Internet of Things (IoT) har eksistert som et konsept i ganske lang tid - dette er ikke det første året det har vært med på en liste over trendende nisjer med en lovende fremtid. Sammen med big data, AI og flere andre populære og blomstrende bransjer. Men de siste årene har IoT begynt å aktivt infiltrere hverdagen vår, og antallet innovasjoner på dette området vokser stadig, et faktum som gjenspeiles av fremveksten av et økende antall nye ledige stillinger for IoT-utviklere. Og det er her dette emnet blir interessant, siden de fleste IoT-kodere bruker Java som sitt hovedprogrammeringsspråk i denne nisjen (noe som ikke er overraskende, men mer om det senere). Når det gjelder populariteten i IoT-programmeringsverdenen, overgår Java langt andre språk, som C, Python og C++.
IoT — Å gå fra et futuristisk konsept til hverdagen
Dagens artikkel er viet Javas bruk i tingenes internett, hvordan Java-utviklere kan øke sin IoT-konkurranseevne, samt de siste IoT-trendene. Men først må du forstå hvorfor Java er så populært i IoT-verdenen. Når du gjør dette, vil det ikke skade å minne deg generelt om hva tingenes internett handler om. The Internet of Things er et system av sammenhengende hverdagsapparater og forbrukerelektronikk, fra vaskemaskiner til vannkoker, som er datastyrt og koblet til Internett. Dette åpner for ulike nye muligheter: Spesielt IoT-enheter gjør det mulig å samle inn og analysere enorme mengder nye data, tilpasse seg hver enkelt bruker. IoT blir aktivt implementert, sammen med flere relaterte teknologier, som hjemmeautomatisering, videoanalyse og kunstig intelligens. For eksempel, innen det medisinske feltet, vinner IoT-nisjen popularitet gjennom introduksjonen av innovative enheter som kan overvåke pasienter på avsidesliggende steder. En funksjon ved tingenes internett er at hver enhet eller datasensor trenger innebygd programvare for å implementere IoT-funksjonalitet. Og programmerere foretrekker å bruke Java for å lage disse innebygde applikasjonene.
Det er som om Java og IoT var laget for hverandre
Faktisk er det nettopp dette Java opprinnelig ble laget for, så det er ikke overraskende at Java er så godt egnet for å lage IoT-applikasjoner. På begynnelsen av nittitallet (språket begynte å utvikles i 1990, og den første versjonen ble utgitt i 1996), dukket Java opp som et språk for å skrive applikasjoner for PDA-enheter (personlig digital assistent), forfedrene til moderne smarttelefoner. Så, i løpet av tiåret som fulgte, forvandlet Java seg gradvis til en mer universell plattform, fordi det viste seg at språket er flott for å lage applikasjoner som kjører på mange moderne mobile enheter. En av grunnene til at Java og IoT utgjør et så flott par, er fordi Java-applikasjoner generelt krever få ressurser. Og realiteten er at enheter på nittitallet og tidlig i aughtene hadde begrensede mengder RAM og lite datakraft. Mange ganger mindre enn nåværende enheter. Java ble laget spesielt for bruk i dette ressursbegrensede miljøet som krever nyttige applikasjoner som krever minimal prosessorkraft. Denne unektelig beundringsverdige egenskapen har blitt bevart i språket til i dag. Følgelig har Java-baserte applikasjoner for IoT svært beskjedne krav, og klarer seg med minimale dataressurser og minne.
Eksperter: Nøkkelen til vellykket IoT-utvikling ligger i fleksibilitet
Ettersom boliger, biler, kontorer, kjøleskap og kaffetraktere blir «smartere» og «smartere», altså etter hvert som IoT-infrastrukturen vokser, øker også behovet for kvalifiserte utviklere som kan sørge for at disse enhetene fungerer riktig og sikkert. Dette åpner for mange muligheter for Java-kodere - du trenger bare å sende ut CV-en din. Hvilke kunnskaper og ferdigheter bør styrkes av alle som ikke vil gå glipp av denne muligheten og har til hensikt å bli en respektert og, enda viktigere, en høyt betalt IoT-utvikler? Dessverre er det ikke noe enkelt svar, siden begrepet "IoT-utvikler" har en veldig bred betydning i dag. "Det er mange disiplinområder som er i spill, inkludert sikkerhet, nettverk, systemutvikling, skyprogrammering og maskinvareenhetsprogrammering.råder Greg Gorman, direktør for IoT Developer Ecosystem hos IBM.
I følge Karen Panetta, professor i elektro- og datateknikk ved Tufts University, er det i motsetning til andre utviklere som jobber i IoT-feltet veldig nyttig å ha minst en grunnleggende forståelse av sensorer og trådløs kommunikasjon. "Utover databehandling, vil IoT ta deg inn i verden av mekanisk og sivilingeniør når sensorer samler fysikkdata. Det er veldig vanskelig å være en "dyp" IoT-teknolog – du må være naturlig nysgjerrig på verden og en renessanseperson i hjertet ," sa Bryan Kester, leder for IoT-utvikling i Autodesk.
Øv på Raspberry Pi og andre mikrodatamaskiner
Elliot Schrock, grunnlegger og sjefutvikler hos Thryv, råder kodere til å øve på å kjøre prosjekter for Raspberry Pi-enheter. "Raspberry Pis er veldig rimelige, bittesmå datamaskiner, og brukes ofte i proof of concept IoT-prosjekter. De er også en fin måte å lære å lodde sammen enkle kretser, og koble disse kretsene med programvare," sa han. Andre eksperter er enige med ham. Suz Hinton, Microsofts teknisk evangelist, har også bemerket at praktisk kunnskap om maskinvare ofte er veldig nyttig for IoT-kodere. "Å bruke en enhet som Tessel 2, eller partikkelfotonet, eller til og med den ydmyke Raspberry Pi kan få utviklere raskt på vei til å lære hvordan maskinvare tikker og de nye ferdighetene som kreves. Å skrive for IoT er egentlig bare å lære å skrive for mindre , tregere datamaskiner," sa hun.
En IoT-utvikler må være «besatt» av nye teknologier
Andre eksperter er enige i ideen om å maksimere allsidigheten og hele tiden studere innovasjoner for å bli en virkelig vellykket IoT-utvikler. I følge Eli Dow, en IBM-forsker, er det ikke nok å kunne én plattform og ha ett spesialisert sett med ferdigheter. "Plattformen du skriver for denne uken vil ofte være foreldet i løpet av 6 måneder til et år. Sensorer vil endre seg, enkeltbordsdatamaskiner eller andre innebygde plattformer vil fortsette å utvikle seg, og du må ha fleksibiliteten til å tilpasse deg ettersom plattformene endrer seg i en blemmer tempo, sier han. "Suksessfulle IoT-utviklere må være tech-nyhetsjunkies - de bør vite alt som skjer i bransjen, hva som er hett, hva som er gamle nyheter, og hva som kan bli det neste store," sa Essex. "
Trender
Hvis vi følger ekspertenes råd og begynner å studere trender i IoT-bransjen, vil vi være overbevist om at de vet hva de snakker om. Internet of Things utvikler seg veldig raskt, og finner aktivt bruk på nye felt. La oss snakke om felt der IoT så vidt begynner å bli populært, og som kanskje ikke er de første tingene du tenker på når tingenes internett nevnes.
Business intelligence og datainnsamling
I motsetning til hva mange tror, er IoT ikke bare forbrukerelektronikk. Internet of Things dekker nesten alle forretningsområder. Følgelig er det viktig for utviklere å forstå hvordan selskaper kan bruke IoT-enheter til å samle inn data og deretter analysere dem. Avhengig av typen enhet og dens sensorer, kan dataene komme i svært forskjellige former, fra geolokaliseringsdata til hjertefrekvensinformasjon eller matpreferanser. Datainnsamling ved hjelp av IoT er definitivt en viktig trend som akkurat begynner å ta fart. Derfor er det viktig for utviklere å forstå prosessene som er ansvarlige for å samle inn, behandle, lagre og deretter bruke disse dataene. Det utvikles spesielle systemer for datainnsamling og analyse, som vil være vanskelig å forstå uten minst grunnleggende kunnskap om forretningsanalyse.
Maskinlæring og AI
En annen trend i nær fremtid. Selv om ikke alle IoT-enheter bruker maskinlæring i dag, vil et stadig økende antall gjøre det ettersom tiden går. Maskinlæring er et bruksområde for kunstig intelligens (AI), som innebærer å gi datamaskiner tilgang til data som de bruker til å lære. Siden IoT-enheter er i stand til å samle inn en enorm mengde data, har de et stort potensial for maskinlæring. Det er mange måter å bruke denne teknologien på: fra enkel personalisering, dvs. tilpasning av enheter til en spesifikk bruker, til mer globale løsninger som smarte byer.
Sikkerhet
IoT-sikkerhet er ikke nytt, men det blir stadig viktigere. Siden IoT-enheter er koblet til Internett og danner et enkelt nettverk med andre enheter, må de være sikre. Sikkerhet er en av hovedhindringene for masseadopsjon av tingenes internett, fordi IoT-enheter ofte har tilgang til mye data om brukernes daglige liv. Derfor anbefaler mange eksperter at IoT-kodere fokuserer på egenutdanning på dette området. Dette inkluderer ikke bare beskyttelse mot hacks, men også begreper som dataetikk, personvern og ansvarlig håndtering av personopplysninger. Alt dette må tas i betraktning når du utvikler IoT-applikasjoner, slik at du senere ikke støter på problemer og pådrar deg sluttbrukernes rettferdige indignasjon.
Konklusjoner
Oppsummert kan IoT-utviklernes generelle anbefalinger kokes ned til det velkjente direktivet: «study, study, and study again». Internet of Things er et raskt voksende felt der en kvalifisert Java-utvikler vil være en het vare. Dessuten, mens denne nisjen er relativt underutviklet, åpner IoT for store muligheter for selvrealisering. Men for å nå dem, må du ikke bare holde deg i forkant, spore alle nyhetene og de siste trendene, men også utdype den praktiske kunnskapen din, studere ulike aspekter av denne nisjen, ikke begrense deg til bare å kode.
Men de siste årene har IoT begynt å aktivt infiltrere hverdagen vår, og antallet innovasjoner på dette området vokser stadig, et faktum som gjenspeiles av fremveksten av et økende antall nye ledige stillinger for IoT-utviklere. Og det er her dette emnet blir interessant, siden de fleste IoT-kodere bruker Java som sitt hovedprogrammeringsspråk i denne nisjen (noe som ikke er overraskende, men mer om det senere). Når det gjelder populariteten i IoT-programmeringsverdenen, overgår Java langt andre språk, som C, Python og C++.
Datainnsamling ved hjelp av IoT er definitivt en viktig trend som akkurat begynner å ta fart. Derfor er det viktig for utviklere å forstå prosessene som er ansvarlige for å samle inn, behandle, lagre og deretter bruke disse dataene. Det utvikles spesielle systemer for datainnsamling og analyse, som vil være vanskelig å forstå uten minst grunnleggende kunnskap om forretningsanalyse.
