硬件

Kotlin 1.4是JetBrains开发的最初为JVM构建的静态类型语言的主要升级，现已达到其候选发布（RC）阶段，具有改进的IDE支持和Node.js API绑定的预览。 Kotlin 1.4 RC于7月27日发布，对Gradle Kotlin DSL脚本（* .gradle。 kt文件）的IDE支持进行了改进，包括通过单击Load Gradle Changes或重新导入Gradle项目来显式加载脚本配置。以前，当开发人员向build.gradle.kts的buildscript或plugins块中添加新的插件时，新的脚本配置会在后台自动加载，此过程通常会阻碍IDE性能。 Kotlin 1.4 RC在IntelliJ Idea 2020中也添加了一个动作。 1 IDE，称为“加载脚本配置”，可以在不更新整个项目的情况下加载对Gradle脚本配置的更改，从而节省了时间。同样，对于gradle.kts IDE支持，还可以通过使Gradle守护程序返回所有有关错误的信息并将其显示在“构建工具”窗口中来启用更好的错误报告。 Kotlin 1.4 RC的Node.js API绑定预览（kotlinx-nodejs）提供了对Node API的类型安全访问。 尽管以前可能以Node.js为目标，但是新的绑定释放了Node.js的全部潜力。目标。 要试用Kotlin，开发人员可以访问Kotlin游乐场。 使用IntelliJ Idea和Android Studio的开发人员可以按照以下说明将Kotlin插件更新为1.4.0-RC版本。 可以从GitHub下载命令行编译器。 。 Kotlin 1.4 RC遵循Kotlin 1. 4的beta版本，该版本对标准库进行了改进，并引入了更强大的类型推断算法。 Kotlin 1.4 RC中的另一个新功能： Grat中Kotlin / JS和NPM依赖项，CSS和ducat之间的集成得到了改进。 现在，默认情况下，对于多平台项目和针对单个平台的项目，源集都具有标准库依赖项。 对于Kotlin / Native，已简化了CocoaPods依赖项的管理。 CocoaPods是Swift和Objective-C Cocoa项目的依赖项管理器。 提供了新功能来调试协程并定义深度的递归函数。 Kotlin Grad

OpenJDK社区正在进行将标准Java的源代码从GitHub上的Mercurial仓库迁移到Git仓库的工作，并将9月初定为目标日期。 当前的计划是，Oracle的Java平台小组将托管在GitHub上的jdk / jdk存储库（目前是一个只读镜像）过渡到那时成为Java Development Kit（JDK）16个源的读写母版。此过渡将在9月15日计划JDK 15全面上市之前几周进行。 按照标准Java的六个月发布周期，JDK 16将于2021年3月发布。回购迁移计划已通过Project Skara进行，该项目涉及调查OpenJDK源代码的替代源代码管理和代码审查选项，并迁移到GitHub。 。 将OpenJDK存储库迁移到Git的三个主要原因： 版本控制系统元数据，可用工具和可用托管的大小。 转换后的存储库的初始原型显示出版本控制元数据的大小已大大减少。例如，使用Git的jdk / jdk存储库的.git目录大约为300 MB，而使用Mercurial的.hg目录大约为1.2 GB。减少元数据可保留本地磁盘空间并减少克隆时间，同时减少传输中的位数。 可用工具，与Mercurial相比，Git可用的工具更多。所有文本编辑器都可以本地或通过插件集成Git。此外，几乎所有IDE都附带Git集成，包括Eclipse和Visual Studio。 可用托管，有许多选项可用于托管Git存储库，无论是自托管还是作为服务托管。使用外部源代码托管提供程序的原因包括性能，对Web API的访问以与开发人员进行交互以及扩展社区。 几个Java项目已经移至GitHub，包括OpenJFX，Panama，Valhalla和Loom。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。 。

尽管要到2021年3月才到货，但Java开发工具包（JDK）16开始成形，首先是在JDK C ++源代码中启用C ++ 14语言功能。 JDK 16将成为标准Java版本的参考实现，该版本将遵循JDK 15，该版本将于9月15日发布。标准Java的六个月发行节奏将使JDK 16于明年3月上市。 截至7月29日，针对JDK 16提出了三项建议： 启用C ++ 14语言功能，以允许在JDK C ++源代码中使用C ++ 14功能，并提供有关在HotSpot VM代码中可以使用其中哪些功能的特定指导。通过JDK 15，JDK中C ++代码使用的语言功能已限于C ++ 98/03语言标准。使用JDK 11，源代码已更新，以支持使用更新版本的C ++标准进行构建。 这包括能够使用支持C ++ 11/14语言功能的最新版本的编译器进行构建。该建议不建议在HotSpot之外使用的C ++代码的样式或用法更改。但是要利用C ++语言功能，需要进行一些构建时更改，具体取决于平台编译器。 OpenJDK源代码存储库从Mercurial迁移到Git。推动这一努力的是版本控制系统元数据大小以及可用工具和托管方面的优势。 迁移到GitHub，这与从Mercurial到Git的迁移有关，JDK 16源代码存储库位于流行的代码共享站点上。 可以在jdk.java.net上找到适用于Linux，Windows和MacOS的JDK 16的早期访问版本。 与JDK 15一样，JDK 16将是一个短期版本，受支持六个月。将于2021年9月发布的JDK 17将是一个长期支持（LTS）版本，将获得数年的支持。当前的LTS版本JDK 11已于2018年9月发布。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。 。

将雾计算节点视为驻留在边缘设备（恒温器，机器人，车载计算机）和通常托管在公共云上的后端系统之间的物理服务器。雾节点响应了一个体系结构问题：延迟太长，无法将请求一路传递回基于公共云的服务，并且没有足够的能力来处理边缘设备本身中的数据。 此三层系统增加了另一个计算平台，该平台能够执行某些（即使不是大多数）后端处理。 这解决了以下担忧：价格低廉的边缘设备具有较低的处理和存储能力本机处理传入的数据。现在，可以将数据发送到雾节点进行处理，而不会对返回到远程云服务的延迟产生影响。 尽管雾节点是解决一个简单问题的简单方法，但是您应该了解何时以及何时不使用它们： 当需要在本地处理复杂或大量数据时，应使用雾化节点，这也会使正在使用数据的基于边缘的设备不堪重负。换句话说，您需要可以实时响应的内容时间，例如服务器过热时工厂机器人关闭。您希望它是瞬时的。 当人们等待响应返回到边缘设备时，您应该使用雾节点。 就像需要响应无法等待的事件一样，人们必须被视为接近实时的架构组件。人们太昂贵了，无法等待来自远程云系统的响应。 在多路复用来自几种不同类型的边缘设备的数据或发送几种不同类型的数据时，应使用雾节点。 雾节点可一次管理多个边缘设备的数据处理，处理语义等问题。在将数据发送到后端云服务器之前进行数据转换。或者，雾节点可以处理基于边缘的设备并直接对其做出响应。 基本上，除非体系结构和要求符合上述条件，否则不应该使用雾节点。 目前最好的选择是将它们排除在外，然后确定是否存在可以使用它们的情况。

Devops软件提供商Puppet于7月21日更新了其Puppet Enterprise基础架构自动化平台，其功能包括访问预建模块以及修补任务自动化。 Puppet Enterprise的夏季版本（2019.8 LTS）使客户可以使用Puppet Forge目录中的数千个开源代码和Puppet构建的模块来管理计划，从而可以通过Puppet Enterprise控制台中的单个命令来运行一系列任务。 br>用户可以将自动化扩展到更广泛的基础架构用例，将命令性任务与基于声明式模型的自动化混合和匹配。 Puppet现在提供了从Puppet Bolt编排工具和Puppet Forge内容的快速启动到编排工作流以提供连续自动化的路径。例如，为应用程序版本准备基础结构可能包括以下任务集：耗尽负载平衡器，调用VMware设置Apache HTTP服务器，应用补丁更新，配置数据库以及相关任务。 为了提高法规遵从性和安全性，Puppet Enterprise夏季发行版还包括Windows和Linux系统的修补任务自动化内容，以及在企业中使用修补自动化的改进的用户体验。可以使用OS Patching服务来帮助标准化和扩展修补过程。 夏季版本还具有升级预检查模块，该模块可以进行准备状态评估，并发现潜在风险以及进行升级之前需要进行哪些更改。 用户可以从公司网站上演示Puppet。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧跟InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。

Netlify开发了Jamstack网站应用程序的理念，现在支持GitHub和GitLab的自托管实例，这是该公司围绕Jamstack构建的网站部署平台的一部分。 Netlify使Web项目可以从Git仓库发布到Netlify的全球网络。以前，Netlify仅支持托管在GitHub和GitLab公共云上的基于SaaS的GitHub实例和GitHub和GitLab。源代码在现场维护。 Netlify提供了一个基于UI的工作流，用于将其服务连接到自托管存储库。企业计划和新发布的业务计划均支持自托管实例，该计划按每个席位提供安全性和合规性功能，每个用户每月99美元。 每个客户都具有业务计划的所有功能，以及高性能的Build和Edge网络产品，自定义合同发票，体系结构验证和指定的客户经理。 Jamstack是一个Web应用程序模型，它借鉴了devops和CI / CD技术。它将加载时代码的执行从Web服务器转移到浏览器中的JavaScript外部服务，该服务可通过API访问。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。 。

参加本周Esri虚拟用户会议的小组成员对在线与会者说，地理空间数据正在以除跟踪感染热点之外的其他方式帮助与Covid-19作战。 GIS分析师Zach Robinson表示，在圣塔莫尼卡（Santa Monica），市政官员建造了仪表板和地图，使居民知道哪些企业仍在营业。他说，这对帮助人们找到杂货店和药店以及帮助附近的企业都非常重要。 他们在大流行开始时还使用了地理空间分析来追踪城市工人的下落，以帮助他们计划更多的工作更安全的方式。在家。 [阅读IDG特别报告：应对大流行] Robinson说，社区中基于位置的数据的可见度“猛增”。 全球人道主义组织Direct Relief使用ArcGIS中的地理空间数据来追踪供应短缺并帮助进行风险分析。 他说：“空间建模可以帮助我们以新的方式思考关系，”包括人口流动性和社区风险因素之类的东西。 社区卫生投资副总裁多拉·巴里拉（Dora Barilla）说，在普罗维登斯圣约瑟夫健康中心，他们不仅关注病例和住院情况，还关注社会脆弱性数据。能够相互关联，然后与合作伙伴共享数据。 她说：“如果您不考虑下一场灾难，那么您真的会错过这里的船。” Esri表示，将为根据其灾难响应计划应对Covid-19大流行的组织提供六个月的免费ArcGIS服务。公司发言人说，营利性组织和非营利性组织都有资格。 此外，Esri在https://www.esri.com/en-us/covid-19/overview上发布了Covid-19资源。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧跟InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。

JetBrains支持的Kotlin语言计划的下一个版本1.4版本已经达到其最后一个里程碑预览阶段，对标准库进行了更改以更好地利用Java模块化。 随着M3更新，标准库工件现在包括从Java 9的模块系统派生的模块信息描述符。 Kotlin在JVM上运行。 Kotlin 1.4发行版将module-info。 java模块信息添加到默认的标准库工件中，因此开发人员可以通过jlink工具轻松使用模块，以生成包含应用程序所需平台模块的自定义Java运行时映像。 以前，将jlink与Kotlin标准库一起使用更复杂，设置也不简单。要使用module-info处理jar，Android开发人员必须确保他们使用Android Gradle 3 2插件或更高版本。 Kotlin 1.4 M3里程碑版本于7月6日发布，其中还包括以下其他改进： 功能接口已添加到标准库中。 同样在标准库中，新的收集操作涵盖了实际案例。 对使用@Throws注释的暂停函数的行为进行了一些小的更改。例如，如果使用@Throws注释了suspendfun，则开发人员必须将CancellationException：class指定为@Throws注释的参数。 某些功能已在浮点数组上弃用。 变更日志涵盖了M3版本中变更的完整列表。开发人员可以通过Kotlin Playground在线试用Kotlin。 使用IntelliJ Idea或Android Studio IDE的开发人员可以将其Kotlin插件更新为1.4-M3版本。该里程碑是继6月发布的M2里程碑之后的。 Kotlin 1.4的计划候选发布版将最终确定升级范围。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧贴InfoWorld的新闻通讯，了解软件开发商，分析师，数据库程序员和数据科学家的最新情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。.

自2013年TorkelÖdegaard启动Grafana开源项目以来，它已发展成为全球最受欢迎的仪表盘技术之一，活跃安装量超过550,000。一路走来，Grafana每年都有.0版本。 但是Grafana 7.0确实是该项目的主要版本：它代表了系统范围内的一项根本进步。 在Grafana背后的公司Grafana Labs，我们认为供应商不应该拥有可观察性策略。用户和组织都可以。 而且我们在Grafana 7.0中所做的更改在使这一理念变为现实方面大有帮助。我们希望您会发现这些新功能像我们一样令人兴奋。 在Grafana 7.0之前，转换是作为每个数据源插件中的自定义功能或作为特定面板插件的数据处理的一部分完成的，例如，旧表面板的转换选项和Prometheus表查询模式。此查询级选项触发在数据源前端代码中完成的简单数据转换，该代码将时间序列标签转换为表列。 在Grafana 7.0中，数据转换现在是可视化步骤之前发生的数据处理的核心部分，并且可用于所有返回带有标签和所有可视化类型的时间序列的数据源。这意味着您可以将非时间序列数据与Grafana中的任何其他数据合并-无论是来自外部数据库的数据，还是来自当前仪表板之一中的面板的数据。 能够查看可视化基础的数据，尤其是执行聚合和舍入的数据，可以帮助验证可视化并解决查询问题。在Grafana 7.0中，新的面板检查器允许您： 我们增加了对分布式跟踪的主要支持，以补充Grafana对度量和日志的现有支持。 跟踪使您可以跟踪单个请求如何通过分布式系统。现在有一个集成的跟踪查看器和两个新的内置数据源：Jaeger和Zipkin。遥测模式之间的第一个工作流已经实现：Loki日志可以检测日志行中的跟踪ID，并从Jaeger数据源提取跟踪本身。 在Grafana 7.0中，我们引入了一系列基于新使用情况分析引擎的功能。打开仪表板时，您会看到一个状态指示器，该指示器还显示谁在查看同一仪表板。 您还可以查看最近的仪表板使用情况并按使用情况对仪表板进行排序。这使组织能够识别和删除未使用的仪表板，并帮助团队成员找到看到相同内容的其他人，并一起调查生产问题。 现在有一种新的统一方式来描述数据。 单位，最小，最大，阈值和数据链接等属性以及自定义可视化选项现在已成为统一数据结构的一部分，可以由数据源直接进行设置，约定，用户默认

Progress已发布了称为Corticon.js的无服务器规则引擎，用于为JavaScript应用程序构建，测试和部署规则。使用Corticon。 js，可以将规则部署为无服务器功能或部署到移动或IoT应用程序，从而无需服务器端处理。 Corticon.js于7月15日推出，源自Progress的Corticon业务规则管理系统。 功能包括： 使业务分析师和策略专家无需编写代码即可编写业务逻辑。 提供一种结构化的方法来记录业务逻辑，以进行知识保留和法规审查。 将决策服务部署为Web服务或直接嵌入应用程序中。 支持轻量级，无服务器架构。 从其他系统中删除对数据和代码的依赖。 Corticon.js的位置易于使用，具有电子表格样式的建模工具和用于管理规则（无编码）的直观界面。通过与基于云的基础架构保持一致以实现无服务器规则执行，Corticon.js承诺通过消除管理物理服务器，虚拟机或容器的开销来降低成本。 Corticon.js可以部署在金融服务，医疗保健和保险等行业。 Progress正在公司网站上提供Corticon.js的试用版。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧跟InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。

COVID-19，以前被认为是促进C编程语言流行的一个可能因素，也可能会增加R语言在统计计算中的使用。 与上个月和一年前的第20位相比，R在本月Tiobe语言受欢迎程度指数中升至第8位，这是有史以来的最高排名。在试图解释R的跳跃时，Tiobe提到了与寻找COVID-19病毒疫苗有关的统计计算和数据挖掘高峰的可能性。 R的上升跟在C的上升之后，C的上升在5月份取代了Java，成为Java的领先者。 Tiobe认为，在COVID-19之后，C在医疗设备中的使用是普及程度提高的原因。就R而言，Tiobe推测更多的大学和研究机构正在接受R和Python进行统计分析，而不是使用诸如SAS，Strata和SPSS之类的商业软件包。 本月指数中其他值得注意的动能包括Rust语言，从上个月的20位上升到第18位； Kotlin，上升3位至第27位；和Delphi / Object Pascal，从6月的22日跌至第30位。 C连续第三个月领先该指数。 Tiobe索引基于一个公式，该公式评估与搜索引擎（例如Google，Yahoo和Wikipedia）中的语言相关的搜索。 2020年7月Tiobe指数中排名前10位的编程语言： 替代Pypl编程语言受欢迎程度指数，该指数根据Google对语言教程的搜索来评估受欢迎程度，并在2020年7月的前10名中列出了以下几种语言：

TypeScript 4.0是Microsoft流行的JavaScript类型化超集的计划中的重大升级，现在可以作为Beta版本使用，它对构建和编辑方案进行了改进，并支持可变元组类型。 测试版于6月26日发布。 根据该平台的路线图，正式版将于8月发布。 如建议的那样，TypeScript 4.0通过使用.tsbuildinfo将生成器中的语义诊断缓存写入磁盘来提高生成模式下的速度，从而使下一次增量生成受益。这旨在解决以下情况：使用--noEmitOnError标志，在先前编译后在--incremental下出现错误的情况下编译程序会非常慢。 此外，新的JavaScript / TypeScript功能改善了Visual Studio Code，Visual Studio 2017/2019和Sublime Text 3中的编辑方案。 启动时新的部分编辑模式解决了启动时间变慢的问题，特别是在较大的项目上。更智能的自动导入功能在编辑器场景中会做更多工作，以包含package.json的“ dependencies”字段中列出的程序包。 这些程序包中的信息用于改进自动导入，而不会更改类型检查之类的内容。 TypeScript 4.0中的其他功能包括： 可变参数元组类型使元组类型具有泛型类型的传播，可以通过类型实例化将其替换为实际元素。 元组类型语法中的传播现在可以是泛型的。因此，即使不知道实际操作的类型，也可以表示对元组和数组的高阶操作。同样，散布元素可以出现在元组中的任何地方，而不仅仅是在结尾处。 4.0版还改进了其余参数和其余元组元素的推断过程。可变参数元组类型启用新模式，尤其是在函数组合周围。 元组类型现在可以提供标签，以便于使用。 启用noImplicitAny时，现在可以使用控制流分析来确定类中的属性类型。 支持添加三个新的赋值运算符&& =，|| =和?? =的建议，以增强编码。 可以将catch子句变量的类型指定为unknown，unknown比任何变量都更安全，因为它会提醒开发人员在对其值进行操作之前必须执行类型检查。 对于JSX工厂，用户可以通过新的jsxFragmentFactory选项来自定义片段工厂。片段是一种JSX元素，用于返回多个子元素。 在重大更改中，用于删除的操作数必须是可选的。另外，不赞成使用

我们现在正在恢复，到某个时候，情况将会恢复到接近正常的水平……希望如此。我们了解到，在动荡时期，有些企业的表现要好于其他企业。在十分之九的企业中，这些企业成功利用云来应对大流行期间所需的快速IT变更。 许多企业已经吸取了一些辛苦的教训。确实，我怀疑还会有更多。与过去两年相比，企业在过去四个月中发现了更多有关云计算的优势和局限性。 以下是我始终看到的三个主要方面： Cloudops比我们想象的重要。对于许多企业，甚至在部署后，云操作都是事后的想法。大多数IT组织都给予了一定的关注，但是由于预算少和普遍缺乏了解，云技术的最佳实践和技术的使用受到了限制。 广泛分布的远程工作人员对公共云提供商的使用日益增加，并且对云系统的访问使人们更加关注对运营工具和人才的需求。尽管自愈功能已成为应对规模化云计算所必不可少的工具，但企业仍缺乏自动执行自愈过程的工具和/或缺乏建立自愈过程的人才。 尽快需要企业API策略。在快速变化的时代，数据集成已经从令人愉快的事情变成了当务之急。此外，企业需要共享将行为绑定到数据的服务。 这两个问题都可以通过利用安全可靠且受监管的API来解决。 某些系统具有API，例如SaaS供应商提供的API。但是，对于大多数基于云的定制企业应用程序而言，根本不存在提供对系统数据和服务的访问的API。 因此，需要使用一次性流程进行集成，而一次性流程不会随着业务需求的变化而扩展因为大流行的问题。 将云安全性扩展到远程工作者比我们想象的要难。尽管云安全团队已经在与一些远程工作人员打交道，但企业很快发现员工的家庭网络不是公司的网络。 由于完全安全的员工队伍，围绕云安全性的漏洞开始出现，VPN，虚拟私有云，加密以及有关数据的法律合规性等问题突然浮出水面。安全团队只是没有准备好。他们迅速制定了新的政策，培训并利用了更好的技术。 我想一线希望是，在危机反映在我们的后视镜中之后，我们可能会成为更好的云实施者和用户。只要我们从错误中吸取教训，就可以了。

一项最新发布的调查显示，数据获取和清理的麻烦，模型和数据隐私的问题以及难以找到经验和技术技能，这些都是数据科学家和数据科学领域的软件工程师所面临的最大挑战。 Anaconda是科学计算应用程序的同名Python发行版的制造商，它对100个国家/地区的2,360名受访者进行了2020年数据科学状况调查，略低于美国的一半。 尽管近年来在数据科学工作环境中取得了所有进步，但数据繁琐仍然是数据科学家工作日的重要组成部分。根据受访者的自我估计，数据加载和清理分别花费了19％和26％的时间，几乎占总时间的一半。模型选择，培训/评分和部署总共约占34％（单独完成每个任务约11％）。 在将数据科学工作投入生产时，对于数据科学家，开发人员和系统管理员一样，最大的总体障碍是如何满足其组织的IT安全标准。至少其中一些与大规模部署任何新应用程序的难度相符，但是机器学习和数据科学应用程序的生命周期面临着自己的挑战，例如保持多个开源应用程序堆栈针对漏洞进行修补。 受访者提到的另一个问题是机构所教授的技能与企业环境所需技能之间的差距。 大多数大学都开设了统计学，机器学习理论和Python编程课程，并且大多数学生都在学习此类课程。但是企业发现自己最需要的是很少或根本没有教授的数据管理技能，以及学生不经常开发的高级数学技能。学生们自己感到缺乏经验（40％）和技术技能（26％）是该领域工作的最大障碍，缺点是（强有力的实习计划）可以更好地解决（根据Anaconda所提供的）和动手键盘技术技能。 ” 报告中的一项发现应该不会令任何人感到惊讶：Python仍然是数据科学领域使用的语言之王。 R位居第二，而JavaScript，Java，C / C ++和C＃紧随其后。尽管尚未在数据科学领域争夺者茱莉亚（Julia）不在名单中，但尚不清楚那是因为它没有被足够的受访者回答，还是因为调查没有提及它。 版权所有©2020 IDG Communications，Inc. 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内幕文章中获取专家见解。 。