Мир IoT и IT взаимопроникает все сильнее и интенсивнее. Серьезный крах в виде сети 5G, снижения цен на китайских фабриках до нуля или популяризации ИИ усиливают это чувство. В результате отрасль ищет новых специалистов несмотря на то, что они неустанно, но хаотично ищут навыки, которые могли бы обеспечить им надежную и хорошо оплачиваемую карьеру.
Огромное количество устройств, несут в себе не только благо, но и определенные угрозы. Тестирование на проникновение позволяет своевременно находить киберугрозы и выявлять уязвимости в оборудовании. В конце концов, мы говорим о миллиардах устройств, которые кто-то должен создать, проанализировать и протестировать, верно? Просто эти миллиарды - всего лишь цифры. Цифры, которые показывают нам то, что мы уже знаем. Цифры, объясняющие очевидное. Цифры, которые мы уважаем, представляют факты, объясняют, комментируют и представляют собой последний указатель будущего.
Вместо того, чтобы жонглировать числами, давайте лучше сосредоточимся на вопросе, который возвращается бумерангом: что я должен уметь, чтобы не сбиться с пути IoT? Какие компетенции будут требовать мой босс, рынок и клиенты? Какие шаги я должен предпринять в первую очередь, чтобы стать тестером IoT?
Во-первых
Вначале стоит ознакомиться с самой концепцией - как с точки зрения Европы, так и США и Азии, потому что у всех свое понимание того, что такое Интернет вещей, и терминологии, используемой в этой отрасли. Гора аппаратного, программного обеспечения, блокчейнов и т.д. ИИ может быть взрывоопасной смесью, если мы вступаем в контакт с ним в первый раз. Со временем это станет все проще, или, по крайней мере, вы будете знать, о чем идет речь, и постепенно начнете формировать свое собственное мнение.
Когда словарный запас не является для вас большой проблемой, и вы больше не вздрагиваете, услышав незнакомые, зловещие аббревиатуры, начните изучать область ИИ. Умные продукты становятся все более сложными, делая все более точные прогнозы, поэтому и от нас требуется знание этого элемента. Несомненно, курсы TensorFlow и возможность использовать и понимать концепцию нейронных сетей будут чрезвычайно полезны. Дело в том, что вы должны знать, как «сухие данные» преобразуются в логический конечный результат.
Однако логика без данных - ничто, поэтому важно рассмотреть и осознать множество типов и способов анализа информации. Я не имею в виду, что вы вдруг рассказываете все о больших данных, но если вы спокойно проанализируете одну из доступных сред - MongoDB, Apache Cassandra, Spark или Elastic Stack - тогда среда IoT станет немного более дружелюбной. Помните, данные - это золото 21 века, и как тестировщик этих продуктов вы должны уметь определять, была ли информация предоставлена и проанализирована правильно или нет.
Сосредоточив внимание на данных и их анализе, стоило бы получить компетентность в их обработке. Временное, предварительное знакомство с тем, чем занимается Business Intelligence, открывает множество тестовых путей. Затем вы можете потратить время на программное обеспечение, такое как PowerBI, чтобы понять, правильны ли поступающие данные.
Во-вторых
Еще один важный навык должен быть вам очень близок - это умение автоматизировать. Но я не имею в виду современный подход в форме тестирования на основе ИИ или быстро написанных и размещенных сред. Я имею в виду, что вы должны уметь собирать существующие фреймворки, которые могут помочь вам в повседневной работе. Тестирование IoT часто требует утомительных, но повторяющихся шаблонов - включение, переключение, запись, измерение, генерация - поэтому автоматизация не повредит.
Кроме того, в зависимости от того, в какие регионы вы подадитесь - автомобильный рынок, потребительский рынок, умные города - для вашего профессионального мастерства потребуется ряд других элементов. Вам непременно придется подружиться с обработкой интерфейсов и методами беспроводной связи. Если вы помните такие концепции, как I2C, FPGA, ASIC, SoC, Bluetooth, LoRaWAN из своих исследований, тогда вам будет проще. В другом случае, к сожалению, реалии этого нишевого мира требуют постоянного улучшения и постоянного углубления знаний.
В-третьих
Поскольку я уже затронул этот вопрос - не прекращайте учиться только в тех областях, которые вам знакомы. Помните, что тестирование IoT - это больше, чем просто проверка качества продукта и специального приложения. Это больше, чем известные функциональные или визуальные тесты. Если бы это было так просто, каждый мог бы и делал бы тесты IoT. Вам также нужно будет знать, что такое облако и как оно работает, как работают исправные вычислительные системы и UI / UX тесты о том, как работает устройство и его экосистема.
Я пишу об этом не для того, чтобы вас обескуражить, а чтобы напомнить вам, что ваши знания и специализация будут определять многие проблемы. В рамках тестов вы часто будете сталкиваться с ситуацией, когда именно вы предлагаете, как построить лабораторию для соответствующих тестов. Это вы будете оценивать время, необходимое для проверки. Именно вы будете голосом разума в дебатах по проекту, и это требует знаний.
Это звучит пугающе, это звучит смешно, это звучит ошеломляюще, но давайте сделаем шаг назад и посмотрим, что произошло за последнее десятилетие.
Ситуация на рынке
TMMI стал стандартом, а ISTQB стал популярным. Решения с открытым исходным кодом стали нормой. Автоматизация - необходимость. DevOps на самом деле тоже. Одновременная работа мобильных устройств, веб-устройств и устройств IoT никого не удивляет. Облако стало правилом. Точная документация - это условность, на которую мы согласились.
Десять лет назад я бы поймал себя на мысли, что кто-то может ожидать от меня так много. Сегодня я считаю это вполне обычным.
Цена входа на рынок постепенно увеличивается. Планка сознательно поднимается. Но в то же время мы становимся все лучше. Вместо того, чтобы сосредотачиваться только на узком фрагменте реальности, мы завершаем проект с точки зрения макро. Мы растем, становимся серьезными, идем в ногу с рынком.
Резюме
Мир завтрашнего дня-это, несомненно, мир "умных". Мир конденсированных технологий, упакованных в миниатюрную реальность. Одних это пугает, других завораживает, а большинство просто хочет знать, благополучно ли доживет до пенсии. Изменение - неотъемлемый закон Вселенной.
Сопротивление - источник всех страданий. Итак, давайте начнем это изменение, не зацикливаясь на том, ждет ли нас революция. Потому что на самом деле это эволюция. Эволюция навстречу новому и увлекательному. Эволюция, форму которой мы задаем себе.