Sebelum membandingan antara Open Source dan Propietary, ada baiknya kita mengenal apa itu Open Source dan Proprietary?

"Open" artinya terbuka/tersedia. Arti terbuka di sini adalah tidak dirahasiakan. Sedangkan "source" adalah sumber, yang berasal dari kata "Source Code". Dalam arti luas adalah kode sumber atau bahasa komputer yang dapat dipahami oleh manusia. Maka, Open Source adalah program komputer (software) yang tersedia kode sumbernya.

Istilah Open Soure juga mempunyai arti bebas. Maksudnya, bebas untuk digunakan, dipelajari dan dimodifikasi, termasuk bebas dicopy dan disebarluaskan. Contoh dari produk Open Source adalah Linux, Android, Firefox, Libre Office dan masih banyak lagi.

Sedangkan Propietary adalah kebalikan dari open source karena memiliki makna terikat/tertutup. Hanya perancang dan pengembangnya yang mengetahui kode sumber. Karena itu, penggunaan dan penyebarannya harus seizin pengembang. Contoh dari produk proprietary adalah Windows, Mac Os, iOS, Microsoft Office dan lain sebagainya.

Setelah mengetahui Open Source dan Proprietary, maka kita dapat mengenal dan membandingkan kedua produk itu.

1. Linux, Windows dan Mac OS

Seperti yang dinyatakan Drs. Rusmanto, M.M. selaku Ketua STT Terpadu Nurul Fikri, bahwa Linux adalah sistem operasi Open Source yang berisi kernel Linux plus program-program dari GNU dan sumber lainnya, sehingga disebut juga GNU/Linux. Sedangkan Windows adalah sistem operasi Proprietary untuk komputer biasa. Max OS adalah sistem operasi Proprietary plus program untuk komputer biasa dan komputer yang digunakan tersebut juga dari produk mereka sendiri.

Linux dan Windows adalah sama-sama sistem operasi untuk komputer. Yang membedakannya, jika Linux bisa digunakan siapa saja secara gratis, dn bisa dikembangkan oleh siapa saja, bahkan semua orang bebas untuk mengcopy dan menyebarluaskannya. Sedangkan Windows dan Mac OS, harus membayar jika ingin menggunakannya karena lisensi dipegang perusahaan pengembang. Tidak semua orang diberi izin untuk menggunakan dan mengembangkan sistem operasi Windows dan Mac OS tersebut.

2. Android, Windows Phone dan iOS

Masih menurut Rusmanto, yang mendefinisian Android sebagai sistem operasi yang berisi kernel Linux untuk program komputer bergerak (smartphone/tablet) dan perangkat elektronik lainnya seperti TV, jam tangan dan lain-lain. Harga dari lisensi Android itu sendiri tidak terlihat karena sudah satu paket dalam penjualan handphone, tablet, jam tangan dan sebagainya.

Windows Phone adalah sama seperti Windows yang digunakan untuk komputer biasa hanya bedanya digunakan pada smartphone dan tablet. Meskipun bukan termasuk produk Open Source, tetapi harga lisensi juga tidk terlihat karena ini juga dijual dalam satu paket dengan penjualan smartphone/gadget.

Sedangkan iOS adalah sistem operasi plus program Open Source untuk komputer bergerak (smartphom/tablet). Sama seperti Android dan Windows Phone, harga lisensi juga tidak terlihat karena dijual dalam satu paket dengan Smartphone dan tablet.

Open Source dan Proprietary memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Kita bebas untuk memilih sistem operasi atau software mana yang ingin digunakan sesuai selera dan kebutuhan kita. Karena seiring perkembangan zaman, produk open source semakin berkembang. Tidak ada salahnya, mulai saat ini kita lebih memilih produk open source untuk digunakan dan dikembangkan sendiri sesuai kebutuhan. (Qurina Nusaibah)

Published in Artikel
%AM, %02 %041 %2015 %00:%Apr

Solusi Masalah Kemacetan

Kemacetan adalah langganan bagi masyarakat Jakarta dan kota besar lainnya. Perjalanan yang seharusnya bisa ditempuh hanya 10 menit dalam kondisi normal, namun butuh waktu dua jam dalam kondisi macet. Bahkan, jalanan tol pun tidak luput dari kemacetan. "Volume kendaraan yang bisa ditampung jalan tol hanya 150 ribu kendaraan, sedangkan kendaraan yang sebanyak 500 ribu unit," ungkap Direktur Umum PT Jasa Marga Tbk, Adityawarman.

Ruas jalan di Ibukota jauh di bawah kebutuhan normal yang seharusnya 20 persen dari total luas kota. Saat ini, lahan jalan Jakarta hanya 6,2 persen saja dari total lahan. Namun jangan khawatir, sekarang banyak aplikasi di android dapat membantu kita dalam berpergian dan menghindari macet.

Nebengers

Dengan aplikasi ini, calon pemberi atau pencari tebengan bisa lebih mudah mendapatkan info yang dibutuhkan. Mulai dari profil teman seperjalanan, cerita nebeng, sampai push notification. Dalam aplikasi ini juga selain registrasi untuk memberi dan mencari tumpangan, ada juga sharing taksi dan chat untuk sesama nebengers, tapi dibatasi hingga 10 orang. Aplikasi Nebengers bisa diunduh secara gratis (www.nebengers.com) untuk Android, Blackberry, dan iOS.

Smart Traffic Controller

Smart Traffic Controller merupakan aplikasi yang dikembangkan untuk mengatasi permasalahan kemacetan di Indonesia. Aplikasi ini bekerja dengan memanfaatkan algoritma khusus untuk mempelajari pola kemacetan di Indonesia dan mengelola kemacetan tersebut. Aplikasi ini bekerja dengan mencegah terjadinya penumpukan kendaraan berlebih di jalur yang sama secara bersamaan yang dapat memicu kemacetan yang dilakukan dalam sebuah algoritma bernama algoritma Smart Traffic Controller.

Rute jalan yang dibentuk oleh aplikasi ini adalah rute yang seoptimum mungkin bebas dari kemacetan. Para pengguna sistem dapat saling membagi informasi terkait kejadian di jalanan yang terjadi, seperti kemacetan ataupun penutupan jalan. Setiap laporan yang diberikan tersebut akan dievaluasi secara otomatis oleh sistem dan dijadikan bahan untuk proses learning sistem. Selain itu, sistem ini juga akan mempelajari pola-pola kemacetan yang ada dengan memantau pergerakan penggunanya secara real time. Anda dapat mengamati kemacetan yang terjadi di sekitar Anda melalui fitur statistik kemacetan yang berada dalam sistem ini.

Sikremut

Aplikasi Sikremut Kereta Komuter cocok bagi pengguna kereta komuter dan direkomendasikan untuk dicoba. Aplikasi ini menyediakan layanan informasi mengenai kereta komuter atau KRL dan perjalanannya secara lengkap. Tidak hanya memuat jadwal real time dari komuter setiap harinya, tetapi juga dilengkapi dengan beberapa fitur lainnya, seperti GPS untuk mengetahui lokasi stasiun terdekat, info dari akun Twitter resmi kereta api (@KRLMania, @CommuterLine, dan @Sikremut), dan alarm untuk memandu pengguna bila berlokasi 300 meter dari stasiun terdekat. (Adnan Ghifari)

Published in Artikel
%AM, %01 %041 %2015 %00:%Apr

6 Aplikasi Terbaik yang Membantu Bisnis

Saat ini, tak terbantahkan lagi peran penting teknologi informasi, termasuk untuk para pebisnis dalam menunjang kinerja yang sedang dijalankan. Tuntutan pelanggan yang cenderung ingin serba mudah, tidak mau "ribet", dalam mendapatkan informasi merupakan tantangan tersendiri. Kita perlu aplikasi terbaik untuk membantu pencapaian targt bisnis.

1.WhatsApp

Aplikasi Messanger ini sangat mudah ditemui di seluruh Smatrphone. Aplikasi yang dapat digunakan untuk berbagi informasi melalui pesan teks, audio, visual dan juga video. Aplikasi ini disediakan gratis di berbagai perangkat, seperti iOS, Android, dan juga Windows Phone. Berguna untuk bisnis karena kemudahaannya dalam menyampaikan informasi. Terhitung informasi yang disampaikan sangat cepat. Terlebih dengan adanya Fitur BC Broadcast seperti halnya dengan Aplikasi BBM.

2.Blackberry messenger

Aplikasi Messanger ini sama halnya dengan WhatsApp. Kemudahannya ditemukan di seluruh SmartPhone. Pada mulanya BBM ini hanya digunakan di smartphone Blackberry saja, hingga akhirnya seluruh Smartphone per tanggal 21 September 2013 bisa menggunakan aplikasi gratis tersebut. Dengan menggunakan aplikasi, khusuanya untuk para pebisnis akan dimudahkan dalam menyampaikan informasi melalui sistem broadcast.

3.Sidecar

Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat di kota besar, yaitu persediaan transportasi seperti taksi sangat terbatas dan harganya pun selangit. Terutama bagi meraka yang sedang terburu–buru, namun tidak menemukan taksi atau kendaraan yang lain. Anda bisa menggunakan aplikasi Sidecar. Salah satu tren baru di kawasan Silicon Valley adalah berbagi naik mobil (ridesharing). Layanan ini relatif murah dan sangat menguntungkan bagi masyarakat yang tidak memiliki mobil dan ingin mendapatkan tumpangan. Demikian juga membantu pemilik mobil karena mereka menggunakan mobil pribadi untuk membawa penumpang baru. Daripada membiarkan kursi cadangan kosong tak terisi di mobil, lebih baik mendapatkan tumpangan untuk membantu menutupi biaya pemeliharaan mobil termasuk mengganti ongkos bensin dan ganti oli. Aplikasi Sidecar sendiri sudah bisa diakses di smartphone Android dan juga iOS.

4.Evernote

Salah satu aplikasi pencatat yang sedang populer di pasaran saat ini. Evernote telah terbukti membantu dalam menulis catatan/notes, ide–ide serta mengumpulkan artikel yang ditemukan pada saat browsing. Evernote sendiri sudah bisa diakses melalui Android dan iOS. Tentunya Aplikasi ini sangat membantu untuk kegiatan khusunya bagi pebisnis..

5.Xero

Pencataatan transaksi jauh lebih mudah dengan bantuan aplikasi Xero. Xero juga merupakan aplikasi terbaik dalam bidang accounting. Xero akan sangat membantu sebagai rekan para akuntan awam. Aplikasi ini membantu anda karena kecanggihannya langsung terhubung dengan Bank. Sehingga mempermudah dalam hal pelanggan dan pembayaran secara online seperti Paypal. Tak hanya itu, aplikasi ini juga akan membantu dalam proses penggajian karyawan dan penganggaran yang lain. Aplikasi ini juga tersedia di Android dan iOS

6.Wi-fi Finder

Karena keunikan fitur yang ditawarkan sehingga menjadikan aplikasi tersebut sangat membantu. Terkadang kita kesulitan untuk mengakses internet di suatu tempat tertentu. Kita pasti membutuhkan adanya wi-fi. Beberapa tempat memang menyediakan fasilitas wi-fi gratis. Wi-fi finder membantu untuk melacak dan menemukan di mana ada tempat yang menyediakan layanan wi-fi gratis. Wi-fi finder tersedia di smartphone dan juga iOS. (Nur Arroby)

Sumber

mediabisnisonline.com/13-aplikasi-terbaik-media-sosial/

Published in Artikel
%AM, %01 %041 %2015 %00:%Apr

Joomla Versi Terbaru telah Rilis

Apa yang baru di Joomla! CMS 3.4?

Front-end Modul Editing

Modul editing lebih cepat dan lebih mudah di Joomla 3.4. Memasukkan editing Front End Module memungkinkan untuk mengedit modul langsung pada halaman tanpa perlu menggunakan dashboard admin. Fitur baru ini menyederhanakan administrasi situs, sehingga lebih memudahkan dalam mengeditnya.

Tidak ada CAPTCHA reCAPTCHA

Google memperkenalkan API ada CAPTCHA CAPTCHA pada bulan Desember 2014. Di versi terbaru ini plugin reCAPTCHA diperbaharui untuk melindungi login dan pendaftaran formulir terhadap spam. Sementara masih mendukung reCAPTCHA berusia 1.0, kini kita dapat juga menggunakannya untuk baru reCAPTCHA versi 2.0. Sebagian besar penggunaan sekarang bisa membuktikan pngguna adalah manusia tanpa harus mengatasi atau menginput CAPTCHA. Tujuannya adalah untuk peningkatan keamanan dengan mengimplementasikan UploadShield, dimana bisa mendeteksi file-file berbahaya yang diupload dengan memeriksa nama dan isi filenya.

Integrasi composer

Di versi 3.4 Joomla mengintegrasikan Komposer ke CMS untuk mengelola ketergantungan eksternal seperti Joomla! Kerangka dan PHPMaile.

Bagaimana dengan status Joomla! 2.5

Pada 31 Desember 2014 Joomla! Siklus rilis 2.5 telah mencapai akhir dukungan resmi. Kemungkinan berarti bahwa update keamanan dan perbaikan bug tidak lagi disediakan oleh Joomla! versi 2.5. Sementara masyarakat mungkin atau tidak menyediakan patch untuk Joomla 2,5 ke depan, tidak ada yang resmi akan dirilis untuk Joomla 2,5.

Cara berkontribusi dengan Joomla!

Ada berbagai cara dimana kita bisa mendapatkan secara aktif terlibat dengan Joomla! Tidak masalah jika Anda seorang coder, integrator, atau hanya pengguna Joomla! Anda dapat menghubungi Joomla! Community Manager, David Hurley, Alamat email ini dilindungi dari robot spam. Anda memerlukan Javascript yang aktif untuk melihatnya., untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, atau jika Anda siap dapat bergabung dan terlibat dengan Joomla! Bug Squad.

Joomla! Bug Squad adalah salah satu tim yang paling aktif dalam proses pembangunan CMS dan selalu mencari orang-orang (bukan hanya pengembang) yang dapat membantu dengan memilah laporan bug, coding patch dan pengujian solusi. Sebuah cara yang bagus untuk meningkatkan pengetahuan Anda yang bekerja dari Joomla! kode dasar, dan juga cara yang bagus untuk bertemu orang baru dari seluruh dunia.

Jika Anda tertarik, silakan baca di Joomla! Wiki dan, jika Anda ingin bergabung, email Roland Dalmulder, Alamat email ini dilindungi dari robot spam. Anda memerlukan Javascript yang aktif untuk melihatnya., koordinator Bug Squad.

Anda juga dapat membantu Joomla! membangun dengan berterima kasih kepada mereka yang terlibat dalam banyak bidang proses. Pada tahun lalu, misalnya, lebih dari 1.000 bug telah diperbaiki oleh Bug Squad. (NurArroby)

Sumber :

www.joomla.org/announcements/release-news/5504-joomla-3-1-4-stable-released.html

Published in Artikel
%AM, %31 %041 %2015 %00:%Mar

Manfaat Memisahkan CMS

Penyakit umum pengembangan perangkat lunak adalah "not-invented-here". Sindrom, kecenderungan untuk menulis implementasi baru, bukan memanfaatkan solusi yang ada. Kita menuliskan sebagai bagian dari aplikasi yang sedang dibangun, dan berpikir itu merupakan hal yang kecil. Seiring waktu, utilitas kelas seperti tumbuh sebagai hal-hal baru yang ditambahkan, tetapi biasanya tetap erat digabungkan ke aplikasi.

Penyakit ini juga berlaku untuk aplikasi manajemen konten. Dengan memilih CMS, kita harus menerima tidak hanya bahasa yang ditulis, tetapi juga yang mengedit dan administrasi antarmuka, sistem template, database mendukung, dan sebagainya. Gerakan manajemen konten yang dipisahkan bertujuan untuk memperbaiki situasi ini.

Fokus pada nilai tambah

Memanfaatkan solusi yang ada biasanya membutuhkan upaya awal yang lebih besar dari pengembang, tetapi dalam jangka panjang masyarakat diperkaya oleh komponen reusable yang fokus melakukan satu tugas dengan sangat baik, daripada setiap aplikasi yang memiliki implementasi biasa-biasa saja sendiri dengan hal yang sama.

Menggunakan komponen pihak ketiga juga menciptakan batas-batas, yang membuatnya lebih mudah untuk swap mereka keluar untuk implementasi yang berbeda atau disesuaikan. Ekosistem Node.js mendorong ini ke ekstrim, dengan banyak paket yang terdiri dari hanya satu atau dua file.

Pada skala yang lebih kasar,hal yang sama terjadi di dunia PHP. Hal ini sangat menjanjikan untuk melihat sistem CMS utama fokus pada fungsi CMS dan memanfaatkan kerangka kerja untuk memiliki dasar yang solid. ezPublish 5 dibangun pada Symfony 2 tumpukan kerangka penuh. Drupal 8 memanfaatkan banyak komponen kerangka Symfony. TYPO3 pergi ke arah yang berlawanan, memisahkan kerangka dan melepaskannya secara terpisah.

Namun, semua sistem ini digabungkan ke satu set database tertentu dan membawa banyak beban untuk penyimpanan mereka.

Konten repositori

Aplikasi Konten-sentris memiliki persyaratan yang tinggi pada backends penyimpanan mereka. Ide repositori konten adalah untuk memisahkan logika penyimpanan konten dari aplikasi yang sebenarnya. Repositori konten memberikan abstraksi tingkat yang lebih tinggi dari database klasik. Hal ini dapat ditingkatkan secara terpisah dari aplikasi dan menyediakan fitur-fitur canggih seperti pencarian, versi, kontrol akses pada tingkat dokumen, dan sebagainya.

Memiliki batas yang jelas, antara aplikasi dan repositori memungkinkan untuk menukar satu repositori lain.

Untuk Java, ada Java Content Repository (JCR) ditentukan dalam JSR-283. JCR mendefinisikan API (dan bukan protokol) untuk repositori konten. Pelaksanaan referensi Apache Jackrabbit, yang digunakan dalam Adobe Pengalaman Manager dan oleh Magnolia CMS.

JCR telah porting ke PHP sebagai PHPCR. Pelaksanaan PHP Pendekatan RFDa diusulkan oleh Henri Bergius menambahkan catatan isi front-end dengan informasi semantik untuk memungkinkan sistem editing sisi klien guna mengidentifikasi bagian halaman yang dapat diedit dan bagaimana menyimpannya kembali. Dengan perpustakaan Javascript, ini memungkinkan menjadi mulus, editing inline langsung di halaman depan dengan cara yang benar-benar WYSIWYG.

Jalur belakang untuk menyimpan perubahan asynchronous Javascript mengirim data JSON-LD. Bergius menulis Create.js untuk menunjukkan ide ini. Buatlah tulang punggung untuk menyimpan data dan menggunakan konten HTML5 elemen dapat diedit untuk memuat pilihan WYSIWYG editor. Buat juga koleksi untuk menambah atau menyusun ulang item dan mendukung alur kerja dan plugin.

Sebuah sistem manajemen konten yang dipisahkan, hanya perlu untuk membubuhi keterangan isi dengan RFDa dan memberikan tujuan akhir untuk permintaan JSON-LD.

Sebuah kasus yang menggambarkan: The Symfony CMF

The Symfony Content Management Framework adalah sebuah inisiatif untuk menyediakan manajemen konten untuk kerangka Symfony dengan cara radikal yang dipisahkan. Ini memanfaatkan PHPCR sebagai repositori konten dan Create.js untuk mengedit. Bahkan kerangka itu sendiri dibagi menjadi komponen kecil, sehingga pendekatan campuran-dan-pertandingan hanya menggunakan apa yang masuk akal. Hal ini juga membuat CMF dasar yang baik untuk membangun sistem manajemen konten kustom. Dengan blok bangunan dasar yang disediakan, pembangunan dapat fokus pada tugas-tugas yang diperlukan untuk kasus penggunaan khusus.

Pendekatan ini adalah tawaran untuk memecahkan kerangka dibandingkan dilema CMS. Alih-alih menulis aplikasi kustom terkunci ke dalam aplikasi CMS tertentu atau harus menemukan kembali fungsi CMS dasar, ada batas-batas yang jelas untuk menggantikan bagian-bagian dari CMS yang berbeda dari kasus-kasus standar dengan implementasi kustom. (Muhammad Dzulfikri)

Sumber : opensource.com/business/15/3/decoupling-your-cms

Published in Artikel

Pengembang bertujuan menyediakan API sederhana untuk pengolahan data terdistribusi dalam bahasa pemrograman yang mempunyai target umum (Java, Python, Scala). Spark yang aktif didistribusikan dalam pengolahan data melalui transformasi fungsional pada koleksi didistribusikan data (RDDS). Ini merupakan API-tugas yang sangat kuat digunakan untuk mengambil ribuan baris kode yang dikurangi menjadi puluhan untuk diekspresikan.

Spark terus berkembang. Pengembang ingin mengaktifkan data yang besar untuk memanfaatkan kekuatan pemrosesan terdistribusi. DataFrame baru API diciptakan dengan tujuan dalam pikiran. API ini terinspirasi oleh frame data dalam R dan Python (Panda), tetapi dirancang dari bawah ke atas untuk mendukung data yang besar dan aplikasi ilmu data. Sebagai perpanjangan yang ada RDD API, DataFrames memuat fitur:

•Kemampuan untuk skala dari kilobyte data pada laptop tunggal untuk petabyte pada sekelompok besar

•Dukungan untuk berbagai macam format data dan sistem penyimpanan

•Kondisi optimasi dan kode generasi melalui Catalyst optimizer Spark SQL

•Integrasi dengan semua tools big data dan infrastruktur melalui Spark

•API untuk Python, Java, Scala, dan R (dalam pembangunan melalui SparkR)

Pengguna baru terbiasa dengan frame data dalam bahasa pemrograman lain, API ini harus membuat mereka merasa di rumah. Untuk pengguna Spark yang ada, API ini diperpanjang membuat Spark mudah untuk program, dan pada saat yang sama meningkatkan kinerja melalui optimasi cerdas dan kode-generasi.

Apa DataFrames?

Di Spark, DataFrame adalah kumpulan data yang diditribusikan dan disusun dalam kolom nama. Hal ini secara konseptual sama dengan tabel dalam database relasional atau data frame dalam R / Python, tapi dengan pengaturan di bawah tenda. DataFrames dapat dibangun dari berbagai macam sumber seperti: file terstruktur data, tabel di Hive, database eksternal, atau RDDS ada.

Contoh berikut menunjukkan bagaimana membangun DataFrames di Python. Sebuah API yang sama tersedia di Scala dan Java.

# Constructs a DataFrame from the users table in Hive. users = context.table( users )

# from JSON files in S3 logs = context.load( s3n://path/to/data.json , json )

Bagaimana menggunakan satu dataframe?

Setelah dibangun, DataFrames menyediakan bahasa domain-spesifik untuk manipulasi data terdistribusi. Berikut adalah contoh penggunaan DataFrames untuk memanipulasi data demografi populasi besar pengguna:

# Create a new DataFrame that contains "young users" only
young = users.filter(users.age < 21)

# Alternatively, using Pandas-like syntax
young = users[users.age < 21]

# Increment everybody's age by 1
young.select(young.name, young.age + 1)

# Count the number of young users by gender
young.groupBy( gender ).count()

# Join young users with another DataFrame called logs
young.join(logs, logs.userId == users.userId, left_outer )

Anda juga dapat menggabungkan SQL saat bekerja dengan DataFrames, menggunakan Spark SQL. Contoh ini menghitung jumlah pengguna di DataFrame young

young.registerTempTable( young )
context.sql( SELECT count(*) FROM young )

Di Python, Anda juga dapat mengkonversi bebas antara panda DataFrame dan Spark DataFrame:

# Convert Spark DataFrame to Pandas
pandas_df = young.toPandas()

# Create a Spark DataFrame from Pandas spark_df = context.createDataFrame(pandas_df)

Mirip dengan RDDs, DataFrames sangat malas untuk dievaluasi. Artinya, perhitungan hanya terjadi melalui tindakan (misalnya hasil tampilan, menyimpan output) diperlukan. Hal ini memungkinkan eksekusi mereka harus dioptimalkan dengan menerapkan teknik seperti predikat push-down dan generasi bytecode, seperti yang dijelaskan di bagian bawah kap. Optimasi cerdas dan kode generasi" Semua operasi DataFrame juga otomatis diparalelkan dan didistribusikan di cluster.

Format data yang didukung dan sumber

Aplikasi modern sering digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber. Out of The Box, DataFrame mendukung dalam membaca data dari format yang paling populer, termasuk file JSON, file Parket, dan tabel Hive. Hal ini dapat dibaca dari sistem file lokal, sistem file terdistribusi (HDFS), penyimpanan awan (S3), dan eksternal sistem database relasional melalui JDBC. Selain itu, juga melalui Spark SQL sumber data eksternal API, DataFrames dapat diperpanjang untuk mendukung format data pihak ketiga atau sumber. ekstensi pihak ketiga sudah termasuk Avro, CSV, ElasticSearch, dan Cassandra.

Dukungan DataFrames untuk sumber data yang memungkinkan aplikasi dengan mudah menggabungkan data dari sumber yang berbeda (dikenal sebagai pemrosesan query federasi dalam sistem database). Misalnya, potongan kode berikut bergabung log lalu lintas tekstual sebuah situs disimpan dalam S3 dengan database PostgreSQL untuk menghitung berapa kali setiap pengguna telah mengunjungi situs.

users = context.jdbc( jdbc:postgresql:production , users )

logs = context.load( /path/to/traffic.log )

logs.join(users, logs.userId == users.userId, left_outer ) \

.groupBy( userId ).agg({ * : count })

Aplikasi: Analisis canggih dan mesin pembelajaran

Ilmuwan data menggunakan teknik yang semakin canggih yang bergabung dan agregasi. Untuk mendukung hal ini, DataFrames dapat digunakan secara langsung dalam pembelajaran mesin pipa API MLlib itu. Selain itu, program dapat menjalankan fungsinya secara sewenang-wenang dan kompleks pada DataFrames.

Yang paling umum tugas analisis dapat ditentukan dengan menggunakan pipa API baru di MLlib. Sebagai contoh, kode berikut membuat pipa klasifikasi teks sederhana yang terdiri dari tokenizer, fitur frekuensi extractor jangka hashing, dan regresi logistik.

tokenizer = Tokenizer(inputCol= text , outputCol= words )

hashingTF = HashingTF(inputCol= words , outputCol= features )

lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)

pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

Once the pipeline is setup, we can use it to train on a DataFrame directly:

df = context.load( /path/to/data )

model = pipeline.fit(df)

Untuk tugas-tugas yang lebih rumit, mesin API menyediakan aplikasi yang dapat menerapkannya secara sewenang-wenang dan kompleks pada DataFrame, yang juga dapat dimanipulasi dengan menggunakan Spark yang ada RDD API. Potongan berikut melakukan hitungan kata, "hello world" big data, pada kolom bio dari DataFrame a.

df = context.load( /path/to/people.json )
# RDD-style methods such as map, flatMap are available on DataFrames
# Split the bio text into multiple words.
words = df.select( bio ).flatMap(lambda row: row.bio.split( ))
# Create a new DataFrame to count the number of words words_df = words.map(lambda w: Row(word=w, cnt=1)).toDF()
word_counts = words_df.groupBy( word ).sum()

Berbeda dengan frame data yang sangat bersemangat untuk dievaluasi dalam R dan Python, DataFrames di Spark memiliki eksekusi otomatis yang dioptimalkan oleh query optimizer. Sebelum perhitungan pada setiap DataFrame dimulai, optimizer Catalyst mengkompilasi operasi yang digunakan untuk membangun DataFrame menjadi rencana fisik untuk di eksekusi. Karena optimizer memahami semantik operasi dan struktur data, dan dapat membuat keputusan cerdas untuk mempercepat perhitungan.

Pada tingkat tinggi, ada dua jenis optimasi. Pertama, Catalyst berlaku sebagai optimasi logis seperti predikat pushdown. Optimizer dapat mendorong Filter predikat ke dalam sumber data, yang memungkinkan eksekusi fisik untuk melewati data yang tidak relevan. Dalam kasus file Parket, seluruh blok dapat dilewati dan perbandingan pada string dapat diubah menjadi perbandingan bilangan bulat lebih murah melalui kamus encoding. Dalam kasus database relasional, predikat didorong ke dalam database eksternal untuk mengurangi jumlah lalu lintas data.

Kedua, Catalyst mengkompilasi operasi ke dalam rencana fisik untuk dieksekusi dan menghasilkan bytecode JVM untuk rencana-rencana yang sering lebih dioptimalkan dibandingakan kode yang ditulis tangan. Sebagai contoh, kita dapat memilih cerdas antara siaran bergabung untuk mengurangi lalu lintas jaringan. Hal ini juga dapat melakukan optimasi tingkat yang lebih rendah seperti menghilangkan alokasi obyek mahal dan mengurangi panggilan fungsi virtual. Hasilnya, peningkatan kinerja untuk program Spark ketika mereka bermigrasi ke DataFrames.

Optimizer menghasilkan JVM bytecode untuk dieksekusi, pengguna Python akan mengalami kinerja tinggi yang sama seperti Scala dan pengguna Java .

Grafik

Grafik di atas membandingkan kinerja runtime dalam menjalankan kelompok-by-agregasi pada 10 juta pasang bilangan bulat pada mesin tunggal (source code). Karena kedua Scala dan Python DataFrame operasi dikompilasi menjadi bytecode JVM untuk eksekusi, ada sedikit perbedaan antara dua bahasa, dan keduanya mengungguli vanili Python RDD varian dengan faktor lima dan Scala RDD varian dengan faktor dua.

DataFrames terinspirasi oleh upaya distribusi frame data sebelumnya, termasuk DDF Adatao dan Ayasdi di BigDF. Namun, perbedaan utama dari proyek ini DataFrames melalui optimizer Catalyst, yang memungkinkan untuk di eksekusi dan dioptimalkan mirip dengan query SQL Spark. meningkatkan optimizer Catalyst, mesin menjadi cerdas, membuat aplikasi lebih cepat dengan setiap rilis baru Spark.

Tim sains data pada Databricks telah menggunakan DataFrame API baru ini pada pipa data internal. Ini telah membawa perbaikan kinerja untuk program Spark sementara yang membuat mereka lebih ringkas dan mudah untuk dimengerti. Hal ini akan membuat pengolahan data yang besar lebih mudah diakses lebih luas oleh pengguna.

API merupakan bagian dari Spark 1.3. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang hal itu dari presentasi saya berikan bulan lalu (slidedeck, video). Silakan mencoba. (Ummul Sidikoh)

Sumber: Reynold Xin, http://opensource.com/business/15/3/using-spark-dataframes-large-scale-data-science, 26 Maret 2015.

Published in Artikel
%AM, %31 %041 %2015 %00:%Mar

Gerbang OpenDaylight Helium

Apakah Anda menyebarkan aplikasi ke dalam sebuah peti, Vms atau ke sebuah besi kosong ke dalam sebuah grup bersama jaringan pribadi dan mengontrol traffic flow keluar dan masuk dari infrastruktur Anda? SDN kontroler memenuhi peran itu dengan memungkinkan untuk menentukan kebijakan jaringan terpusat dan memiliki kebijakan yang diterapkan di tepi jaringan Anda, dalam switch jaringan fisik dan virtual.

OpenDaylight adalah open source SDN kontroler. Aplikasi ini telah memperoleh dukungan dari beragam rangkaian perusahaan dan individu yang ingin melihat sumber kontroler yang melayani kebutuhan jaringan TI tradisional, platform infrastruktur, manajemen virtualisasi tradisional, dan armada kontainer. Cisco merilis kode pada awal tahun 2013 dan 41 orang yang telah berkontribusi untuk bergabung pada proyek tersebut.

OpenDaylight memiliki kedua rilis kode utama, yang pertama kode Helium, merupakan kemajuan besar untuk proyek tersebut. Rilis ini mencakup lebih dari 4.700 kontribusi dari 183 insinyur, yang mewakili 20 perusahaan. Lebih dari 300 komit berasal dari afiliasi "independen", yang menunjukkan luasnya banding proyek yang dijalankan.

Rilis baru mencakup perbaikan yang signifikan, terutama di bidang OVSDB (Open vSwitch Database), SFC (service function chaining), analisis kinerja dan perangkat tambahan, dan AAA (authorization, authentication, accounting).

OVSDB

OVSDB adalah OpenDaylight "Southbound" antarmuka untuk Open vSwitch, yang berarti menerjemahkan permintaan topologi jaringan yang lebih tinggi ke dalam instruksi untuk mengkonfigurasi vSwitch switch virtual. vSwitch diinstal pada host jaringan dan menghubungkan antara jaringan virtual di mesin virtual untuk jaringan fisik.

Dalam rilis Helium, insinyur Red Hat menerapkan fitur utama untuk driver OVSDB. Di antara fitur-fitur baru didistribusikan L3 forwarding, yang memungkinkan Open vSwitch untuk mengirimkan lalu lintas secara efisien di seluruh jaringan, dan memberikan distribusikan ARP penanganan sebagai bonus. OVSDB mengalami desain ulang modul yang signifikan, antara lain, membuat, menggunakannya sebagai modul yang berdiri sendiri dengan API dengan tenang dan mudah.

Penggunaan fitur OpenStack Neutron di OVSDB, seperti aturan keamanan, load balancing sebagai layanan, dan firewall sebagai layanan, yang membuat OpenDaylight Helium dengan OVSDB pilihan untuk OpenStack Neutron back-end. Jaringan VLAN dapat ditambahkan sebagai pilihan untuk membuat jaringan virtual, selain opsi-opsi jaringan terowongan berbasis, yang tersedia dalam rilis OpenDaylight sebelumnya.

Fungsi layanan Chaining

Sebuah proses yang dijalankan pada program harus diseleksi ulang sebelum sampai ke customer. Misalnya, lalu lintas VPN perlu melalui titik akhir VPN, maka sistem deteksi intrusi firewall, dapat menyeimbangkan beban sebelum sampai ke tujuan di webserver. Fungsi pelayanan chaining adalah untuk menentukan serangkaian layanan lalu lintas mana harus pergi dalam urutan tertentu pada perjalanannya melalui jaringan. Fitur ini sangat penting dalam aplikasi seperti virtualisasi fungsi jaringan. Dalam siklus rilis ini, kita mendefinisikan arsitektur SFC dan model data untuk implementasi pada OpenDaylight yang difokuskan pada layanan bangunan Chains dengan Open berbasis vSwitch Fungsi Service.

Kerja kinerja

Meskipun banyak alat kinerja yang tersedia untuk pemrograman sistem, ada beberapa alat yang digunakan untuk menganalisis kinerja jaringan. Red Hat mengembangkan alat yang merupakan pembungkus Python alat kinerja jaringan CBench, dan pengujian kinerja yang terintegrasi ke dalam proses integrasi berkesinambungan dengan OpenDaylight tersebut. Ini membantu dalam mengidentifikasi dan memperbaiki sejumlah masalah kinerja yang kritis.

Otentikasi, otorisasi, dan akuntansi

Otentikasi adalah verifikasi identitas Anda, otorisasi memeriksa apakah Anda memiliki izin untuk melakukan apa yang ingin Anda lakukan, dan catatan akuntansi itu, apa yang Anda lakukan. Jika Anda menggunakan OpenDaylight sebagai bagian dari virtualisasi atau cloud platform, Anda mungkin sudah memiliki toko dengan identitas yang Anda gunakan. Modul AAA di OpenDaylight melayani dua tujuan, memungkinkan akses fine-grained untuk penggunaan sumber daya, dan memungkinkan kemampuan untuk berbagi layanan identitas eksternal dengan platform lain.

Untuk Helium, telah di perbarui modul untuk meningkatkan layanan otentikasi dan informasi identitas yang diberikan oleh Sistem Keamanan Daemon (SSSD) dari platform. Ini berarti Anda dapat menggunakan identitas seperti FreeIPA untuk menyediakan otentikasi terpusat, pengguna, dan informasi kelompok untuk tugas peran. Informasi identitas terpusat ini dapat dengan mudah berbagi dengan aplikasi lain di perusahaan Anda, seperti OpenStack.

Apa yang berikutnya untuk OpenDaylight?

Dengan rilis Helium, OpenDaylight siap untuk diadopsi secara luas. OpenDaylight sekarang menjadi SDN kontroler yang layak digunakan dengan proyek-proyek seperti CloudStack dan OpenStack. memberikan keuntungan skalabilitas dan signifikan atas pendekatan alternatif yang menghindari controller SDN. Rilis menetapkan dasar yang bagus untuk pengembangan fitur masa depan, dengan masyarakat yang beragam dan landasan yang kokoh bagi pengembangan fungsi jaringan.

Menjadi wadah yang lebih populer untuk penyebaran aplikasi yang kompleks, multi-tenancy dan kemampuan untuk menentukan topologi jaringan dengan perangkat lunak akan menjadi penting untuk Docker dan teman-teman, yang persis apa controller SDN untuk dirancang. OpenDaylight sudah berguna bagi network engineer mengelola perangkat keras jaringan fisik dengan cara kuno. Dengan memisahkan control plane dari data plane, OpenDaylight dapat digunakan untuk memusatkan dan mengotomatisasi pengelolaan dan menggunakan konfigurasi jaringan.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang rilis Helium di situs Open Daylight untuk memulai inovasi hari ini. Tim mempertimbangkan untuk meningkatkan proyek rilis berikutnya. (Suranto)

Sumber: opensource.com/business/14/10/opendaylight-helium-gets-out-gate

 

Published in Artikel
%AM, %31 %041 %2015 %00:%Mar

Mozilla Peduli Sumber Daya Pendidikan

Komunitas open source selalu menjadi tempat belajar. Partisipasi dalam open source memberi kesempatan untuk bermain-main dengan mempengaruhi inovasi baru dan perubahan sosial. Melihat kontribusi ini sebagai bagian dari sesuatu yang lebih besar agar terus menjadi lebih baik untuk pemberdayaan dan pengalaman yang memperkaya jiwa.

Kontribusi open source diasumsikan menjadi usaha teknis, namun undangan terbuka jauh lebih dari coding. Komunitas open source berkilau dengan beragam peluang mengajar, belajar, dan tumbuh. Berbicara di depan umum, kepemimpinan, desain, riset pasar, jaminan kualitas, dan tata kelola membuka peluang untuk membentuk mosaik yang kaya bagi pengembangan pribadi.

Ini adalah partisipasi open source.

Jalur open source seringkali sulit untuk menavigasi. Anda telah diberitahu di beberapa titik untuk "meminta bantuan dalam IRC" atau "itu ada di Wiki". Ada arah lain untuk masuk ke kontributor baru yang membuat partisipasi secara kontinyu daripada kesabaran, kepercayaan diri, dan kepercayaan buta. Ada ladang ranjau tantangan lain, termasuk kurangnya mentor, dokumentasi yang hilang, proses non-intuitif, ditinggalkan, atau daftar tugas yang sudah usang.

Dalam komunitas yang lebih besar, seperti Mozilla, sulit bagi relawan untuk menentukan apa yang menjadi tugas penting bagi tujuan proyek. Orang-orang dan proyek-proyek akan kehilangan ikatan potensial yang bisa dibawa dalam partisipasi. Kita percaya pendidikan dapat mengubah itu.

Pendidikan terbuka untuk meningkatkan dan memperbaiki partisipasi

Mozilla memiliki sejarah yang sangat kaya dalam memberdayakan masyarakat di web melalui pendidikan terbuka. Dari kemitraan awal dengan P2PU, dan Mozilla Festival of Learning 2010, Freedom, dan Web, tumbuh inisiatif seperti pada kesuksesan tertinggi Mozilla webmaker, yang bertujuan untuk membangun literatur web dunia yang lebih baik dan Mozilla Open Science, yang berusaha untuk mengajar mengenai penelitian keterampilan teknologi terbuka untuk memajukan ilmu pengetahuan.

Dengan pemikiran ini, kita berbagi bahwa Mozilla Community pada tahun 2015 sebagai bagian dari visi membentuk lingkaran yang baik antara kontributor dan proyek yang sedang dibangun sebagai Sumber Terbuka untuk Pendidikan (OERs) bagi masyarakat. Sumber daya dalam pengembangan proyek memberikan kesempatan untuk pertumbuhan dalam keterampilan yang meciptakan inovasi baru.

Dalam beberapa bulan terakhir, telah ditulis dan diterbitkan kurikulum platform pendidikan dengan versi fantastis P2PU kursus dalam sebuah kotak. Kami sedang membangun konten modular yang menjelaskan jalur pembelajaran terhubung untuk pertumbuhan di sebuah proyek, dalam model "tangga partisipasi" sebagai tonggak untuk belajar. Kami mulai dengan kurikulum yang mengajarkan riset pasar, dan serangkaian untuk membangun keterampilan dalam memberdayakan orang-orang yang ingin berbicara tentang Mozilla dengan sumber daya dan kesempatan belajar untuk membantu dalam melakukan kegiatan yang sangat baik.

Memanfaatkan program Mozilla Reps yang sukses sebagai launchpad, fokus pada pendidikan yang membangun pemimpin yang kuat melalui pelatihan keragaman, resolusi konflik, dan bimbingan. Harapan kami adalah kontributor tiba di peluang baru merasa didukung, diberdayakan, dan menantang (dalam cara yang baik), dan melalui pengakuan pribadi, lingkaran yang tumbuh adalah sebagai contoh kaya bagaimana open source dan pendidikan terbuka dapat mengubah dunia bagi orang-orang dan proyek-proyek yang mereka sayangi. (Suranto)

Sumber:opensource.com/education/15/3/mozilla-community-education

Published in Artikel
%AM, %25 %041 %2015 %00:%Mar

5 Aplikasi Video Android Terbaru

Tidak bisa menahan untuk menonton dan berkomentar pada sebuah video bersama teman-teman atau sekedar bermain dengan kamera agar bisa membuat film pendek eksperimental terbaru? Berikut adalah lima aplikasi video Android terbaru yang harus dilihat.

1.iCouchapp

Sementara pengguna iOS telah menikmati keindahan video komunitas untuk menonton selama setahun, iCouchapp akhirnya merilis versi Android. Aplikasi video sosial ini memiliki tiga fitur utama:

Berbagi dan menonton beragam video

Posting pada linimasa Anda dan miliki fitur "Hall of Fame". Anda dapat berbagi video melalui aplikasi Youtube atau paste url video langsung pada platform untuk berbagi. Platform populer lainnya seperti Vimeo dan Dailymotion dikatakan akan segera ditambahkan.

Buat meme, jajak pendapat dan kuis berdasarkan acara favorit dan video.

Aplikasi ini memungkinkan untuk mengambil screenshot dan mengubahnya menjadi sebuah konten yang menarik. Berbagi di timeline Anda dan komentari entri lain. iCouchapp dapat menyimpan grafik dari pengguna aplikasi yang paling aktif dan akan memberikan penghargaan untuk mereka berupa hadiah harian.

Diskusikan acara favorit

Diskusikan acara favorit Anda dengan penggemar lainnya di ruang diskusi khusus yang didedikasikan untuk setiap pertunjukan. Atau, buat sendiri chatroom pribadi dengan teman-teman Anda.

2.Livering

Aplikasi pertukaran sosial video populer telah meluncurkan versi Android. Dengan aplikasi ini Anda bisa merekam video pendek (sampai dengan satu menit panjang secara default), tag ke teman-teman Anda dan berbagi sukacita harian bersama-sama secara real time. Anda dapat mengundang teman sebanyak yang diinginkan untuk sesi live stream video dan fitur utama, tag yang akan memberitahu semua orang apa yang sebenarnya terjadi sekarang.

"Komunikasi manusia adalah tentang aksi dan reaksi, dan hanya video yang langsung dapat membuat semacam kehadiran menggunakan teknologi," kata Daniel Holmstrom, pencipta aplikasi.

3. YouTube Downloader untuk Android

Kami semua sudah menunggu lama untuk itu karena beberapa video terlalu bagus untuk ditonton hanya sekali, ketika Anda memiliki Wi-Fi. Youtube Downloader untuk Android memungkinkan Anda untuk mendapatkan video yang Anda suka dalam berbagai format dan resolusi apapun yang disukai. Aplikasi ini bekerja dengan cukup halus dan cepat, ditambah memungkinkan download beberapa video pada suatu waktu.

4.Youtube Anak

Google dan Youtube akhirnya sepakat bahwa mereka perlu untuk menyaring konten video yang lebih ketat dan mulai merilis YouTube Kids - aplikasi video yang menampilkan pilihan video yang sesuai dengan usia dan dikemas dengan konten yang relevan dan rekomendasi saluran. Desain secara signifikan disederhanakan agar lebih mudah dinavigasi untuk pikiran si kecil yang penasaran.

Sebagai orang tua, Anda dapat mengatur timer dalam aplikasi, sehingga anak-anak Anda tahu kapan saatnya untuk berhenti menonton dan menonaktifkan pencarian jika Anda merasa menginginkannya. Namun itu sangat disaring dan tidak akan menampilkan sesuatu seperti kasus seksual. Juga, fungsinya terbatas dan anak Anda hanya dapat menonton video dan tidak akan melihat komentar. YouTube Kids diluncurkan kurang dari sebulan yang lalu setelah mendapat desakan positif yang sangat besar dari orang tua.

5. Camio

Camio menawarkan untuk mengubah perangkat Anda menjadi kamera web yang terhubung pengawasan. Perhatikan apa yang hewan peliharaan Anda lakukan saat anda berada di tempat kerja, mengawasi keamanan rumah Anda ketika Anda berlibur, atau hanya tetap berhubungan dengan orang yang Anda cintai saat Anda pergi.

Cukup mendapatkan akun dari mereka, men-download aplikasi dan Anda siap untuk menggunakannya. Aplikasi menangkap semua gerakan pada video dan dapat menyimpan hingga 30 hari video di cloud. Semua rekaman itu dapat ditonton kapan saja dan dari mana saja. Camio gratis untuk digunakan, namun Anda perlu membayar jika Anda menghubungkan lebih dari satu perangkat pada satu waktu bersamaan. (Husna Muthmainnah)

Sumber: tech.co/5-hot-new-video-apps-android-2015-03

Published in Artikel
Halaman 39 dari 39