Open Source: Definition, Bedeutung, Herausforderungen
Open Source ist ursprünglich ein Modell für die Softwareentwicklung, das Offenheit und Zusammenarbeit durch die freie Verbreitung des Quellcodes propagiert. Heute hat sich dieses Konzept auf alle Bereiche und Branchen ausgeweitet. Hier erfährst du alles, was Du über Open Source wissen musst und warum dieses Konzept in der Informatik und der Data Science von entscheidender Bedeutung ist.
Ursprünglich bezieht sich der Begriff „Open Source“ auf Open-Source-Software (OSS). Open-Source-Software ist Software, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist. Jeder kann sie nach Belieben ansehen, verändern und verbreiten.
Open-Source-Software wird unter einer bestimmten Lizenz veröffentlicht, die ihren Quellcode für jeden rechtmäßig zugänglich macht. Es gibt viele verschiedene Lizenzen.
Diese Software wird kollaborativ und dezentralisiert entwickelt. Jeder kann seinen Beitrag leisten, der von den anderen Mitgliedern einer Gemeinschaft überprüft wird.
Offene Software ist oft billiger und flexibler. Sie hat auch eine längere Lebensdauer, da die Gemeinschaft die Entwicklung länger fortsetzt als ein einzelner Entwickler oder ein Unternehmen.
Es gibt viele berühmte Open-Source-Softwareprojekte. Beispiele dafür sind das Linux-Betriebssystem, die Programmiersprache Python, Ansible, der Mozilla-Webbrowser oder das Container-Orchestrierungssystem Kubernetes.
Im Laufe der Zeit hat sich Open Source zu einer echten Bewegung entwickelt. Sie hat sich über die Softwareproduktion hinaus ausgedehnt. Die Methoden und das Modell der dezentralen Produktion werden in vielen Bereichen und Branchen eingesetzt.
Die 1988 gegründete Open Source Initiative (OSI) hat den Begriff „Open Source“ formalisiert und eine genaue Definition aufgestellt. Dadurch konnte sich das Konzept zu einem echten Industriestandard entwickeln.
Die Geschichte von Open Source
Die Geschichte von Open Source beginnt in den 1950er Jahren. Damals entwickelten Forscher die ersten Internettechnologien.
Die Protokolle der Telekommunikationsnetze basierten auf einer offenen und kollaborativen Forschungsumgebung. Das Advanced Research Projects Agency Network (ARPANET), der Vorläufer des Internets, förderte die gegenseitige Unterstützung und Zusammenarbeit von Forschern.
Gruppen teilten sich Quellcodes und verbesserten sie. Foren ermöglichten die Kommunikation und die Entwicklung von Standards, die den Grundstein für Open Source legten. So ist die Geschichte dieser Bewegung eng mit der Geschichte des Internets verknüpft.
Was ist das Open-Source-Entwicklungsmodell?
Ein Open-Source-Entwicklungsmodell ist ein Prozess, der von einer Gemeinschaft genutzt wird, um ein Softwareprojekt zu entwickeln. Diese Software wird dann unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht, die es jedem erlaubt, den Quellcode einzusehen oder zu verändern.
Heutzutage gibt es Plattformen, die sich mit dem Hosten von Open-Source-Projekten beschäftigen. Dazu gehören Git-Repositories wie GitHub und GitLab. Diese Code-Hosting-Dienste ermöglichen es jedem, Änderungen vorzuschlagen, die dann dem Projekt hinzugefügt oder nicht hinzugefügt werden.
Open Source Software, Closed Source Software, Freie Software: Was sind die Unterschiede?
1983 startete Richard Stallman das GNU-Projekt und begründete damit die Bewegung der „freien Software“. Diese Bewegung basiert auf der Idee, den Nutzern von Software eine Freiheit zu geben.
Die Freiheit, den Quellcode einzusehen, ihn zu verändern, weiterzuverbreiten und den Bedürfnissen der Nutzer entsprechend zur Verfügung zu stellen.
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Freie Software ist das Gegenteil von proprietärer oder geschlossener Software. In diesem Fall haben nur die Eigentümer des Quellcodes das gesetzliche Recht, auf diesen zuzugreifen. Es ist verboten, den Quellcode zu verändern oder zu kopieren, und die Nutzer zahlen dafür, dass sie die Software nur für die Anwendungsfälle nutzen dürfen, für die sie konzipiert wurde.
Im Englischen bedeutet der Begriff „free“ jedoch sowohl „frei“ als auch „kostenlos“. Er ist daher sehr zweideutig. Deshalb prägte Christine Peterson den Begriff „Open Source“, um diese Verwirrung zu beenden.
Die verschiedenen Arten von Open-Source-Lizenzen
Es gibt eine Vielzahl von Lizenzen, die für Open-Source-Projekte verwendet werden. Die GPL (GNU General Public Licence) wird von vielen Projekten wie z. B. Linux verwendet.
Unter dieser Lizenz muss jeder, der ein Open-Source-Programm verändert und seine Variante verbreitet, auch den Quellcode verbreiten. Es ist also verboten, den offenen Quellcode zu verwenden, um ein geschlossenes Programm zu erstellen.
Andere Lizenzen sind z. B. die BSD-Lizenz. Diese hat weniger Einschränkungen, und jeder kann den Quellcode des Programms in ein anderes Programm einbauen. Diese Lizenz kann daher als freier wahrgenommen werden.
Was sind die Vorteile von Open Source?
Das Open-Source-Modell hat viele Stärken. Zunächst einmal wird der Quellcode, da er frei zugänglich ist, von vielen Programmierern aus der Gemeinschaft überprüft und verbessert. Neben der Zusammenarbeit sorgt diese Arbeitsweise auch für Transparenz und Zuverlässigkeit.
Open-Source-Software bietet auch Flexibilität, da es möglich ist, den Code frei zu verwenden. Die Nutzung des Quellcodes ist auch kostenlos, was Open-Source-Software billiger macht als proprietäre Software. Ebenso sind die Nutzer nicht an einen einzigen Anbieter gekettet.
Open Source jenseits von Software
Open Source ist nicht auf den Quellcode von Software beschränkt. Das Konzept erstreckt sich mittlerweile auf alle Industrien und Bereiche.
Ein Beispiel ist die „Open-Hardware“-Bewegung, die es ermöglicht, Pläne für die Herstellung von Hardware frei wiederzuverwenden. Sogar Kochrezepte, die für alle über das Internet zugänglich sind, können als Open Source betrachtet werden.
Ebenso sind offene Daten oder „open data“ frei zugängliche und beliebig wiederverwendbare Daten, die es vielen Forschern, Einzelpersonen und Organisationen ermöglichen, das Potenzial der Data Science zu nutzen.
Wie und warum sollte man sich in Open Source ausbilden?
Open Source hat mittlerweile einen hohen Stellenwert im Bereich der Informatik und der digitalen Technologien. Dies gilt auch für Data Science und Deep Learning.
In den DataScientest-Kursen lernst du, wie man mit Open-Source-Lösungen für die Datenwissenschaft umgeht. Dazu gehören die Programmiersprache Python, die Container-Plattform Docker, der Code-Hosting-Dienst GitHub und verschiedene Tools der Apache Foundation wie Spark, Hive, Hadoop oder AirFlow.
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Jetzt weißt Du alles über Open Source und die Open-Source-Bewegung. Erfahre mehr über Data Science und Machine Learning.
