摘要:随着互联网的发展、开放标准的普及和虚拟化技术的应用等诸多IT新领域的创新及拓展,开源技术凭借其开放性、低成本、稳定性、灵活性、安全性和技术创新性等特点迅速走向成熟,逐步发展成为一种主流模式,日益改变着全世界软件产业的发展轨迹。 |
开源安全 拨云见日
在开发内部和外部应用程序时,企业越来越多地使用开源代码,使用免费预构建的组件,而不用自行编写代码,能够显著缩短应用开发时间和提高软件开发成功概率。
在开发应用程序时,开发团队可以轻松使用上百种的开源库、框架和工具,以及无数来自互联网的代码。开源已成为一种被普遍接受,并行之有效的商业模式。然而,企业在使用开源技术时,其中一个重要的考虑便是开源软件的安全性。当提及这一问题时,张海龙向周刊记者介绍,开源中国今年推出了 git.oschina.net 源代码托管平台,平台本身的安全性是通过加密、备份等技术手段解决的,开源项目的代码审核都是由项目发起人自己完成的。
在托管执行环境中使用托管代码及其编译,可以避免许多典型的导致安全黑洞和不稳定程序的编程错误。同样,许多不可靠的设计也自动的被增强了安全性,例如类型安全检查,内存管理和释放无效对象。程序员可以花更多的精力关注程序的应用逻辑设计并可以减少代码的编写量,这就意味着更短的开发时间和更健壮的程序。
开源助力大数据精进
越来越多的公司开始聚焦于大数据技术领域,而开源恰恰是大数据技术的灵魂。现在已经有了许多数据相关的开源项目和工具,例如众所周知的Hadoop。
现在最为欠缺的并不是数据分析的工具,更多的是怎样把这些工具与实际的业务场景结合起来。很多人一想到大数据就会想到Hadoop,但实际上,程序员需要根据自己的实际业务场景,选择适合自己的工具。例如需要评估,是否需要实时分析,如果是,也许Storm是一个不错的选择;是否需要对单一记录的处理,而不是分析,如果是,也许一些NoSQL就可以满足需求。
ThoughtWorks公司最近在做的就是这样的探索,他们制作了一个大数据工具的全景图,然后,帮助客户分析其业务场景,看看客户需要的大数据需求,属于哪种类型,再结合全景图以及客户的技术栈推荐相应的工具及解决方案。
郑晔认为,随着大数据概念的发展,程序员们的技能需要更新,需要更好的熟悉这些工具,但最重要的是对于数据分析技术的熟悉。数据分析,这个原本对程序员很高深的词汇,在未来一段时间,会变得随处可见,甚至有可能成为程序员的基本功之一。
结语
总之,使用开源技术的好处颇多。简单来讲,它有利于减少垄断,减少某一个公司,或者几个公司对业界垄断性的管理和控制;非常有利于公平的竞争,进而催生大量的创新,并将之宣告世界,被众人所接受。
近年来,国内的一些大公司开始涉足开源,并努力营造一种开源文化。在这样的氛围中,对程序员是友善的,程序员在其中能得到更大的发展,更好地自我实现。
未来,如果能有更多关于开源的报道和活动,给更多开源项目和开源人曝光的机会,那么开源技术也就没有想象中的那么高不可攀了,开源会逐渐从IT行业的创新工具变成普通民众的日用品。
责任编辑:余芯
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