أهم التقنيات الناشئة مفتوحة المصدر | فكرة لتطوير الاعمال

أهم التقنيات الناشئة مفتوحة المصدر

أهم التقنيات الناشئة مفتوحة المصدر
الكلمات المفتاحية: 
Friday, January 24, 2020

تتناول هذه المقالة التقنيات الناشئة مفتوحة المصدر - الاتجاهات العديدة التي تدفع النجاح اليوم وستفعل ذلك في المستقبل. تتراوح هذه من كيفية إعادة تشكيل صناعة التكنولوجيا بأكملها من خلال التحول الرقمي وتحول جميع مؤسسات التكنولوجيا من "المهاجرين الرقميين" إلى "المواطنين الرقميين" ، إلى ظهور مسرعات الابتكار وظهور الجيل التالي من منصات التكنولوجيا مفتوحة المصدر. مع وجود تكنولوجيا مفتوحة المصدر منذ وقت طويل جدًا ، نما مجتمع عالمي مزدهر حولها ؛ لذلك تتم مشاركة الكود بين المطورين ويمكن للجميع الاختبار وإعادة البناء والتعلم من بعضهم البعض.

نظرًا لأن الصناعة بدأت في تبني تقنيات مفتوحة المصدر في جميع القطاعات تقريبًا ، فقد استخدمت العديد من التقنيات الجديدة المصدر المفتوح كأساس لها. فيما يلي بعض المجالات التي يتم فيها إعداد تقنيات مفتوحة المصدر رائدة لإحداث ثورة في العالم كما نعرفه.

1. المصدر المفتوح في التعلم الآلي التعلم الآلي (ML) هو دراسة الخوارزميات التي تستخدم مجموعات كبيرة من البيانات للتعلم والتعميم والتنبؤ. الجانب الأكثر إثارة في ML هو أنه مع المزيد من البيانات ، تعمل الخوارزمية على تحسين قدرتها على التنبؤ.

عملت ML كقاعدة قوية للسيارات ذاتية القيادة والتعرف على الكلام ومنتجات التشغيل الآلي للمنزل وغير ذلك الكثير. يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية ويركز أيضًا على إجراء تنبؤات عبر أجهزة الكمبيوتر. تعتبر طريقة فعالة لنشر النماذج والخوارزميات المعقدة التي تصلح للتنبؤ في الفضاء التجاري - وهذا ما يعرف بالتحليل التنبئي. يتم تصنيف مهام التعلم الآلي على نطاق واسع إلى التعلم الخاضع للإشراف (التعلم شبه الخاضع للإشراف والتعلم النشط والتعلم المعزز) والتعلم غير الخاضع للإشراف. أحدث محركات ML التي تم فتحها من قبل العديد من عمالقة تكنولوجيا المعلومات هي Google Cloud Machine Learning Engine و TensorFlow من Google ومحرك Amazon's ML لـ AWS ووكلاء Unity ML و Apache PredictionIO ومجموعة أدوات التعلم الآلي الموزعة من Microsoft وما إلى ذلك.

Google Cloud Machine Learning Engine: يعتبر هذا بمثابة خدمة مُدارة تمكن المستخدمين من إنشاء نماذج ML التشغيلية بسهولة للعمل على أي نوع أو حجم من البيانات. إنه يجعل TensorFlow Model يقوم بإجراء تدريب على نطاق واسع على المجموعات المدارة ، كما أنه مجهز لإدارة النماذج المدربة للتنبؤات الكبيرة عبر الإنترنت والدُفعات. تم دمجه مع Google Cloud ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى البيانات على Google Storage. وكلاء Unity للتعلم الآلي: تسمح حزمة Unity ML Agents SDK للمطورين والباحثين بتحويل الألعاب والمحاكاة التي تم تطويرها عبر محرر Unity إلى بيئات ، حيث يمكن تدريب الوكلاء الأذكياء بشكل فعال باستخدام التعلم المعزز العميق. Apache PredictionIO: هذا عبارة عن حزمة ML مفتوحة المصدر مدمجة مع Apache Spark و MLLib و HBase و Spray و Elastic Search لإنشاء محركات تنبؤية لجميع أنواع مهام ML. تعلم الآلة من أمازون: يُستخدم محرك توصيات Amazon ML لتشغيل Amazon Echo / Dot ، بدعم من Alexa و Drone-Prime Air و Amazon Go والخدمات السحابية المستندة إلى AWS. مجموعة أدوات التعلم الآلي الموزعة من Microsoft: توفر مجموعة الأدوات هذه من Microsoft إطارًا لتدريب نماذج تعلم الآلة على البيانات الضخمة. تحتوي مجموعة الأدوات على كل من الخوارزمية وابتكارات النظام لجعل المهام على البيانات الضخمة قابلة للتطوير بدرجة عالية وفعالة ومرنة.

2. لغة البرمجة R هي لغة ML مجانية ومفتوحة المصدر تدعم الحوسبة الإحصائية ولغة الرسوم على مجموعة واسعة من أنظمة التشغيل. يوفر وظائف إحصائية متنوعة مثل النمذجة الخطية وغير الخطية والاختبارات الإحصائية الكلاسيكية وتحليل السلاسل الزمنية والتصنيف والتجميع والتقنيات الرسومية المتقدمة. إنها لغة ديناميكية للغاية وقابلة للتطوير وقابلة للتوسيع توفر ميزات متقدمة لمعالجة البيانات والحساب وعرض الرسومات وحساب المصفوفات وأدوات تحليل البيانات وما إلى ذلك. إنها لغة برمجة تحتوي أيضًا على شروط وحلقات وإمكانيات أخرى. يحتوي R على أكثر من 11000 حزمة من مختلف الأنواع ، والتي تتوفر من خلال شبكة أرشيف R الشاملة (CRAN) والموصل الحيوي وأوميجاهات و GitHub والمستودعات الأخرى.

3. تشهد الاتجاهات الناشئة في سلاسل الكتل وتقنية Bitcoin Blockchain تطوراً مكثفاً بسرعة بسبب الاهتمام الكبير من الأوساط الأكاديمية وقطاع الصناعة. تعتبر blockchain بمثابة قاعدة بيانات معاملات مشتركة ومفتوحة المصدر لتتبع معاملات العملة الرقمية مثل Bitcoin. وفقًا لـ Don و Alex Tapscott ، "إن blockchain هو دفتر الأستاذ الرقمي غير القابل للفساد للمعاملات الاقتصادية التي يمكن برمجتها ليس فقط المعاملات المالية ولكن تقريبًا كل شيء ذي قيمة." blockchain عبارة عن قائمة متزايدة باستمرار من السجلات تسمى الكتل والتي يتم ربطها وتأمينها باستخدام التشفير ، حيث تحتوي كل كتلة على مؤشر تجزئة كرابط للكتلة السابقة وختم زمني وبيانات المعاملات. منصات Blockchain ERIS: يتيح ذلك للجميع إنشاء تطبيق آمن ومنخفض التكلفة خاص بهم (يمكن تشغيله في أي مكان) باستخدام تقنية blockchain والعقود الذكية. HydraChain: هذا امتداد لمنصة Ethereum ، مع دعم إضافي لإنشاء دفاتر الأستاذ الموزعة المرخصة. MultiChain: هذا يمكّن المؤسسات من تصميم ونشر وتشغيل دفاتر الأستاذ الموزعة بسرعة. OpenChain: هي تقنية دفتر أستاذ موزع مفتوح المصدر ومناسبة للمنظمات التي تعمل على حل المشكلات وإدارة الأصول الرقمية بطريقة آمنة ومرنة للغاية. مشروع Ethereum: هذه منصة لا مركزية تدير عقودًا ذكية: التطبيقات التي تعمل على هذا النحو تتم برمجتها دون أي قيود على التوقف أو الرقابة أو الاحتيال أو مشاركة طرف ثالث. Hyperledger: هذا جهد تعاوني مفتوح المصدر لتطوير تقنية blockchain عبر الصناعة وضمان الشفافية وقابلية التشغيل البيني والدعم لجلب تقنيات blockchain للتبني التجاري.

4. المصدر المفتوح وإنترنت الأشياء (IoT) إن إنترنت الأشياء (IoT) مجزأ للغاية ويتغير باستمرار. تلعب المصادر المفتوحة دورًا مهمًا في إنشاء منصات إنترنت الأشياء وكذلك النماذج الأولية الجاهزة من حيث لوحات التطوير للبحث والتطوير والأتمتة. تتحكم معايير إنترنت الأشياء ، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي (AI) ، في مجموعة واسعة من الأنشطة وتفسيرها بطريقة ذكية. بدون استخدام تقنيات مفتوحة المصدر ، لا يوجد ويب. تتطلب إنترنت الأشياء نفس المستوى من الوصول المشترك في كل مكان في وظائفها الأساسية وإلى الويب من أجل الوصول المشترك. من المتوقع أن تتصل عمليات نشر إنترنت الأشياء في المستقبل القريب وتتكامل عالميًا مع مليارات الأجهزة والأصول وأجهزة الاستشعار ونقاط النهاية. تعتبر منصات إنترنت الأشياء طبقة وسيطة بين أجهزة إنترنت الأشياء أو نقاط النهاية والخدمات التي تستهلك مخرجات البيانات. توفر هذه الأنظمة الأساسية إدارة متطورة لنقاط النهاية للتحكم في الأجهزة. منصات IoT مفتوحة المصدر Kaa IoT: منصة إنترنت الأشياء فعالة ومفتوحة المصدر وقائمة على السحابة والتي تتيح إدارة البيانات للكائنات المتصلة والبنية التحتية الخلفية من خلال توفير مكونات SDK للخادم ونقطة النهاية. SiteWhere: يوفر هذا إمكانية استيعاب بيانات الجهاز وتخزينها ومعالجتها وتكاملها. يعمل على خوادم أساسية مقدمة من Apache Tomcat ، ويحتوي على تطبيقات MongoDB و HBase. ThingSpeak: يتيح ذلك للمستخدمين جمع بيانات المستشعر وتخزينها في السحابة وعلى منصات تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء الشائعة. إنه يعمل جيدًا مع Arduino و ESP8266 و BeagleBone و Raspberry Pi و MATLAB وما إلى ذلك. DeviceHive: يوفر هذا خيارات نشر Docker و Kubernetes. لديه القدرة على الاتصال بأي جهاز أو لوحة قرصنة عبر Rest APIs و WebSockets و MQTT وما إلى ذلك. Thinger.io: هذا نظام أساسي مفتوح المصدر لإنترنت الأشياء ويوفر بنية أساسية سحابية قابلة للتطوير لتوصيل الأجهزة. وهو يدعم جميع أنواع اللوحات مثل Arduino و ESP8266 و Raspberry Pi و Intel Edison. أجهزة إنترنت الأشياء مفتوحة المصدر - لوحات التطوير: تعتمد العديد من لوحات تطوير الأجهزة مثل Arduino و Freeduino و Raspberry Pi و BBC MicroBit و Orange Pi و Pine A64 بالإضافة إلى أنظمة التشغيل مثل Raspbian و Kodi وما إلى ذلك ، على أساس المصدر المفتوح.

5. تحليلات المصادر المفتوحة والبيانات الضخمة تقول IDC أن الإيرادات العالمية للبيانات الضخمة وتحليلات الأعمال سترتفع من 130 مليار دولار أمريكي في عام 2016 إلى أكثر من 203 مليار دولار أمريكي في عام 2020 بمعدل نمو سنوي قدره 11.7 في المائة. في الوقت الحاضر ، تدرك معظم المؤسسات قيمة التقاط جميع البيانات المتدفقة داخل الأعمال ، وبالتالي تستخدم تحليلات البيانات الكبيرة مفتوحة المصدر للحصول على ميزة حاسمة منها. تسير البرامج مفتوحة المصدر والبيانات الضخمة جنبًا إلى جنب في هذه الأيام لأن تطبيقات اليوم يمكن أن تتعامل مع البيانات المتنوعة بطريقة فعالة ، حيث تنمو بشكل كبير في التنوع والحجم والسرعة والصدق. أدوات ومنصات تحليل البيانات الضخمة الشائعة هي: Apache Hadoop: الحوسبة منخفضة التكلفة الموزعة لشبكة البيانات الكبيرة: كسب تحليل أسرع للبيانات في الوقت الفعلي. Cassandra: يدير قواعد البيانات الضخمة Terrastore: مشهور لقابلية التوسع والمرونة KNIME: أفضل أداة لإدارة الأداء و تكامل البيانات Rapidminer: لمعالجة أسرع للبيانات وتبسيط التحليل التنبئي Solr: أداة قابلة للتطوير وموثوق بها لنقل وتجميع ملفات البيانات الكبيرة Terracotta: تمكن تطبيقات المؤسسة من تخزين وإدارة البيانات الضخمة في ذاكرة الخادم AVRO: نظام تسلسل البيانات استنادًا إلى JSON- المخططات المحددة Oozie: ينسق جدولة وظائف Hadoop Zookeeper: خدمة مركزية للحفاظ على معلومات التكوين والتسمية والمزامنة الموزعة وخدمات المجموعة

6. تقدم تطبيقات الويب التقدمية (PWAs) تطبيقات الويب التقدمية (PWAs) تجربة مثل تطبيق الهاتف المحمول للمستخدمين النهائيين دون أي متطلبات لتثبيت التطبيق. تم تصميم هذه التطبيقات بواسطة Google ، وتم الترويج لها في مؤتمر Google I / O 2017. تستفيد PWAs من النظام البيئي للويب والمكونات الإضافية والمجتمع والسهولة النسبية لنشر وصيانة موقع الويب عند مقارنتها بالتطبيق الأصلي في متاجر التطبيقات المعنية. يستفيد تطبيق الويب التقدمي (PWA) من خصائص تطبيقات الهاتف المحمول ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء والاحتفاظ بالمستخدمين ، دون التعقيدات التي تنطوي عليها صيانة تطبيق الهاتف المحمول. تزداد شعبية مواقع الويب التقدمية بسرعة - كطريقة لإنشاء تطبيقات باستخدام JavaScript و CSS و HTML ، ولديها مستوى من الأداء وسهولة الاستخدام يكاد يكون مطابقًا للتطبيقات الأصلية. يمكن لـ PWAs العمل مع معظم المتصفحات والأجهزة ، وتناسب جميع الشاشات ذات التصميمات سريعة الاستجابة ، وتمكين الاتصال في وضع عدم الاتصال ، وتوفر تجربة شبيهة بالتطبيق مع ميزات مثل دفع الإخطارات وبيان تطبيق الويب. أدوات لبناء تفاعل تطبيقات الويب التقدمية: تتم إدارتها ودعمها بواسطة Facebook وهي الأساس لـ React Native. يمكنه بسهولة نقل التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام React إلى التطبيقات الأصلية. قالب البوليمر: مدعوم من Google لاستخدام نمط PRPL لتحسين توصيل التطبيق إلى الجهاز. Webpack: ضروري لمواقع الويب التقدمية المعقدة والموجهة للواجهة الأمامية ويشتمل على عدد لا يحصى من تطبيقات JavaScript. Lighthouse: أداة قوية لمراقبة أداء Google PWA لاختبار أوقات التحميل والأداء في تحميل الصفحات ، فضلاً عن الأمان في اتصالات الشبكة والتصميم وواجهة المستخدم.

7. المصدر المفتوح والأمن السيبراني عند إنشاء سياسة أمنية لأي منظمة ، أو عند إنشاء عمليات أمنية أو مركز أبحاث ، فإن المطلب الأساسي هو أن يكون لديك الأشخاص المناسبون والعمليات والأدوات الفعالة. تمتلئ السوق مفتوحة المصدر بالكثير من أدوات الأمان وحتى توزيعات Linux مثل Kali Linux و Parrot Security Tool Set و Network Security Tool Kit و Cyborg Hawk وغيرها الكثير. يتم استخدام كل هذه من قبل متخصصين في اختبار الأمان والاختراق لعمليات الأمان في الوقت الفعلي ولإيجاد نقاط الضعف والأبواب الخلفية في الشبكات الحالية. استخبارات المصادر المفتوحة (OSINT) هي منهجية لاستخدام أدوات مفتوحة المصدر لجمع المعلومات من المصادر المتاحة للجمهور ، وإجراء تحليل للبيانات واتخاذ الإجراء الصحيح. لمنع الهجمات الأمنية على الشبكة ، من الأهمية بمكان فهم المعلومات التي يتم جمعها بواسطة المنظمة والبرامج المستخدمة لجمعها. وفقًا لأحدث تقارير تحليل الأمان مفتوحة المصدر (Blackduck Software-www.blackducksoftware.com) ، تحتوي 67٪ من التطبيقات التي تمت مراجعتها على ثغرات أمنية لنظام التشغيل ، مع تصنيف 40٪ من الثغرات الأمنية مفتوحة المصدر في كل تطبيق على أنها "خطيرة". في الولايات المتحدة ، من المتوقع أن تتضمن ميزانية عام 2018 للبنتاغون ووزارة الدفاع الأمريكية (DoD) إطلاق برنامج تجريبي جديد ، حيث سيستخدم 20 في المائة من الكود المخصص الذي تم تطويره برمجيات مفتوحة المصدر لأن وفقًا لقانون Linus: "تعد البرامج مفتوحة المصدر أكثر أمانًا مقارنة بأي شيء آخر." يستضيف GitHub أكثر من 70 مليون مشروع مفتوح المصدر ، منها 600000 عنصر تم تنزيلها أكثر من 14 مليار مرة. فيما يلي أهم أنظمة التشغيل التي يستخدمها المخترقون ومختبرو الاختراق. هذه قيد التطوير المستمر لجعلها غير قابلة للاختراق ضد التهديدات في الوقت الفعلي: Kali Linux Parrot Security OS BackBox Linux Samurai Web Testing Framework Deft Linux CAINE Network Security Toolkit (NST) BlackArch Linux ArchStrike Linux Cyborg Hawk Fedora Security Spin BugTraq Node Zero Weakerthan Dracos Linux

8. المصدر المفتوح والواقع الافتراضي والواقع المعزز والواقع المختلط شهدت السنوات الأخيرة اهتمامًا متزايدًا بتنفيذ واستخدام الواقع الافتراضي والواقع المعزز وحتى الواقع المختلط - لا سيما في مجالات تطبيقات الرعاية الصحية والجيش والأزياء والرياضة ، البناء والإعلام والاتصالات والأفلام والترفيه والهندسة والتعليم. ومع ذلك ، فإن الاعتماد الأعلى محدود بسبب ارتفاع تكاليف تطوير مثل هذه البرامج ، ونقص المهارات الفنية والصعوبات في بيئة التنفيذ. للتغلب على هذه العقبات ، جاءت المصادر المفتوحة للإنقاذ. المصدر المفتوح له جذور عميقة في هذا المجال ، وسوف تنمو هذه الجذور بشكل أعمق وأكثر تقدمًا في السنوات القليلة القادمة - من حيث عمليات التنفيذ المباشرة ومجموعات تطوير البرامج والبرامج. مع تطبيق المصدر المفتوح ، تطور واقع جديد يسمى XR أو Extended Reality ، وهو متقدم جدًا وله العديد من التطبيقات الحية. من المتوقع أن تصل مبيعات الواقع الافتراضي والواقع المعزز والواقع المختلط إلى 2.8 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2018. وقد بدأت بالفعل العديد من الشركات مثل Facebook و Google و Microsoft و Magic Leap و HTC و Samsung و WorldViz و Unity و Snap و FirstHand Technologies في اعتماد المصادر المفتوحة التقنيات القائمة على إخراج مجموعات SDK للأجهزة والبرامج التي تدعم VR و AR و MR. يعمل اتحاد الواقع الافتراضي مفتوح المصدر (OSVR) و Xilinx أيضًا على الخروج بأجهزة وبرامج VR متنوعة للمستخدمين النهائيين. فيما يلي مجموعات أدوات ومنصات و SDK متنوعة للواقع الافتراضي و AT و MR: OSVR - واقع افتراضي مفتوح المصدر للألعاب ARToolkit - مصدر مفتوح AR SDK Apertus VR - محرك مفتوح المصدر للواقع الافتراضي والواقع المعزز OpenSpace3D - منصة مفتوحة المصدر للبيئات ثلاثية الأبعاد Holokit - مجموعة MR مفتوحة المصدر Mixare - محرك AR مفتوح المصدر عالي الدقة - تطبيق VR مشترك مفتوح المصدر OpenMask - برمجيات وسيطة مفتوحة المصدر لـ VR CalVR - إطار عمل برنامج VR مفتوح المصدر

9. الحوسبة السحابية والمفتوحة المصدر تعد الحوسبة السحابية إحدى أهم التقنيات التي ظهرت في العامين الماضيين وربما حتى العامين المقبلين ، مما أدى إلى استثمارات بمليارات الدولارات. من المتوقع أن تصل صناعة الحوسبة السحابية إلى 241 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2020. التطبيقات السحابية مفتوحة المصدر الشائعة هي خوادم CloudStack أو OpenNebula أو OpenERP. أدت الابتكارات في الحوسبة السحابية إلى اتجاهات ملحوظة مثل الاعتماد المتزايد للسحابة العامة ؛ اعتماد تقنيات الحاويات مثل Docker و Kubernetes و Apache Mesos و LXD وما إلى ذلك ؛ واعتماد DevOps في تسليم التطبيقات والأدوات مفتوحة المصدر من قبل الشركات. تشترك الحوسبة السحابية والمصدر المفتوح في أهداف مشتركة مثل تقليل التكاليف من خلال عدم دفع رسوم الترخيص. من المقبول عمومًا أنه بدون برامج مفتوحة المصدر ، لم تكن الحوسبة السحابية قادرة على النمو بسرعة. اليوم ، يستخدم معظم بائعي الحوسبة السحابية برامج مفتوحة المصدر لتطوير أنظمتهم. تتضمن الأمثلة Red Hat لأنظمة التشغيل السحابية والبنية التحتية ، Eucalyptus و OpenStack لتنفيذ البنية التحتية كخدمة ، Cloudera لإطار عمل برنامج Hadoop مفتوح المصدر ، OpenNebula لـ VM مفتوح المصدر ، مشرف Xen لإدارة المحاكاة الافتراضية للخادم ، Cloud Foundry و OpenShift لمنصة مفتوحة كخدمة ، إلخ. فيما يلي بعض الأدوات المفيدة للحوسبة السحابية. OpenStack: هذا يسهل مراكز البيانات على تقديم موارد مجمعة للحوسبة والتخزين والشبكات وواجهة المستخدم الرسومية عبر لوحة معلومات للإدارة الفعالة. CloudStack: ينشر هذا ويدير شبكات كبيرة من الأجهزة الافتراضية. الأوكالبتوس: هذا يسهل ترحيل التطبيقات والبيانات بسهولة ؛ يقوم بإنشاء بيئات سحابية خاصة ومختلطة. openQRM: تمكين بناء IaaS الخاص والعامة والمختلط. OpenShift: يتيح إدارة سهلة لتطوير التطبيقات المستندة إلى السحابة. تشمل محاكيات الحوسبة السحابية مفتوحة المصدر الأخرى CloudSim و CloudAnalyst و iCanCloud و GreenCloud و CloudSched وما إلى ذلك.

© 2021 Developed by Fikra for Business Development. All rights reserved