Ce paysage se veut une cartographie pour explorer les projets open source dans les domaines IA & Data, met en avant les entreprises membres de LF AI & Data, et met également en valeur les membres de la Fondation. Il est calqué sur le paysage de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) et basé sur le même code open source.
Veuillez consulter paysage.lfaidata.foundation.
Si vous pensez que votre projet devrait être inclus, veuillez ouvrir une pull request pour l'ajouter à Landscape.yml. Pour le logo, vous pouvez soit télécharger un SVG dans le répertoire hosted_logos
, soit mettre une URL comme valeur, et il sera récupéré.
Netlify générera un serveur intermédiaire pour vous permettre de prévisualiser vos mises à jour. Veuillez vérifier que le logo et les informations apparaissent correctement, puis ajoutez LGTM
à la demande d'extraction confirmant votre examen et demandant une fusion.
Les règles suivantes produiront les logos les plus lisibles et les plus attrayants :
hosted_logos
, soit mettre une URL comme valeur, et il sera récupéré. Les SVG ne doivent pas s'appuyer sur des polices externes pour pouvoir s'afficher correctement dans n'importe quel navigateur Web, que les polices appropriées soient installées ou non. Si vous disposez du fichier AI original, voici les étapes dans Illustrator pour créer un SVG approprié :
Veuillez ouvrir une pull request avec des modifications sur Landscape.yml. Le fichier process_landscape.yml est généré et ne doit donc jamais être modifié directement.
Si l'erreur concerne les données de Crunchbase, vous devez y ouvrir un compte et modifier les données. Si vous n'aimez pas une description de projet, modifiez-la dans GitHub. Si votre projet n'affiche pas correctement la licence, vous devrez peut-être coller le texte non modifié de la licence dans un fichier LICENSE à la racine de votre projet dans GitHub, afin que GitHub fournisse correctement les informations de licence.
La source canonique de toutes les données est Landscape.yml. Une fois par jour, nous téléchargeons les données des projets et des entreprises à partir des sources suivantes :
Le serveur de mise à jour améliore les données source avec les données récupérées et enregistre le résultat dans Processed_landscape.yml. L'application charge une représentation JSON de Processed_landscape.yml pour afficher les données.
Comme expliqué sur https://bestpractices.coreinfrastructure.org/ :
Le badge des meilleures pratiques de la Linux Foundation (LF) Core Infrastructure Initiative (CII) est un moyen pour les projets de logiciels libres et open source (FLOSS) de montrer qu'ils suivent les meilleures pratiques. Les projets peuvent volontairement s'auto-certifier, sans frais, en utilisant cette application Web pour expliquer comment ils suivent chaque meilleure pratique. Le badge CII Best Practices s'inspire des nombreux badges disponibles pour les projets sur GitHub. Les utilisateurs du badge peuvent rapidement évaluer quels projets FLOSS suivent les meilleures pratiques et sont donc plus susceptibles de produire des logiciels sécurisés de meilleure qualité.
Le paysage interactif affiche l'état (ou l'inexistence) d'un badge pour chaque projet open source. Il existe également une fonctionnalité non disponible via la barre de filtre pour voir tous les éléments avec et sans badges. A noter qu'un badge de réussite est une condition nécessaire pour que les projets puissent obtenir leur diplôme à la CNCF.
Nous supprimons généralement les projets open source qui n'ont pas eu de commit depuis plus de 3 mois. Notez que pour les projets non hébergés sur GitHub, nous avons besoin qu'ils soient mis en miroir sur GitHub pour récupérer les mises à jour, et nous essayons de travailler avec des projets lorsque leurs miroirs sont brisés. Voici une vue des projets triés par dernière mise à jour : https://landscape.lfai.foundation/grouping=no&license=open-source&sort=latest-commit
Nous supprimons généralement les produits fermés lorsqu'ils n'ont pas tweeté depuis plus de 3 mois. Cela ne s'applique pas aux entreprises chinoises sans compte Twitter, puisque Twitter y est bloqué. Voici une vue des produits triés par dernier tweet : https://landscape.lfai.foundation/grouping=no&license=not-open-source&sort=latest-tweet
Les éléments qui ont été supprimés peuvent demander à être ajoutés à nouveau en utilisant les critères habituels de nouvelles entrées ci-dessus.
Ce référentiel contient des données reçues de Crunchbase. Ces données ne sont pas concédées sous licence Apache. Il est soumis aux conditions d'accès aux données de Crunchbase, disponibles sur https://data.crunchbase.com/v3.1/docs/terms, et son utilisation est uniquement autorisée avec ce projet Landscape hébergé par la Linux Foundation.
Tout le reste est sous licence Apache, version 2.0, à l'exception des logos de projets et de produits, qui sont généralement protégés par les droits d'auteur de la société qui les a créés, et sont simplement mis en cache ici pour des raisons de fiabilité. La carte des sentiers, le paysage statique, le paysage sans serveur et le fichier paysage.yml sont également disponibles sous la licence Creative Commons Attribution 4.0.
Le LF AI & Data Landscape est disponible dans les formats suivants :
Vous pouvez installer et exécuter localement avec les instructions d'installation. Il n'est pas nécessaire d'installer localement si vous souhaitez simplement modifier Landscape.yml. Vous pouvez le faire via l'interface Web GitHub.
Veuillez ouvrir un problème ou, pour des informations sensibles, envoyer un e-mail à [email protected].
Le fichier src/components/MainContent2.js décrit les éléments clés d'une vue d'ensemble du paysage. Il précise où placer ces sections : Définition et développement d'applications, Orchestration et gestion, Runtime, Provisioning, Cloud, Plateforme, Observabilité et analyse, Spécial. Il précise également où trouver le lien vers l'aperçu sans serveur et une information avec un code QR.
Tous ces éléments doivent avoir les propriétés top
, left
, width
et height
pour les positionner. rows
et cols
spécifient le nombre de colonnes ou de lignes que nous attendons dans une section horizontale ou verticale donnée.
Lorsque nous constatons que ces éléments ne peuvent pas s'adapter aux sections, nous devons soit augmenter la largeur de toutes les sections horizontales, soit augmenter la hauteur et le nombre de lignes dans une seule section horizontale et ajuster la position des sections en dessous.
A côté de cela, nous devons ajuster la largeur d'un div parent (1620), la largeur dans un src/components/BigPicture/FullscreenLandscape.js
(1640) et la largeur dans un tools/renderLandscape.js
(6560, à cause du zoom x4 et marges)
Parfois, la hauteur totale est également modifiée, nous devons alors ajuster la hauteur de la même manière que la largeur.
Nous avons une propriété fitWidth
expérimentale, c'est bien quand vous voulez vous débarrasser d'un espace supplémentaire à droite d'une section.
La meilleure façon de tester que la mise en page est correcte est de visiter /landscape
, et si cela semble correct, exécutez PORT=3000 babel-node tools/renderLandscape
et voyez les fichiers png rendus, ils se trouvent dans le dossier src/images.