视频:毛新生谈Project Zero和软件新发展

IBM的ProjectZero旨在帮助企业实现轻量级的应用开发与部署,支持Ajax、PHP等技术,并采用开放不开源的模式。该孵化项目与商业化版本WebSpheresMash相辅相成,共同推进软件新发展。

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在本视频访谈中,InfoQ中文站从Project Zero的缘起,到该项目目前的进展,对开发语言的支持,以及它和商业化版本sMash之间的区别,最后到Zero背后IBM所推动的新的软件模式等问题,和IBM中国开发中心Web 2.0首席架构师毛新生做了深入的探讨。

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Project Zero是IBM的一个孵化项目,其产品目的是帮助企业完成从设计、开发、运行、部署、管理和运营等方面都足够轻量级,而且其所用的技术也是时髦的技术,比如用户体验以Ajax技术为基础,支持动态脚本语言PHP和Groovy,设计架构为REST风格等。而另外一个值得我们关注的是IBM这次开发Project Zero时所采用的一种模式——开放而不开源。简单解释就是用户可以免费下载使用Project Zero,也可以浏览项目的开发计划和源代码,但只能“阅读”。据毛新生透露:

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更重要的它(Project Zero)也在探索非技术的方面,那就是软件形态和它的商业模式与开发方式究竟将走向何方。我想这是IBM作为一个IT行业的Leader应该去思考的事情……我非常希望有机会跟大家一起去交流,我们完全有这种灵活性,来调整我们的做法,事实上今天的这样一个做法,它在努力的尝试给予这样的灵活性。我们一方面通过Project Zero来给社区足够的开放性,可以去Contribute,可以去Download我们的开发计划和Source Code,你可以自由的尝试,但是我们与此同时也提供正规的商业版本,使得我们可以按照常规的商业方式来提供支持、教育和各种各样的后续性的开发。
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在本视频中,毛新生介绍了Project Zero和其商业化版本WebSphere sMash之间的区别,但可能有读者会疑问,那么IBM WebSphere Application Server和WebSphere sMash都是商业化版本,它们之间又有着什么样的联系呢?在老毛6月22日写的博客“WebSphere sMash介绍”中做了解释,摘引在这儿,希望对读者完整了解Project Zero有帮助:

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[WebSphere sMash]跟WebSphere Application Server之间的关系是什么?它跟WAS是互补的。WebSphere能够很好地为企业关键业务提供安全、可靠、可伸缩和管理的平台。但是,企业中也有很多非关键业务应用,这样的应用数量很大,需求非常多样,也不见得用很长的时间,[其要求是]最好能够快速开发、部署和运行等,sMash[就]提供了[这样]一个简化很多,快捷很多的轻量级平台和模型,来服务于这类应用的开发和运行。
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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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