5 progetti open source di Google del 2016

Mountain View è una delle aziende che contribuiscono in modo più rilevante allo sviluppo delle tecnologie open source e che utilizzano queste ultime per sviluppare software e servizi da integrare nel proprio network. A conferma di quanto detto basterebbe citare il fatto che durante il solo 2016 gli sviluppatori di Google hanno rilasciato oltre 20 milioni di righe di codice libero e aperto per progetti come Android, Angular, Chromium, Kubernetes, e TensorFlow.

Il 2016 non è ancora terminato, ma a pochi giorni dall’inizio del nuovo anno possiamo già proporre alcuni dei progetti open source più importanti tra quelli rilasciati da Big G nel corso degli ultimi 12 mesi. Vediamoli in breve:

• OpenThread: è l’implementazione platform agnostic completa del protocollo Thread per l’IoT (Internet of Things o Internet delle Cose). L’implementazione di base è stata realizzata dai developer della Nest, azienda rilevata di recente da Google. A questo progetto lavorano anche aziende come ARM, Microsoft, Qualcomm, Texas Instruments e altri produttori di dispositivi.
• Magenta: un progetto del Google Brain Team che studia l’evoluzione e i progressi dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning nell’apprendimento e comprensione della musica e punta a offrire degli strumenti efficaci per le generazioni future di musicisti e artisti.
• Omnitone: una libreria open source basata sulla Web Audio API e realizzata in JavaScript per il porting dello “spatial audio” nei browser per la navigazione Internet. Il progetto, derivante dalle ultime tecnologie dedicate alla VR (Virtual Reality) è portato avanti dal team di Chrome e punta a offrire una esperienza audio quanto più immersiva possibile anche in progetti come WebVr.
• Seesaw: una load balancing platform basata su LVS (Linux Virtual Server); scritto in linguaggio GO, il progetto presenta il supporto a Anycast e ha l’obbiettivo di semplificare la gestione dei server che si trovano all’interno dello stesso network.
• Cartographer: una libreria per la localizzazione e la mappatura in tempo reale con rendering bidimensionale e tridimensionale; supporta ROS (Robot Operating System) e utilizza i dati provenienti da sensori per l’elaborazione e l’analisi delle informazioni.