JumpServer ⼴受欢迎的开源堡垒机
访问控制 安全审计 系统管理 审计管理 安全管理 安全管理中⼼ 堡垒机的典型⾏业应⽤场景 ⾦融 银⾏、证券、基⾦、保险等⾦融机构⻓期遵循着严格的安全审计规范,堡垒机已经成为其企业 IT 系统建设的必备组件。 制造 制造业已经完成了从集中式制造向分布式制造的演进,⼤型制造企业往往在境内外拥有多个⽣产基地,需要借助堡垒机实现 分布式 IT 资产的统⼀运维安全审计。 政府及国有企业 政府机构及国有企业 。 服务业 传统服务⾏业,以及包括了物流交通⾏业在内的、依托于信息技术发展演进的现代服务业,普遍具有分布式基础设施的安全 管控需求,同时需要兼顾海量资产的纳管和⾼可⽤,堡垒机是其必备的 IT 安全组件。 互联⽹ 互联⽹⾏业拥有⼤量的异构云资产,并持续追求 IT 系统运维的安全和⾼效,是堡垒机⼀直以来的忠实⽤户群体。 医疗医药 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势,IT 资产规模快速扩张,迫切需要通过堡垒机实现⼤规模 九年,⽤⼼做好⼀款堡垒机 2014 年 2017 年 2018 年 2020 年 2022 年 2023 年 2022 年 100+ Contributors JumpServer 的架构及核⼼组件 Load Balancer Lina Luna(Web Terminal) Chen CORE MySQL / Redis 等 本地存储 云存储 负载 接⼊ 核⼼ 数据 存储0 码力 | 40 页 | 6.66 MB | 1 年前3网易数帆 领先的数字化转型技术与服务提供商 2021
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 API 集成企业内部的服务,实 现应用组装。 业务与流程融合 流程引擎基于 BPMN2.0 规范,可视化 流程开发,可支持如请假、入职、离职等 企业内常用流程场景。 支持软件资产多层次复用 应用、页面、基础组件、扩展组件、接口 等不同粒度软件资产,均支持复用。 零成本部署运维 产出应用支持自动化部署在云原生平台 之上,无运维的代价,集成网易运维实 践。 产品能力 首批通过信通院认定项目:首批低代码无代码开发平台通用能力评测 覆盖企业数据全链路的大数 据产品,全面降低数据使用门 槛。 开放 专注大数据技术领域,核心 技术自主可控,支持多云和跨 云部署。 高效 联动数据链路多环节,从系统 层面加快业务高效运营和有 效决策。 灵活 组件式插件化产品架构,基于 用户的发展阶段,提供量身定 制的大数据产品和解决方案。 16 网易数帆旗下大数据技术与服务品牌 网易有数以“数据价值”为导向,聚焦于企业 “看数”、“管数”、“用数”等业务场景,提供全链路大数据技术及产品服0 码力 | 43 页 | 884.64 KB | 1 年前32020 中国开源年度报告
个,除了蚂蚁⾦服采⽤ React 封装的⼀套组件库 ant-design/ant-design,基于 Ant Design 框架搭建的中后台管理控制台的脚⼿架 ant-design/ant-design-pro 和致⼒于配置和管理微 服务的特性集 alibaba/nacos 外,饿了么(已被阿⾥收购)的开源项⽬ ElmFE/element 作为 前端组件,表现也⼗分突出。 PingCAP 在 Top50 项⽬列表中,包括阿⾥的 Ant-Design 组件库,京东基于 React 前端框架的 开发框架 taro,由饿了么(已被阿⾥收购)前端团队开源的 Vue UI 组件库 Element 等等, 这说明在国内,前端群体在开源社区更为活跃;另外前端代码⼀般也不太涉密,因此公司在⼼ 态上更开放⼀些。不过这其中也有⼀点需要引起注意,上榜的前端项⽬组件库居多,但是缺少 核⼼项⽬。 属于⼈⼯智能领域的项⽬ 的数量更是超过了阿⾥,但开发者的数量却不⾜阿⾥的 1/10,可⻅ PingCAP 的开源社区⾮常的活跃。 有赞的排名上升得⾮常快,这可能得益于其开源项⽬ youzan/vant 的优秀表现,该项⽬是轻 量级的移动 UI 组件。 值得注意的是 Bilibili、douban 和掘⾦等以⽤户⽣产内容(User Generate Content)为主的 新兴社交媒体企业也在积极使⽤开源技术。 可以看出,中国开源领军企0 码力 | 46 页 | 4.09 MB | 1 年前32023 中国开源开发者报告
“零一万物”发布 Yi 系列开源大模型 Vercel 发布"v0":根据文本生成 UI 代码 v0 是一款根据文本生成 UI 界面代码的 AI 产品,只要输入文字提示,即可生成 需要的 UI 组件界面。 智谱 AI 开源 ChatGLM-6B 大模型 GPT-4 发布不久后,一款让这个最强大语言模型能够自主完成任务的开源项 目——Auto-GPT 横空出世,在 AI 领域掀起巨大的波澜。它就像是赋予了 董事会。现任首席技术官 Mira Murati 将临时 担任首席执行官,该任命立即生效。 LangChain 是封装了大量 LLM 应用开发逻辑和工具集成的开源 Python 库, 提供了一套工具、组件和接口,简化创建由 LLM 和聊天模型提供支持的应 用程序的过程。 创新工场董事长兼 CEO 李开复今年 3 月创办 AI 大模型创业公司 “零一万物”。 11 月,零一万物推出 Yi-34B 和 事件被曝光后,苹果客服虽然进行了 “自动订购” 增值业务 网易伏羲回应 “HR 威胁” 相关动机和证据。与此同时,该公司还公布了一系列后续关怀方案。 苹果 App Store 免费榜第一是黄色软件 NanUI 界面组件是一个开放源代码的.NET/.NET Core 窗体应用程序 (WinForms)界面框架。适用于希望使用 HTML5/CSS3 等前端技术来构建 Windows 窗体应用程序用户界面的.NET 开发人员。0 码力 | 87 页 | 31.99 MB | 1 年前32021 中国开源年度报告
版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 26 3.18 云原生组件 / 工具 ………………………………………………………………………………… 27 4 开源社区参与现状 ………………………………………………………………………… 27 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因 前仍有不少参与者在使用。 3.17 AI 开发框架 AI 开发框架使用情况中,意料之中地,Tensorflow 和 PyTorch。 2021 中国开源年度报告 27 3.18 云原生组件 / 工具 云原生组件 / 工具的使用中,Kubernetes 一枝独秀。 4 开源社区参与现状 在填写问卷的 537 人中,约有 52% 的受访者有过参与开源社区的经历。 4.1 首次参与 / 转而参与开源项目的原因 代码安全风险 开源组件漏洞引起的安全风险也是开源风险中不可忽视的重要因素。开源代码具有公开易获取的特点, 这为开发者提供便利的同时,也隐含着漏洞反馈和修复滞后的潜在风险。开源项目一旦被广泛使用,一 方面漏洞信息散落在各类开发者手中,能否及时被官方收录是一个挑战 ;同时另一方面,如果软件使用 者跟踪漏洞修复不及时,则其被攻击的风险将大大提升。 专家点评 姜宁:开源组件的使用并不是没有成本的。0 码力 | 132 页 | 14.24 MB | 1 年前3中国开源软件产业研究报告
的发起人之一,同时也是诸多开源项目的重要贡献者,目前已经对 外开源的项目包含OpenHarmony、OpenGauss等。其中,OpenHarmony是华为于2020年开源的分布式操作系统,采用 了组件化设计方案,可根据设备的资源能力和业务特征进行灵活裁剪,满足不同形态的终端设备对于操作系统的要求,可 适应各类智能设备;OpenGauss是华为于2019年开源的数据库产品,内核源自PostgreSQL,采用木兰宽松许可证v2,具 服 务 子 系 统 集 增 强 软 件 服 务 子 系 统 集 硬 件 服 务 子 系 统 集 系统应用 扩展应用/三方应用 遵循分层设计,按照系统 > 子系统 > 组件的结构逐级展开,在使 用时可以根据实际需要对组件进行裁剪 网络通道10GE OpenGauss主 OpenGauss备 本地存 储资源 本地存 储资源 本地存 储资源 运维管理模块 客户端驱动 前 端 业 务 ,对开 源产业抱有深刻的认知,相信开源开放能够帮助行业建立技术规范和创造更大价值,并为创新提供更大的动力。青云科技 已推出了KubeSphere容器平台、RadonDB云原生数据库、Xenon高可用组件、OpenPitrix多云应用管理平台、OpenELB 负载均衡器、全象云低代码、OpenFunction函数计算平台、tKeel物联网开放平台等60多个优质开源项目,从0到1运营了 KubeSph0 码力 | 68 页 | 3.63 MB | 1 年前32021 中国开源年度报告
frameworks used, unsurprisingly, are Tensorflow and PyTorch. 3.18 云原生组件/工具 / 3.18 Cloud-native components/tools 云原生组件/工具的使用中,Kubernetes 一枝独秀。 Kubernetes stands alone in the use of cloud-native Doris and Doris DB 资料来源:公开资料,云启资本 Source: Public sources, Yunqi Partners 3.3.2 代码安全风险 开源组件漏洞引起的安全风险也是开源风险中不可忽视的重要因素。开源代码具有公开易获取 的特点,这为开发者提供便利的同时,也隐含着漏洞反馈和修复滞后的潜在风险。开源项目一 旦被广泛使用,一方面漏洞信息散落在 time, the risk of being attacked will be significantly increased. 【专家点评】[Expert Comment] 姜宁:开源组件的使用并不是没有成本的。 一般来说开源软件许可中都包含了一个不提 供质保的声明。 如果想要比较好解决开源项目代码安全风险的问题 ,公司要么投入人力 参与上游项目的开发, 要么购买商业公司基于开源项目制作的发行版。0 码力 | 199 页 | 9.63 MB | 1 年前32023年中国基础软件开源产业研究白皮书
的中间件研究范围的部分 云原生生态概览 云原生的意义:通过底层云原生技术与相关应用编排管理 组件的使用,在云原生生态之上运行的应用,能在构建时 更快速、运行时更稳定、修改时更简便,提升企业应对快 速业务变化的敏捷调整能力。 云原生生态与云原生中间件 云原生中间件特色:底层资源容器化,同时通过组件化、 事件驱动等设计原则让中间件更具备低耦合、标准化等特 性,拥有屏蔽底层技术细节、减免架构复杂度带来的管理 Volcano是一个建立在Kubernetes上的批处理系统,可 对 承 接 应 用 程 序 通 常 运 行 多 种 通 用 领 域 框 架 , 如 TensorFlow、Spark、Ray等进行集成。 • OpenTiny是企业级组件库解决方案,拥有主题配置系 统 / 中后台模板 / CLI 命令行等效率提升工具,一套API 接口即可跨端、技术栈、版本、设计规范使用 • EdgeGallery包含应用编排和管理器、应用开发集成平 开发者视角下的AI框架能力指标 可达智能水平 基于此AI框架,训练模型达到 相同可达水平时,所需花费的 时间及所需要训练的数据集体 量,这决定了采用该种AI框架 开发后,所需投入的资源要 素。这一般与AI框架体系中搭 配的组件有关。 不同框架在处理源码和编译命 令时的方式有所不同,对数据 的运算能力也不相同,是基于 此AI框架开发的神经网络通达 性的主要影响因素,即在相应 领域完成某种任务的准确率、 处理速度或学习能力。0 码力 | 43 页 | 4.69 MB | 1 年前3全球开源发展态势洞察(2023年第八期)
兼容,并进行了各种其他改进和错误修复,版 本特性更新如下: • 兼容Kubernetes1.27; • 支持容器插件,如WebAssembly(WASM) 和gVisor容器沙箱; • k0s将用自建的镜像来运行所有的系统组件; • 支持控制Helm chart的安装顺序。 全球开源态势洞察|第十期 03 Azure AKS正式推出网络方案 Azure CNI Overlay Azure CNI Overlay可以利用覆盖的网络来降低 镜像和服务配置注释、资源和安全上下文设 置等; • 添加EDS支持(Endpoint Discovery Service)。 近日,OpenYurt v1.3.0发布,版本特性更新如下: • 重构Openyurt控制平面组件; • 允许用户为静态Pod定义Pod模板和升级模 型; • NodePort Service支持节点池隔离。 近日,Rainbond v5.14.0发布,版本特性更新 如下: • 各语言源码构建包版本升级; 41.0发布 Trivy是一款专业的容器漏洞扫描工具,旨在帮 助用户识别并解决容器镜像中的安全漏洞。它 支持多种容器镜像格式和操作系统,并提供全 面的漏洞扫描功能。Trivy能检测操作系统和软 件组件的漏洞,以及配置错误等安全问题。此 外,Trivy还具备对容器镜像中的文件权限和可 疑配置选项等安全配置问题进行全面检查的能 力。借助Trivy,用户能够轻松地进行容器镜像 的安全评估和漏洞修复工作。0 码力 | 22 页 | 1.99 MB | 1 年前3Moonshot AI 介绍
⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码,是MetaLLaMa和GooglePALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分;发明了groupnormalization,是StableDiffusion等AI模型成功 的关键组件;发明了Transformer-XL,是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型,解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题,定义了语⾔建模的新标准;曾 与DeepMind和CM 置编码,是MetaLLaMa和GooglePALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分;我们发明了groupnormalization,是StableDiffusion等AI模型成功的关键 组件;同时,我的⼯作Transformer-XL,是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN的注意⼒ 语⾔模型,解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题,定义了语⾔建模的新标准;我们曾与DeepMind和 型⾥边,但是只贴其中⼀⼩段,就跟它 说请你只翻译这⼀段。我们发现在这种情况下,不管是多么复杂的技术⽂档,模型翻译质量都特别 好。因为它有⾮常充分的上下⽂,它知道每⼀个缩写,知道每⼀个细节跟其它的组件的交互,所以它 的翻译质量会⾮常的⾼。⼤家可以想象,⾮常爱追剧的朋友们可能知道字幕组翻译⽔平不稳定,也许 以后字幕组翻译的时候,也可以利⽤这种⽅式,让翻译质量更⾼。 MoonshotAI开放平台发布0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前3
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