अर्टेम अस्टाफुरोव: "हमने टांका लगाने वाली विडंबनाओं के साथ शुरुआत की, लेकिन एक बादल पर रुक गया"

IoT DataArt प्रैक्टिस के नेता बताता है कि कैसे पिछले तीन वर्षों में इंटरनेट की चीजों में बदलाव आया है, नई इंजीनियरिंग चुनौतियों और बाज़ार की कठिनाइयों के बारे में, कि DeviceHive प्लेटफ़ॉर्म कहां घूम रहा है और बिग डेटा अकादमी क्या है।

- IoT कुछ साल पहले और आज - दो पूरी तरह से अलग कहानियां?

- हमने यह यात्रा लगभग चार साल पहले शुरू की थी, और फिर IoT दिशा की शुरुआत इंटरनेट और "स्मार्ट होम्स" से जुड़े सेंसर से हुई। बेशक, अब उस समय जो महत्वपूर्ण और मूल लग रहा था, वह बहुत अच्छा लगता है। लेकिन सामान्य तौर पर, यह वह कार्य है जो शुरू से लेकर आज तक किया गया है जो हमें अनुभव देता है जिस पर हम भरोसा कर सकते हैं। आज, बिग डेटा के बाद इंटरनेट ऑफ थिंग्स दूसरी बड़ी प्रचार है। हम यह कह सकते हैं कि जैसे ही सभी ने उद्यम में बिग डेटा के बारे में बात करना समाप्त किया, उन्होंने तुरंत इस बारे में बात करना शुरू कर दिया कि बड़े निगम आयो को कैसे व्यवहार में लाएंगे।

हालांकि, वास्तव में एक बात दूसरे की तार्किक निरंतरता है: IoT में हम बहुत सारे डेटा और घटनाओं से निपट रहे हैं, जिन्हें वास्तविक समय में विश्लेषण करने की आवश्यकता है, और फिर उनसे निष्कर्ष निकालें। हम उस चीज़ के साथ काम कर रहे हैं जिसे सिर्फ एनालिटिक्स कहा जाता था, और अब उन्हें प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स कहा जाता है - हमें यह भविष्यवाणी करने की ज़रूरत है कि भविष्य में घटनाओं, अतीत और वर्तमान के आधार पर स्थिति कैसे बदल जाएगी। और हमारे समय की सबसे महत्वपूर्ण और दिलचस्प इंजीनियरिंग समस्याओं में से कई की जड़ें वास्तव में इंटरनेट ऑफ थिंग्स से बाहर निकलती हैं, क्योंकि वित्त, ऑनलाइन विज्ञापन और सामाजिक नेटवर्क के साथ, यह ऐसी चीजें हैं जो सबसे अधिक घटनाओं और डेटा उत्पन्न करती हैं। और यह सिर्फ रसीद, पारेषण, विश्लेषण और भंडारण है जो डेटाआर्ट के लिए सबसे बड़ी रुचि है, उद्यमों के लिए, और, शायद, पूरे आईटी समुदाय के लिए।

प्रारंभ में, एक परिकल्पना थी कि हम उपकरणों को इंटरनेट से कनेक्ट करने में मदद करेंगे और इन उपकरणों के साथ बातचीत के लिए उपकरण प्रदान करेंगे - यह कैसे डिवाइसहाइव का जन्म हुआ। व्यवहार में, यह पता चला कि इन उपकरणों से उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा के आसपास कुछ सबसे दिलचस्प कार्य उत्पन्न होते हैं। इसलिए हमारे कार्य वितरित सिस्टम बनाने के क्षेत्र में चले गए जो इस डेटा को स्वयं के माध्यम से पंप कर सकते हैं और जटिल घटनाओं पर अलग-अलग प्रतिक्रिया करने के लिए उनके आधार पर विभिन्न एनालिटिक्स का निर्माण करना संभव बनाते हैं।

- चीजें शक्तिशाली डेटा स्ट्रीम उत्पन्न करने में सक्षम हैं, लेकिन हम किस तरह के संस्करणों के बारे में बात कर रहे हैं?

- हम टेराबाइट्स और यहां तक ​​कि पेटाबाइट्स की जानकारी के बारे में बात कर रहे हैं। हम उन डेटा के बारे में बात कर रहे हैं जो लंबे समय तक एक सर्वर पर फिट नहीं हुए हैं और, स्पष्ट रूप से, उन कार्यों के ढांचे के भीतर जो हम हल करते हैं, सर्वर की बहुत अवधारणा अब मौजूद नहीं है। हम क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर की अवधारणाओं के साथ काम करते हैं, जिसमें, जैसे-जैसे कार्य अधिक जटिल हो जाता है और जानकारी की मात्रा बढ़ जाती है, आवश्यक संसाधन बस जोड़ दिए जाते हैं। हमें यह भी पता नहीं है कि हमारा विशिष्ट कार्य कहाँ पर किया जाता है, क्योंकि हम कभी इन मशीनों को अलग-अलग नहीं देखते हैं। हम उन्हें दर्जनों, और कभी-कभी सैकड़ों में उपयोग करते हैं, और हमारे लिए यह केवल कंप्यूटिंग शक्ति है जो हमारे डेटा को खुद के माध्यम से पंप करता है।

- क्या सीमित संख्या में प्लेटफार्मों पर भविष्य में आवश्यक क्षमताओं को जोड़ा जाएगा? और क्या इससे प्लेटफार्मों के बीच प्रतिस्पर्धा तेज होगी?

- ऐसा है। अब मुख्य खिलाड़ी जाने जाते हैं: अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और आईबीएम। इसके अलावा, हम लंबे समय तक बहस कर सकते हैं कि उद्योग पांच साल में कैसा दिखेगा, लेकिन यह मानने योग्य है कि हम बस यह नहीं जानते हैं। उदाहरण के लिए, कई लोग सोचते हैं कि आईबीएम कुछ समय पीछे है। लेकिन आइए याद करते हैं कि 80 के दशक में आईबीएम और व्यक्तिगत कंप्यूटरों का क्या हुआ। तब Apple ने इस दरवाजे को खोला, और पहले ही दशक के मध्य में इस जगह को खो दिया - यह आईबीएम और माइक्रोसॉफ्ट द्वारा कब्जा कर लिया गया था। तो कोई भी भविष्यवाणी नहीं कर सकता है कि चीजें एक ही अमेज़ॅन के साथ कैसे चलेंगी, जो आज, निश्चित रूप से हावी है। उन्हें उद्यम करें - सभी निगम अपने स्वयं के छुटकारा पाने के लिए अमेज़ॅन के बुनियादी ढांचे पर स्विच करना चाहते हैं। लेकिन हमें अभी भी देखना है कि आईबीएम कौन सा कार्ड खेलेगा।

- और Microsoft?

- आपको निश्चित रूप से उसके बारे में नहीं भूलना चाहिए - हाल ही में वह सामान्य पृष्ठभूमि के खिलाफ बहुत दृढ़ता से दिखता है। मुझे आश्चर्य है कि लिंक्डइन खरीदने के बाद वे आगे क्या करेंगे। क्योंकि, जैसा कि हम इसे समझते हैं, हम न केवल व्यावसायिक अनुप्रयोगों और विश्लेषिकी के लिए बुनियादी ढांचे के बारे में बात कर रहे हैं, बल्कि डेटा के बारे में भी - यह डेटा कहां स्थित है और व्यवसाय के लिए इसका क्या अर्थ है। LinkedIn से Microsoft Azure तक की बड़ी मात्रा में क्लाउड का उपयोग करने के इच्छुक कई लोगों के लिए यह बहुत ही आकर्षक सौदा हो सकता है।

- क्या विशिष्ट कार्यों के लिए स्थानीय प्लेटफॉर्म निश्चित रूप से अतीत की बात हैं?

- आप बस देख सकते हैं कि ऑपरेटिंग सिस्टम का विकास कैसे हुआ। पहले तो कई स्थानीय विकल्प थे, फिर मुख्य खिलाड़ी दिखाई दिए, लगभग पूरे उद्योग को कवर किया। उन्होंने इंटरनेट के समय के तेजी से बढ़ते सर्वर सिस्टम में निजी कंप्यूटरों में कुछ, अपने निचे - कुछ पर कब्जा कर लिया। क्लाउड प्रौद्योगिकियों के साथ, हम एक समान चित्र प्राप्त कर सकते हैं - एक या दूसरे इन्फ्रास्ट्रक्चर की मदद से हल की गई समस्याओं के बड़े क्लस्टर और एक या दूसरे क्लाउड ऑफ़र पहले से ही कम हो रहे हैं।
जैसा कि मैंने कहा, अधिकांश बड़ी कंपनियां अमेज़ॅन को चाहती हैं, अधिक रूढ़िवादी आईबीएम को चाहते हैं और इंतजार कर रहे हैं कि वह क्या पेशकश करेगा। हालाँकि, यह प्रस्ताव किए जाने के बाद, यह ज्ञात नहीं है कि अमेज़ॅन के इच्छुक सभी लोग कैसे व्यवहार करेंगे। कई लोग अमेज़ॅन पर पूरी तरह से निर्भर होने और अपने सिस्टम का निर्माण करने से डरते हैं ताकि उन्हें क्लाउड से क्लाउड में स्थानांतरित किया जा सके - यह एक और गैर-तुच्छ कार्य है जिसे हम ग्राहकों को हल करने में मदद करते हैं।

- क्या कंपनी के भीतर चल रही चुनौतियों का उद्योग के साथ बदलाव होता है?

- सामान्य तौर पर, IoT के इतिहास ने हमें एक बहुत ही दिलचस्प जगह पर ला दिया, जिसकी हमें बिल्कुल भी उम्मीद नहीं थी: हमारी कंपनी बस दुनिया के लिए खुली थी, यही वजह है कि हमें यहाँ लाया गया था। अब हम समानांतर कंप्यूटिंग के बारे में बात कर रहे हैं, बड़ी मात्रा में डेटा, मशीन लर्निंग, क्लाउड सिस्टम और क्लाउड के लिए सिस्टम डिज़ाइन के साथ काम कर रहे हैं। यह सब, सिद्धांत रूप में, चीजों के बारे में हमारा दृष्टिकोण बदल गया। यहां, निश्चित रूप से, गंभीर तैयारी की आवश्यकता है, और इस संबंध में, हमने अपने ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म डिवाइसहाइव को उसी दिशा में मोड़ दिया।

तीन साल पहले हमने डिवाइसहाइव को एक निश्चित चित्र को ध्यान में रखते हुए बनाया था: हमने इसे एक तरह के वेब सर्वर के रूप में देखा, जिससे डिवाइस कनेक्ट होंगे और संदेश भेजेंगे जिन्हें हम वेब एप्लिकेशन का उपयोग करके पढ़ सकते हैं। तब हमने महसूस किया कि पुराने डिजाइन IoT कार्यों के वास्तविक पैमाने के लिए बिल्कुल उपयुक्त नहीं है - मुझे वास्तुकला को एक अलग तरीके से देखना था। हमने सबक सीखा और डिवाइसहाइव को विकसित करना शुरू किया, टीमों की कई पीढ़ियों ने इसमें भाग लिया। जैसा कि यह विकसित हुआ, DeviceHive एक सीखने का मंच बन गया। नए पेशेवर जो अब डिवाइसहाइव के साथ काम करने का अनुभव प्राप्त कर रहे हैं, फिर हमारे ग्राहकों को स्केलेबल वितरित सिस्टम बनाने में मदद करेंगे।

- DataArt में IoT अभ्यास अब ग्राहकों के लिए कौन से कार्य करता है?

- हमारी अधिकांश परियोजनाओं में, हम न केवल डेवलपर्स के रूप में कार्य करते हैं, बल्कि सलाहकार के रूप में भी। जब एक ग्राहक हमसे उन लोगों के फिर से शुरू करने के लिए कहता है जो सभी आधुनिक क्लाउड प्रौद्योगिकियों के मालिक हैं, तो हम बातचीत को उन विशिष्ट समस्याओं की ओर मोड़ने की कोशिश करते हैं जिन्हें कंपनी को हल करने की आवश्यकता है। हम वास्तविक स्थिति को एक साथ देखने और यह तय करने की पेशकश करते हैं कि अभ्यास के कुल अनुभव के आधार पर हम कैसे मदद कर सकते हैं। चूंकि IoT एक बहुत गर्म बाजार है जिसमें कर्मियों की तीव्र कमी है, वे आमतौर पर इस तरह के प्रस्ताव का बहुत अच्छी तरह से जवाब देते हैं।

- क्या आपको वास्तव में उद्योग में विशेषज्ञों की आवश्यकता है?

- हम डिवाइसहाइव का उपयोग करके कर्मियों को प्रशिक्षित करते हैं, नए इंजीनियरों को मंच के विकास में भाग लेने और इसे अपने रिज्यूमे में लिखने का अवसर मिलता है। चूंकि क्षेत्र स्वयं बहुत नया है, इसलिए हमारे लिए केवल उन परियोजनाओं पर विशेषज्ञता का निर्माण करना मुश्किल है जो हम ग्राहकों के लिए करते हैं। वास्तव में, अनुभव की घोषणा करने के लिए, आपके पास यह होना चाहिए, और इसके लिए आपको ऐसे ग्राहकों की आवश्यकता है जो कार्य देने में सक्षम हैं, जिन्हें हल करके हम इस अनुभव को प्राप्त करेंगे। इस क्षेत्र में मानक समाधान अभी दिखाई देने लगे हैं, और अब तक हमें खुद को प्रशिक्षित करना है। एक ओर, हम समझते हैं कि हम डिवाइसहाइव को कैसे बेहतर बना सकते हैं, दूसरी तरफ, इंजीनियर सीख रहे हैं कि कैसे अपने प्रोजेक्ट का उपयोग करके समस्याओं को हल किया जाए।

डिवाइसहाइव साइट - बिग डेटा अकादमी पर एक और दिलचस्प संरचना उत्पन्न हुई है, जो उन लोगों को साथ लाती है जो बड़े डेटा और वितरित सिस्टम और क्लाउड कंप्यूटिंग के विषय की देखभाल करते हैं। पाठ्यक्रम, चर्चा के लिए विषय, कार्य, एक मंच है जहां आप सलाह के लिए पूछ सकते हैं या दिलचस्प जानकारी साझा कर सकते हैं। इस साइट पर ऐसे समूह हैं जो उदाहरण के लिए, मशीन सीखने की प्रतियोगिताओं में भाग लेने के लिए जाते हैं।

- क्या यह सच है कि IoT के क्षेत्र में इंजीनियरों की आवश्यकताएं विशेष रूप से अधिक हैं?

- यह ऐसा है, लेकिन उत्पादन उपकरणों के विकास से जुड़ी संपूर्ण उद्योग की सामान्य प्रवृत्ति आवश्यकताओं की वृद्धि है। मैं इसे औद्योगिक क्रांति के भीतर की औद्योगिक क्रांति भी कहूंगा, जब अधिक परंपरागत, शास्त्रीय दृष्टिकोणों को स्वचालित या अधिक नवीन लोगों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। हमारे साथ भी ऐसा ही होता है। कई कार्यों को अब कम उन्नत तकनीक की मदद से हल किया जा सकता है, लेकिन उनकी अपनी सीमाएं हैं, समर्थन की एक निश्चित लागत, कुछ संभावित समस्याएं, जो अब तक, एक विशिष्ट परियोजना के ढांचे के भीतर इतनी महत्वपूर्ण नहीं हो सकती हैं, लेकिन बाद में अधिक लगातार हो जाती हैं। इस मामले में, आपको घूमने की जरूरत है, नए कर्मियों की तलाश करें और अपने विशेषज्ञों को तकनीक में महारत हासिल करने में मदद करने के लिए पूरी कोशिश करें, उन लोगों के साथ अधिक संवाद करें जिन्होंने पहले से ही आवश्यक अनुभव प्राप्त कर लिया है। इसके लिए, हम बिग डेटा अकादमी के साथ आए,जहाँ कोई भी जिज्ञासु मिल सकता है। कोई प्रवेश परीक्षा नहीं है - हर कोई देख सकता है कि क्या वह इस विषय में रुचि रखता है।

लेकिन सामान्य तौर पर, कर्मियों के लिए आवश्यकताएं बदल रही हैं, जो हमें श्रम बाजार में रुचि रखने वाले इंजीनियरों की अनुमति देता है, जो पहले हमारे प्रस्तावों के लिए इतना दिलचस्प नहीं लग सकता था। आखिरकार, कोई यह नहीं कह सकता है कि ये कर्मी सिद्धांत में नहीं हैं - अभी कुछ समय पहले हमारे पास पर्याप्त जटिलता के कार्यों की मात्रा नहीं थी। अब ऐसे कार्यों की श्रेणी जो इंजीनियरिंग-दिमाग वाले विशेषज्ञों को वास्तव में पकड़ सकती है, ने गंभीरता से विस्तार किया है।

- यही है, IoT - असली गीक्स के लिए एक दिशा?

"एक तरह से।" यह ग्राहक को सेवा प्रदान करने के तरीके के लिए कुछ समायोजन करता है। हम कम साक्षात्कार और रिज्यूमे देखते हैं, और अधिक से अधिक बार हम तुरंत नौकरी में मदद करते हैं, पायलट परियोजनाओं को पूरा करते हैं और उन्हें दीर्घकालिक संबंधों में बदल देते हैं। और मुझे कहना होगा, हमारे समूह में काम करने वाले बहुत से लोग रहते हैं और यह सब सांस लेते हैं।

— DeviceHive . IoT-? ?

"हाँ, बिल्कुल।" अंत तक, हम ठीक से महसूस कर पा रहे थे कि डिवाइसहाइव सहित IoT परियोजनाओं में चुस्त अभ्यास क्या थे। वर्ष के लिए एक योजना बनाई है, समय के साथ, आप केवल इस पर हंस सकते हैं और सामान्य तौर पर, अपने काम के बारे में क्या सोचते हैं। स्वाभाविक रूप से, आपको बुनियादी प्रतिबंध बनाने की आवश्यकता है ताकि एक ही समय में सभी समस्याओं को हल करने की कोशिश न करें। लेकिन भविष्य के लिए पूरी तरह से खुला एक संरचना है "एक लचीला विकास पद्धति"। कुछ चीजें, जिस पर काम करना महत्वपूर्ण था, जब डिवाइसहाइव बनाते हैं, आज कमजोर रूप से प्रासंगिक लगते हैं: कुछ प्रौद्योगिकियां उद्योग में मानक अभ्यास के रूप में बस दूर हो गईं और यहां तक ​​कि समर्थन करना बंद हो गया। टीम बदल रही है - आखिरकार, हम एक सेवा कंपनी के अंदर एक मंच लिख रहे हैं, जो संगठनात्मक दृष्टिकोण से भी मुश्किल है।लेकिन बदलाव के लिए हमारी तत्परता के कारण, हम समय के साथ बनाए रखने के लिए डिवाइसहाइव को स्थानांतरित करते हैं। और यह एक शानदार एहसास है।

— IoT? ?

"आखिरकार, हम सभी मानव हैं।" और अगर हम मास्लो पिरामिड को देखते हैं, तो हम निश्चित रूप से इसके आधार पर कहीं न कहीं सुरक्षा पाएंगे। कुछ लोग अब वाई-फाई को नीचे से जोड़ना पसंद करते हैं, लेकिन फिर भी कोई भी इस बात से इनकार नहीं करता है कि सुरक्षा हममें से प्रत्येक के लिए एक मूलभूत आवश्यकता है। हम लगातार, अधिक से अधिक बार, चीजों के इंटरनेट से संबंधित विषयों के साथ सामना कर रहे हैं। ये अब "स्मार्ट होम" और पहनने योग्य डिवाइस नहीं हैं, बल्कि हमारे आस-पास की लगभग सभी प्रौद्योगिकियां हैं: टेलीफोन एप्लिकेशन जो अपने उपयोग पर आंकड़े भेजते हैं, सार्वजनिक परिवहन से टेलीमेट्री, जो रखरखाव की अवधि, हवा में हवाई जहाज से लिए गए डेटा, घटनाओं को ट्रैक करते हैं। विज्ञापन प्लेटफार्मों पर, आदि और मैं यह नहीं कहूंगा कि सुरक्षा के मामले में, यह सब बहुत ही आकर्षक लग रहा है। हम जीवित रहेंगे, लेकिन, शायद, सब कुछ बेहतर तरीके से सोचा जा सकता है।

अब हम केवल अगली डिवाइसहाइव रिलीज़ की तैयारी कर रहे हैं, जो अक्टूबर में रिलीज़ होगी - इसमें बदलावों का एक पूरा गुच्छा सुरक्षा की चिंता करेगा। सिद्धांत रूप में, सबसे पहले, हम सुरक्षा और प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो एक दूसरे से बहुत निकटता से संबंधित हैं। यह एक गतिशील प्रणाली है जिसमें एक मुड़ने से आप दूसरे में बहुत कुछ खो सकते हैं - एक ऐसा मंच जो सुरक्षा के दृष्टिकोण से कोई प्रश्न पैदा नहीं करता है, खराब उत्पादक होगा।

और अगर हम सैकड़ों हजारों उपकरणों के बारे में बात कर रहे हैं, तो ऐसी प्रणाली के लिए बुनियादी ढांचे की लागत केवल निषेधात्मक होगी। इस प्रकार, मुख्य मुद्दा अनुकूलन है: हम यह देखते हैं कि खतरे क्या वास्तविक हैं, उन्हें कैसे रोका जाए, इससे बुनियादी सुविधाओं और सेवाओं की लागत कैसे प्रभावित होगी, और अंततः इसकी तैनाती वास्तविक है या नहीं। चिकित्सा से संबंधित कुछ परियोजनाएं सुरक्षा कारणों से बड़ी संख्या में तैनात नहीं हैं। शायद, हम सभी ऐसे उपकरण पहनना चाहेंगे जो डॉक्टरों को बताते हैं कि हमें कब जांच करने की आवश्यकता है। लेकिन कई सीमाएं हैं - और इस तरह की डिवाइस बनाने की संभावना का सवाल केवल आधी समस्या है। दूसरी छमाही को यह सारी जानकारी सुरक्षित रूप से स्थानांतरित करना है। इसी समय, इंजीनियर पहले भाग के साथ अधिक सफलतापूर्वक व्यवहार करते हैं, क्योंकि दूसरे की निगरानी नियामकों द्वारा भी की जाती है।लेकिन तकनीक विकसित हो रही है, और मुझे लगता है कि जल्द ही हम देखेंगे कि अन्य चीजों के अलावा, जन बाजार के लिए उपकरणों की एक नई पीढ़ी जो स्वास्थ्य जानकारी एकत्र और संचारित कर सकती है।

- आईटी आम तौर पर कितना समझते हैं कि IoT इंजीनियर क्या करते हैं?

- मुझे लगता है कि उन लोगों में से जो व्यक्तिगत रूप से हमारे साथ बहुत अधिक ओवरलैप हैं, आईओटी इंजीनियरों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो सोल्डरिंग के साथ पागल लोगों के रूप में पागल होते हैं। तीन साल पहले, यह आंशिक रूप से सच था, क्योंकि हमने उपकरणों के साथ शुरुआत की और उन्हें क्लाउड से जोड़ दिया। लेकिन हम एक बादल और डेटा के साथ समाप्त हो गए - हमने यहां रहने की योजना बनाई है। इस क्षेत्र में, अन्य प्रथाओं के साथ तालमेल की एक बड़ी मात्रा है, बड़े ग्राहकों को क्या चाहिए - और उस रूप में पैसा है जिसमें कंपनियों के लिए पैसा कमाना सुविधाजनक है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi396101/