受访者从业时间 …………………………………………………………………………………… 15 3.3 受访者职位分布 …………………………………………………………………………………… 16 3.4 受访者所在的企业类型 …………………………………………………………………………… 17 3.5 公司购买开源产品的决策 ………………………………………………………………………… 18 3.6 受访者所从事的技术方向 ：主要涵盖个人信息、工作状况、开源社区以及开发者技术 调查方法 ：以在线问卷方式搜集样本和数据，交叉对比法分析数据 推广方法 ：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国网站 问题数量 ：44 问题类型 ：单选、多选、开放性 样本量 ：537 2 重要发现 通过分析 2021 年的统计数据，并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告，我们有 如下一些重要发现： 参与者的年龄集中在 20-39 域和职位分布也可以看出，这些“还未工作”人群多数指向学生群体，这和当前社会普遍 追求更高学历深造有关。 公司在购买开源产品时，多由工程团队负责人（技术总监 / 架构师 /TL）来进行产品的选择， 而且在同类型软件的购买中，半数的人会考虑软件供应商对开源社区的贡献，但不是主要 的考虑因素，只有在产品性能差别不大时，才会选择对开源社区贡献大的供应商。 参与者首次参与 / 转而参与开源项目的原因多为主观原因，例如更好的技能施展空间、更和谐的

blogs, open source community, open source China website 问题数量 ：44 Number of questions: 44 问题类型 ：单选、多选、开放性 Question type: single choice, multiple choices, open 样本量 ：537 Sample size: 537 society's general pursuit of higher education.  公司在购买开源产品时，多由工程团队负责人（技术总监 / 架构师 /TL）来进行产品的选 择，而且在同类型软件的购买中，半数的人会考虑软件供应商对开源社区的贡献，但不是 主要的考虑因素，只有在产品性能差别不大时，才会选择对开源社区贡献大的供应商。  When companies buy open source experts' optimistic analysis of open source education. 3.4 受访者所在的企业类型 / 3.4 Type of business where the respondent works 受访者所在的企业类型多为国内初创公司和国内大型互联网企业，占比分别是 39%和 25%。 The types of companies the respondents

调查内容：主要涵盖个⼈信息、⼯作状况、开源社区以及开发者技术  调查⽅法：以在线问卷⽅式搜集样本和数据，交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量：59  问题类型：单选、多选、开放性  样本量：236 2、重要发现 由于疫情，今年的问卷全部通过线上的⽅式传播，因此收集到的样本量相⽐往年较少，但仍旧 能够管中窥豹，观察到中国开源世界的悄然变化。通过分析 作系统相关产品仍然是⼤家了解 和接触开源的最初窗⼝。 4.7 最希望能够开源的产品 相⽐于 2019 年，开发⼯具在今年成为⼤家最希望能够开源的产品类型第⼀名，紧接着的是操 作系统，数据库产品与中间件产品也是很多⼈希望能够开源的产品类型。 4.8 企业对开源的贡献 在参与者眼中，GitHub 对于开源软件的贡献最⼤，其次是 Google，⽽在国内企业中， Alibaba、Huawei apache/incubator-echarts 和 apache/skywalking 的表现也⾮常活跃，分别居中国开源排⾏ 榜第 10、12 名。Apache ECharts 是⼀个免费的，功能强⼤的图表和可视化库；SkyWalking 是⼀个观测平台和 APM ⼯具，它可以选择性的与 Service Mesh 协同⼯作，为微服务、云原 ⽣和基于容器的应⽤提供⾃动的指标，⽬前为阿⾥、华为、腾讯等国内⼤⼚提供监测服务。

Insight 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 稳健性-活跃度 作为 AI 开发生态中的关键组 成部分，本部分图表中的开发 框架、大模型及相关工具在活 跃度的表现各有千秋。 如应用开发平台 Dify 受行业 技术更新影响较小，其活跃度 始终保持着较高水平；而大语 言模型 MOSS 则较易受技术 更新影响，活跃度随时间整体 呈下滑趋势。 18 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 创新力-组织活跃度 创新力-组织活跃度 开源组织的活跃程度成为衡量 社区生态建设是否繁荣的重要 指标之一。 本部分图表中的多个组织在社 区活跃度上表现各有差异。 如某些组织在开源项目中长期 保持较高的贡献水平，展现出 其对生态建设的持续支持；而 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也

仅相关服务需要开发 无需全量测试，能够快速应对需求变化 微服务可以技术独立演进 成本低 PRODUCT 13 PRODUCT 基于可视化编程语言 基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低 代码数据模型，自动生成数据库表和页 面交互。 支持企业集成 能够通过 关系型/分布式数据库 API 接口 填报数据 大数据平台 数据连接 数据接入 SQL语句数据建模 可视化数据建模 轻量化 ETL 建模 对接数据中台模型 数据建模 数据分析 报告 智能图表推荐 多种高级算法 自助式 拖拽分析 智能AI 辅助分析 数据大屏 复杂报表 数据展示 数据门户 智能决策 自助取数 企业系统对接 移动应用对接 数据应用 数据应用 PRODUCT

云 3.5% 其他 21.1% 全球开源项目分布 总量持续上升，项目类型反映市场需求与热度 全球对开源的热情不减，开源项目数量持续攀升。Apache基金会目前为350多个开源项目及社区提供支持，从项目类型上 看，2020年Apache开源社区旗下的工具库类型开源项目占比最多，达到22.9%，其次为大数据以及网络服务器类型。 Linux基金会已经向累计多于750个开源项目及社区提供服务，202 1年Linux基金会中云计算、容器和虚拟化开源项目的占 比最大，达到22.7%。整体来看，全球开源项目类型集中在开发框架、文档类开源项目、云计算等相关领域。此外，开源 项目的类型往往能反映当前市场关注的热点，如容器与云原生应用技术、人工智能开发框架等技术的流行。 来源：Apache软件基金会，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 来源：Linux基金会，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源软件的选型考量 用户进行开源软件选型主要考虑开源协议类型，以及软件自身 提供服务的可持续性 对于市场用户而言，开源软件产品具备成本低、透明度高、高度自主、不易被厂商绑定等优势，可以帮助企业实现产品的 快速开发与部署，大多数企业会选择在生产实践中使用相当

GA，达到生产可用。这是一个开源的 MongoDB 替代品，建立在 PostgreSQL 之上，并在 Apache 2.0 许可下 发布。 Dragonfly 1.0 完全支持 Redis 最常见的数 据类型和命令，以及快照、主从复制和高可用 等特性。 DragonflyDB 是一个现代化的开源内存数据 库，兼容 Redis 和 Memcached API，迁移时 无需修改任何代码，可作为两者的替代方案。 项目作者是 Kenton Varda —— Protocol Buffers version 2 的主要开发者。 Nim v2.0 于 2023 年 8 月正式发布，这是一门指令式、通用、多范式、 静态类型、编译型的编程语言。 2.0 是 Nim 的一次进化，新版本的一项重要特性是将 ORC 内存管理作为 默认设置，以及许多其他新功能和改进。 JetBrains 编程工具“全家桶” Java 21 .的时代即将到来， 直接干掉后端运维测试，统一所有 bug OSCHINA 社区用户评论 Jason909：JavaScript 作为动态类型语言，V8 引擎已经对其做了极致的优化， 但性能跟 C/C++仍有相当大的差距，想要更高的性能需要静态类型的代码和对其 优化的运行环境，于是有了 WASM 的前身 asm.js。AssemblyScript 在实际工作 中意义不大，需要改写成高性能的

Exchange（VEX）对检测到的漏洞进行 过滤； • 支持为虚拟机镜像生成CycloneDX和SPDX 等格式的SBOM（软件物料清单）； • 支持嵌套JAR路径； • 支持通过分析文件内容来识别dpkg和Go模 块的许可证类型； • 支持使用自定义的Docker socket。 全球开源态势洞察｜第十期 06 03 开源安全 DEF CON将举办全球最大规模 AI黑客大赛 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Mesh是一个开源的云原生混沌工程平台，提供丰 富的故障模拟类型，具有强大的故障场景编排能力，方便用户在 开发测试中以及生产环境中模拟现实世界中可能出现的各类异常， 帮助用户发现系统潜在的问题。Chaos Mesh基于Kubernetes CRD (Custom Resource Definition) 构建，根据不同的故障类型 定义多个CRD类型，并为不同的CRD对象实现单独的Controller 以管理不同的混沌实验。Chaos

堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 公开案例研究 4 JumpServer ⼀体机及信创⽅案 3 5 ⽬ 录 各种类型 的 IT 资产 为什么要使⽤堡垒机？ - 以更安全、更⾼效的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 普通⽤户 外包⼈员 临时访客 服务器 ⽹络设备 数据库 Kubernetes 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 特⾊功能四 ⽀持丰富的审计⽂件存储⽅式 企业⾃建 存储 公有云 存储 JumpServer DC 特⾊功能五 堡垒机⽇志 会话操作命令 会话操作录像 全⽂检索和分析引擎 S3 类型 NFS ⽇志系统 Syslog 各⼤主流公有云 ⽂件存储 管理员 组织 / 分公司 / ⼆级单位 组织 / 分公司 / ⼆级单位 组织 / 分公司 / ⼆级单位 组织管理员 组织管理员

nAI很接近，但产品的出发点可能会决 定了它在这个领域⾥专业化的位置。 通⽤⼈⼯智能会存在技术⻔槛，这个世界上只会有少数的通⽤⼈⼯智能公司，但每个跨过⼀定技术⻔ 槛的公司可以在某些具体的场景或类型的智能上有专业化优势，并在这些领域做得⽐其他公司更好， 最终形成⼀些⽹络效应。因此，未来并不会只有⼀家AI公司能包办所有的智能。
机器之⼼:
你有没有想过，可能我们永远⽆法追赶上
杨植麟： ⾏业⼤模型的唯⼀优势也就是专有数据壁垒最终会被打破，因此我认为不是⼀个可持续性的东西，最 终肯定不是靠专有数据壁垒，⽽是靠销售渠道或者提供更好的定制服务。 但不同的通⽤⼤模型之间的分化是有可能的。这由你的产品的起点决定，通过对不同类型的⽤⼾的吸 引，吸收他们所供应的数据，让模型在哪些⽅⾯更强。 机器之⼼：作为⼀个在业内评价较⾼的⼈，⼤家对你寄托的期望是否给你带来了压⼒？ 杨植麟：我更多的是感到兴奋，因为我觉得能有机会做这个事情本⾝就很幸运，我对这个机会充满了


职位要求：

1、本科以上学历，设计学相关背景，2年以上创意设计或相关领域⼯作经验，具备出⾊的视觉设计能 ⼒和创意思维；

2、熟悉主流⼴告平台的素材要求和优化技巧，了解不同类型素材的投放效果，能够快速适应不同平台 的投放规则；

3、熟练运⽤Photoshop等设计软件，熟悉Midjourney，Stable
Diffusion等AI⼯作流；

4、在前公司中快