A probabilistic approach for choosing the best licence in the Eclipse community Autori: Pierpaolo Di Bitonto Maria Laterza Paolo Maresca Teresa Roselli Veronica Rossano Lidia Stanganelli
Seen Solution Seen Solution Nasce da un idea del dr. Nicola Savino esperto nazionale di gestione e conservazione digitale dei documenti È un system integrator specializzato nella fornitura di soluzioni e progetti business critical Il core business è lo sviluppo di servizi e prodotti inerenti la conservazione sostitutiva e la fatturazione elettronica Mission utilizzare solo servizi Open Source per la ricerca continua dell innovazione al fine di ampliare l offerta contenere i costi 2/19
Seen Solution Seen Solution Seen Solution è sede territoriale e parte del comitato direttivo ANORC (Associazione Nazionale per Operatori e Responsabili della Conservazione Sostitutiva), presieduta da Nicola Savino nata dall'esigenza di riunire sotto un unico "volano" tutti i professionisti di un settore innovativo e in costante evoluzione quale quello della Dematerializzazione e Conservazione Digitale dei Documenti 3/11
Seen Solution Seen Solution ConservaDOC software ECM per la gestione dei contenuti aziendali su piattaforma Open Source che dematerializza i documenti cartacei Eclidoole.org progetto Open in collaborazione con il Prof. Maresca dell'università Federico II di Napoli, che si propone di diventare punto di riferimento per lo sviluppo di applicazioni e metodologie al fine di estendere l' e- learning e la didattica convenzionale, in modo da incrementare l' impatto della filosofia web 2.0 nel mondo universitario. 4/19
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Premessa Premessa Con il proliferare delle licenze Open Source è cresciuta la difficoltà di fare business Il panorama si è evoluto, passando da uno scenario universitario a uno fortemente aziendale: il software nasce proprietario l accademia spinge verso il sw aperto Stallman fonda la FSF (1985) free software acquisisce varie connotazioni nasce l OSI (Open Source Initiative) con l intento di coordinare i numerosi progetti 6/19
Progettazione di una applicazione che agevoli la scelta della licenza open source più adeguata per le esigenze dell utenza. Approccio probabilistico attraverso il metodo delle Belief Bayesian Network. 7/19
Approccio probabilistico: il metodo delle Belief Bayesian Network produce una rappresentazione del dominio e non del processo di ragionamento Consta di due parti: ASPETTO QUALITATIVO i nodi che descrivono le variabili e gli archi che ne riproducono le relazioni. ASPETTO QUANTITATIVO a forza delle relazioni mediante probabilità condizionate associate ad ogni nodo. 8/19
Approccio probabilistico: il metodo delle Belief Bayesian Network L inferenza è di tipo direzionale: Ponendo che il grafo contiene le variabili x 1, x 2,... x i,...x n Ponendo F i è l insieme dei genitori di x i, la quantificazione dell influenza tra le variabili può essere ottenuta specificando: La distribuzione congiunta di probabilità del dominio: assume la seguente espressione: 9/19
Progressione del Alusso di lavoro Analisi del dominio delle licenze Caratterizzazione delle licenze Definizione del modello Scelta dei nodi Riconoscimento delle relazioni Definizione dei valori di probabilità Implementazione del modello Realizzazione del modello mediante il tool Hugin Lite 7.0 Simulazione del funzionamento 10/19
Analisi delle licenze open source Brevetti Software Escluzione di Garanzia Esonero da responsabilità Documentazione Notifiche di appartenenza... Individuazione delle caratteristiche specifiche Licenze permissive BSD License Apache Software License Individuazione della tipologia di appartenenza Gruppo BSD Gruppo MIT Gruppo GPL Gruppo LGPL Gruppo MPL Gruppo CPL Licenze restrittive Popular Redundant Other & Mischellaneous Non-reusable Superseded GNU/General Public Licenze GNU/Lesser General Public License Classificazione OSI Artistic License Licenze open source 11/19
Caratterizzazione delle licenze Per ogni licenza sono state valutate su scala soggettiva ordinata a 5 valori 50 caratteristiche (fra cui): diritti e doveri del licenziante obbligo di fornire un manuale che specifichi le differenze tra l opera originale e l opera derivata diritto di declinare garanzie di qualità diritti e doveri del licenziatario obbligo di concedere gratuitamente una licenza dell opera derivata all autore dell opera originale diritto di riconcedere in licenza note legali note legali sulla durata delle azioni legali note legali sull utilizzo delle API caratteri di forma cessazione dei termini di licenza accettazione dei termini di licenza 12/19
DeAinizione del modello Scelta dei nodi del grafo Individuazione delle relazioni tra i nodi Definizione delle tabelle di probabilità condizionata per ogni nodo. 13/19
Implementazione del grafo 14/19
DeAinizione del questionario Opera derivata Il prodotto che intende licenziare è il frutto di modifiche di un altro software che già possiede una licenza open source? Storia (Elenco delle licenze analizzate) No, è un prodotto originale In passato ha già rilicenziato un prodotto software da lei prodotto o modificato? Quale tipologia di licenza è prevalente nello storico delle sue licenze: (Elenco delle licenze analizzate) È la prima volta che licenzio un prodotto software di licenza non so. 15/19
DeAinizione del questionario Trasmissione di opera derivata sotto qualunque licenza Tutti i vincoli legati al software tramite una licenza Open Source possono essere propagati nelle opere derivate comportando l obbligo di rilicenziare le stesse sotto i medesimi termini di licenza; in alternativa è possibile licenziare i software derivati sotto differenti termini di licenza (anche proprietari). Come si vuole scegliere di licenziare il software? con una licenza che lasci liberi di destituire le opere derivate con altri termini di licenza con una licenza che obblighi ad utilizzare gli stessi termini 16/19
L inferenza probabilistica 17/19
L inferenza probabilistica 18/19
Punti di forza Veloce gestione su un set di dati incompleti o costosi Consente la risoluzione di problemi simili anche quando non è disponibile alcun esperimento Evitare l overfitting dei dati Punti di debolezza Difficile introduzione di nuove licenze Scarsa profilazione dell utenza Una scorretta conoscenza del dominio può provocare errore di valutazione 19/19
Contatti: Pierpaolo Di Bitonto: dibitonto@di.uniba.it Maria Laterza: marialaterza@di.uniba.it Paolo Maresca: paolo.maresca@unina.it Teresa Roselli: roselli@di.uniba.it Veronica Rossano: rossano@di.uniba.it Lidia Stanganelli: lidia.stanganelli@poste.it http://www.seensolution.com Tel : 089 988 77 56 E- mail : info@seensolution.com
A probabilistic approach for choosing the best licence in the Eclipse community Autori: Pierpaolo Di Bitonto, Maria Laterza, Paolo Maresca, Teresa Roselli, Veronica Rossano, Lidia Stanganelli