AWS спонсировала этот пост.
Что, если бы вы могли переписать любимый, проверенный в боевых условиях сервер с открытым исходным кодом с нуля, дополнив его новым набором тестов, всего за 30 минут? Для Брайана Грейнджера, соавтора проекта Jupyter и старшего главного технолога Amazon Web Services, это уже не мысленный эксперимент, а реальность, которая фундаментально меняет наше представление об устойчивости открытого исходного кода.
В этом выпуске The New Stack Makers «В дороге» Грейнджер встретилась с главным редактором TNS Хизер Джослин на JupyterCon в Сан-Диего, чтобы обсудить происхождение Jupyter, премию ACM Software System Award и то, как искусственный интеллект меняет возможности крупных проектов с открытым исходным кодом.
Физика гибкой архитектуры
Грейнджер впервые столкнулась с вычислительными ноутбуками во время работы над докторской диссертацией. в Университете Колорадо, где он также подружился с аспирантом и создателем интерактивной оболочки iPython Фернандо Пересом.
«Мы оба выросли на физике, используя Mathematica, и когда на сцене появился Python, нам очень хотелось получить тот же опыт работы с ноутбуком, только на Python», — вспоминает Грейнджер.
Спустя несколько лет и один ночной разговор Грейнджер и Перес пришли к идее создания iPython Notebook, веб-блокнота в форме Python, который в конечном итоге превратился в Jupyter Notebooks.
Их общее обучение физике сформировало архитектуру Jupyter. «Уравнения Ньютона очень модульны и расширяемы. Вы можете смоделировать практически любую классическую систему во Вселенной, используя законы Ньютона. То же самое верно для квантовой механики или специальной общей теории относительности», — сказал Грейнджер. «Мы хотели использовать очень небольшое количество строительных блоков, которые решали бы большое количество проблем. И я думаю, что мы сделали это правильно».
Эти модульные, гибкие и расширяемые строительные блоки — формат блокнота, протокол сообщений ядра и API-интерфейсы более высокого уровня для Jupyter Server и расширений JupyterLab — оказались удивительно долговечными, даже несмотря на то, что экосистема вокруг них значительно изменилась.
Переписывание правил по техническому долгу
Jupyter был создан в мире, где наука о данных, искусственный интеллект и машинное обучение (МО) только начинали развиваться — но, возможно, в этом и заключается его секрет долголетия.
«Jupyter не был разработан для разработки программного обеспечения или создания приложений. Он предназначен для решения сложных проблем, которые требуют человеческого рассуждения и продумывания действительно сложных и запутанных сценариев», — сказал Грейнджер. «В эпоху, в которой мы сейчас живем, когда все мы — буквально каждый — пытаемся понять: «Что нам делать с ИИ?», этот первоначальный вариант использования становится только сильнее».
Сейчас команда использует ИИ для создания Jupyter, что приводит к «еще большему удовольствию и значительному увеличению скорости».
Грейнджер описала недавний эксперимент по переписыванию серверов Jupyter с Python на Go с помощью агента кодирования искусственного интеллекта.
«Прошло около получаса, прежде чем у меня появилась совершенно новая реализация, которая соответствовала этой открытой спецификации API и имела набор тестов с 70%-ным покрытием», — сказал он. «Раньше, задумавшись о переписывании Jupyter Server с нуля, мы бы сразу отмахнулись от этого как от абсолютного безумия. У нас есть дела поважнее, он проверен в бою, не трогайте его. Но теперь, внезапно, это вариант».
По словам Грейнджер, этот сдвиг в скорости фундаментально меняет подход команды к техническому долгу, невозвратным затратам и расстановке приоритетов. «С точки зрения технической устойчивости крупных проектов с открытым исходным кодом, таких как Jupyter, ИИ будет играть действительно важную роль».
Признание влечет за собой ответственность
В 2017 году Грейнджер получила награду Ассоциации систем программного обеспечения вычислительной техники, поместив Jupyter в одну компанию с Unix, Java и Всемирной паутиной. Это произошло с отрезвляющей проверкой реальности.
«Отчасти это является признанием того, что проект Jupyter, хотя многим из нас он нравится, как хобби, больше не является хобби», — отметил Грейнджер. «У нас есть целые отрасли академических исследований и образования, которые ежедневно зависят от Jupyter».
Это признание вызывает вопросы об устойчивом развитии и конкуренции, которые оттачивают его внимание к будущему сообщества. «Если есть что-то, что не дает нам спать по ночам, так это то, что Jupyter умирает долгой и медленной смертью людей, которые только начинают использовать другие вещи», — сказал он. «Мы очень мотивированы понимать, что нужно пользователям, служить им и создавать вещи, которые им нравятся».
Посмотрите весь выпуск, чтобы узнать больше о происхождении Jupyter, о том, почему проблемы управления застали команду врасплох и как проект движется в эпоху искусственного интеллекта, оставаясь верным своей миссии — способствовать мышлению, сотрудничеству и обмену знаниями.
С момента своего создания Amazon Web Services (AWS) была для клиентов лучшим местом для создания и запуска программного обеспечения с открытым исходным кодом в облаке. AWS гордится тем, что поддерживает проекты с открытым исходным кодом, фонды и партнеров. Узнайте больше Последние новости AWS TRENDING STORIES YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одного эпизода. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Мишель Гиноу — бывшая журналистка, ставшая разработчиком программного обеспечения. Она использует обе профессии, чтобы писать на глубокие технические темы, от K8 до Kotlin. Мишель является соавтором книги «Облачная трансформация: практические модели инноваций» от O’Reilly Media и… Читать далее от Мишель Гиноу
