2021 年最佳开源软件榜单
來自OSC社區
作為一家信息技術媒體公司，InfoWorld 成立于 1978 年，目前隸屬于 IDG。
每年。InfoWorld 都會根據軟件對開源界的貢獻，以及在業界的影響力評選出當年的 “最佳開源軟件” (BOSSIE)，該獎項評選已經延續了十多年。
本次獲獎的 29 個開源項目包括：軟件開發、開發、云原生計算、機器學習等類型，下面我們一起來看看，有沒有熟悉的面孔！
1、Svelte 和 SvelteKit
在眾多創新的、開源的、前端的 JavaScript 框架中，Svelte 及其全棧對應的 SvelteKit 可能是最有野心和遠見的。
Svelte 一開始就通過采用編譯時策略來顛覆現狀，并以出色的性能、持續的發展和卓越的開發者體驗向前邁進。
SvelteKit 現已進入公測階段，它延續了 Svelte 的傳統，通過采用最新的工具，并將部署到無服務器環境作為一項內置功能來實現飛躍。
地址：https://github.com/sveltejs/svelte
2、Minikube
Minikube 是一個易于在本地運行 Kubernetes 的工具，可在你的筆記本電腦上的虛擬機內輕松創建單機版 Kubernetes 集群。便于嘗試 Kubernetes 或使用 Kubernetes 日常開發。
地址：https://github.com/kubernetes/minikube
3、Pixie
Pixie 是 Kubernetes 應用的可觀察性工具，它可以查看集群的高級狀態，如服務地圖、集群資源和應用流量；還可以深入到更詳細的視圖，如 pod 狀態、火焰圖和單個 full-body 應用請求。
Pixie 使用 eBPF 自動收集遙測數據，它在集群本地收集、存儲和查詢所有的遙測數據，使用不到 5% 的集群 CPU。Pixie 的用例包括集群內的網絡監控、基礎設施健康、服務性能和數據庫查詢剖析。
地址：https://github.com/pixie-io/pixie
4、FastAPI
FastAPI 是一個高性能 Web 框架，用于構建 API。主要特性：
快速：非常高的性能，與 NodeJS 和 Go 相當
快速編碼：將功能開發速度提高約 200％ 至 300％
更少的錯誤：減少約 40％ 的人為錯誤
直觀：強大的編輯器支持，自動補全無處不在，調試時間更少
簡易：旨在易于使用和學習，減少閱讀文檔的時間。
簡短：減少代碼重復。
穩健：獲取可用于生產環境的代碼，具有自動交互式文檔
基于標準：基于并完全兼容 API 的開放標準 OpenAPI 和 JSON Schema
地址：https://github.com/tiangolo/fastapi
5、Crystal ?
作為一個提供具有 C 語言的速度和 Ruby 語言的表現力的編程語言的項目，Crystal 已經開發了好幾年了。隨著今年年初 Crystal 1.0 的發布，該語言現在已經足夠穩定到可以用于一般工作負載。
Crystal 使用靜態類型和 LLVM 編譯器來實現高速度，并避免在運行時出現空引用等常見問題。Crystal 可以與現有的 C 代碼接口，以進一步提高速度和便利性，它還可以使用編譯時宏來擴展基礎語言的語法。
地址：https://github.com/crystal-lang/crystal
6、Windows Terminal
Windows Terminal 是一個全新的、流行的、功能強大的命令行終端工具。
包含很多來社區呼聲很高的特性，例如：多 Tab 支持、富文本、多語言支持、可配置、主題和樣式，支持 emoji 和基于 GPU 運算的文本渲染等等。同時該終端依然符合我們的目標和要求，以確保它保持快速、高效，并且不會消耗大量內存和電源。
地址：https://github.com/Microsoft/Terminal
7、OBS Studio
OBS Studio 是一款用于實時流媒體和屏幕錄制的軟件，為高效捕獲，合成，編碼，記錄和流傳輸視頻內容而設計，支持所有流媒體平臺。關注公眾號：程序員開源社區，回復：666領取資料 。
高性能實時視頻 / 音頻捕獲和混合。創建由多種來源組成的場景，包括窗口捕獲、圖像、文本、瀏覽器窗口、網絡攝像頭、捕獲卡等。
設置無限數量的場景，用戶可以通過自定義過渡無縫切換。
帶有每個源濾波器的直觀音頻混合器，例如噪聲門，噪聲抑制和增益。全面控制 VST 插件支持。
強大且易于使用的配置選項。添加新源，復制現有源，并輕松調整其屬性。
精簡的設置面板使用戶可以訪問各種配置選項，以調整廣播或錄制的各個方面。
模塊化的 “Dock” UI 允許用戶完全根據需要重新排列布局。用戶甚至可以將每個單獨的 Dock 彈出到自己的窗口中。
地址：https://github.com/obsproject/obs-studio
8、Shotcut
Shotcut 是一款跨平臺的視頻編輯工具，允許人們在應用效果和分層的同時，對音頻和視頻軌道進行所有的標準修正。Shotcut 有一個非常活躍的社區，并提供大量的操作視頻和指導，以幫助新手和高級攝像師。
它可以在 Mac、Linux、BSD 和 Windows 上運行 -- 盡管是跨平臺的，但與同類工具相比，它的界面很敏捷，使用起來也相對簡單。
地址：https://github.com/mltframework/shotcut
9、Weave GitOps Core
Weave GitOps 支持有效的 GitOps 工作流，以將應用程序持續交付到 Kubernetes 集群中。它基于領先的 GitOps 引擎 CNCF Flux。
地址：https://github.com/weaveworks/weave-gitops
10、Apache Solr
Apache Solr ?是基于 Lucene 的全文搜索服務器，也是最流行的企業級搜索引擎。Apache Lucene 是你所使用的大部分軟件的搜索功能背后的基礎搜索技術 -- 包括其他搜索引擎，如 Elasticsearch。
與 Elasticsearch 不同的是，Solr 放棄了它的開源許可，不過它仍然是免費的。Solr 是可集群的、可在云端部署的，并且強大到足以建立云端級的搜索服務。它甚至包括 LTR 算法，以幫助自動調整和加權結果。
地址：https://github.com/apache/solr
11、MLflow
MLflow 由 Databricks 創建，并由 Linux 基金會托管，是一個 MLOps 平臺，可以讓人跟蹤、管理和維護各種機器學習模型、實驗及其部署。它為你提供了記錄和查詢實驗（代碼、數據、配置、結果）的工具，將數據科學代碼打包成項目，并將這些項目鏈入工作流程。
地址：https://github.com/mlflow/mlflow
12、Orange
Orange 旨在使將數據挖掘 "富有成效且有趣"。Orange 允許用戶創建一個數據分析工作流程，執行各種機器學習和分析功能以及可視化。
與 R Studio 和 Jupyter 等程序化或文本工具相比，Orange 是非常直觀的。你可以將小部件拖到畫布上以加載文件，用模型分析數據并將結果可視化。
地址：https://github.com/biolab/orange3
13、Flutter
Flutter 由 Google 的工程師團隊打造，用于創建高性能、跨平臺的移動應用。Flutter 針對當下以及未來的移動設備進行優化，專注于 Android and iOS 低延遲的輸入和高幀率。
它可以給開發者提供簡單、高效的方式來構建和部署跨平臺、高性能移動應用；給用戶提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 體驗。
地址：https://github.com/flutter
14、Apache Superset
Apache Superset 是 Airbnb （知名在線房屋短租公司）開源的數據探查與可視化平臺（曾用名 Panoramix、Caravel ），該工具在可視化、易用性和交互性上非常有特色，用戶可以輕松對數據進行可視化分析。Apache Superset 也是一款企業級商業智能 Web 應用程序。
地址：https://github.com/apache/superset
15、Presto
Presto 是一個開源的分布式 SQL 引擎，用于在線分析處理，在集群中運行。
Presto 可以查詢各種各樣的數據源，從文件到數據庫，并將結果返回到許多商業智能和分析環境。更重要的是，Presto 允許查詢數據所在的地方，包括 Hive、Cassandra、關系型數據庫和專有數據存儲。
一個 Presto 查詢可以結合多個來源的數據。Facebook 使用 Presto 對幾個內部數據存儲進行互動查詢，包括他們的 300PB 數據倉庫。
地址：https://github.com/prestodb/presto
16、Apache Arrow
Apache Arrow 為平面和分層數據定義了一種獨立于語言的柱狀內存格式，為現代 CPU 和 GPU 上的高效分析操作而組織。
Arrow 內存格式還支持零拷貝讀取，以便在沒有序列化開銷的情況下進行閃電式的數據訪問。Arrow 庫可用于 C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Julia、MATLAB、Python、R、Ruby 和 Rust。
地址：https://github.com/apache/arrow
17、InterpretML
InterpretML 是一個開源的 Explainable AI（XAI）包，其中包含了幾個最先進的機器學習可解釋性技術。
InterpretML 讓你訓練可解釋的 glassbox 模型并解釋黑盒系統。InterpretML 可幫助你了解模型的全局行為，或了解個別預測背后的原因。
在它的許多功能中，InterpretML 有一個來自 Microsoft Research 的 "glass box" 模型，稱為 Explainable Boosting Machine，它支持用黑盒模型的近似值進行 post-hoc 解釋的 Lime。
地址：https://github.com/interpretml/interpret
18、Lime
Lime（local interpretable model-agnostic explanations 的簡稱）是一種 post-hoc 技術，通過擾動輸入的特征并檢查預測結果來解釋任何機器學習分類器的預測。
Lime 能夠解釋任何具有兩個或更多類的黑盒分類器，其同時適用于文本和圖像領域。Lime 也被包含在 InterpretML 中。
地址：https://github.com/marcotcr/lime
19、Dask
Dask 是一個用于并行計算的開源庫，可以將 Python 包擴展到多臺機器上。Dask 可以將數據和計算分布在多個 GPU 上，無論是在同一個系統中還是在一個多節點集群中。
Dask 與 Rapids cuDF、XGBoost 和 Rapids cuML 集成，用于 GPU 加速的數據分析和機器學習。它還與 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 集成，以并行化其工作流程
地址：https://github.com/dask/dask
20、BlazingSQL
BlazingSQL 是一個基于 RAPIDS 生態系統構建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 基于 Apache Arrow 柱狀內存格式，cuDF 是一個 GPU DataFrame 庫，用于加載、連接、聚合、過濾和操作數據。它是 cuDF 的 SQL 接口，具有支持大規模數據科學工作流和企業數據集的各種功能。
地址：https://github.com/BlazingDB/blazingsql
21、Rapids
Nvidia 的 Rapids 開源軟件庫和 API 套件讓你有能力完全在 GPU 上執行端到端的數據科學和分析管道。
Rapids 使用 Nvidia CUDA 基元進行底層計算優化，并通過用戶友好的 Python 接口暴露了 GPU 的并行性和高帶寬內存速度。Rapids 依賴于 Apache Arrow 柱狀內存格式，包括 cuDF，一個類似 Pandas 的 DataFrame 庫；cuML，一個機器學習庫集合，提供 Scikit-learn 中大多數算法的 GPU 版本；以及 cuGraph，一個類似 NetworkX 的加速圖分析庫
地址：https://github.com/rapidsai/cudf
22、PostHog
PostHog 是一個為開發人員構建的開源產品分析平臺。自動收集你網站或應用程序上的每個事件，無需向第三方發送數據。它在用戶級別提供基于事件的分析，捕獲你產品的使用數據以查看哪些用戶在你的應用程序中執行了哪些操作。它會自動捕獲點擊次數和綜合瀏覽量，以分析你的用戶在做什么，而無需手動推送事件。
地址：https://github.com/PostHog/posthog
23、LakeFS
LakeFS 提供了一種 "以管理代碼的方式管理你的數據湖" 的方法，為對象存儲增加了一層類似于 Git 的版本控制。
這種對 Git 語義的應用讓用戶可以創建自己的隔離的、零拷貝的數據分支，在上面工作、實驗和建模分析，而沒有破壞共享對象的風險。LakeFS 為你的數據帶來了有用的 commit notes、元數據字段和 rollback 選項，同時也帶來了維護數據完整性和質量的驗證 hooks-- 在一個未提交的分支被意外地合并回生產中之前，運行格式和模式檢查。
通過 LakeFS，管理和保護代碼庫的熟悉技術可以擴展到現代數據庫，如 Amazon S3 和 Azure Blob 存儲。
地址：https://github.com/treeverse/lakeFS
24、Meltano
Meltano 是今年從 GitLab 中分離出來的，一個免費的開源 DataOps 替代傳統 ELT（提取、加載、轉換）的工具鏈。Meltano 的數據倉庫框架使得為你的項目建模、提取和轉換數據變得容易，并通過內置的分析工具和簡化報告的儀表盤來補充集成和轉換管道。
Meltano 提供了一個可靠的提取器和加載器庫，以及對 Singer 標準的 data extracting taps 和 data loading targets 的支持，Meltano 已經是一個數據編排的動力源。
25、Trino
Trino（原名 PrestoSQL）是一個分布式 SQL 分析引擎，能夠對大型分布式數據源運行極快的查詢。
Trino 允許你同時對數據湖、關系型存儲或多個不同來源執行查詢，而不需要復制或移動數據進行處理。而且 Trino 與你的數據科學家可能使用的任何商業智能和分析工具配合得很好，無論是交互式的還是臨時性的，最大限度地減少了學習曲線。
隨著數據工程師努力支持越來越多的數據源的復雜分析，Trino 提供了一種優化查詢執行和加速不同來源的結果的方法。
地址：https://github.com/trinodb/trino
26、StreamNative
StreamNative 是一個高度可擴展的消息和事件流平臺，大大簡化了實時報告和分析工具以及企業應用流的數據管道鋪設。
StreamNative 將 Apache Pulsar 強大的分布式流處理架構與 Kubernetes 和混合云支持等企業額外功能、大型數據連接器庫、簡易認證和授權以及用于健康和性能監控的專用工具相結合，既簡化了基于 Pulsar 的實時應用程序的開發，又簡化了大規模消息傳遞背板的部署和管理。
地址：https://github.com/streamnative
27、Hugging Face
Hugging Face 提供了最重要的開源深度學習資源庫，它本身并不是一個深度學習框架。Hugging Face 的目標是擴展到文本之外，支持圖像、音頻、視頻、物體檢測等。Infoworld 指出，深度學習從業者應在未來幾年內密切關注這個 repo。
地址：https://github.com/huggingface/transformers
28、EleutherAI
EleutherAI 是一個由機器學習研究人員組成的分布式小組，旨在將 GPT-3 帶給所有人。
2021 年伊始，EleutherAI 發布了 The Pile，是一個 825 GB 的用于訓練的多樣化文本數據集；并在 6 月公布了 GPT-J，一個 60 億參數的模型，大致相當于 OpenAI 的 GPT-3 的 Curie variant。
隨著 GPT-NeoX 的出現，EleutherAI 計劃將參數一直提高到 1750 億，以與目前最廣泛的 GPT-3 模型競爭。
地址：https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
29、Colab notebooks for generative art
首先是 OpenAI 的 CLIP（對比語言 - 圖像預訓練）模型，一個用于生成文本和圖像矢量嵌入的多模態模型。雖然 CLIP 是完全開源的，但 OpenAI 的生成性神經網絡 DALL-E 卻不是。
為了填補這一空白，Ryan Murdoch 和 Katherine Crowson 開發了 Colab notebooks， CLIP 與其他開源模型（如 BigGAN 和 VQGAN）結合起來，制作 prompt-based 生成性藝術作品。
這些 notebooks 基于 MIT 許可，于過去幾十年間在互聯網上進行了廣泛傳播，被重新混合、改變、翻譯，并被用來生成了驚人的藝術作品。
地址：https://github.com/openai/CLIP
—?完?—
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總結
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