GitHub揭3大開源趨勢：Python首度超越Java躍升社群第二大程式語言|數位時代 BusinessNext

先是微軟砸75億美元收購GitHub，其後IBM也以340億美元買下紅帽，科技巨頭頻頻的大動作，都集中在一個關鍵詞上：開源。

身為原始碼託管平台的GitHub，目前是全球最大的開源專案平台。GitHub每年都會發布Octoverse報告，向外界揭露過去一年開源社群的面面向向，而2019年度報告也在上週正式公開。

南極洲也有開發者，開源熱蔓延全球

GitHub表示，開發人員數在今年夏季突破4,000萬人大關，光是過去一年間，就有超過1,000萬名開發者加入這個大家族，且首次建立儲存庫的用戶也比去年增加44%，顯示出「開源」越來越熱的趨勢。

目前逾4,000萬的用戶中，超過8成來自美國海外，貢獻者的分佈也變得更為多元，GitHub提到，就連南極洲都有開發人員。

以洲進行分類的話，亞洲是今年最大的貢獻社群，貢獻人數近400萬，而成長最快的地區，則是香港（175%）、新加坡（111%）與印尼（90%）。在GitHub 2019年推出的免費私人儲存庫上，亞洲占比也達36%。

非洲與西亞則是開源專案成長最快的兩個地區，其中奈及利亞（59%）、伊朗（44%）、肯亞（44%）為前3名。

Python超車Java，首次成GitHub第2大程式語言

在開源社群裡，什麼程式語言最受歡迎？即使對開源軟體毫無興趣的人，也可能對這項趨勢感到好奇。過去一年開發者們使用了超過370種程式語言，GitHub從中列出近5年內前10大程式語言的排行變化。

在今年度的榜單中，雖然JavaScript依舊穩如泰山，坐擁第一名寶座，廣受各方工程師喜愛的Python首次超越Java，成為開發社群第2大程式語言。且C#與Shell的排名皆有所上升，

另外，GitHub指出，由於Google開源行動App開發套件Flutter的加入，身為其開發語言的Dart以532%成長遠遠拋開第2名，躍居今年竄升最快的程式語言。

而靜態語言在型別安全（type safety）與互操作性上的優勢，讓這類程式語言快速成長，榜上有名的Rust、Kotlin及TypeScript都屬於靜態語言。

企業、學校皆仰賴GitHub

目前有來自70個國家地區，約300萬的企業帳戶在GitHub上活躍，他們可能是企業、非營利組織、一個開源專案等等。企業行號們不僅利用平台上的資源，也開始參與這個社群、貢獻一份心力。

GitHub提到，《財富》世界50大企業中，有35間為開源社群做出貢獻，還有29間透過企業帳戶建立軟體及App。值得一提的是，支付平台Stripe、串流音樂平台Spotify都是GitHub的愛用者。

學校方面，目前有170萬人利用GitHub學習寫程式，較去年成長55%，以及76.1萬人利用了GitHub的學生開發者包，並有3.1萬名教師藉由GitHub教授開發者工作流程。

資料科學正夯，機器學習、深度學習也漸受矚目

從醫療領域拯救人命的機器學習技術，到製作稀奇古怪的機器人，過去12個月內，各式各樣的開源專案在平台上萌芽。GitHub指出，推動Python發展的「資料科學」便是一項值得點出的趨勢。

許多資料科學相關的框架與工具皆是用Python寫成，在這項主題下最受矚目的儲存庫中，約半數是利用numpy建立，這就是一個根基於Python的擴展模組。

在資料科學之外，機器學習、自然語言處理、深度學習等項目也越來越受到關注，近年來擁有非常顯著的成長。

完整報告請見：GitHub Octoverse 2019

責任編輯：蕭閔云

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。