當地時間5月10日上午，出行巨頭Uber在紐交所掛牌上市，股票代碼為「UBER」。這可能是2019年美股市場規模最大的IPO。Uber 上市的表現以及公司巨虧的現狀等等跟技術無關的問題交給華爾街的那些專家們去分析。
咱們只討論支持 Uber 技術的那些開源軟體：
AresDB —— AresDB 是 Uber 開源的一個基於 GPU 運算的實時分析存儲引擎和查詢引擎。具備低查詢延遲、高數據刷新率和高效內存和磁碟存儲管理。AresDB 要求 CUDA Toolkit 的支持。
Fusion.js —— Uber 的 Web 平台團隊開發 Fusion.js，一個開源的 Web 框架，用於簡化 Web 開發，並構建出高性能的輕量級 Web 應用程序。
Petastorm —— Petastorm 是由 Uber ATG(Advanced Technologies Group) 開發的開源數據訪問庫。這個庫可以直接基於數 TB Parquet 格式的數據集進行單機或分散式訓練和深度學習模型評估。
M3 —— M3 是 Uber 開源的一個基於分散式時序資料庫 M3DB 構建的度量平台，可每秒聚合 5 億個指標，並且以每秒 2000 萬筆的速度持續存儲這些結果。
Uber JVM Profiler —— JVM Profiler 是 Uber Engineering 團隊開源的一個分散式探查器，用於收集性能和資源使用率指標為進一步分析提供服務。
RIBs —— RIBs 是 Router、Interactor 和 Builder 的簡稱，是 Uber 許多移動端應用背後的跨平台架構。
AthenaX —— AthenaX 是 Uber 的內部流分析平台，同時支持著 Uber 的技術與非技術客戶，確保其能夠利用結構化查詢語言（簡稱 SQL）運行全面的生產級流分析任務。
Jaeger —— Jaeger是Uber的分散式跟蹤系統，Jaeger客戶端庫中的輪詢功能旨在解決這些問題。通過將關於適當採樣策略的決定移動到跟蹤後端，我們免除服務開發人員猜測適當的採樣率。
Chaperone —— 作為 Kafka 審計系統，Chaperone 監控數據流的完整性和延遲。審計指標持久存儲在資料庫中，供 Kafka 用戶量化其主題的損失。
Ludwig —— 這是一款基於 Google TensorFlow 框架上的開源工具箱。藉由 Ludwig，用戶無需再編寫任何代碼即可進行深度學習的開發。
Hudi —— Hudi 旨在解決 Uber 大數據生態系統中需要插入更新及增量消費原語的攝取管道和 ETL 管道的低效問題
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來源：OsChina
連結：https://www.oschina.net/news/106631/uber-opensource
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