Обзор программного обеспечения и варианты использования

И Augur, и GrimoireLab — отличные инструменты, которые помогут вам получить значимую информацию о здоровье для проектов и экосистем с открытым исходным кодом, но они оба используют совершенно разные подходы. В результате этих различий один из них может оказаться лучшим выбором в зависимости от того, что вам нужно сделать.

Отличительные особенности GrimoireLab в том, что с его помощью можно:

• получите совокупное представление о вашей деятельности по разработке программного обеспечения по широкому кругу каналов (например, репозитории, списки рассылки, инструменты чата, вики) и создайте центральное место для интеллектуального анализа данных из разных источников, чтобы понять эту информацию для вашего конкретного контекста.
• применяйте большое количество существующих готовых визуализаций для выявления тенденций и постоянного мониторинга состояния ваших проектов и экосистем с открытым исходным кодом, а также настраивайте эти визуализации с помощью запросов OpenSearch для детализации интересных данных.
• увидеть GrimoireLab в действии в Панель управления ХАОСС.

Отличительные особенности Augur в том, что с его помощью можно:

• сосредоточьтесь на данных с платформ GitHub и GitLab, которые могут масштабироваться до десятков тысяч репозиториев, и используйте реляционную базу данных Augur в качестве инструмента обработки данных для написания пользовательских запросов, которые исследуют сложные или непредвиденные вопросы при выполнении углубленных исследований.
• Изучите данные о соответствии требованиям, безопасности, зависимостях и связанных темах программного обеспечения, чтобы лучше понять потенциальные риски, связанные с проектом с открытым исходным кодом, а также используйте визуализации для изучения здоровья сообщества.
• увидеть Augur в действии, используя 8 узлов.

Хотя любой может использовать любой инструмент для получения значимой информации:

• Специалистам по данным, исследователям и другим аналитикам данных, возможно, будет удобнее писать собственные запросы, используя реляционную базу данных Augur для углубленных исследований.
• Менеджеры сообщества, команды разработчиков/продуктов или руководители проектов могут оценить простоту выявления тенденций с помощью визуализаций GrimoireLab в различных вариантах использования.

Этот обзор содержит лишь некоторые из множества сценариев, которые могут привести кого-то к использованию инструментов CHAOSS. Это сложные инструменты со множеством функций и возможностей, которые невозможно описать в нескольких пунктах. Кроме того, каждый проект с открытым исходным кодом уникален, а потребности в данных о проектах и ​​экосистемах с открытым исходным кодом могут сильно различаться. Хотя мы надеемся, что приведенное выше описание поможет вам выбрать инструмент, соответствующий вашим потребностям, мы рекомендуем вам более подробно изучить дополнительные преимущества и функции, прежде чем сделать окончательный выбор.

Дополнительные преимущества и возможности

Авгур

• Данные собираются постепенно и включают в себя все сообщения и фиксации, связанные с проблемами, запросами на включение и проверками запросов на включение, включая исторические данные. Эта высокоскоростная коллекция была протестирована на 100,000 XNUMX репозиториях, что позволяет оценить разнообразные экосистемы программного обеспечения с открытым исходным кодом.
• Сбор и анализ выходят за рамки подсчета действий и включают информацию о покрытии лицензии и типе лицензии, сложность программного обеспечения на основе COCOMO и стоимость замены данных по проектам и файлам, сканирование зависимостей программного обеспечения, измерение зависимостей. LibYearsи постоянную информацию системы показателей OpenSSF временных рядов.
• Понимание здоровья сообщества расширяется за счет автоматического обнаружения необычной активности путем выполнения компьютерного лингвистического анализа машинного обучения и обнаружения аномалий вклада.
• Пользователи могут исследовать сложные или непредвиденные вопросы, выполняя углубленные исследования, используя реляционную базу данных Augur или API для написания пользовательских запросов.
• Augur включает визуализацию данных через расширяемый интерфейс, созданный с использованием инструментов, знакомых специалистам по данным (например, Dash и Plotly). 8 узлов разработан.

Для получения более подробной информации посетите Репозиторий Авгур.

ГримуарЛаборатория

• Данные собираются единообразным образом, что обеспечивает четкую отчетность и достоверную информацию. Данные собираются из более чем 30 источников данных, включая исторические данные. Инкрементальный сбор данных позволяет быстрее обновлять данные. Качество данных обеспечивается за счет последовательных методов предотвращения порчи данных.
• Необработанные данные обогащаются, обеспечивая более глубокое понимание и позволяя проводить анализ, выходящий за рамки простого подсчета событий. Например, луковый анализ выявляет основных, постоянных и случайных участников с течением времени. Метрики привлечения и удержания идентифицируют участников, которые недавно присоединились к проекту, и тех, кто стал неактивным.
• Решения для создания информационных панелей предоставляются поверх данных для изучения данных и создания пользовательских визуализаций и информационных панелей, которыми можно делиться с помощью ссылок и живых данных.
• Доступны интерфейсы управления и API-интерфейсы для обновления организационной принадлежности и дедупликации участников.
• Доступ к данным доступен на трех уровнях: (1) Пользовательский интерфейс для изучения и обмена данными; (2) Интерфейс управления для создания визуализаций и информационных панелей, а также для управления филиалами; (3) Интерфейс данных через API OpenSearch для необработанных и расширенных данных для индивидуального анализа в различных инструментах, таких как Jupyter Notebooks.
• Сетевой анализ позволяет выявить отношения и взаимосвязи между проектами, репозиториями, участниками и организациями.
• Конфиденциальность данных встроена для поддержки работы в соответствии с GDPR.

Для получения более подробной информации посетите Веб-сайт GrimoireLab.