Programiranje

Zdaj bi moralo raziskovati 11 razvijalcev tehnologij

Nove in razvijajoče se tehnologije hitro preoblikujejo naše delo - ponujajo ustvarjalne priložnosti za razvijalce, ki so pripravljeni zasukati in sprejeti nove veščine. Ogledali smo si 11 tehnoloških trendov, za katere strokovnjaki trdijo, da bodo verjetno zmotili sedanje IT pristope in ustvarili povpraševanje za inženirje s pogledom v prihodnost.

Ni vse v Naslednji veliki stvari. Prihodnje priložnosti za razvijalce se pojavljajo v sotočju najnovejših tehnologij, kot so AI in VR. razširjena resničnost, IoT in tehnologija v oblaku ... in seveda reševanje varnostnih vprašanj, ki se razvijajo iz teh konvergenc.

Če vas zanima razširitev zbirke orodij za razvijalce, si oglejte te trendne domene in naše nasvete, kako napredovati, če začnete z njimi.

Varnost interneta stvari

Potem ko je bilo lani ugrabljenih več deset milijonov povezanih naprav, so lahko tudi naključni opazovalci videli, da nezaščitene naprave IoT ustvarjajo nočne varnostne težave.

Nedavno poročilo raziskovalnega podjetja Gartner priporoča, da razvijalci in varnostne skupine sodelujejo že v začetku oblikovanja, da bi zagotovili nove grožnje, ko se pojavijo, na primer tako, da napravam IoT omogočajo prenos varnostnih posodobitev.

Povpraševanje je veliko za inženirje z IoT varnostnimi veščinami, zlasti tiste, ki razumejo ranljivosti strojne in programske opreme, ki jo uporabljajo omrežno povezane naprave.

"Vektorji napadov v IoT so v veliki meri enaki kot v katerem koli drugem porazdeljenem omrežju, na primer računalnikih ali mobilnih telefonih, zato je enako varnostno znanje pomembno in kritično," pravi Richard Whitney, podpredsednik produkta IoT startup Particle. "Preučite temelje kriptografije in preverjanja pristnosti in na dobri poti boste."

Tom Gonser, ustanovitelj podjetja DocuSign in partner pri Seven Peaks Ventures, pravi, da podjetja potrebujejo spretnosti v programiranju na nizki ravni za mikroprocesorje. »Želeli si bodo tudi RF izkušnje z Bluetoothom, [Windows Identity Foundation] in komponentami razširjenega spektra. Dragocene so tudi najsodobnejše varnostne možnosti za Linux, posebej optimizirane za majhna jedra, kot je Qubes OS. "

Matt Abrams, partner pri Seven Peaks Ventures z Gonserjem, predlaga, da se osredotočimo na "razumevanje delovnih tokov in kako jih motiti. Postkvantna računalniška kriptografija prihaja tudi hitreje, kot bi lahko pričakovali. Razumeti bi morali tudi različno zasebnost in kontradiktorna omrežja. "

Umetna inteligenca

Ko se pripravljamo na naslednji val avtonomnih vozil, robotov in pametne elektronike, povpraševanje po pametnih inženirjih z umetno inteligenco narašča.

"Zdaj smo v glavnem na prelomni točki zaradi napredka v vseprisotnem računalništvu, poceni oblačnih storitvah in skoraj neomejenem pomnilniku," pravi Nicola Morini-Bianzino, višji direktor in vodja umetne inteligence pri podjetju Accenture. "AI je vgrajen v vse."

Morini-Bianzino vidi povpraševanje po »programskih inženirjih, tehnologih in raziskovalcih s prevajanjem jezika, prepoznavanjem govora, računalniškim vidom, robotiko, obdelavo naravnega jezika, zastopanostjo znanja in strokovnim razmišljanjem. AI ... se hrani s podatki, zato so ključnega pomena tudi kuratorji vsebine in podatkov, znanstveniki in analitiki. "

Podpredsednik podjetja Treasure Data za trženje Kiyoto Tamura predvideva, da se umetna inteligenca preusmeri z zelo specifičnih, vsakdanjih operacij na veliko širše in bolj razburljive aplikacije.

»V preteklosti je bilo bolj všeč:» Poiščite optimalno pot za dostavo paketov ... ali najpomembnejša spletna mesta za iskalno poizvedbo. «Zdaj začenjamo videti:» Igrajte igro Go res dobro; varno vozite avto, itd. Vse to je v redu, vendar moramo ljudje vseeno hraniti objektivne funkcije v računalnik, in vsaj za zdaj bo tako. "

Podatkovne raziskovalce, raziskovalce strojnega učenja in računalniške jezikoslovce vse bolj iščejo, pravi direktor podjetja MindMeld Tim Tuttle. Navaja študijo VentureScanner, ki je štela 910 podjetij z umetno inteligenco, ki so nastala od marca do oktobra 2016, od katerih se več kot polovica osredotoča na globoko učenje / strojno učenje in obdelavo naravnih jezikov.

"Te kategorije ne le da zmagajo v številkah, ampak so prejele tudi največ sredstev v višini 4,5 milijarde dolarjev," pravi Tuttle. »Z nedavno eksplozijo zanimanja za pogovorne aplikacije je prišlo do neskladja med ponudbo in povpraševanjem. Kot rezultat, bodo strokovnjaki s področja predmetov ostali dragoceno blago, dokler akademski svet in industrija ne bodo uravnotežili enačbe. "

Strojno učenje

Oblika umetne inteligence, strojno učenje lahko zajema ogromne količine podatkov, da zelo hitro najde vzorce - na primer prepoznavanje obraza - in reši težave, kot je priporočanje filma za predvajanje, ne da bi to izrecno programirali.

"Kognitivne tehnologije, ki jim pomagajo roboti in strojno učenje, bodo začele dodajati vrednost, ko si bodo organizacije prizadevale najti" signale v hrupu ", pravi Patrick Spedding, višji direktor oddelka za raziskave in razvoj BI za programsko opremo Rocket. "Strojno učenje navsezadnje temelji na zrelih analitičnih zmožnostih - prej znanih kot" podatkovno rudarjenje "-, ki so resnično čakale, da bo ustrezna platforma postala bolj" potrošna. "

Kako naj razvijalci, ki se želijo razširiti na strojno učenje, razvijejo veščine na tem področju?

Abrams iz Seven Peaks Ventures opozarja na zelo cenjen spletni tečaj: »Seminar Andrewa Nga o strojnem učenju na Courseri je odličen primer. Študenti, ki so se udeležili njegovega tečaja prek Coursere, so se na tekmovanjih Kaggle dejansko odrezali bolje kot nekateri dolgoletni praktikanti. "

Vsak razvijalec, ki se ukvarja s strojnim učenjem, ne izhaja iz računalništva, čeprav je to koristno, pravi direktor tehničnega direktorja Solvvyja in soustanovitelj Mehdi Samadi, ki vidi nekatere doktorate znanosti, ne da bi bili zaposleni in izobraženi za inženirje strojnega učenja.

"Ključni prispevki na področju strojnega učenja zahtevajo veliko poskusov z uporabo resničnih podatkov, opazovanje rezultatov modela in izboljšanje modela," pravi. "Če imajo diplomo iz CS ali osnovno inženirsko znanje, bi inženirjem običajno koristilo, da bi bili bolj uspešni pri svojem delu, da bi lahko neprekinjeno izvajali eksperimente in izboljševali modele strojnega učenja."

Znanost o podatkih

Podatkovna znanost je še eno vroče področje, ki zahteva multidisciplinarna znanja, ki se razlikujejo glede na panogo. Zahteve lahko vključujejo izkušnje s strojnim učenjem in umetno inteligenco za sprejemanje velikih količin podatkov in njihovo oblikovanje v obliki, ki se lahko uporablja za poslovno odločanje.

"Kvalificirani znanstveniki podatkov nimajo dovolj časa," pravi Spedding. "Natančneje vidim področja, kjer je tehnologija lahko zasnovana tako, da" pomaga "pri odločitvah, kot so kognitivni roboti in vodena analitika, kot področja z visoko dodano vrednostjo."

Poglobljeno razumevanje verjetnosti in statistike je ključnega pomena za tiste, ki želijo delati na tem področju, pravi Gary Kazantsev, ki vodi skupino za strojno učenje v Bloombergu. »Dodajte nekaj inženirskih veščin, saj potreba po zmožnosti pisanja kode za izdelavo sistema ne bo nikoli izginila, čeprav je s pojavom orodij, kot sta TensorFlow ali zvezki Jupyter, tudi to precej lažje. Potrebujejo tudi dobre raziskovalne spretnosti - to pomeni, da lahko oblikujejo hipotezo in jo preizkusijo, preberejo trenutno literaturo in ostanejo na tekočem. "

Gunter Ollmann, glavni varnostni direktor pri podjetju Vectra, pravi, da trenutno vidi, da podjetja ravnajo z znanstveniki za podatke ločeno od inženirskih in raziskovalnih in razvojnih skupin. A ne misli, da bo tak pristop trajal.

»Ko se orodja za poglobljeno učenje in strojno učenje izboljšujejo in ko tečaji izobraževanja v taboru postajajo vse bolj spretni za pospeševanje starejših inženirjev v znanosti o podatkih, bo ločnica med znanostjo in tehniko izginila. Vsi inženirji morajo biti dobro matematični. Zdaj morajo obvladati tudi matematiko podatkovne znanosti. Združevanje sklopov spretnosti in sposobnosti uporabe obeh kladiv bo v prihodnje obvezno. "

Blockchain

To sredstvo za ustvarjanje porazdeljene knjige za transakcije ponuja koristi v preglednosti in varnosti, čeprav lahko pomanjkanje standardizacije upočasni njegovo sprejetje v široki panogi.

Peter Loop, podpredsednik in glavni tehnološki arhitekt pri Infosysu, je odmeven glede tehnologije: »Kljub napačnim predstavam, da je blockchain oddaljen leta, bomo prihodnje leto videli polno uvajanje v finančne storitve, zavarovalništvo in zdravstveno industrijo. To bo popolnoma zmotilo naše plačilne sisteme v mednarodnem merilu. "

Druga nastajajoča tehnologija ima bolj strmo krivuljo učenja, pravi Robert Bardunias, soustanovitelj in glavni direktor prihodkov podjetja IRIS.TV, ki je navdušen nad podjetniško usmerjenostjo blockchaina.

"Te tehnologije rastejo z dejanskimi operativnimi poslovnimi aplikacijami od začetka nič, zato si na razvojni strani ni treba predstavljati uporabe primerov - dogajajo se in rastejo v realnem času," pravi Bardunias. »Pravi izziv za tiste, ki želijo razviti veščine na teh področjih, bo, kako slediti novemu razvoju in razvoju. Spomnim se, ko sem se učil veščin sekundarnega razvoja, branje spletnih trgovin v industriji - in revije, to je bilo že zdavnaj - je bilo zadnje, kar sem hotel početi, toda to je resnični del današnje učne kombinacije kot razvijalec, ki želi graditi in ohraniti konkurenčno prednost na svetovnem trgu. "

Mesh aplikacija in arhitektura storitev (MASA)

Povpraševanje po aplikacijah, ki ostanejo neprekinjeno povezane, ko se gibljemo po domu, na poti in v službi, je vse bolj povpraševanje.

"Namen mrežnega omrežja ali aplikacije je, da bo to visoka razpoložljivost - vse, kar je povezano z vsem," pravi Joseph Carson iz podjetja Thycotic. »Če pot ni na voljo, bo našel drugo napravo za vzpostavitev povezave. Videli smo, da se to uporablja na primer pri napravah za sledenje ploščic, ki je ustvarilo skupnost sledilnih naprav, in pri bitcoinih kot porazdeljeni knjigi. "

Toda nekateri menijo, da pomanjkanje združljivosti naprav predstavlja potencialno ozko grlo.

"Vsak prodajalec poskuša na ta način spodbuditi zaupanje v ta sistem, zato so vsi obzidani vrtovi, če sploh obstajajo," pravi Derek Collison, nekdanji Cloud Foundry in izvršni direktor Apcere.

Ta tehnologija obljublja prej nepredstavljivo stopnjo povezanosti - če pomanjkanje standardov ne ovira.

"Moja večja misel je, da bo AI na splošno usposobljen v oblaku z ogromno količino podatkov vseh uporabnikov," pravi Collison. »Ti algoritmi bodo nato nenehno posodabljali svoj izvedbeni model, ki se bo po zraku pošiljal na rob in posodabljal vdelano programsko opremo na robnih napravah, kot so naši telefoni, avtomobili in dom. Obdelava se bo zgodila na robovih strojne opreme; usposabljanje se bo odvijalo v oblaku v programski opremi. "

Digitalni dvojčki: pripravite se na neuspeh

Programski modeli, vezani na fizične in navidezne senzorje, lahko pomagajo predvideti napake izdelkov ali storitev, tako da lahko organizacije načrtujejo in dodelijo sredstva za popravila, preden pride do okvare. Napredek strojnega učenja in sprejetje IoT tehnologije pomagata znižati stroške za tovrstno predvidevanje "digitalnega dvojčka", ki povečuje učinkovitost in lahko zmanjša življenjske stroške v življenjski dobi recimo reaktivnega motorja ali elektrarne .

Matias Woloski, tehnični direktor in soustanovitelj podjetja Auth0, pravi, da lahko podjetja v fazi zasnove in oblikovanja uporabljajo tudi digitalne dvojčke, ki testirajo nove izdelke v simulacijah, nato pa spreminjajo, dokler inženirji ne dobijo želenega izdelka. Ugotovitve digitalnega dvojčka se nato uporabijo za izdelavo izdelka.

"Nekaj ​​organizacij je že sprožilo pobude dvojčkov, čeprav so primarni projekti, ki uporabljajo to tehnologijo, tisti z velikimi vnaprejšnjimi razvojnimi stroški, pri katerih so stroški odpovedi previsoki," pravi Woloski.

Tehnični direktor SpaceTime Insight Paul Hofmann pravi, da imajo digitalni dvojčki korist od strojnega učenja, zaradi česar so pri napovedovanju napak učinkovitejši od modelov, ki temeljijo na pogojih.

"IoT in sistemi strojnega učenja omogočajo organizacijam, da zagotovijo, da njegovo premoženje ne bo naključno propadlo, če pa ne, organizacije lahko optimizirajo odločanje v realnem času za najboljšo dolgoročno rešitev."

Avtonomna vozila, roboti in naprave

Razvijajo se nove priložnosti, ko umetna inteligenca in strojno učenje pametujeta domače naprave, industrijsko opremo, avtomobile in drone. Raziskovalno podjetje Gartner ocenjuje, da bodo do leta 2020 proizvajalci avtomobilov poslali 61 milijonov podatkovno povezanih avtomobilov s proizvodnih linij.

"Na teh področjih se že pojavljajo celotna gospodarstva," pravi Vince Jeffs, direktor strategije in trženja izdelkov pri podjetju Pegasystems. »Na primer, na področju avtonomnih vozil so že uveljavljena podjetja z umetno inteligenco in bolj zrela podjetja. Na primer, MobileEye je podjetje s približno 500 milijoni dolarjev podpore za VC, ki je specializirano za majhne kamere po vsem vozilu. Podobno obstajajo trgovine za fizične robote - na primer SoftBank Robotics je specializiran za robote, ki se uporabljajo v hotelih za vratarja. Imajo približno 250 milijonov dolarjev podpore za VC. "

$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found