Nové a vyvíjajúce sa technológie rýchlo pretvárajú našu prácu - ponúkajú kreatívne príležitosti pre vývojárov, ktorí sú ochotní otočiť sa a osvojiť si nové zručnosti. Pozreli sme sa na 11 technologických trendov, ktoré podľa odborníkov pravdepodobne narušia súčasné prístupy v oblasti IT a vytvoria dopyt po inžinieroch s ohľadom na budúcnosť.
Nie je to všetko o The Next Big Thing. Budúce príležitosti pre vývojárov sa vynárajú na sútoku špičkových technológií, ako sú AI, VR. rozšírená realita, IoT a cloudová technológia ... a samozrejme riešenie bezpečnostných problémov, ktoré sa z týchto konvergencií vyvíjajú.
Ak máte záujem o rozšírenie sady nástrojov pre vývojárov, pozrite si tieto populárne domény a naše tipy, ako napredovať, keď s nimi začnete.
Bezpečnosť internetu vecí
Po minuloročnom unesení desiatok miliónov pripojených zariadení mohli dokonca aj náhodní pozorovatelia vidieť, že nechránené zariadenia internetu vecí vytvárajú nočné mory s bezpečnostnými problémami.
Nedávna správa výskumnej firmy Gartner odporúča vývojárom a bezpečnostným tímom spolupracovať už na začiatku procesu návrhu, aby sa zabezpečilo, že pri riešení budúcich hrozieb bude možné čeliť novým hrozbám - napríklad poskytnutím možnosti zariadeniam IoT sťahovať bezpečnostné aktualizácie.
Vysoký dopyt je po inžinieroch s bezpečnostnými schopnosťami IoT, najmä po tých, ktorí rozumejú zraniteľným miestam hardvéru a softvéru, ktoré používajú zariadenia pripojené k sieti.
„Útočné vektory v IoT sú do značnej miery totožné s vektormi akejkoľvek inej distribuovanej siete, ako sú počítače alebo mobilné telefóny, takže rovnaké bezpečnostné znalosti sú relevantné a kritické,“ hovorí Richard Whitney, viceprezident produktu pri spustení IoT Particle. "Preštudujte si základy šifrovania a autentifikácie a budete na dobrej ceste."
Tom Gonser, zakladateľ DocuSign a partner spoločnosti Seven Peaks Ventures, tvrdí, že firmy potrebujú zručnosti v programovaní na nízkej úrovni pre mikroprocesory. „Budú tiež chcieť skúsenosti s RF s Bluetooth, [Windows Identity Foundation] a komponentmi rozloženého spektra. Hodnotné sú aj špičkové možnosti zabezpečenia systému Linux, optimalizované najmä pre malé jadrá, ako je Qubes OS. “
Matt Abrams, partner spoločnosti Seven Peaks Ventures v spoločnosti Gonser, navrhuje zamerať sa na „pochopenie pracovných tokov a spôsoby ich narušenia. Postquantová počítačová kryptografia tiež prichádza rýchlejšie, ako by sa dalo čakať. Mali by tiež chápať rozdielne súkromie a kontradiktórne siete. “
Umela inteligencia
Keď sa pripravujeme na ďalšiu vlnu autonómnych vozidiel, robotov a inteligentnej elektroniky, dopyt po inžinieroch zdatných v oblasti AI prudko rastie.
„Teraz sme z veľkej časti v bode obratu kvôli pokroku vo všadeprítomnej výpočtovej technike, nízkonákladovým cloudovým službám a takmer neobmedzenému úložisku,“ hovorí Nicola Morini-Bianzino, vrchná riaditeľka a vedúca oddelenia umelej inteligencie v spoločnosti Accenture. "AI je zabudovaná do všetkého."
Morini-Bianzino vidí dopyt po „softvérových inžinieroch, technológoch a výskumných vedcoch s jazykovým prekladom, rozpoznávaním reči, počítačovým videním, robotikou, spracovaním prirodzeného jazyka, reprezentáciou znalostí a odbornými znalosťami. AI ... poskytuje údaje, takže kľúčoví sú aj kurátori obsahu a údajov, vedci v oblasti údajov a analytici. “
Viceprezident pre marketing spoločnosti Treasure Data, Kiyoto Tamura, predpokladá, že AI sa bude pohybovať od veľmi špecifických pozemských operácií k oveľa širším a vzrušujúcejším aplikáciám.
„V minulosti to bolo skôr ako:„ Nájdite optimálnu cestu na doručenie balíkov ... alebo najrelevantnejšie webové stránky pre vyhľadávací dopyt. “Teraz začíname vidieť:„ Zahrajte si hru Go naozaj dobre; bezpečne riadiť auto ‘, atď. To všetko je v pohode, ale ľudia stále musia kŕmiť objektívne funkcie počítačom, aspoň zatiaľ to tak bude.“
Vedci v oblasti dát, vedci v oblasti strojového učenia a výpočtoví lingvisti sú čoraz viac vyhľadávaní, hovorí výkonný riaditeľ spoločnosti MindMeld Tim Tuttle. Cituje štúdiu spoločnosti VentureScanner, ktorá počítala s 910 spoločnosťami AI vznikajúcimi od marca do októbra 2016, z ktorých sa viac ako polovica zameriava na hlboké učenie / strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka.
„Nielenže tieto kategórie vyhrávajú v číslach, ale získali aj najviac finančných prostriedkov v hodnote 4,5 miliárd dolárov,“ hovorí Tuttle. „S nedávnym výbuchom záujmu o konverzačné aplikácie došlo k nesúladu medzi ponukou a dopytom. Výsledkom bude, že odborníci na tematické predmety zostanú cennou komoditou, kým akademická obec a priemysel nedokážu túto rovnováhu vyvážiť. “
Strojové učenie
Forma umelej inteligencie, strojové učenie, môže trvať obrovské množstvo dát, aby veľmi rýchlo našla vzory - napríklad rozpoznávanie tváre - a vyriešila problémy, napríklad odporúčala streamovať film, bez výslovného naprogramovania.
„Kognitívne technológie podporované robotmi a strojovým učením začnú pridávať hodnotu, keď sa organizácie budú usilovať nájsť„ signály v hluku “,“ hovorí Patrick Spedding, senior riaditeľ BI R&D pre Rocket Software. „Strojové učenie je koniec koncov založené na vyspelých analytických schopnostiach - predtým známych ako„ data mining “- ktoré skutočne čakali na to, kým sa vhodná platforma stane„ konzumovateľnejšou. ““
Ako by mali vývojári, ktorí chcú expandovať do strojového učenia, rozvíjať zručnosti v tejto oblasti?
Abrams zo spoločnosti Seven Peaks Ventures poukazuje na veľmi uznávanú online triedu: „Seminárny kurz Andrewa Nga o strojovom učení na Coursere je skvelým príkladom. Študenti, ktorí sa zúčastnili jeho kurzu cez Coursera, v skutočnosti obstáli v súťažiach Kaggle lepšie ako niektorí dlhoroční praktici. “
Nie každý vývojár pracujúci v oblasti strojového učenia pochádza z prostredia počítačovej vedy, aj keď je to užitočné, hovorí technický riaditeľ spoločnosti Solvvy a spoluzakladateľ Mehdi Samadi, ktorý vidí niektoré doktorandské tituly bez toho, aby boli prijímaní a vycvičovaní inžinieri strojového učenia, aby získali tituly CS.
„Kľúčové príspevky v oblasti strojového učenia si vyžadujú uskutočnenie mnohých experimentov s využitím skutočných údajov, sledovanie výsledkov modelu a vylepšenie modelu,“ hovorí. „Získanie titulu CS alebo základného inžinierskeho vzdelania by obvykle prospelo inžinierom, aby boli úspešnejší v práci, aby mohli neustále experimentovať a zlepšovať modely strojového učenia.“
Dátová veda
Dátová veda je ďalšou horúcou oblasťou, ktorá si vyžaduje multidisciplinárne zručnosti, ktoré sa líšia v závislosti od odvetvia. Medzi požiadavky môžu patriť skúsenosti so strojovým učením a umelou inteligenciou na získanie veľkého množstva údajov a ich tvarovanie do formy, ktorá sa dá použiť na prijímanie obchodných rozhodnutí.
„Vedci majú nedostatok kvalifikovaných údajov, bodka,“ hovorí Spedding. „Konkrétne vidím oblasti, v ktorých je možné navrhnúť technológiu na„ pomoc “pri rozhodovaní, ako sú kognitívne roboty a riadená analýza, ako oblasti s vysokou pridanou hodnotou.“
Dôkladné pochopenie pravdepodobnosti a štatistík je kľúčové pre tých, ktorí chcú pracovať v tejto oblasti, hovorí Gary Kazantsev, ktorý vedie skupinu pre strojové učenie v agentúre Bloomberg. „Pridajte nejaké inžinierske schopnosti, pretože potreba byť schopný napísať nejaký kód na zostavenie systému nikdy nezmizne, aj keď so vznikom nástrojov ako notebooky TensorFlow alebo Jupyter sa to tiež stáva oveľa jednoduchšími. Potrebujú tiež dobré výskumné schopnosti - to znamená schopnosť zostaviť hypotézu a otestovať ju, prečítať si aktuálnu literatúru a byť v obraze. “
Gunter Ollmann, hlavný bezpečnostný pracovník spoločnosti Vectra, tvrdí, že v súčasnosti vidí firmy, ktoré s dátovými vedcami zaobchádzajú oddelene od tímov inžinierstva a výskumu a vývoja. Nemyslí si však, že tento prístup vydrží.
„Ako sa zlepšujú nástroje hlbokého učenia a strojového učenia a výcvikové kurzy v boot campoch sú čoraz zdatnejšie v tom, ako priviesť vyšších inžinierov k rýchlosti v oblasti dátovej vedy, rozdelenie medzi dátovou vedou a technikou zmizne. Všetci inžinieri musia byť dobrí v matematike. Teraz musia ovládať aj matematiku z oblasti dátovej vedy. Spojenie súborov zručností a schopnosti ovládať obe kladivá bude do budúcnosti povinné. “
Blockchain
Tento spôsob vytvorenia distribuovanej hlavnej knihy transakcií ponúka výhody v transparentnosti a bezpečnosti, hoci nedostatok štandardizácie môže spomaliť jej prijatie v širokom priemysle.
Peter Loop, viceprezident a hlavný technologický architekt spoločnosti Infosys, sa tejto technológii nebráni: „Napriek mylným predstavám, že blockchain je vzdialený roky, sa v budúcom roku dočkáme úplného nasadenia vo finančných službách, poisťovníctve a zdravotníctve. To úplne naruší naše platobné systémy v medzinárodnom meradle. “
Iná rozvíjajúca sa technológia má strmšiu krivku učenia, hovorí Robert Bardunias, spoluzakladateľ a hlavný príjmový úradník IRIS.TV, ktorého vzrušuje inherentné podnikateľské zameranie blockchainu.
"Tieto technológie rastú s ohľadom na skutočné prevádzkové podnikové aplikácie od nulového dňa, takže na strane vývoja nie je potrebné si predstaviť použitie prípadu - dejú sa a rastú v reálnom čase," hovorí Bardunias. „Skutočnou veľkou výzvou pre tých, ktorí chcú rozvíjať zručnosti v týchto oblastiach, bude spôsob, ako držať krok s novým vývojom a vývojom. Pamätám si, že keď som sa učil sekundárne vývojové zručnosti, čítanie priemyselných obchodných webov - a časopisov, to bolo už dávno - bolo to posledné, čo som chcel robiť, ale je to skutočná súčasť dnešného vzdelávacieho mixu ako vývojár, ktorý sa snaží budovať a udržať si konkurenčnú výhodu na globálnom trhu. “
Mesh architektúra aplikácií a služieb (MASA)
Dopyt po aplikáciách, ktoré bez problémov zostanú pripojené, keď prechádzame domovom, dochádzaním a prácou, je čoraz viac dopytovaný.
„Účelom sieťovej siete alebo aplikácie je, že to bude vysoká dostupnosť - všetko so všetkým súvisí,“ hovorí Joseph Carson z Thycotic. „Ak cesta nie je k dispozícii, nájde ďalšie zariadenie na nadviazanie spojenia. Videli sme, že sa to používa napríklad pri zariadeniach na sledovanie dlaždíc, ktoré vytvorili komunitu sledovacích zariadení, a pri bitcoinoch ako distribuovanej hlavnej knihe. “
Niektorí však vidia nedostatočnú kompatibilitu zariadení ako potenciálne úzke miesto.
„Každý predajca má svoj vlastný spôsob, ako sa snaží vniesť dôveru do tohto systému, takže sú to všetko opevnené záhrady, ak vôbec existujú,“ hovorí Derek Collison, predtým Cloud Foundry a generálny riaditeľ spoločnosti Apcera.
Táto technológia sľubuje predtým nemysliteľnú úroveň prepojenia - ak vám nebude prekážať nedostatok štandardov.
"Mojou väčšou myšlienkou je, že AI bude všeobecne trénovaná v cloude s obrovským množstvom dát od všetkých používateľov," hovorí Collison. „Tieto algoritmy potom budú neustále aktualizovať svoj model vykonávania, ktorý sa bude odosielať vzduchom bezdrôtovo, a aktualizovať firmvér na okrajových zariadeniach, ako sú naše telefóny, autá a domácnosti. Spracovanie sa uskutoční na okrajoch v hardvéri; školenie sa uskutoční v cloude v softvéri. “
Digitálne dvojčatá: Pripravte sa na zlyhanie
Softvérové modely viazané na fyzické a virtuálne senzory môžu pomôcť predpovedať zlyhania produktu alebo služby tak, aby boli organizácie schopné naplánovať a priradiť zdroje na vykonávanie opráv skôr, ako dôjde k zlyhaniu. Pokroky v strojovom učení a prijatie technológie internetu vecí pomáhajú znižovať náklady na tento druh prediktívneho modelovania „digitálneho dvojčaťa“, ktoré zvyšuje účinnosť a môže znížiť prevádzkové náklady napríklad počas životnosti napríklad prúdového motora alebo elektrárne. .
Matias Woloski, CTO a spoluzakladateľ spoločnosti Auth0, tvrdí, že spoločnosti môžu tiež používať digitálne dvojčatá vo fáze koncepcie a návrhu, testovať nové produkty v simuláciách a potom robiť zmeny, kým inžinieri nebudú mať požadovaný produkt. Poznatky z digitálneho dvojčaťa sa potom použijú na výrobu produktu.
„Niekoľko organizácií už začalo iniciatívy digitálneho dvojčaťa, aj keď primárne projekty využívajúce túto technológiu sú tie, ktoré majú veľké počiatočné náklady na vývoj, kde sú náklady na zlyhanie príliš vysoké,“ hovorí Woloski.
Paul Hofmann, technický riaditeľ spoločnosti SpaceTime Insight, tvrdí, že digitálne dvojčatá majú prospech z strojového učenia, vďaka čomu sú pri predpovedaní zlyhaní efektívnejšie ako modely založené na podmienkach.
„IoT a systémy strojového učenia umožňujú organizáciám zabezpečiť, aby jej aktíva náhodne nezlyhali, a ak zlyhajú, môžu organizácie optimalizovať rozhodovanie v reálnom čase pre najlepšie dlhodobé riešenie.“
Autonómne vozidlá, roboty a prístroje
Objavujú sa nové príležitosti, keď AI a strojové učenie vylepšujú domáce zariadenia, priemyselné zariadenia, automobily a drony. Výskumná spoločnosť Gartner odhaduje, že do roku 2020 automobilky pošlú z výrobných liniek 61 miliónov automobilov s pripojením na dáta.
„V týchto oblastiach sa už vyskytujú veľké ekonomiky,“ hovorí Vince Jeffs, riaditeľ pre stratégiu a produktový marketing spoločnosti Pegasystems. "Napríklad existujú startupy AI - a vyspelejšie spoločnosti", ktoré sú už v priestore autonómnych vozidiel dobre zavedené. Napríklad MobileEye je spoločnosť s podporou VC približne 500 miliónov dolárov, ktorá sa špecializuje na malé fotoaparáty po celom vozidle. Podobne existujú obchody pre fyzických robotov - napríklad SoftBank Robotics sa špecializuje na roboty používané v hoteloch pre službu concierge. Majú okolo 250 miliónov dolárov na podporu VC. “
