Loggie Geek Camp 火热启动,社区大神带你玩开源

网易杭研 2022-05-17 15:18:34

由开源构建的协作模式,正成为描绘数字蓝图、创造美好未来的主航道,中国工商银行、阿里云等组织已经在网易数帆“架构开发、内核开源”理念中与后者达成合作,来自华为、阿里云、中国移动、eBay、T3出行、丁香园等公司的从业者已经参与到我们的开源社区建设。但你可知道,繁荣的开源社区需要的,不仅仅是代码的建设?

2022年5月13日,Loggie 社区正式发起 Loggie Geek Camp 活动,由 Loggie 社区核心成员担任导师,带领大家一起领略开源的魅力,共同创造未来,表现突出者更有大奖可拿!

Loggie Geek Camp 是什么

Loggie 是网易和中国工商银行联合开源的一个云原生可观测性的数据连接器,希望成为云原生场景可观测性的“数据高铁”。Loggie 开源之初作为高性能、轻量级的云原生日志系统,用于日志采集、日志中转和聚合,项目宣布开源5天即被纳入 CNCF Landscape,不到20天获得 Github Stars 500+。鉴于用户反馈及可观测性对云原生业务的重要性,且 Loggie 依托其架构设计同时具备采集 Kubernetes Events、Prometheus Metrics 等能力,Loggie 社区锚定了可观测性“数据高铁”的发展方向。

基于此,Loggie 社区面向云原生、可观测性及日志技术爱好者发起 Loggie Geek Camp 开源协作活动,以“性能之巅,观测由我”为主题,让参与者感受开源文化的精髓与开源社区的创造力,共创云原生可观测性的未来。

本次 Loggie Geek Camp 活动为期wu周,从2022年5月12日至6月15日,包含提供 user case、捕捉 bug、完善和提交 feature 等四类任务,提交内容通过社区审核即为成功,表现优异者将可获得网易数帆及 Loggie 社区表彰。

  • 提供user case:提供你对 Loggie 的使用方式,帮助Loggie找到并适配更多的应用场景
  • 捕捉Bug:发现并提交一个或以上 Loggie 的 Bug,或者是被我们忽略的体验问题
  • 完善文档:在 Loggie 使用过程中,觉得有文档上的缺失?欢迎补充你的想法
  • 提交feature:为 Loggie 的功能添砖加瓦,可在我们已发布的任务之外新增

对云原生、可观测性及日志感兴趣者,不论轻车熟路还是初窥门径,皆可入局。有 Golang 功底更佳。强大的导师阵容,包括网易数帆资深架构师傅轶、网易严选资深大数据平台架构师郭琪文、网易云音乐资深云原生研发专家吴荣军、网易传媒资深研发工程师王茂成等,欢迎您的参与!

为什么要参加 Loggie Geek Camp

我国开源春天气象初现,社区之花恣意绽放,大佬前赴后继,项目层出不穷,然则拥抱开源和云原生的潮流,为何一定是 Loggie Geek Camp?这里列出五大理由,可否让你在万花丛中会心一笑?

极低门槛的云原生。 没有 Kubernetes 高度的抽象、繁多的概念,没有 Service Mesh 复杂的配置、令人纠结的性能损耗,Loggie 只有一条直观、通用的数据链路模型:source → interceptor → sink,适合入门。

自带金融 buff 加成。 云原生、可观测性终究要“出圈”,融入到产业数字化大业,日志也是普遍的需求,而 Loggie 出道即获“宇宙第一大行”深度参与,面向其30万容器日均45TB日志量,天生亲和金融需求。

年轻社区的无限可能。 诚然 Loggie 是一个很年轻的开源项目,还有太多的功能亟待研发,但结合易扩展的数据流模型,也意味着项目及参与者的无限可能。君不见春秋、三国及元末,但凡开疆拓土之路,谋士如雨,名将辈出,作为新势力建设者尤为出彩。

大道至简的研发心法。 Loggie 是一个典型的数据密集型应用,没有太多的业务属性,易于扩展开发,极致简单但却又包罗万象,便于参与者透过招式领悟大师们秘而不宣的心法,洞察数据密集型应用设计的本质,解决问题能力直线上升。

有趣有料的奖励设置。 本次社区活动得到网易数帆的支持,为优秀参与者提供了丰富的实物奖励和荣誉奖励。

如何获得奖励

本次 Loggie Geek Camp 设置两类奖项,包括高级贡献者和贡献者,奖品如下:

高级贡献者 5席

奖品:

  • 可口可乐mini音响冰箱 *1
  • Loggie社区T恤 *1
  • Loggie Geek Camp贡献者证书 *1

获奖资格:活动期内所完成的任务数量、难度、质量综合排名TOP5开发者,得分相同则按提交先后顺序

贡献者 N 席

奖品:

  • Loggie社区T恤 *1
  • Loggie Geek Camp贡献者证书 *1

获奖资格:活动期内一个及以上任务通过社区审核采纳

此外,你还有机会进入网易数帆开源官网贡献者名单,晋升 Loggie 社区 Contributor/Maintainer,以及获得技术社区个人访谈。

如何参加 Loggie Geek Camp

Loggie Geek Camp 活动参加流程如下:

登堂入室,或是更进一步,现成的路径,就在 Loggie Geek Camp。

奋进如你,还在等什么?

立即扫码或点击链接进入活动官网,与我们共创未来!

进一步了解 Loggie Geek Camp 活动:https://sf.163.com/loggie

进一步了解 Loggie 项目:https://loggie-io.github.io/docs/

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内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科学计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科学计算中的实现机制与数值特性;③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数学推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步学习以加速科研进程。
内容概要:本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的回归方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征表示与集成学习机制,有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性,特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程,还系统展示了其在风电功率预测等工程场景中的应用潜力。同时,文中附了丰富的科研仿真案例集合,涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向,体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标:①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务;②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架,支持快速算法验证与二次开发;③满足实际工程项目中对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想,同时可参考文档中其他相关算法案例进行横向比较与综合应用,以提升整体科研创新能力。

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