CはTiobeIndex言語オブザイヤーを受賞しました

堅固なCプログラミング言語は、流行のPythonを混乱させ、言語人気のTiobeIndexで2019年の「言語オブザイヤー」の栄誉を奪いました。 Pythonは、2018年と同じように、2019年にも指定されると予想されていました。しかし、全体的な評価が前年比で2.4パーセントポイント増加したおかげで、Cが勝ちました。準優勝者は、C#(2.1%)、Python(1.4%)、およびSwift(0.6%)でした。 Cの復活の原動力は、モノのインターネットの小型デバイスのプログラミングでの使用です。また、Cは習得が容易で、すべてのプロセッサでCコンパイラを利用できるとTiobe氏は述べています。 Tiobeの評価は、Google、Bing、

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JawsはAWSLambdaアプリのデプロイを一口取ります

新しいオープンソースプログラミングフレームワークJawsは、Amazon AWS Lambdaで「サーバーレスアプリケーション」を作成するために使用できると主張しています。アプリケーションは、APIによってリンクされたコードのスニペットにすぎず、正式なサーバーインフラストラクチャはありません。 AWS Re:Inventでのブレイクアウトセッション中に発表されたJawsは、開発者のAustenCollinsとDoAppエンジニアのRyanPendergastの発案によるものです。Jawsは、既存のNode.jsまたはJava8コードをコマンドラインインターフェイスを介してAWSLambdaにデプロイし、使用されるラムダに共通の構造と自動化手法を課します。 ブレイクアウトセッションで公開されたスライドデッキで、コリンズとペンダーガストは、AWSユーティリティに委任されたスタンドアロンサーバーによって通常処理される機能の多くを備えた、サーバーレス設計へのジョーズの適合を詳しく説明しました。本格的なサーバーを起動してWebからのリクエストを処理する代わりに、JawsアプリはAWS APIGatewayをフロントエンドとして使用できます。 Jawsは、同様の機能を最初から提供しようとするのではなく、既存のAmazonリソースをデプロイと管理に活用することもできます。これは、Gateway

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Redisストリームの使用方法

Roshan Kumarは、RedisLabsのシニアプロダクトマネージャーです。 インメモリマルチモデルデータベースであるRedisは、多くのユースケースで人気があります。これらには、コンテンツキャッシュ、セッションストア、リアルタイム分析、メッセージブローカリング、およびデータストリーミングが含まれます。昨年、Redis Pub / Sub、Lists、SortedSetsを使用してリアルタイムのストリーム処理を行う方法について書きました。現在、Redis 5.0の登場により、Redisはストリームを管理するために設計されたまったく新しいデータ構造を備えています。 Redis Streamsデータ構造を使用すると、Pub / Sub、リスト、および並べ替えセットで可能だった以上のことができます。多くの利点の中で、RedisStreamsでは次のことができます。 高速で到着する大量のデータを収集します(唯一のボトルネックはネットワークI / Oです)。 多くのプロデューサーと多くのコンシューマーの間にデータチャネルを作成します。 プロデューサーとコンシューマーが同じ速度で動作していない場合でも、データの消費を効果的に管理します。 コンシューマーがオフラインまたは切断されているときにデータを永続化します。 プロデュー

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新しいMicrosoftEdgeの開発者ツール

Microsoftの新しいChromiumベースのブラウザは最近2回目の公開安定版リリースを行い、ARM64を完全にサポートするEdge 80と、Webコンテンツの構築と操作に役立つ改善されたツールを発表しました。現在のレガシーEdgeの以前のバージョンと同様に、Microsoftの新しいブラウザーは、ブラウザーに接続されているか、別のペインにある開発者ツールを起動するための使い慣れたF12ショートカットを保持しています。 従来のEdgeとの類似点はありますが、現在はChromiumの世界で作業しており、Chromeやその他のChromiumベースのブラウザーとの共通点がたくさんあるため、新しいものに慣れておく価値があります。それは悪いことではありません。ブラウザ間でスキルを伝達する方が簡単です。また、開発ブラウザとしてChromeを使用している場合は、新しいEdgeでの作業を簡単に開始できます。ただし、Microsoftは独自の変更をいくつか行っており、Edge開発者エクスペリエンスをVisual Studioコードに拡張して、単一の環境でJavaScriptアプリケーションを開発およびテストできるように取り組んでいます。 クロスプラットフォームの開発者エクスペリエンス Windows 7とmacOSで利用可能な新しいEdgeと、開発中のLinuxバージョンでは、さまざまなプラ

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グーグルは衝突攻撃に成功してSHA-1を殺す

公式:SHA-1暗号化アルゴリズムは「SHAttered」されています。GoogleはSHA-1の破壊に成功しました。それで? 現代のコンピューティングの進歩がSHA-1に対する衝突攻撃の成功が差し迫っていることを意味するという長年の警告の後、GoogleとオランダのCentrum Wiskunde&Informatica(CWI)の研究者チームは、最初の成功したSHA-1衝突の開発に成功しました。実際には、SHA-1は実用的なセキュリティのために信頼されるべきではありません。 最新の暗号化ハッシュ関数は、アルゴリズムがファイルごとに異なる暗号化ハッシュを生成するという事実に依存しています。ハッシュの衝突とは、同じハッシュを持つ2つの別々のファイルがあることを指します。 SHA-1の暗号化の弱点により、SHA-1アルゴリズムを使用する証明書が衝突攻撃に対して潜在的に脆弱になるという事実はよく知られています。米国国立標準技術研究所は5年以上前にSHA-1を廃止し、専門家は組織に強力なハッシュアルゴリズムへの切り替えを長い間求めてきました。これまで、SHA-1で行われた唯一のことは、衝突攻撃が依然として高価で理論的であるという事実でした。 Google主導の研究チームが、コンテンツが異なる2つのPDFファイルを生成できるが、同じSHA-1ハッシュを生成できる方法を開発したため、もはや

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WebAPIをバージョン管理する方法

可能な限り同じURIを維持しながら、常にWebAPIをバージョン管理する必要があります。本番環境で稼働していて、ユーザーによって消費されているWebAPIがある状況を想像してみてください。ここで、Web APIにさらに多くの機能が必要であるが、既存の機能をそのまま維持する必要があるとします。古いAPIをまだ必要としているユーザーもいれば、新機能または拡張機能を備えたバージョンが必要なユーザーもいます。これはまさにWebAPIのバージョン管理が助けになるところです。 次のいずれかの方法でWebAPIをバージョン管理できます。 URLを使用:バージョン情報は、クエリ文字列としてURLで指定されます。 カスタムリクエストヘッダーを使用する:コントローラーのバージョン情報はリクエストヘッダーで指定され、URLを変更する必要はありません。 Acceptヘッダーを使用する:Acceptヘッダーは通常、メディアタイプと文字エンコードを定義します。URLを変更せずに、acceptヘッダーを介してWebAPIのバージョン情報を渡すことができます。 URLを使用したWebAPIのバージョン管理 命名されている次のWeb APIコントローラー、考えてみましょう AuthorsV1ControllerとAuthorsV2Controller、それぞれを。 パブリッククラスAut

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Aerospikeが複数のサイト間で低遅延と強力な一貫性を実現する方法

今日のグローバルなデジタル経済では、組織は常にオンでリアルタイムに実行されるアプリケーションを用意する必要があります。デジタル決済システム、リアルタイムの在庫追跡、オンラインゲームなどのアプリケーションは、世界中に分散しているデータセンターに高速にアクセスできる復元力のあるシステムに依存しています。このようなアプリケーションの場合、データがプライベートクラウド、パブリッククラウド、またはその両方の組み合わせに保存されているかどうかに関係なく、トランザクションのデータ整合性を損なうことは許容されません。 ただし、地理的に分散したデータセンターまたはクラウドリージョン全体でクラスターを運用すると、コストが高くなり、データの不整合が発生し、復元力が制限されます。これらの障害を克服するために、AerospikeはAerospike Database 5にマルチサイトクラスタリング機能を開発しました。これにより、企業はデータ損失のリスクやデータの可用性を制限することなく、複数の場所で単一のデータベースクラスターを運用できます。 マルチサイトクラスタリングは、アクティブ-アクティブデータアーキテクチャを提供します アクティブ-アクティブデータアーキテクチャは複数のリージョンにまたがり、すべての場所でアプリケーションリクエストを処理します。各場所は「アクティブ」です。データレコードはリージョン

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Node.jsが再びフォークしますが、今回は政治紛争をめぐって

Node.js技術委員会のメンバーの行動に対する反対によって引き起こされた、Node.jsコミュニティの新たな不和は、JavaScriptランタイムエンジンの別の分岐点につながりました。 Ayo.jsは、Google Chrome V8JavaScriptエンジン上に構築されていると説明しています。イベント駆動型のノンブロッキングI / Oモデルを備えており、軽量で効率的です。それはまさにNode.jsがそれ自体を説明する方法です。Ayo、js GitHubリポジトリに関するメモには、Ayo.jsのドキュメントの多くがまだNode.jsリポジトリを指しているとさえ記載されています。 2年前、IO.jsフォークはNode.jsの技術的な方向性をめぐる論争の結果でした(IO.jsは後でNode.jsにマージされました)が、新しいAyo.jsフォークはコミュニティの戦いの結果であるようですテクノロジーをめぐる議論よりも。 Node.jsの技術運営委員会のメンバーであるNode.jsプロバイダーNodeSourceのチーフノードオ

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共同データサイエンスのための3つのKaggleの代替案

難しい質問に良い答えを得る最良の方法は何ですか?たくさんの人に聞いて、それで競争をしましょう。それは長い間、データサイエンスに対するKaggleのアプローチでした。肺がんの検出をより正​​確にするなどの困難な任務を、最高のチームと最高のアルゴリズムが勝つ、賞金を支払う競争に変えてください。 現在、KaggleはGoogleに導入されており、今のところすべての兆候がそのまま維持されていることを示していますが、そのような献身的なコミュニティと特異なアプローチを備えたサイトの長期的な見通しについては不安があります。 Kaggleの足跡をたどっていない場合でも、同様の使命を共有する他の3つのサイトを次に示します。(CrowdAnalytixなどの一部のサイトでは、コンテストで受け入れられたソリューションを職務著作物、つまりその所有物と見なす場合があることに注意してください。) CrowdAI スイスのÉcolePolytechniqueFédéraledeLausanneの製品であるCrowdAIは、オープンデータの課題をホストし、問題の問題がどのように解決されたかについての洞察を得るためのオープンソースプラットフォームです。プラットフォームは非常に新しく、これまでに提供された課題は6つだけですが、これらの課題から派生したチュートリアルは詳細で価値があり、その作業を再現したり、同様のも

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Tintri VMstoreレビュー:フラッシュと同じくらい速く、ディスクと同じくらい安い

フラッシュの手頃な価格の向上と仮想化の普及により、バックエンドストレージアレイへの新しい革新的なアプローチが生まれ、ストレージの世界は大きな混乱の渦中にあります。この革命の最前線にある新しいストレージ企業の中には、VMwareやDataDomainなどの企業から創設者が生まれたTintriがあります。TintriのVMstoreアプライアンスは、フラッシュ、ディスク、インライン重複排除、およびその他のソフトウェアマジックを組み合わせて、仮想マシン専用の費用効果の高い高性能ストレージを提供します。 VMware環境でTintriVMstoreをテストしましたが、Tintri OS 3.0および3.1(それぞれ、8月および11月に到着)の時点で、VMstoreはRed Hat EnterpriseVirtualizationおよびMicrosoftWindowsHyper-Vもサポートしています。さらに、バージョン3.1は、VMwareのSite Recovery Managerとの緊密な統合、保存データの暗号化、およびPowerShellスクリプトのサポートを通じて、ディザスタリカバリの新機能をもたらします。 ReplicateVMとCloneVMは、VMwareドメイン内にもある機能を実装する2つのTintri機能です。(ReplicateVMは基本製品の一部ではなく、追加のライセ

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SDNのジレンマ:Linuxカーネルネットワーキングとカーネルバイパス

Sujal Dasは、ネットワーキング、セキュリティ、負荷分散、仮想化、およびSDN向けの高性能x86コプロセッシングソリューションのプロバイダーであるNetronomeの最高戦略責任者およびマーケティング責任者です。 過去25年間にテクノロジービジネスで何かを学んだとしたら、Linuxカーネルを過小評価することは決してないでしょう。では、なぜこれほど多くのネットワーク企業がLinuxカーネル、より具体的にはLinuxカーネルネットワークスタックをバイパスすることを熱望しているのでしょうか。Linuxカーネルのネットワークパケット動脈の何がそんなに悪いので、私たちの多くがそれらをバイパスするように動機付けているのでしょうか? 主な理由は2つあります。まず、カーネルネットワークスタックが遅すぎます。問題は、サーバーとスイッチに高速ネットワークを採用することで悪化するだけです(現在、10GbE、25GbE、および40GbEであり、近い将来、50GbEおよび100GbEに上昇します)。 。次に、カーネルの外部でネットワーキングを処理することにより、コアLinuxカーネルコードを変更することなく新しいテクノロジーをプラグインできます。 これらの2つの理由と、多くのカーネルバイパステクノロジーがオープンソースである、および/または標準化団体によって指定されているという追加の利点により、バイ

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AWSはIaaSとPaaSを超えて動いています

先週、Amazon WebServicesはクラウドベースのコンタクトセンターサービスであるAmazonConnectを開始しました。目的は、企業に使いやすく、展開が速いコールセンターシステムを提供することです。しかし、Amazon Connectには、AWSの単なる新しいサービスよりも深い意味があります。 テクノロジーの観点からは、Amazon ConnectはAmazonのカスタマーサービスシステムと同じように機能し、自然言語処理用のLex AIテクノロジーを組み込んでいます。これは、Alexa仮想アシスタント(Amazon EchoのAlexa)でも使用されています。 このサービスにより、ユーザーは顧客との対話プロセスを動的に構成できます。もちろん、AWSのIaaSクラウドとの統合は簡単です。 しかし、Amazon Connectのユニークな点は、AWSがスタックを上に移動していることです。ストレージとコンピューティングはAWSの基本ですが、AmazonConnectのような高レベルのサービスが今後AWSの焦点になる可能性があります。 理由は単純です。このようなサービスは通常、ベンダーにとってより収益性が高く、顧客はこれまでインフラストラクチャサービスよりもはるかに長くサービスを利用できます(ソフトウェアシステムよりもサーバーの変更がはるかに簡単です)。 クラウドを使用

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.NET 5:.NETFrameworkと.NETCoreの統合の意味

Microsoftの.NET戦略は、おなじみの.NETFrameworkと新しいオープンソースの.NETCoreでの2つの異なる開発ストランドにより、最近少し不明確になっている可能性があります。.NET Standardライブラリの共通セットは、2つを統合することを目的としており、開発者は、Windowsからモバイル、Webまで、すべてのターゲットプラットフォームでさまざまな.NETバージョンを操作する単一の方法を提供します。しかし、それでも、使用する.NETランタイム(Core、Xamarin、Mono、またはFramework)について考える必要がありますか? .NET5の紹介.NETの未来 ビルド2019で、マイクロソフトは.NETの将来の計画を発表し、.NET Core3の次のメジャーリリースは.NET5と呼ばれる.NETの単一バージョンになることを発表しました。リファクタリングおよび再活性化された.NETの急速な成長に基づいて構築コアであるMicrosoftは、多くの既存の

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Azure Machine LearningDesignerを使用してカスタムモデルを構築する

機械学習は、現代のアプリケーション開発の重要な部分であり、複雑な一連のルールエンジンを使用して行われていたものの多くを置き換え、対象範囲をはるかに幅広い問題に拡大します。AzureのCognitiveServicesのようなサービスは、多くの一般的なユースケースをサポートする事前構築済みの事前トレーニング済みモデルを提供しますが、さらに多くのサービスでカスタムモデル開発が必要です。 MLでカスタム化 カスタムの機械学習モデルを構築するにはどうすればよいですか? Rなどの統計分析言語を使用してモデルを構築および検証することから始めて、データの基礎となる構造をすでに把握している場合や、PythonのAnacondaスイートの線形代数機能を使用する場合があります。同様に、PyTorchやTensorFlowなどのツールは、使い慣れた言語やプラットフォームと統合しながら、ニューラルネットとディープラーニングを活用して、より複雑なモデルを構築するのに役立ちます。 モデルを構築、テスト、および(最も重要なこととして)検証できるデータサイエンティストと数学者のチームがあれば、それはすべて良いことです。機械学習の専門知識を見つけるのは難しいため、必要なのは、企業が必要とするモデルを作成するプロセスを通じて開発者をガイドするのに役立つツールです。実際には、ほとんどの機械学習モデルは2つのタイプに分

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Windows Server2016の上位7つのHyper-V機能

数週間前、私は仮想化の時代とハイパーバイザー戦争が終わったと宣言しました。ええと、「移動」ほど「上」ではありません。つまり、新しい戦い、つまりクラウドの戦争を支持して脇に押しやられました。主要な戦闘員は、VMware、Citrix Systems、およびMicrosoftからAmazon Web Services、Google、および(現在も)Microsoftに変更されました。 ただし、戦いがクラウドに移行したからといって、仮想化でまだ行われている地上戦争の痕跡がないというわけではありません。最新のサルボはMicrosoftから提供されており、Microsoftは間もなく次のバージョンのWindows Server(2016)をリリースし、それに伴い、次のバージョンのHyper-VServerをリリースします。 探すべき主な新機能または改善された機能は次のとおりです。 ディスクリートデバイス割り当て(DDA)。これにより、ユーザーはPCにPCI Expressデバイスの一部を取り込んで、それらをVMに直接渡すことができます。このパフォーマンス向上機能により、VMはPCIデバイスに直接アクセスできるため、仮想化スタックをバイパスします。このような機能の2つの主要なPCIデバイスタイプは、GPUとNVMe(不揮発性メモリエクスプレス)SSDコントローラーです。 ホストリソースの

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ファブレットデスマッチ:Apple iPhone 6PlusとSamsungNote 4

4年前、SamsungはオリジナルのGalaxy Noteでかなりの騒ぎを起こしました。これは、多くの人が大きすぎると感じた超大型のスマートフォンですが、他の多くの人はスマートフォンとタブレットの組み合わせとして愛され、「ファブレット」というモニカを生み出しました。この秋、SamsungがNoteの4回目のイテレーションを発表したとき、AppleはiPhone 6Plusでファブレットの争いに飛び込みました。 どちらも強力な候補ですが、輝く場所は異なります。表面的には、ケースのサイズはほぼ同じで、ほとんど同じように見えます。iPhone 6 Plusは少し薄く(0.28インチ対0.33インチ)、少し軽い(6.1オンス対6.2オンス)が、Note 4の画面は大きい(5.7インチ対5.5)。しかし、その違いは詳細と操作で明らかになります。 このレビューのスコアは、デバイスをビジネススマートフォンとして評価しているため、iPhone 6 Plusに勝利をもたらします。ここで、iOS 8.1は、Note4のAndroidKitKat4.4よりもアプリケーションとセキュリティの点で決定的な優位性を持っています。ビジネススマートフォンとして、iPhone 6Plusが優れたデバイスであることは間違いありません。 しかし、2つのデバイスは、ファブレットの側面でより厳密に一致しています。特大の画

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Goチュートリアル:GoogleGoを使い始める

なぜGo言語を使いたいのですか?基本的に、これは簡潔で、シンプルで、安全で、高速にコンパイルされた言語であり、優れた並行性機能を備えており、大規模なプロジェクトを簡単に処理できます。もともとはGoogleで開発されましたが、無料のオープンソースでもあります。 言語の設計者の1人であるRobPike氏は、次のように述べています。「Goプロジェクトの目標は、Googleでのソフトウェア開発の遅さと不器用さを排除し、それによってプロセスの生産性と拡張性を高めることでした。この言語は、大規模なソフトウェアシステムを作成し、読み取り、デバッグ、保守する人々によって設計されました。」 これらの目標に従って、Goには他の著名な言語の多くの機能が欠けています。これが実際の強みです。 Goはオブジェクト指向ではなく、ヘッダーファイルや前方宣言がなく、型階層がなく、メソッドや演算子のオーバーロードがなく、ジェネリックスがなく、ランタイム用の仮想マシンであり、例外はなく、アサーションもありません。 一方、Goが持っているものは非常にうまく機能します。大きなプログラムを数秒でコンパイルできます。チャネルを介して効率的に通信できるオーバーヘッドの少ないコルーチン(ゴルーチンと呼ばれる)があります。インターフェイスとインターフェイス構成があります。さらに、Goは、ファーストクラス関数、高階関数、ユーザー定義

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ブラウザでTensorFlowを使用する方法

TensorFlowを使用すると、比較的少量のトレーニングデータで単純なニューラルネットワークをトレーニングできますが、トレーニングデータセットが大きいディープニューラルネットワークでは、加速のためにCUDA対応のNvidia GPU、Google TPU、またはFPGAを使用する必要があります。代替案は、最近まで、CPUのクラスターで数週間トレーニングすることでした。 TensorFlow 2.0で導入されたイノベーションの1つは、JavaScriptの実装であるTensorFlow.jsです。トレーニングや推論の速度が向上するとは思っていませんでしたが、WebGL APIを介してすべてのGPU(CUDA対応GPUだけでなく)をサポートしていることを考えると、向上します。 [また、TensorFlow 2.0レビュー:より簡単な機械学習] TensorFlow.jsとは何ですか? TensorFlow.jsは、JavaScriptで機械学習モデルを開発およびトレーニングし、それらをブラウザーまたはNode.jsにデプロイするためのライブラリです。既存のモデル

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GatsbyJSは数千人の肩に立っています

何年も前、Linuxの創設者であるLinus Torvaldsは、アイザックニュートン卿のオープンソースの仕事についてLinuxと話し合うときに、「巨人の肩の上に立つ」というフレーズを借りました。1991年にLinuxに適用されたかもしれない、「ねえ、私は他のいくつかの素晴らしい仕事のおかげで素晴らしい仕事をすることができた」という良い感情ですが、オープンソースを説明するのに良い仕事をしていません結局のところ、誰かが今日オープンソースコードをリリースするとき、彼らは天才開発者の小さなセット以上のものを利用しています。 いいえ、Gatsby.jsの最新リリースが示すように、最新のオープンソースプロジェクトは他の何千ものプロジェクトに依存しています。または、ギャツビーの創設者であるカイル・マシューズがインタビューで述べたように、「私たちは何千人もの[普通の]人々の肩の上に立っています。」 1000倍速いビルド?はい、お願いします! (Webの)最初は静的サイトジェネレーターでした。Mathewsが彼の投稿で説明したように、時間の経過とともに、組織はますます動的な機能をサポートするためにデータベース駆動型のWebサイトに目を向けました。ウェブサイトが成長するにつれ、静的サイトの生成によりビルド速度が遅くなりましたが、WordPressのようなデータベース駆動型ツールがMarkdownで

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2017年のテクノロジーオブザイヤー:最高のハードウェア、ソフトウェア、クラウドサービス

2017 Technology of the Year Awardsの受賞者を見ると、驚くほど多くのオープンソースプロジェクトに驚かざるを得ません。ここ数年、Hadoop、MongoDB、AngularJSなどのより画期的なプロジェクトがBest of Open Source Software Awardsパッケージから、Technology of the YearAwardsの希少な空気に飛び込んでいるのを見てきました。最高のオープンソースソフトウェアの中でのみですが、最高の製品の期間の中で。 今年、オープンソースはついにバランスを崩しました。32の受賞者のうち、少なくとも20は、オープンソースプロジェクト、オープンソースプロジェクトのクラウドバージョン、またはオープンソースコアを備えた商用製品のいずれかです。他の勝者の多くがクラウドサービスであることを考えると、本当の数はおそらくもっと多いでしょう。クラウドサービスは間違いなくオープンソースの基盤の上にあり、秘密のソースでオープンソースを使用する可能性があります。 疑問が残っている場合は、今すぐ休ませることができると思います。オープンソースは、今日の最高かつ最も革新的なソフトウェアの製造方法です。マイクロソフトでさえ、この事実を認識しているようです。 また、今年はクラウドで生まれた受賞者の数も印象的です。 LinkedInは、

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