实体店倒闭，开源却「慷慨」：微软开源Python库Lumos用于自动监视web程序-永久免费的源码丞旭猿

新智元报道

编辑：白峰、舒婷

【新智元导读】近日，微软又开源了一个Python库，用于自动监视网络应用程序，节省了团队65％至95％的开发时间，并且将误报率降低了90%以上。近年来，微软在开源上做出了卓越贡献。

尽管微软所有实体店都倒闭了，但这家成立的快50年的大企业还是热衷于「做慈善」。

最近，微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩：Lumos库也开源了。Lumos是一个Python库，用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。

Lumos魔咒：Python库来自动监视web应用程序

Lumos这个单词最早起源于J.K罗琳的小说《哈利波特》，意思是发光，也表示了一种魔咒。

常规情况下，利用随时间跟踪关键性能指标（KPI）来监视在线服务的运行状况。但这种回归需要进行后续跟踪，从而导致工作量增加。另外，跟踪每个KPI回归的根本原因很耗时，因为单个异常可能需要几天或几周的时间进行调查。

微软的这个Lumos利用A / B测试的原理来比较成对的数据集。每个数据集都是表格数据集，其中行对应于样本，列值包括相关指标，并提供诊断度量回归的假设。

Lumos首先验证数据集之间的度量回归是否具有统计显着性。然后进行总体误差检查和误差归一化，以说明两个数据集之间的总体变化。如果在对数据进行归一化后，指标中没有统计上显着的回归，则指标的回归可以用总体的变化来解释。但是，如果度量标准中的增量具有统计意义，则根据要素对目标度量标准中的增量的贡献来对要素进行排名。

微软研究人员说，Lumos是用于监视多种功能的指标，涵盖呼叫、会议和公共交换电话网（PSTN）服务等。实际应用中，Lumos是基于Apache Spark的大数据分析服务的，在Azure Databricks上运行，并根据优先级，复杂性和指标类型配置了多个任务。任务是异步完成的，因此只要检测到异常，就会触发Lumos工作流程。Lumos确定其为合法问题之后会生成故障单。

研究团队声称Lumos节省了团队65％至95％的开发时间，并且将误报率降低了90%以上。

同时，Lumos已经被应用在Skype和Microsoft团队的开发人员团队的数百万次会话中，从而使工程师能够检测到数百项指标变化。

Lumos开源地址：https://github.com/microsoft/MS-Lumos

「大慈善家」微软的开源版图

微软在2020年的情况也不容乐观，前几日刚官宣关停所有的线下实体店，这就意味着微软想要复制「APPLE旗舰店」的模式宣告失败。

但是这家极富公信力的科技企业在开源方面可谓是异常「慷慨」。过去几年来，微软一直在开源方面做出了持续的贡献。

编程语言方面， 微软从拥抱 Rust 到开发基于 Rust 的安全编程语言，并将其工程开源。

自 2004 年以来，微软安全响应中心（MSRC）对所有的微软安全漏洞进行了分类，根据他们的统计数据，微软打的补丁中约有70% 是内存安全漏洞的修复程序。

内存安全漏洞这么多是因为 Windows 和大多数其他微软产品主要使用 C 和 C++ 编写，这两种「内存不安全」（memory-unsafe）的编程语言容易造成安全方面的错误，而 Rust 正是解决这个问题的良药。

后来，微软决定拥抱Rust，而且还开发了基于Rust 的新编程语言 Verona，从根本上杜绝内存安全方面的问题。现在微软也在尝试用Rust重写各种产品，并给大家分享了用Rust开发windows组件的体验。

而为了更好的构建Linux生态，2019 年微软直接在 Windows 中安上了一颗Linux 内脏，这颗 Linux 内脏其实是今年 5 月份在 Windows 10 上推出的全新版本 WSL（Windows Subsystem for Linux），新版本 WSL 2 使用了全新的架构，这是一个真正的 Linux 内核，它改变了 Linux 二进制文件与 Windows 和计算机硬件的交互方式。

2019年5月，微软在 Windows 10 上推出了全新的WSL（Windows Subsystem for Linux），这时的WSL相当于Win的一个子系统，而稍后推出的WSL 2使用了全新的架构，实现了真正的linux内核，你再也不用windows上装笨重的虚拟机了。

除此以外，还有加入 OpenJDK 项目，开源全新终端应用 Windows Terminal等。在开源方面，微软不愧于「大慈善家」的名号。

不知道下半年，我们还能看到微软哪些精彩的开源项目呢？

参考链接：https://venturebeat.com/2020/06/29/microsoft-open-sources-lumos-a-python-library-for-automatically-monitoring-web-app-metrics/

声明：本文部分素材转载自互联网，如有侵权立即删除 。