モノのインターネットは、開発が信じられないほどの速度で進行している方向であり、戦略的計画でさえほぼ毎年レビューする必要があります。 DataArt IoTプラクティスのリーダーであるIgor Ilyuninは、ITの最先端がどのように生きているか、エンジニアの採用とトレーニングへのアプローチがどのように変化したか、若いスペシャリストにどのような展望が開かれるかについて話しました。
I.I。：約1年半前、IoT領域では風が少し逆方向に吹き始めることに気付きました。 以前は、顧客はデバイスの接続、デバイス間でデータを交換するための特定のプロトコル、さまざまなタイプのネットワーク接続、デバイスレベルでのインフラストラクチャの構築に関心がありました。 しかし、その瞬間に、いくつかの顧客が私たちに一度に来ました-かなり大きな会社で、そのうちの1人はコンピューター機器のメーカーでした。 この会社は、すべての顧客にサービスを提供する独自のIoTクラウドを構築し、データの移動を保証し、独立して処理し、顧客自身がカスタマイズできるようにしたいと考えていました。 つまり、あらゆる場面に対応するプラットフォームを作成します。 同時に、彼らはサプライヤーのエンジニアが所有すべき最新の技術のリストを発表しましたが、その時点で会社全体でこれらの要件を少なくとも部分的に満たした人は数人しかいませんでした。 顧客自身が言ったと言わなければならない：「私達は私達のプロジェクトで働く3-4人のチームを必要とする-私達はシリコンバレーでそのような物を見つけなかった。」 私たちはこれを素晴らしい機会だと考えました-内部のビッグデータアカデミーのコンセプトが現れました。
-必要な専門家のチームがシリコンバレーに集まることができなかったため、単に存在しなかったのですか？
-はい。 その後、クライアントはすぐに説明しました。彼は、必要なすべての技術をすでに持っている専門家はいられないことを理解していますが、学ぶ能力があり、進んで学ぶ有能なエンジニアがいることを知っています。 その後、3人のチームを編成しました。 そのうちの1人はソリューションコンサルタントに任命され、当時彼は最も経験が豊富で、ビッグデータの状況を知っていて、1つの言語でクライアントと通信できました。 その後、最初の6か月間、チーム全体が新しいテクノロジーの研究に従事しました。 得られた知識に基づいて、R＆Dとベンチマークを作成し、システムの動作を比較および確認しました。 原則として、その時点で、プロジェクトに社内で見つけることができるすべての人から最適なエンジニアを集めました。
別のクライアントが同様の問題を思い付きました。 彼らの会社はスマートベッドを作っています。彼らはベッドに薄いマットレスを置き、すべての情報をクラウドに送信するデバイスに接続されたセンサーを内蔵しています。 これにより、睡眠パターンを監視したり、病院で患者の状態に関するさまざまなデータを収集したりできます-一部の心拍数でも、一部のセンサーの精度を追跡できます。 知り合いの時点で、顧客には約1万台のデバイスがあり、この量のデータ処理システムを使用しても、受信する情報の量にほとんど対処できませんでした。 同時に、ビジネスには100万台のレベルに到達する計画があり、500万台のデバイスに到達する計画がありました。 彼らは、私たちのDeviceHiveプラットフォームに関する専門知識を見て、私たちのところに来ました。 しかし、このような大規模なプロジェクトでクライアントが登場し始めた直後に、DeviceHive自体で多くの変更が必要であることに気付きました。 確かに、1年前のIoTでの自分の計画を見ると、たいてい笑顔になります。
顧客は私たちのコンセプトを気に入りましたが、プラットフォームを拡張し、クライアントにアドバイスし、必要なリソースを使用するには、人々を準備する方法を学ぶ必要があることを理解しました。 市場から必要な技術を持っている人をどのように雇おうとしたかを思い出すのは楽しいことです。 その後、空席は1週間も応答せずに4週間停滞しました。あるいは、数人の勇敢な後輩だけがそれに応答しました。もちろん、議論されたことから何も知りませんでした。 私たちは膠着状態に陥りました。技術的な専門知識を開発することは私たちにとって非常に興味深いことでしたが、適切な資格のエンジニアなしではこれを行うことは不可能でした。 その後、人々は自分で訓練する必要があることが明らかになりました。
-会社の特定のプロジェクトに必要なすべてのテクノロジーをトレーニングしますか？
-ビッグデータは、最先端のツールとフレームワークの巨大なセットです。 3〜4個の最新のデータ処理またはスケーラブルなシステムフレームワークがどのように機能するかを理解すれば、残りの部分を簡単に知ることができるため、それらのいくつかに集中することにしました。
DeviceHiveに取り組んでいるチームと言及された商業プロジェクトを取り上げ、ビッグデータ、つまり主要なトレンドとツールについて簡単な講義を行いました。 現在、このコースは6時間のビデオ資料と実践的なタスクで構成されており、内部の教育ポータルにあります。 彼の周りには、市場の動向を定期的に話し合う人々のかなり大きなグループが形成されており、アマゾンからマイクロソフトまでの新製品には独自の技術的なたまり場があります。
-コースは成功したと見なされますか？ 彼の話を聞いた人は、新しい技術を見つけましたか？
-コースを記録している間に、7〜8人の学生からなる小さなテストオーディエンスを集めて、資料のプレゼンテーションがいかに明確であるかを理解しました。 その結果、彼らは皆、非常に深刻な技術的知識が必要なプロジェクトに参加しました。 それらの一部はすでにデータ処理とスケーラブルなシステムの構築に関連するプロジェクトのコンサルティングに従事していますが、他の人はエンジニアリングに従事していますが、誰もが販売を支援しています。
-パブリックドメインにコースを投稿する予定はありますか？
-10月に、学生向けのテストコースを開始します。 人々がJavaやC ++などの学習に興味を持つ前に、特定の複雑な問題を解決することにますます興味を抱くようになりました。 私自身は作業の過程でのみこの問題に取り組みました。現在、研究所の学生は、特定のプログラミング言語の知識よりも複雑な問題を解決するためのアプローチの知識が重要であることを理解しています。 入門的なIoTコースとそのビッグデータとの組み合わせを実施してみて、応答を見てみましょう。 私たち自身に来る準備ができているだけでなく、そのようなタスクに興味のある聴衆を集める準備ができているやる気のある学生グループとの接触を確立することは興味深いでしょう。 私たちは、ハリコフでの試運転を計画しています。ハリコフでは、ビッグデータアカデミーにかなり多くの参加者がいます。 出口ですべてがうまくいけば、他の都市で働き続けます。
現在、中級または上級レベルの従業員をどこに派遣するかは理解していますが、若者を私たちの場所に招待するのは難しい場合があります。 入り口で、私たちは少しの人を集めます、そして、私たちは、学生を少しかき混ぜて、誰が高度な研究に本当に興味があるかを見たいです。
-IoTプロジェクトチームが自宅で見たい人の初期要件はどれくらいですか？
-最近、私たちはプロジェクトを招待するアプローチを修正しました：センターがプログラミングテクノロジーと言語のリストであった場合、現在の主なものは特定の顧客の問題を解決したい、言語から言語に切り替える能力、新しい言語、フレームワーク、ツールを学ぶ意欲、エンジニアリングアプローチです全体。 人々とコミュニケーションをとるとき、私たちは彼らがどの程度学習する準備ができているかを見て、深化するだけでなく、知識を広げます。 現在、私たちのプロジェクトでは、私たちが事業を展開している市場から判断すると、この傾向は長い間続くでしょう。
-ちょうど1年半前、業界の見通しを理解する上で突破口がありました。また、まったく新しい人々がすでにプロジェクトで真剣な立場をとっています。 それでは、IoTでの学習は急速な成長をもたらしますか？
「そうです。」 ポイントはスペシャリストを評価するアプローチにあります。たとえば、市場は人を中間開発者と定義していますが、彼はクライアントに質問することをheしないで、問題の解決策を提供し、最終的に結果を得ることがわかります-私たちにとって彼はより上級者のように見えます。 彼は言語や技術の特徴や微妙さを知らないかもしれませんが、同時に正しいことをします。
-プログラミング言語の複雑さを知らない人にとって魅力的です。
-通常、かなりすぐに人の能力が明らかになります。 原則として、DeviceHiveの1つであるR＆Dプロジェクトに参加することは、必要な知識を得る良い機会を提供します。 さらに、プロジェクトは販売段階、またはクライアントが最初に提供するソリューションと組み合わせられる新しいファッショナブルな技術を探しているときに発生します。 私たちは、この種の研究開発に新しい人々を引き付けるのが大好きです。 当然、彼らはすでに経験から信頼しているコンサルタントや古い開発者と協力しています。 そして、改善する準備ができていない候補者は通常、非常に迅速に選別されます。
-技術と市場全体の急速な変化は、販売組織に強く影響しますか？ IoTで非常に多くの研究プロジェクトを取得する必要がありますか？
-はい、過去1年間にこのようなプロジェクトが多数ありました。膨大な労力とリソースを費やすのは研究開発です。 さらに、プロジェクトが発動しなくても、将来の販売で使用できる経験を積むので、私たちにとってはまだ成果になります。
-R＆Dプロジェクト自体の構造は変化していますか？
-クライアントのために行った最初のR＆Dで、多くの人が参加した場合、第一に、彼らはただ興味があり、第二に、経験がほとんどなかったので、それが蓄積するにつれて、リソースの管理が容易になります。 これで、1〜2人をR＆Dに投入できます。 誰もが問題や問題を議論する場所を知っており、R＆Dはより迅速に終了します。研究を行うだけでなく、それらから結論を引き出すことができる非常に強力なプリセールスチームがあります。 平均して、私たちのプロジェクトは1.5〜2年で設計されており、一部は半年で完了する必要がありますが、通常は新しい技術とは関係ありません。
-ビッグデータアカデミーのアイデアを促した商業プロジェクトの状況はどうですか？
-私たちのチームは大きな進歩を遂げました。 負荷テストを行い、インフラストラクチャを直線的にスケーラブルにする方法を学びました。 たとえば、2台の仮想マシンのクラスターで、10万台のデバイスの負荷に耐えることができます。 8、8-40万で20万をテストし、クライアントに線形のスケーラビリティを実証することができました。 そのため、特定のタスクがある場合、顧客のビジネスの規模に応じてシステムを簡単に機能させることができます。