2017-09-04

AutoCAD代替の3つのオープンソース

BRL-CAD

BRL-CADは、非常に古く、現在開発中のアプリケーションの最も古いソースコードリポジトリです。

もともと陸軍研究所のMike Muussによって開発されたBRL-CADは、兵器システムのモデリングのために米国軍によって数十年間使用されてきましたが、学術デザインから産業デザイン、健康用アプリケーションなど、より日常的な設計作業にも使用されてきました。

BRL-CADは、400万種類以上の構成ツールとアプリケーションが100万本以上のソースコードにまたがっています。すべての部品が同じライセンスの下にあるわけではなく、BSDからLGPLライセンス、単純なパブリックドメインまであります。SourceForgeのプロジェクトのソースコード内のCOPYINGファイルに詳細があります。

FreeCAD

FreeCADは、「あらゆるサイズの実物オブジェクト」を設計できるように作成されたパラメトリックなオープンソースのCADプログラムであり、アーキテクチャアプリケーションにも使用できます。FreeCADは主にC ++で書かれています。Pythonコーダーであれば、Pythonインタフェースを使ってFreeCADを拡張し、自動化する機能を利用できます。

FreeCADは、3Dオブジェクトのさまざまなフォーマットからインポートおよびエクスポートすることができ、モジュラーアーキテクチャにより、さまざまなプラグインを使用して基本機能を簡単に拡張できます。このプログラムには、スケッチャーからレンダラー、ロボットシミュレーションまで、多くの組み込みインターフェースオプションがあります。現在、ベータ版でFreeCADは、先月リリースされた最新バージョンが開発されています。

FreeCADのソースコードはGitHubでホストされており、LGPLライセンスの下でオープンソースとして利用可能になっています。

LibreCAD

LibreCADは、Windows、Mac、Linuxの両方で動作するように設計された別のCADプログラムです。LibreCADは、QCADのフォークであり、AutoCADユーザにとって使い慣れたインタフェースを備えています。デフォルトでは、AutoCAD DXFフォーマットをインポートおよび保存に使用しますが、他のフォーマットも使用できます。LibreCADは2Dのみです。

LibreCADはGPLの下でライセンスされており、完全なソースコードはGitHubで見つけることができます。

他の良い選択肢には以下が含まれます：

OpenSCADはインタラクティブモデラーではなく、スクリプトファイルでモデリングされているため、「プログラマーのソリッド3D CADモデラー」と呼ばれています。
クロスプラットフォームであるが2次元アプリケーションに限定されたQCAD。
SolveSpaceはパラメトリック2次元および3次元CADプログラムです。

引用元：

opensource.com

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2017-08-31

5つの新しいJava異常検出ツール

1. X-Pack

X-Packは、異常検出を提供するELK Stackの拡張版です。

主な機能：

Elasticsearchログデータとメトリック内の異常の検出
ネットワークの動作とユーザーの動作を監視してセキュリティの問題を特定する
通常異常につながるログイベントの特定

使い方：

X-PackはElasticsearchログデータを使用し、その動作のベースラインをモデル化します。X-Packは、アプリケーション、サーバー、サービスからのログを分析することで、使用の傾向や周期性を検出し、データを分析して問題の発生時期を予測しようとします。

異常検出機能は、X-Packのインストール時にデフォルトで有効になっており、既存のELKクラスタ特権と組み込みロールを実装して、ジョブ、データフィード、および結果を表示および管理する権限を持つユーザーを簡単に制御できるようにします。

シークレットソース： X-Pack異常検出は自動的に有効になり、Elasticsearchから直接データを集約し、ELKを使用するユーザーに作成され、Elasticスイートツールの一部として異常検出ソリューションが必要になります。

2. Loomシステム

Loom Systemsは、ログおよびメトリックの異常検出のための分析プラットフォーム。ログ内の異常を検出します。

主な機能：

異なるアプリケーションからの自動ログ解析と分析
推奨される解決策 - 会社のソリューションデータベースに基づいて
事業運営異常検出

使い方：

Loomはログデータを収集し、それを解析してログラインを分割してフィールドを分割し、各フィールドデータタイプに従って異常検出アルゴリズムを適用します。ログイベントと並んで、Loomのアルゴリズムは、他のテキストソースまたはイベントストリームを処理し、異常ベースラインを作成することができます。

Loomによって設定されたベースラインとしきい値は動的です。つまり、ユーザーの動作やアプリケーションの更新に従って変化し、適応します。各異常には、何が起こったのか、また推奨されるコメントが添付されます。

シークレットソース：異常を検出するとともに、Loomは、企業全体にソリューションを共有するナレッジベースを提供し、他の開発者やチームが異常が発生した理由とその処理方法を理解するのを助けます。

3. OverOps

OverOpsは、プロダクションでコードがいつ、どこで、なぜ壊れたかを示します。これは、すべてのエラーに対して完全なソースコードと変数の状態をコールスタック全体にわたって提供する唯一のツールであり、アプリケーションに新しいエラーが入ったときに検出することができます。

主な機能：

コードや変数の状態を完全に把握してエラーを自動的に再現
コードリリースによるすべての新規および重大なエラーの事前検知
ログファイルに依存しないネイティブJavaエージェント
カスタムアノーマリー検出の視覚化のためのStatsDの苦情処理ツールを使用する
コードや設定が変更されず、SaaS、ハイブリッド、オンプレミスで5分でインストール
暗いテーマの悪いダッシュボード

使い方：

OverOpsは、JVMとプロセッサの間で動作するネイティブの監視エージェントで、アプリケーション自体から情報を抽出します。コードを変更する必要はなく、ログに記録された情報に依存するのではなく、アプリケーションから直接送られる情報に依存します。OverOpsは、Fox、Comcast、トリップなどの企業がログを通過する手動反応プロセスを変換し、プロアクティブな自動プロセスに変えるのに役立ちます。

OverOpsはKapacitorとYahoo EGADSをバンドルすることで、Java、Python、Goの機械学習アルゴリズムを提供しています。また、ログ内のすべてのエラーへのリンクを追加することにより、異常検出ツールと統合されます。そのリンクをクリックすると、問題の根本原因の詳細が表示されます。完全なソースコードと、エラーの瞬間の可変状態を呼び出しスタック全体に渡します。

シークレットソース： OverOpsはログファイルへの依存がなくなり、データはJVM自体から直接得られます。OverOpsは、エラーごとに完全なソース、状態、スタックを提供する唯一のツールであるため、アプリケーション内の異常や問題を表示できます。

*OverOpsダッシュボードのイベントには、例外が発生したときの完全なスタックトレースと変数状態が含まれます*

OverOpsのライブデモをご覧ください。

4.コラロジクス

Coralogixはクラスタリングし、ログデータの類似点を識別します。このツールは、フローに焦点を当て、接続されているログメッセージを検出し、アクションが期待される結果を引き起こさなかったときに警告します。

主な機能：

集計 - 同じパターンを持つログをまとめて要約する
流れの異常 - 接続された動作の識別、およびそれらの異常の検出
バージョンベースの異常 - 新しいバージョンのユーザー製品が導入された後にのみ発生する異常の指定

使い方：

Coralogixは、ほとんどのログが似ていると仮定して動作します。ただし、ログを区別する唯一のものは、その内部の変数です。そのため、Coralogixはパターンを識別するためにデータを自動的にクラスタ化し、データ間のドットを接続します。アクションが特定の応答を要求し、それを取得しない場合に、異常が検出されます。

シークレットソース：Coralogixには、元のテンプレートにログを集約し、そのデータを分析して異常を理解する機能があります。

5.アノード

Anodotは、ユーザーに関連する分析機能を備えた異常検出システムを提供しています。焦点は、ビジネス関連のデータの異常を特定するとともに、あらゆるタイプのデータベースの異常を検出することにあります。

主な機能：

類似したログの動作相関とグループ化
マーケティングキャンペーン、クリック、パフォーマンスインジケータ内の異常検出を提供するビジネスデータの異常検出
アラート処理 - 類似の異常を1つのアラートにグループ化してノイズを減らす

使い方：

Anodotはアルゴリズムを使用して、問題を分離し、いくつかのパラメータに渡って相関させます。実用的な面では、アプリケーションまたはアクションの通常の範囲を決定し、それを維持しなければならないスコアを与えます。

イベントがそのスコアを変更すると、システムはデータのステータスとこの時間の長さに基づいて異常の重要性を評価します。Anodotは、正常か異常かにかかわらず、常に異常の兆候をユーザーに警告し、適切であると見なして対処できるようにします。

シークレットソース：データパターンに必要な最も関連性の高いアルゴリズムを自動的に選択できます。このアルゴリズムは、パターンの変化に応じて変化し、適応します。

異常検出といえば...

Numentaはオープンソースプロジェクトを提供しています。このプロジェクトでは、異常検出の世界を幅広く見ています。その技術は、人間の行動、地理空間追跡データ（GPS追跡）、自然言語の予測と分類とともに、サーバーやアプリケーションの異常を検出することができます。基本的に、ベースラインまたはトレンドを持つデータセット。

Numentaの最も興味深いのはNumenta Anomaly Benchmark（NAB）です。これは、ストリーミング、リアルタイムアプリケーションにおける異常検出アルゴリズムの評価を可能にするベンチマークです。現在のアルゴリズムをテストしたり、コミュニティのベンチマークを見たり、異常を検出する方法を深く理解したりすることができます。

ライブラリーはオープンソースで、50以上の実世界および人工時系列データファイルと、リアルタイムアプリケーション用に設計された採点メカニズムで構成されています。既に異常検出アルゴリズムを使用している場合、Numentaは評価を手助けすることができます。また、オープンソースツールを探しているなら、これがあなたの答えかもしれません。

引用元：

blog.takipi.com

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2017-08-25

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2017-08-24

Polymer3.0プレビュー：npmおよびES6モジュール

コペンハーゲンで開催された2017年のポリマーサミットで、プロジェクトの開発者のワークフローの最大の変更点を発表しました。それは2つの変更です：

ポリマーはBowerからnpmに移動しています。
HTMLインポートの代わりにES6モジュールを使用するように変更しています。

我々は現在、Polymerの次のメジャーバージョンに含まれるこれらの変更をプレビューしているので、一般公開されています。ぜひプレビューを試してみてください。プロダクション作業のために、現在使用している既存のPolymer 1.xまたは2.xライブラリを引き続き使用してください。今日、新しいプロジェクトを開始する場合は、Polymer 2.xを使用することをお勧めします。

これらの変更は重要ですが、可能な限りシームレスに移行することを約束します。Polymer 3.0 APIは、2.x APIと本質的に同じです。APIの変更が必要な範囲は、機械的で適用するのは簡単です。Polymer 2.xの一部であるすべてのクラス、ミッキシン、要素、テンプレートシステム、その他のAPIは、Polymer 1.xの従来の構文を含めて、モジュールに移植されています。ポリマー開発者が持っているすべての知識は、ポリマー3.0に直接変換されます。

引用元：

Polymer 3.0 preview: npm and ES6 Modules - Polymer Project

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2017-08-22

React v16　self-destructing component

React v16では、複数のコンポーネントをself-destructing componentで単純にラップすることができます。

const Aux = (props) => {
  return props.children;
};

const Root = () => {
  const moreFooElements = <Aux>
    <tr>
      <td>foo</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>foo</td>
    </tr>
  </Aux>;

return <table>
    <tr>
      <td>foo</td>
    </tr>
    {moreFooElements}
  </table>;
};

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