现在前端流行的开源免费框架靠什么来盈利？

1、象大名鼎鼎的华人前端巨著vue框架的作者每年会获得不少捐赠，这些捐赠者中还包含巨头阿里，这些捐赠可以让vue作者全职潜心allinone地迭代vue、发展vue生态。

2、谷歌的跨平台框架flutter出来之后在业界里面引起了广泛的反响，凝聚了一大批的拥趸，对这些不大缺钱的巨头来说这种品牌的影响力、感召力就是价值啊，几乎所有的互联网巨头都或多或少会去开源，你看看BAT、京东美团哪个没有？他们都是这样考虑的。

3、开源社区版让大家了解使用框架的基础功能，但是把盈利点设置在增值服务上，社区版本可以引流，增值服务可以变现。这是开源非常常见的玩法。最近国产有个做物联网数据库的T某某数据库开源，他们开源了单机版本的，但是分布式版本是收费的。

4、开源非常繁荣，建议题主多去github上去多感受下浓烈的开源氛围。

我是全栈工程师，从前端通到后端到数据库，从企业级通到云通到移动端

有问题可以私信我沟通！

通过AIoT开发平台，开发者能够以零代码/低代码的方式快速搭建一套完整的物联网系统，这种全新的高生产力开发方式，大大降低了物联网开发门槛，加速缩短整体开发周期，降低研发成本。
机智云AIoT开发平台遵循开放设计原则，采用微服务架构，平台为开发者提供自助式智能硬件开发工具与开放的云端服务。通过傻瓜式的自助工具、完善的SDK与开放的API，拖拉拽实现IoT设备研发，最大限度降低IoT设备开发的技术门槛，帮助个人及企业开发者快速实现设备智能化升级，有效降低研发成本；同时基于海量开发者接入、资源d性配置、云化部署运行等优势，有效促进创新产品和服务规模化应用。
设备端开发：基于数字孪生技术实现物理组件在云端映射，提供可模拟调试的虚拟设备；真实设备通过机智云连接组件GAgent为设备端、云端和APP端提供连接服务，并提供每个开发环节的SDK，自动代码生成工具、开源开发工具和完整解决方案。
APP开发：提供了APP SDK、开源框架、微信SDK，便于开发者快速构建手机应用端系统，只需根据工具指引实现业务功能，无需实现底层功能。
企业应用开发：提供了SNoti等消息传输工具，通过企业API控制设备、进行设备数据的统计分析，以实现企业对设备、设备消费者的运营管理需要。
协同应用开发：针对企业复杂需求打造的中台架构，包括技术中台、业务中台和数据中台。技术中台提供物联网端到端技术框架和便捷化工具集合；业务中台对物联网设备、用户的通用业务提炼形成服务，供有物联网属性的各类应用使用，快速上线新业务，以达到快速物联网化和满足日益变化的业务诉求;数据中台对物联网数据进行标准化建模，设备数据、业务数据上传到云端后经过数据治理存储在数据中台的主题库中，包括用户中台、设备中台、应用中台等。

icode是指微软亚洲研究院的“创新工程实验室”（Innovation Experiment Lab）下的一个项目，旨在通过在线编程比赛的方式，促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。目前icode项目包括以下几个方面：
1icode竞赛：在线编程比赛，旨在帮助参赛者提高编程技能和创新能力。
2icode学院：提供在线编程课程和实验，帮助学生掌握编程技能。
3icode开放平台：提供在线编程工具和资源，帮助开发者快速构建应用程序。
4icode创新项目：通过支持创新项目的方式，培养年轻人的创新和创业能力。
以上是icode目前的几个项目，这些项目的设计和实施都是为了促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及，编程已经成为了一种必备的技能。而icode项目的推出，为广大年轻人提供了一个学习和实践的平台，有助于他们更好地掌握编程技能，提高创新能力，从而更好地适应未来的工作和生活需求。

物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

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