从《中国开源年度报告》看中国开源力量的十年变迁中,Apache SeaTunnel 的跃迁


如果把开源世界比作一条奔涌的大河,过去十年里,中国开发者已经从“岸边试水”变成了“中流击水”。

在最近落下帷幕的 Community Over Code Asia 2025,华东师范大学教授王维老师基于《中国开源年度报告》进行的一场分享,用一组数字为这段历程做了注脚:全球开源开发者突破 2200 万,其中中国开发者 198 万,仅次于美国、印度。

而在影响力与贡献度的双轴坐标上,中国以 44% 的贡献度追平了美国近一半的水平,增速却高达 7.48%。更重要的是,Apache SeaTunnel 这样的项目第一次以“中国主导”的身份闯进了全球视野。

SeaTunnel 是谁?

在 2024 年中国 Apache 项目排行榜上,它位列第四,OpenRank 分数两年间从 300 分一路跃升,增幅巨大。

放眼全球,它已然“挤进”前二十,在中国军团里也稳稳站住了脚,成为“中腰部”项目中最具爆发力的一员。这个数字背后,是一场关于技术、社区与商业的合奏。

十年变迁:从“使用者”到“定义者”

十年前,中国开发者更多扮演着开源世界的“搬运工”:下载、试用、反馈,贡献寥寥。转折点出现在 2019 年前后,ASF 孵化器里的中国面孔开始增多,SeaTunnel 正是在 2021 年迈入孵化器的大门。

2023 年,中国开发者对 Apache 基金会的贡献度首次超过美国,2024 年则把优势扩大到“比美国少一半的人,却交出了近一半的贡献”。

这种“质”的跃升,在 SeaTunnel 身上体现得尤为明显:

  • 技术纵深——自研 Zeta 引擎在同样硬件下数据同步性能快 30%,让“国产替代”不再只是口号;
    ST engine

  • 场景纵深——金融、运营商、互联网三大行业头部客户把它当成数据管道的默认选项,如某国有银行每天用它同步 20 TB 交易流水;

  • 社区纵深——PMC 9 人、Committer 60+,其中 60% 来自国内云厂商和一线互联网公司,真正把“公司项目”变成了“社区项目”。

为什么 SeaTunnel 能跑得这么快?

答案藏在 “痛点” 二字。传统数据集成工具要么太重,要么太贵,要么只擅长离线或实时之一。SeaTunnel 用一套插件化架构覆盖了 150 余种数据源,CDC、批流一体、整库同步……所有时髦需求都能一键完成。于是,“用 SeaTunnel 先把数据搬出来”成了很多国内团队的第一选择,落地案例从 Shopee 到顺丰,从美的到小米,不一而足。

社区运营则把技术红利进一步放大。

  • 双周一次的线上 Meetup 已经办了 40 余期,大大活跃了社区成员的参与度;
  • GitHub 上每月仍有 200+ 活跃 Issue/PR,钉钉群、微信群保持活跃;
  • 中文文档占到七成以上,降低了国内开发者的“心理门槛”。
  • 深度参与全球开源盛事,向全球开发者进行自我“推介”,如在今年的 Community Over Code Asia 上,SeaTunnel 带来了《SeaTunnel 架构分析与 Cloudberry 集成实践》、《现代化文本向量数据 ETL 方案:基于 Apache SeaTunnel 与 Amazon Bedrock 的实践》等多个议题,深入阐述与大数据生态的集成与协同战略。

这些看似琐碎的运营动作,最终沉淀为项目活跃度与用户黏性的双高曲线。

用户在哪里,未来就在哪里

根据报告预测,到 2025 年底,中国开源开发者将突破 210 万,贡献度与影响力增速分别高达 8% 与 5%,均居全球首位。SeaTunnel 作为“中腰部”项目里的种子选手,被不少业内人士视为“下一批冲击全球 Top20”的热门。理由很简单:

  • 技术侧,它已兼容 Iceberg、Paimon、Doris 等新一代湖仓组件,天然站在数据架构升级的浪尖;
  • 商业侧,华为云、腾讯云把它打包进自家大数据套件,意味着未来三年还将迎来一波“云厂商红利”;
  • 社区侧,海外用户比例正在悄然增加,摩根大通、Shopee 的案例证明,中国项目也能讲“全球化故事”。

回望十年,中国开源从“星星之火”到“燎原之势”,靠的从来不是某一个人的英雄主义,而是像 SeaTunnel 这样的项目——在真实业务场景里啃最硬的骨头,在社区治理中做最细的功夫,最终在开源世界的坐标系里写下自己的名字。

下一个十年,当更多像 SeaTunnel 一样的项目从“中国 Top20”走向“全球 Top20”,那条奔涌的大河也许会出现新的源头,而源头之上,赫然写着“Made in China”。

 
 
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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