Top 8 des projets open source 2016

Chaque année, depuis neuf ans, les Black Duck Open Source Rookies of the Year distinguent les projets open source les plus novateurs et les plus influents initiés au cours de l'année précédente. Cette distinction est une reconnaissance du succès et du dynamisme de ces projets, mais aussi de leurs perspectives d’avenir. Certes, le flot de projets open source prometteurs qui naissent chaque année ne tarit pas. Mais, les Rookies of the Year livrent toujours un instantané qui reflète bien les tendances de l'industrie. D’où leur intérêt. Sans aucun doute, depuis une décennie, l’open source est devenu le chaudron dans lequel les développeurs, tous langages confondus, concoctent de nouvelles technologies. Voici les huit gagnants de cette année. Mais, un détour sur le site de Black Duck Software permet aussi de voir les projets qui ont recueilli des mentions très honorables.

Au cours de l'année écoulée, Black Duck Software relève un regain d’activité dans plusieurs domaines. L’un des domaines les plus remarquables concerne les technologies Blockchain qui continuent à trouver leur place dans l'écosystème des données immuables, lequel dépasse largement celui de l'échange de crypto-monnaie. Le secteur de l’apprentissage machine – le deep learning et les réseaux neuronaux notamment – est aussi très actif, parce que l’intelligence s’invite partout, aussi bien dans les services financiers que dans la conception et la fabrication. Enfin, le big data, les réseaux SDN définis par logiciel, la gestion des conteneurs et la sécurité sont également des secteurs très en vogue. Félicitations aux gagnants ! Black Duck Software espère que cette sélection donnera un bon aperçu de ce que seront les développements et les évolutions technologiques de demain.

Sawtooth Lake

La nouvelle plate-forme de registre distribué d'Intel pour le projet Hyperledger de la Fondation Linux, a été développée pour apporter des réponses à des questions de mise à l’échelle et de sécurité posées par les technologies blockchain existantes, notamment Bitcoin. Sawtooth Lake mise sur une solution modulaire et sur un algorithme de consensus inviolable pour empêcher l’ajout de nouveaux blocs. Pour améliorer la sécurité de l’échange, la solution est basée sur une preuve de temps écoulé (Proof of Elapsed Time), qui exige beaucoup moins de puissance que la preuve de travail (Proof of Work) de bitcoin. Sawtooth Lake établit des familles de transactions spécifiques au domaine pour lequel des règles et des transactions ont été prédéfinies. La plate-forme peut donc répondre à de nombreuses situations. C'est une autre étape importante d’adaptation de blockchain aux applications professionnelles.

Carbon Data

Apache CarbonData est un entrepôt de données entièrement indexé, en colonne, natif sur Hadoop, qui s’intègre avec Spark pour optimiser les requêtes. Son approche unique de l'organisation des données, de l'indexation multi-niveau et de l'optimisation permet un filtrage plus rapide des données, une meilleure compression, une amélioration des recherches et du traitement des requêtes qui permettent un usage plus efficace des ressources de calcul. L’encodage lexical accélère l'agrégation, un « décodage différé » étant réalisé après coup. La polyvalence de CarbonData découle en partie de son format de fichier unique pour chaque modèle d'accès aux données, comme les requêtes OLAP, l'accès séquentiel (analyse étendue) et l'accès aléatoire (analyse étroite).

Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine

DSSTNE - Prononcer « destiny » - d'Amazon transforme le paysage des réseaux neuronaux. Il optimise la dispersion et la mise à l’échelle des données et maximise l'usage des GPU multiples. L’objectif de ce projet était de répondre aux contraintes du traitement informatique à grande échelle et à faible latence telles que les a définis Amazon. DSSTNE supporte les grands réseaux, les ensembles de données dispersés et l’apprentissage machine. Selon Amazon, DSSTNE est 2 à 15 fois plus rapide que TensorFlow de Google pour manipuler des ensembles de données dispersées. Néanmoins, DSSTNE ne cherche pas à plaire à tout le monde. Ses compétences particulières dans la mise à l'échelle et les données dispersées le positionnent comme un framework de deep learning et comme un moteur de recommandation pour le commerce électronique et l'entreprise.

OpenCORD

À l’origine d’OpenCORD, on trouve Open Network, une organisation à but non lucratif qui s’est donnée pour objectif d’exploiter tout le potentiel des réseaux définis par logiciel. OpenCORD est une solution de bout en bout qui combine SDN, NFV et cloud avec une infrastructure classique afin d’offrir à des réseaux de prestataires de service des capacités de mise à l’échelle et une agilité équivalente à celle d’un datacenter (CORD est l’acronyme de Central Office Rearchitected as a Datacenter). OpenCORD englobe les centraux téléphoniques, pour l'accès domestique et d'entreprise, sur la base d’une infrastructure classique avec des éléments open source pour réduire les dépenses d'investissement et d'exploitation et accélérer le temps de mise sur le marché, grâce à des fonctions de réseaux programmables et flexibles. OpenCORD a reçu le soutien d’opérateurs comme AT&T, South Korea Telecom, China Unicom, et NTT - et le projet a rejoint l’Open Networking Foundation pour piloter des solutions réseau associant des logiciels open source et des standards définis par logiciel.

Poseidon

Comment révolutionner la sécurité des réseaux en tirant parti des technologies d’apprentissage machine et des capacités des réseaux définis par logiciel parmi les plus innovantes. C’est le défi auquel se sont attelés les laboratoires Lab41 et CyberReboot en lançant le projet Poseidon. Avec le soutien d’In-Q-Tel (IQT), un fonds américain de capital-investissement à but non lucratif créé et géré par la Central Intelligence Agency (CIA), et en collaboration étroite avec le gouvernement des États-Unis, le milieu universitaire et l’U.S. Intelligence Community. Poséidon répond à deux questions clés : qui se trouve sur votre réseau et que fait-il ? L’outil permet de savoir si des éléments ont été ajoutés ou supprimés à votre réseau et de voir le trafic généré. Il utilise des techniques d'apprentissage machine pour analyser les interactions sur le réseau et pour repérer des signes d'activité interdite ou malveillante. Dans des tests préliminaires, Poséidon a réussi à identifier 84 % de l’activité malveillante avec un taux de faux positifs très prometteur de 2,2 %.

Trireme

L’objectif de Trireme est d’apporter une réponse à une seule question importante : comment renforcer son environnement Linux et s’assurer que les conteneurs fonctionnent efficacement et en toute sécurité ? Le projet a été lancé par la startup Aporeto, spécialisée dans la sécurité cloud. La startup, qui a beaucoup travaillé sur le SDN, la convergence des politiques de sécurité, la mise à l’échelle et l'efficacité des restaurations, voulait proposer une solution de sécurité native pour les applications distribuées. Trireme permet de définir des stratégies de sécurité à l'échelle en s’appuyant sur l'authentification et les autorisations de bout en bout. Aporeto a choisi de travailler en étroite collaboration avec Kubernetes pour profiter des avantages de son framework de gestion des politiques réseau très flexible, mais aussi de sa communauté de plus en plus importante et de son intérêt particulier pour les applications cloud natives et pour la mise à l’échelle.

Ansible Container

Ansible Container est né de la volonté des développeurs d’Ansible de proposer une alternative aux fichiers Docker. Ansible Container automatise la construction, le déploiement et le processus de gestion des conteneurs en utilisant uniquement Ansible Playbooks. Ansible Containers peut tourner sur n’importe quelle plate-forme et peut fonctionner avec les moteurs d'orchestration de conteneurs les plus courants comme Kubernetes et OpenShift. Cette modularité permet par exemple de cibler Docker pendant le développement et Kubernetes pendant le déploiement, en procédant à un simple changement de configuration. Depuis sa présentation au DockerCon l’été dernier, ce projet a connu une forte croissance au sein de la communauté des développeurs et a beaucoup progressé technologiquement. La version 1.0 dont la sortie est prévue en 2017 offrira un éventail plus large de cas d’usage et de rôles.

Kolibri

La Fondation sans but lucratif Learning Equality s’appuie sur son application Kolibri pour offrir aux communautés les plus démunies partout dans le monde un accès aux ressources éducatives. Même si elle n’est pas encore disponible en téléchargement public, Kolibri permet déjà à des étudiants et à des enseignants qui se trouvent dans des régions où les ressources éducatives sont limitées d’accéder à des contenus éducatifs. Cela concerne aussi bien des écoles rurales que des programmes parascolaires, des camps de réfugiés ou des orphelinats. Kolibri propose des exercices interactifs, des ressources que chacun peut exploiter à son propre rythme, et des outils d'apprentissage collaboratif qui permettent des échanges de commentaires en temps réel et un partage de conseils entre étudiants ou enseignants. Pour diffuser efficacement ses ressources, Kolibri télécharge sur des postes clients situés à des points d’extrémité des installateurs, des mises à jour et du contenu. Ces dispositifs partagent ensuite les nouveaux contenus et les mises à jour avec d'autres périphériques via un réseau local hors ligne. Les contenus sont compressés par Kolibri, quasiment sans perte de qualité, ce qui permet de stocker de grandes quantités de contenu sur des matériels de petite taille et peu coûteux.