惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
S
Schneier on Security
A
Arctic Wolf
Scott Helme
Scott Helme
S
Securelist
Schneier on Security
Schneier on Security
W
WeLiveSecurity
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
Security Latest
Security Latest
Project Zero
Project Zero
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Know Your Adversary
Know Your Adversary
P
Palo Alto Networks Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Proofpoint News Feed
C
Check Point Blog
F
Full Disclosure
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
H
Hacker News: Front Page
T
The Blog of Author Tim Ferriss
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Vercel News
Vercel News
A
About on SuperTechFans
N
News and Events Feed by Topic
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
The GitHub Blog
The GitHub Blog
S
Security Affairs
Y
Y Combinator Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Forbes - Security
Forbes - Security
IT之家
IT之家
WordPress大学
WordPress大学
Last Week in AI
Last Week in AI
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
F
Fortinet All Blogs
N
Netflix TechBlog - Medium
The Register - Security
The Register - Security
Jina AI
Jina AI
云风的 BLOG
云风的 BLOG
T
Tailwind CSS Blog
K
Kaspersky official blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
C
Cisco Blogs
MyScale Blog
MyScale Blog
博客园 - 【当耐特】
T
Threat Research - Cisco Blogs
D
Docker
G
GRAHAM CLULEY

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Свободное или несвободное ПО: кто платит за Open Source
Иван Синёв · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Сколько существует ПО, столько админы и программисты спорят о свободном и несвободном ПО.  Тема эта древняя и, казалось бы, все участвующие в споре стороны давно определились с лагерем, за который они “топят».

И так бы все и продолжалось, если бы в 2022 году картинка радикально не поменялась. Такие привычные и понятные продукты ушли из России, оставив многих перед необходимостью искать альтернативы. На встречах с заказчиками я начал снова все чаще слышать старые вопросы: «А объясните мне, что такого плохого в OpenSource?» и «Почему вы мне рекомендуете платное, если есть прекрасная бесплатная альтернатива?». Если на этом месте сразу захотелось прекратить читать и нажать на крестик, я дам быстрые ответы: между Open Source и проприетарным ПО гораздо больше общего, чем принято считать, а выбор по принципу «платное ПО или нет» – абсолютно неверная стратегия.

Если вы еще читаете, то давайте разбираться.

Выровняем понятийный аппарат

Свободное программное обеспечение — это софт, который можно использовать, изучать, изменять и распространять на условиях свободной лицензии.

Впервые термин «свободное программное обеспечение» (“free software”) ввел программист Ричард Столлман. В этом определении отразились принципы открытой разработки программного обеспечения в научном сообществе, которые сложились в университетах Соединенных Штатов Америки в 1970-х годах. Переход на свободное программное обеспечение был необходим для сохранности авторства программ и одновременного предоставления возможностей для их критики и чтения всем научным сообществом.

Столлман сформулировал критерии этого процесса:

·          свободное использование;

·          свободное изучение;

·          свободное распространение;

·          свободное улучшение программ.

 Со временем термин «свободное программное обеспечение» стал вызывать вопросы. Некоторые бесплатные программы не поставлялись с открытым исходным кодом, и внешние разработчики не могли их улучшить. Кроме того, термин не запрещал продавать такое ПО: иногда его сначала покупали у производителя, а потом бесплатно распространяли дальше. В 1998 году разработчики придумали альтернативу термину «свободное ПО» и внедрили понятие Open Source, чтобы сменить парадигму с бесплатности на доступность.

Linux-дистрибутивы, распространяемые под свободными лицензиями, — типичный пример Free Software с открытым кодом (Open Source). А вот бесплатная, но закрытая программа вроде Skype — это, может быть и Free Software, но точно не Open Source.

Кто платит за Open Source

Open Source и бесплатность — не одно и то же. Термин “Open Source” указывает на то, что код программы открыт, но готовое решение может не быть бесплатным. Да, зачастую оно бесплатно, потому что по открытому коду другие разработчики тоже могут собрать продукт. Но бывает, что код открыт, а использование ПО стоит денег. И это тоже нормально.

Мир Open Source состоит из сообществ. Примеры — Linux-сообщество, вокруг которого выросла экосистема GNU/Linux или сообщества вокруг популярных библиотек и инфраструктурных проектов. Участие в сообществах может быть разным: от исправления одной опечатки в документации до крупных вкладов в код и архитектуру.

Но сообщества – это не только частные разработчики, и крупные IT-компании тоже не стоят в сторонке. Они очень активно контрибьютят в проекты, и они же активно их спонсируют. Настолько активно, что фактически именно коммерческие IT компании играют доминирующую роль в Open Source движении. Прошу прощения у всех, кто до сих пор думал, что Open Source, это как IT-хиппи – за все хорошее и бесплатное.

Коммерциализация Open Source проектов – очень важный момент, который делает картину мира целостностной. Ведь никто не верит в пони, какающих бабочками, и никто не верит в миллионы программистов, работающих бесплатно.

Apache Server

Все знают, что Apache HTTP Server — это свободное и самое популярное в мире программное обеспечение для веб-сервера. И еще все знают, что поставит его сегодня можно буквально одной командой и совершенно бесплатно. Так в чем смысл развивать бесплатное? А смысл есть.

История Apache началась в 1995 году, когда группа разработчиков, недовольных стагнацией разработки NCSA HTTPd, создала свой набор патчей к серверу — отсюда и название "a patchy server" (сервер из патчей), которое позже трансформировалось в "Apache".

NCSA – это National Center for Supercomputing Applications или Национальный центр суперкомпьютерных приложений. Основной источник финансирования – Национальный научный фонд США, расположен в Университете Иллинойса. Ну, то есть ребятки форкнули университетскую разработку. Просто и незатейливо.

В 1999 Основана Apache Software Foundation (ASF), которая по сей день ведет развитие Apache.

А теперь давайте посмотрим, кто финансирует ASF:

Уровень спонсорства

Сумма в год

Примеры компаний

Platinum (Платинум)

> $100 000

Apple, Google, VISA, Meta, Snowflake, Microsoft, Amazon Web Services, Huawei, Pineapple Fund apache

Gold (Золото)

~ $50 000

Aiven, Bloomberg, ByteDance, Cloudera, Confluent, IBM, Union Investment apache+1

Silver (Серебро)

~ $25 000

American Express, Capital One, DKB, Indeed, Red Hat, Yahoo! apache

Bronze (Бронза)

~ $5 000

Canva, CarGurus, Colgate-Palmolive, GridGain, Sentry и др. apache+1

 Помимо этого, есть целевые спонсорские программы на конкретные активности и добровольные пожертвования сообщества. В общем не альтруисты они. Совсем.

Так для чего все эти IT-гиганты тратят такие деньги? Если кратко, то причины такие:

1.      Нулевые затраты на собственный ФОТ (фонд оплаты труда) и при этом возможность влияния на архитектуру и развитие. Они просто дают ASF деньги на разработку нужных им фич, а ASF, обладая огромным комьюнити, выкатывает требуемый функционал, в рекордные сроки и с высочайшим качеством. На круг получается сильно дешевле и стабильнее, чем разрабатывать самим.

2.       Разработанное можно не просто использовать as-is, а использовать код для разработки своих продуктов. И тут уже не просто экономия. Тут настоящие деньги – на порядки больше вложенного.

 Вот только некоторые продукты, где используется то, что создали ASF:

Компания

Apache-проекты в продуктах

Google

BigQuery (Hadoop), Kubernetes (Apache), Cloud Dataflow (Beam)

Microsoft

Azure HDInsight (Hadoop, Spark), Azure Data Factory

Amazon AWS

EMR (Hadoop, Spark, Kafka), OpenSearch

Meta

Фреймворки машинного обучения (TensorFlow, PyTorch)

IBM

Watson, Cloud Pak, Red Hat OpenShift

 И это не исключение. Практически все известные Open Source-проекты имеют под собой вполне коммерческую основу.

Кстати, 2 интересных факта в тему:

1.      ГК Astra Linux имеет Серебряный статус участника в The Linux Foundation с 2011 года.

2.      В 2022 году аналитики подсчитали, что 44% от числа всех PR( Pool Request) в код Greenplum внесли специалисты Arenadata. Кстати, сейчас свободная версия дистрибутива Greenplum называется Greengage, и принадлежит Arenadata, в то время как Greenplum закрыл код и стал проприетарным.  

Выводы

Так что получается, что и свободное ПО часто имеет вполне понятную коммерческую основу. Просто оплачивается этот труд по более сложной схеме, чем просто плата за использование. Главный ресурс свободного Open Source ПО – комьюнити! Если у продукта большое комьюнити, то и продукт этот сильный. И привлекают финансирование такие проекты тоже более эффективно.

Но главное в ПО – это не то, какое классное оно сейчас. Самое главное – каким оно будет в будущем. Причем часто не очень даже далеком. Будет ли появляться новый функционал вслед за новыми требованиями вашего бизнеса и изменением окружения? Будут ли выпускаться патчи на баги и ИБ уязвимости?

Когда меня раньше спрашивали, что использовать – Open Source или коммерческое ПО, я автоматически рекомендовал коммерческое. Мотивация была простая, как палка – если Open Source, то ваши риски – только ваши. Если производитель ПО – какая-то IT компания, то вы часть рисков перекладываете на нее – за те деньги, что вы платите.

Но с тех пор мир сильно изменился. И не только в России.

Например, компания Red Hat однажды просто взяла и объявила, что практически закрывает проект CentOS (вместо точной копии дистрибутива Red Hat теперь есть только нестабильный экспериментальный CentOS Stream). Проблемы возникли у всех, ведь CentOS для тестовых и некритичных нагрузок была отличным вариантом. Но с этим ничего нельзя поделать – вы не платите за ПО, а значит просто не имеете права голоса. Потому что правило всегда одно: кто платит – у того больше прав. А уж про то, как «проверенные и надежные» производители проприетарных продуктов умеют «хлопать дверью», бросая пользователей с оплаченной техподдержкой на миллионы долларов, мы всё в России знаем.

Получается, что верить нельзя никому? И да, и нет. То есть, да, доверие к вендорам в принципе основательно подорвано. Но нет, принимать сложные решения придется даже так. На смену вере пришло мое любимое риск-ориентированное мышление. А оно нам говорит, что самое безопасное – просто нанять программистов, продактов, менеджеров, купить сотни и тысячи серверов, и через пару лет самим разработать все, что требуется. И мы знаем, что по такому пути в основном идут компании с безлимитными бюджетами. Например, бигтехи.

Всем остальным приходится искать баланс между собственной разработкой и использованием продуктов сторонней разработки. Если немного сместить угол зрения, то получается, что вы, используя продукт, разработанный третьей стороной, жертвуете гибкостью в пользу снижения TCO.

То есть если у вас нету сотни-другой программистов, и 2-5 лет в запасе, вы идете и покупаете у кого-то ERP, потом следуете в русле бэклога разработчиков этой ERP, и радуетесь экономии, несмотря на высокую цену дистрибутива (сарказм). Да, это зависимость. И работать с ней надо также, как с любой другой зависимостью – смотрим внимательно на вендора, на его бэклог, на его команду разработки, ресурсы и планы, и принимаем взвешенное и обоснованное решение. Ну и потом проводим оценку рисков, которую каждый CIO просто обязан регулярно!

Именно так мы, по сути, действуем с командой сами, когда составляем дорожные карты трансформации. Потому что мы делали так еще до того, как это стало мейнстримом. Например, упомянутая выше история с закрытием проекта CentOS встревожила почти всех наших клиентов, но не привела к каким-то серьезным потерям. Для нас решение Red Hat тоже было сюрпризом, но не катастрофой. Потому что никто никогда не рекомендовал использовать CentOS для Mission Critical систем. Поэтому за 1-2 года все спокойно ушли на альтернативные решения.

Так что постановка вопроса «OpenSourcevs проприетарный платный продукт» неверна в корне. Тут гораздо больше вводных, которые тоже необходимо учитывать. Бесплатных решений не бывает в принципе – это коммерческая уловка, не более.