Martes, Marzo 09, 2021

GOS-P1: Explorando el amplio y creciente Google Open Source – Parte 1

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En un artículo anterior comentamos sobre la importancia y masificación del Código Abierto, que cada día más se expande no solo entre las personas y comunidades (grupos) sino entre las organizaciones públicas y privadas.

Y en la misma, mencionamos de forma especial a los 5 Gigantes Tecnológicos del grupo conocido como GAFAM. Los cuales, poseen cada uno su propio repositorio público de software de Código Abierto. Por eso, en esta primera entrega empezaremos una pequeña revisión de algunas de las aplicaciones ahí contenidas, empezando con el Google Open Source.

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Para aquellos interesados en explorar nuestra anterior publicación relacionada con el tema, pueden hacer clic en el siguiente enlace, luego de finalizar de leer esta presente publicación:

“Hoy en día, las organizaciones tanto públicas como privadas, van encaminándose progresivamente a una mayor integración del Software Libre y Código Abierto a sus modelos, plataformas, productos y servicios de negocio. Es decir, que las tecnologías libres y abiertas son cada vez más una parte importante de la forma de trabajo hacia adentro y hacia afuera de las mismas, en beneficio de sus dueños, y clientes o ciudadanos.” GAFAM Open Source: Gigantes Tecnológicos a favor del Código Abierto.

Articulo relacionado: GAFAM Open Source: Gigantes Tecnológicos a favor del Código Abierto

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GOS-P1: Google Open Source – Parte 1

Aplicaciones del Google Open Source

Abseil

Abseil es una colección de código de biblioteca de código abierto. El código C++ de Abseil está diseñado para aumentar la biblioteca estándar de C++. En algunos casos, Abseil proporciona piezas que faltan en el estándar C++; en otros, Abseil proporciona alternativas al estándar. Abseil no pretende ser un competidor de ningún código de biblioteca estándar. Ver más en: Google Open Source, GitHub y Web oficial.

AdaNet

AdaNet es un AutoML rápido y flexible con garantías de aprendizaje. Es decir, es un framework ligero basado en TensorFlow para el aprendizaje automático de modelos de alta calidad con una intervención mínima de expertos. Utiliza el algoritmo AdaNet de «Cortes et al. 2017» para aprender la estructura de una red neuronal como un conjunto de subredes al tiempo que proporciona garantías de aprendizaje. Es importante destacar que AdaNet proporciona un framework general no solo para aprender la arquitectura de una red neuronal, sino también para aprender a ensamblar para obtener modelos aún mejores. Ver más en: Google Open Source, GitHub y Enlace oficial.

Android

Android es un Sistema Operativo y una pila de software creada para una serie de dispositivos con diferentes factores de forma, como teléfonos, tabletas, vestibles (wearables), televisores, automóviles y dispositivos conectados. Los principales objetivos de Android son crear una plataforma abierta disponible para que las operadoras, los fabricantes de equipos originales y los desarrolladores puedan hacer realidad sus ideas y ofrecer un producto de éxito en el mundo real que mejore la experiencia móvil de los usuarios. Ver más en: Google Open Source, Google Source y Enlace oficial.

Angular

Angular es un framework de aplicaciones web para dispositivos móviles, de escritorio y web. Por ende, es una plataforma de desarrollo que tiene como objetivo hacer que el desarrollo web se sienta sin esfuerzo, centrado en la productividad del desarrollador, la velocidad y la capacidad de prueba. Las aplicaciones construidas con Angular pueden desplegarse en dispositivos móviles y de escritorio como sitios web y aplicaciones nativas. Ver más en: Google Open Source, GitHub y Web oficial.

Apache Beam

Apache Beam es un modelo unificado para definir y ejecutar tuberías (pipelines) de procesamiento de datos. Es decir, proporciona un modelo de programación unificado avanzado, que permite implementar trabajos de procesamiento de datos por lotes y en streaming que pueden ejecutarse en cualquier motor de ejecución. Es fácil de usar con Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark y Google Cloud Dataflow, entre otros back-ends de procesamiento distribuido. Apache Beam se desarrolló a partir de una serie de tecnologías internas de Google, como MapReduce, FlumeJava y Millwheel. Google donó el código a la Apache Software Foundation en 2016, y los Googlers siguen contribuyendo regularmente al proyecto. Ver más en: Google Open Source, GitHub y Web oficial.

 

Fuente: desdelinux

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