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在2024年尋找的開源趨勢

Lisa Kudrow
Lisa Kudrow原創
2025-02-09 12:21:11860瀏覽

Open Source Trends to Look for In 2024

2024年開源軟件發展趨勢預測

開源社區對人工智能和機器學習工具的廣泛採用預計將在2024年持續增長,儘管圍繞知識產權和許可問題的法律和倫理辯論仍在進行。

開源社區將更加關注安全性,目標是尋找更好的方法來維護流行項目,並確保開源維護人員的長期承諾。

預計企業對開源社區的支持將增長,將有更多舉措和讚助旨在支持開源創作者,例如GitHub的Accelerator計劃和Codacy的Pioneers計劃。

公司內部開源項目辦公室(OSPO)的激增預計將在2024年及以後持續,因為它們有助於確保更高效、更低風險的開源策略和協議。

根據Open Logic 2023年開源報告,80%的受訪公司表示,他們在過去一年中對開源的使用有所增加。隨著企業對開源的採用持續增加,得益於其龐大而專注的社區,開源領域將繼續發展壯大。

與往常一樣,開源軟件(OSS)的新技術和最佳實踐不斷湧現,引領社區走向新的令人興奮的道路。以下是您預計2024年開源生態系統將更加關注的一些趨勢。

本文由Codacy合作撰寫。感謝您支持使SitePoint成為可能的合作夥伴。

人工智能和機器學習的廣泛採用

2023年,軟件開發社區已經接受了人工智能(AI)和機器學習(ML)。最近的一項GitHub調查顯示,92%的開發人員使用人工智能驅動的編碼助手。

人工智能和機器學習工具不僅可以幫助編碼人員;它們還被用於輔助任何需要學習、解決問題和決策的任務。

人工智能在開源中的採用也在迅速增長,並且已經完全成為主流。我們已經看到谷歌將人工智能用於圖像和語音識別任務。 Facebook還發布了一個名為PyTorch的開源機器學習庫。

人工智能的採用和使用是一個方面,另一個方面是這種採用帶來的法律和倫理問題。開源軟件處於許多此類辯論的最前沿,因為大多數機器學習模型訓練所用的編碼數據都是開源項目。

這種學習方法對知識產權和許可問題提出了質疑。使用用於訓練人工智能的代碼的OSS創建者是否應該得到補償?在其他人的作品上訓練這些工具是否合法?

我們已經看到,人工智能驅動的圖像創建者和寫作工具已經成功地避免了版權問題。然而,一項集體訴訟針對GitHub提起訴訟,指控他們的CoPilot人工智能工具違反了許多開源許可證。

雖然解決這些關於使用人工智能技術的合法性和倫理問題的可能性需要很長時間才能解決,但很難相信這些擔憂能夠減緩人們對人工智能和機器學習工具在開源和其他領域的廣泛興趣和採用的速度。

更加關注安全

根據Synopsys 2023年開源安全和風險分析(OSSRA)報告,在他們為該報告掃描的1700多個代碼庫中,有87%包含安全和運營風險評估。該報告發現,89%的代碼庫包含超過四年未更新的開源代碼,91%的代碼庫包含至少兩年沒有新開發的組件。

鑑於Log4j庫零日關鍵漏洞事件仍然讓所有開源創建者記憶猶新,預計OSS社區將在2024年繼續強調安全和隱私最佳實踐的重要性。

開源無處不在。 2022年OSSRA報告顯示,97%的軟件包含一些開源代碼。開源代碼佔報告中所有審查代碼的78%。更重要的是,81%包含開源代碼的代碼庫至少存在一個安全漏洞,平均有五個高風險漏洞。

開源代碼無處不在,幾乎滲透到我們依賴的每項關鍵技術中,這使得適當的安全性和隱私性更加重要。當全球網絡使用相同的開源代碼時,一個漏洞可能會導致全球無數係統崩潰。

然而,開源的最大優勢也是其最大的障礙。為什麼要投資完全免費的東西?

根據Tidelift 2023年的一項研究,60%的開源維護人員是“無償愛好者”。只有13%的人將自己描述為靠這項工作謀生的專業維護人員。

該研究還發現,超過一半的受訪維護人員需要了解最近的安全計劃,例如OSSF記分卡、軟件架構師的供應鏈級別(SLSA)和NIST安全軟件開發框架(SSDF)。

為了安全性和可行性,2024年及以後開源社區的優先事項必須是找到更好的方法來維護流行項目——也就是說,支付足夠的報酬給開源維護人員,讓他們能夠長期從事這類工作。

企業支持增加

科技公司(大公司和小公司)越來越意識到開源社區對其整個生態系統的重要性。對開源重要性的這種認識已經導致了旨在支持開源創建者的倡議和讚助的增加。

最值得注意的一個是GitHub於2023年4月啟動的Accelerator計劃。這個為期10週的計劃為選定的開源項目提供了資金和指導。

位於里斯本的代碼質量平台Codacy正在做類似的事情。他們宣布了一個名為Pioneers的開源創建者獎學金計劃。入選的項目將獲得一整年的每月津貼、免費工具、項目的推廣以及由眾多明星開源專家(包括Vue.js框架創建者Evan You)提供的指導。

Pioneers計劃的申請截止日期為9月底,入選者將於10月中旬公佈。

另一個最近的開源贊助例子是Rust基金會的當前項目,該項目為使用該編程語言的維護人員提供了贈款,該語言擁有非常活躍的開源生態系統和社區。

擁有開源項目辦公室的公司增多

開源項目辦公室(OSPO)是公司內部負責公司如何使用開源的跨職能團隊。他們制定策略和政策,以確保其公司的開源策略和協議更高效、風險更低。

預計2024年及以後,OSPO將進一步激增。根據GitHub 2022年Octoverse報告,30%的財富100強公司擁有OSPO。 Linux基金會的研究還發現,雖然OSPO的採用在科技公司中仍然最為普遍,但我們也看到其他行業(如教育和公共部門)的採用率有所提高。

OSPO可以在幫助開發人員、技術人員、採購和法律團隊選擇和實施正確的開源工具方面發揮重要作用。 OSPO還可以幫助教育員工,並在構建內部工具堆棧時營造透明和責任的文化。

在2024年,如果更多公司創建首席開源官等角色和職位來領導OSPO並與首席技術官合作,為他們的公司創建更高效、更安全、更可持續的開源政策,不要感到驚訝。

關於開源趨勢的常見問題解答(FAQ)

開源軟件的最新趨勢是什麼?

開源軟件領域不斷發展。最新的趨勢之一是企業對開源軟件的採用率不斷提高。公司越來越認識到開源軟件的優勢,例如成本效益、靈活性和能夠根據其特定需求定制軟件。另一個趨勢是開源軟件在雲計算中越來越受歡迎。隨著越來越多的企業將其業務轉移到雲端,他們正在轉向開源解決方案來幫助管理其基於雲的系統。此外,在人工智能和機器學習技術的開發中,使用開源軟件的趨勢也在增長。

開源軟件如何影響科技行業?

開源軟件正在對科技行業產生深遠的影響。它通過允許開發人員協作和分享想法來推動創新,從而導致新技術和解決方案的創建。開源軟件還有助於使科技行業民主化,使高質量的軟件能夠被所有人訪問,無論其財務資源如何。此外,它正在改變科技公司的商業模式,因為它們現在更專注於為開源軟件提供服務和支持,而不是銷售專有軟件。

使用開源軟件的好處是什麼?

使用開源軟件有很多好處。主要優點之一是成本效益。開源軟件通常免費使用,這可以為企業節省大量資金。另一個好處是靈活性。使用開源軟件,用戶可以自由地修改和定制軟件以滿足其特定需求。此外,開源軟件通常比專有軟件更安全,因為它經常由開發人員社區進行審查和改進。

使用開源軟件的潛在挑戰是什麼?

雖然開源軟件提供了許多好處,但它也帶來了一些潛在的挑戰。主要挑戰之一是缺乏客戶支持。與專有軟件不同,開源軟件沒有專門的客戶支持團隊。這意味著用戶可能需要依靠社區論壇或聘請外部顧問來尋求幫助。另一個挑戰是開源軟件可能不如專有軟件用戶友好,這使得非技術用戶難以使用。

如何為開源項目做出貢獻?

有很多方法可以為開源項目做出貢獻。最常見的一種方法是貢獻代碼。如果您是開發人員,您可以通過修復錯誤、添加新功能或改進軟件性能來做出貢獻。但是,您不必是開發人員才能做出貢獻。您還可以通過報告錯誤、編寫文檔、設計用戶界面或幫助進行營銷和推廣工作來做出貢獻。要開始,您可以找到一個您感興趣的開源項目,並聯繫項目維護人員以了解您可以如何提供幫助。

開源軟件的未來是什麼?

開源軟件的未來看起來很有前景。隨著越來越多的企業認識到開源軟件的好處,它的採用率可能會繼續增長。此外,隨著越來越多的人了解開源並開始為開源項目做出貢獻,開源軟件的質量和多樣性可能會得到提高。此外,隨著人工智能和機器學習等技術的興起,未來開源軟件可能會出現許多令人興奮的新機遇。

開源軟件與專有軟件相比如何?

開源軟件和專有軟件各有優缺點。開源軟件通常比專有軟件更靈活、更具成本效益。它允許用戶修改和定制軟件以滿足其特定需求。但是,它可能不如專有軟件用戶友好,並且沒有專門的客戶支持。另一方面,專有軟件通常帶有客戶支持,並且可能更用戶友好,但它通常比開源軟件更昂貴且更不靈活。

開源軟件在雲計算中的作用是什麼?

開源軟件在雲計算中扮演著至關重要的角色。許多支持雲計算的技術,例如Linux操作系統、Apache Web服務器和MySQL數據庫,都是開源的。開源軟件允許雲提供商定制其服務以滿足客戶的特定需求。它還有助於確保云的安全性和可靠性,因為開源社區會定期審查和改進軟件。

開源軟件如何支持創新?

開源軟件通過促進協作和思想共享來支持創新。因為源代碼是免費提供的,所以開發人員可以利用彼此的工作,從而創建新的技術和解決方案。開源軟件還鼓勵實驗,因為開發人員可以自由地修改軟件並嘗試新想法,而無需擔心侵犯專有權利。

開源軟件對人工智能和機器學習的影響是什麼?

開源軟件在人工智能和機器學習技術的開發中發揮著關鍵作用。許多最流行的AI和機器學習框架,例如TensorFlow和PyTorch,都是開源的。這些框架允許研究人員和開發人員協作和分享他們的工作,從而加快了該領域的創新速度。此外,通過免費提供這些工具,開源軟件正在幫助使AI和機器學習民主化,使這些技術能夠被更廣泛的人員和組織所使用。

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