евангелист Уиллиам Белк собрал подборку самых трендовых opensource-проектов 2017 года. По его мнению, данный список демонстрирует то, как заметно созрело и оформилось opensource-комьюнити за последние несколько лет, пишут AIN.UA.

TensorFlow

Этот проект Google был запущен в 2015 году и представляет собой расширяемую нейронную библиотеку машинного обучения. С помощью TensorFlow можно научить систему классифицировать всевозможные вещи, такие как изображения и текст и даже строить комплексные сценарии, например, «купит ли Y пользователь, который выглядит как Х».

Машинное обучение на сегодня интересует компании практически во всех отраслях. Несмотря на опасения, что ИИ захватит мир, пока до этого очень далеко, и эффективность машинного обучения системы все еще зависит от вычислительных мощностей (процессоров и серверов), а также объемов данных, на которых учится система. И эти данные еще долго будут оставаться беспорядочными и сложными для восприятия компьютером. Однако машинное обучение постепенно просачивается во все программы и приложения, помогая системам в принятии решений.

Если вы плохо разбираетесь в машинном обучении и зачем оно вообще нужно, почитайте эту статью в Google-блоге.

Hyperledger

Hyperledger, запущенный в 2015 году, это финансируемый Linux Foundation блокчейн-проект. Команда разрабатывает модульные инструменты, которые могут служить распределенными блокчейн-основами для решения коммерческих проблем, начиная от защищенных контрактов, анонимного финансового учета, управления идентификацией и распределенных транзакций.

Hyperledger уже интересуются такие гиганты, как IBM, Cisco, Red Hat, VMWare, JP Morgan, Wells Fargo и Accenture.

Node.js/React Native

Давайте признаем: сообщество Node.js победило. Он везде. Node.js демократизировал серверное программирование для нового пополнения кодеров. Нельзя говорить о React Native без понимания, что Node.js продолжит свое победное шествие в качестве энергоблока в сфере разработки потребительского ПО и мобильных приложений.

React Native запустили в 2015 году как оду старой доброй истине: используй единую базу кода для развертывания приложения на нескольких платформах. Например, чтобы скомпилировать приложение для iOS, Android или веба.

Почему эта отличная идея? Для потребительских веб-сервисов можно использовать самый распространенный язык — JavaScript. Не обязательно создавать команду, разбитую на разные языковые специальности: JavaScript, Ruby/Python/PHP, Java и Objective C. Мы можем строить быстро. Мы можем использовать встроенные компоненты устройства для сложных вещей, таких как обработка изображений. Мы можем сплотиться вокруг того, что напоминает (хотя и не совсем) одно приложение, а затем просто отскакивает от нашего основного приложения на любую платформу, которую мы захотим подключить.

Чем еще крут React Native? Множество людей пользуется им как Facebook, Tesla, Airbnb, Instagram, Tencent, Bloomberg и Uber.

Kubernetes

Когда в 2014 году Google выпустил Kubernetes, он выглядел многообещающе. У проекта была амбициозная цель: решить проблему того, как организовать флот распределенных серверных контейнеров по многим уровням, группам и ролям. Например, у компании 200+ контейнеров в дата-центрах, разбросанных по четырем городам США, с тремя уровнями среды (разработка, постановка, продакшен). Еще та головная боль со всем этим управиться.

Признаем, виртуальная серверная оркестровка была слоном в посудной лавке в течение последнего десятилетия, если речь заходила о комплексных развертываниях для крупных предприятий. Благодаря этой проблеме Amazon Web Services и стал столь успешен. И даже с восходом виртуализированных контейнеров вроде Docker, слон никуда не делся. Компаниям приходилось полагаться либо на хрупкие проекты с открытым исходным кодом, либо на дорогостоящие собственные платформы, либо на обширные внутренние инструменты для управления своими виртуальными кластерами и контейнерами.

Для крупномасштабной контейнерной оркестровки Kubernetes является наиболее подходящим решением, учитывая, что его уже избрали NYTimes, Goldman Sachs, SoundCloud, Box, Comcast и Ebay.

Lab41

Lab41 это «лаборатория вызова», в которой американское интеллектуальное сообщество объединяется с коллегами в академических кругах и промышленности для решения проблем больших данных.

Хотя Lab41 не является проектом с открытым исходным кодом как таковым, он ставит несколько интересных вопросов, результатом которых появляется открытый код и вклады в общее дело сообщества. Он представляет собой нечто совершенно уникальное, поскольку демонстрирует пересечение принципов открытого исходного кода, венчурного финансирования и правительственных приоритетов.