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GitHub já tem mais de 100 milhões de projetos

Por| 09 de Novembro de 2018 às 11h14

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O GitHub comemorou nesta quinta-feira (8) uma marca história ao ultrapassar a marca de 100 milhões de projetos em andamento no serviço. Além disso, de acordo com os números divulgados pela companhia, a comunidade atual já ultrapassa 31 milhões de desenvolvedores de software trabalhando juntos em projetos colaborativos dos mais diferentes tipos.

Entre os projetos mais movimentados estão o Azure, da Microsoft, ligado ao sistema de cloud computing da empresa, a plataforma de deep learning PyTorch, que pertence ao Facebook, e a engine de desenvolvimento de jogos Godot, do MIT. Os EUA estão na liderança em número de repositórios, como são chamados os espaços de desenvolvimento colaborativo, enquanto a Algéria é a nação com maior crescimento na criação de iniciativas e o Egito lidera em número de projetos de código aberto.

Um em cada três projetos em andamento foram criados no último ano, uma demonstração de que o sistema, que entrou no ar em fevereiro de 2008, se torna cada vez mais relevante. Neste aniversário de dez anos, a empresa comemora o que considera ser um de seus momentos mais importantes, principalmente depois de ter sido adquirida pela Microsoft em junho e por US$ 7,5 bilhões. A transação foi finalizada em outubro.

Os números foram divulgados no evento GitHub Universe, que, como não poderia deixar de ser, reúne desenvolvedores de software e entusiastas da plataforma. É lá que a empresa anuncia seus novos recursos, como é o caso do Actions, uma nova ferramenta para automação de fluxo de trabalho, criação, execução, experimentação e compartilhamento de contêineres de códigos disponíveis por lá.

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A empresa também anunciou que está explorando a inteligência artificial em busca de formas de facilitar o trabalho de desenvolvedores, principalmente na conversão de códigos entre diferentes linguagens. Projetos experimentais e grupos de testes já estão utilizando uma ferramenta que é capaz, por exemplo, de fazer a conversão entre Java e Python, com machine learning sendo utilizado para entender a programação e realizar o trabalho de forma automatizada.

Fonte: Venture Beat