إنترنت الأشياء (IoT) هو نظام عالمي من الأجهزة المادية المترابطة التي تتناقل البيانات عبر الإنترنت، وتسبب تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. وقد تم اعتماد أجهزة إنترنت الأشياء على نطاق واسع عبر مجموعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتصنيع والسيارات والتجزئة والبناء الآلي، على سبيل المثال لا الحصر. كما تستفيد الشركات من البيانات القادمة من الأجهزة المتصلة لزيادة الكفاءة التشغيلية وتوفير القيمة المحسنة والخبرات لعملائها. ومع تزايد سرعة اعتماد إنترنت الأشياء، ومع ازدياد عدد الأجهزة المتصلة بالفعل إلى المليارات، يستمر ارتفاع الطلب على المطورين المهرة القادرين على تقديم حلول في إنترنت الأشياء.
ينبغي للمطورين الذين يرغبون في الاستفادة بأقصى حد من فرص إنترنت الأشياء أن يعززوا المهارات عبر مجموعة من المجالات الرئيسية التي تشمل:
- المعدات
- الشبكات
- تصميم التطبيق
- تطوير التطبيق
- الأمان
- ذكاء الأعمال وتحليل البيانات
- التعلم الآلي والذكاء الصنعي (AI)
1. المعدات
يوجد في قلب إنترنت الأشياء المليارات من “الأشياء” المترابطة، أو الأجهزة المزودة بالحساسات ومحركات مرتبطة بها، مسؤولة عن تحسس العالم المادي والتحكم به. يستدعي التطوير المادي لهذه الأجهزة مهارات الهندسة الكهربائية، بينما يعتمد التصميم المادي على التصميم الصناعي ومهارات التصميم بمساعدة الحاسب CAD.
وبالإضافة إلى الاتصال بالشبكة لنقل البيانات التي تجمعها، تتطلب هذه الأجهزة عادةً بعض قدرات المعالجة الأساسية والتخزين، التي توفرها وحدة تحكم صغرى أو دارة متكاملة (SOC) على شريحة (On-the-Chip). أجهزة IoT هي أجهزة مدمجة، وعلى هذا النحو، يجب أن يأخذ تصميم دارة كل جهاز بعين الاعتبار القيود التشغيلية، مثل:
- الظروف البيئية
- نوع وعدد الحساسات والمحركات المتصلة بالجهاز
- حجم البيانات المراد جمعها ونقلها
- الحجم والقوة والنطاق الخاص بالجهاز
- التكلفة لكل وحدة
وقد يتم تصميم نماذج إنترنت الأشياء (IoT) بشكل أولي باستخدام منصات تحكم مصغرة متحركة، مثل Arduino، أو أجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة مثل Raspberry Pi، مع لوحات الدوائر المطبوعة المخصصة (PCBs) التي تم تطويرها في مرحلة لاحقة. يتطلب تصميم النماذج الأولية باستخدام هذه المنصات مهارات تصميم الدوائر، بالإضافة إلى برمجة وحدة التحكم الدقيقة وفهم بروتوكولات اتصال الأجهزة مثل التسلسلسي أو I2C أو SPI التي تُستخدم عادةً لإنشاء اتصال بين وحدة التحكم الصغرية والحساسات والمحركات المتصلة. وغالباً ما يتم تطوير البرامج المضمنة باستخدام ++C أو C، ومع ذلك أصبحت بايثون وجافا سكريبت أكثر شيوعاً لنماذج إنترنت الأشياء.
2. الشبكات
يعد الاتصال سمة رئيسية أخرى في إنترنت الأشياء، والتي تمكن الأجهزة من التواصل مع الأجهزة الأخرى وكذلك التواصل مع التطبيقات والخدمات التي تعمل في السحابة. ويعد تصميم الشبكات وإدارتها من المهارات الأساسية في إنترنت الأشياء، نظراً للحجم الهائل للأجهزة المتصلة وبسبب تأثير قرارات تصميم الشبكة على نطاق واسع. وعلى سبيل المثال، الشبكات Mesh هي تصميم طوبولوجي متين وقابل للتطوير، ويتم اعتمادها بشكل متكرر في إنترنت الأشياء؛ ومع ذلك، فإن الطبيعة الموزعة للشبكات المتشابكة تجعل النظام أكثر تعقيداً كما تزيد من متطلبات الجهد والطاقة لكل جهاز من الأجهزة الموجودة في الشبكة.
وبالإضافة إلى تصميم الشبكة، يجب أن يكون للمطورين معرفة عملية بمعايير الشبكات والبروتوكولات والتقنيات. وهي تشمل الشبكات اللاسلكية وتقنيات البلوتوث منخفضة الطاقة وتقنية زيغ بي والهاتف المحمول و RFID المستخدمة في التطبيقات الاستهلاكية، بالإضافة إلى تقنيات الشبكات منخفضة الطاقة واسعة النطاق (LPWAN) مثل LoRa. ويتضمن LPWAN أيضاً SigFox و NB-IoT (نطاق ضيق IoT) والذي يوفر اتصالاً لاسلكياً منخفض المدى منخفض التكلفة، وهو أكثر ملاءمة لتطبيقات إنترنت الأشياء الصناعية على نطاق واسع.
3. تصميم و تطوير التطبيق
توفر تطبيقات الويب والجوّال واجهات مستخدم للتفاعل مع البيانات واستهلاكها من أجهزة IoT. ومع ذلك، قد يكون لأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) واجهات المستخدم الخاصة بها (UIs). وتكتسب الواجهات القائمة على الصوت والإيماءات قوة جذب كبيرة في إنترنت الأشياء ولا سيما في أتمتة المنازل، في حين توفر الواجهات المدمجة الواقعية إمكانيات مثيرة لارسال بيانات إنترنت الأشياء إلى العالم المادي. ونتيجة لذلك، تعد مهارات تصميم واجهة المستخدم و UX بعض من أهم المهارات في إنترنت الأشياء في الوقت الحالي.
يتم تطوير تطبيقات الويب والهاتف الذكي باستخدام لغات عالية المستوى، وتعد لغات Java و Swift و Node.js من بين أفضل اللغات لتطوير تطبيقات IoT. وتتسم مهارات برمجة GPS بالطلب على وجه الخصوص، نظراً لأن العديد من تطبيقات إنترنت الأشياء، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء والمركبات الذكية، تتطلب تحديد الموقع. ويجب أن يبقى المطورون على تواصل مع الأطر الناشئة ومجموعات المطورين بحيث يمكنهم مواكبة النماذج الأولية السريعة، بالإضافة إلى منصات إنترنت الأشياء التي توفر البنية التحتية والأدوات للمساعدة في أتمتة بناء خدمات إنترنت الأشياء وتطبيقاتها وإدارتها وتشغيلها.
4. الأمن
الأمن، واحد من أكبر المخاوف في إنترنت الأشياء. ويجب أن يكون الأمن مدمجاً في كل خطوة من خطوات تصميم النظام، ولا يجب أن تتم إضافته لاحقاً وتشمل القضايا الحرجة التي ترتبط ارتباطاً وثيقا بالأمان أخلاقيات البيانات والخصوصية والمسؤولية. وأكبر التحديات في أمن إنترنت الأشياء هي الحاجة إلى تأمين: الوصول المادي والشبكي إلى الأجهزة وبياناتها والتطبيقات والخدمات التي تتواصل بها الأجهزة والشبكات نفسها.
ومع توصيل ملايين الأجهزة الجديدة كل يوم، يزداد عدد نقاط الهجوم المحتملة يومياً. كما استخدمت أجهزة انترنت الأشياء معدلة لنشر هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DoS). ومع ذلك، طالما أن الأجهزة تتواجد في العراء، قد يكون من الصعب طرح تحديثات البرامج الثابتة لمشكلات الأمن الخاصة بالتصحيح بدون ممارسات أمان أو إدارة للأمان أو بنية تحتية آمنة.
وبوجود الكثير من المخاطر المحتملة، تحظى مهارات الهندسة الأمنية بتقدير كبير داخل إنترنت الأشياء. وتشمل هذه التقييمات تقييم التهديدات، والاختراق الأخلاقي، والتشفير لضمان سلامة البيانات، وتأمين معماريات وتطبيقات الشبكات، بالإضافة إلى مراقبة الأحداث، وتسجيل النشاط، وذكاء التهديد.
5. ذكاء الأعمال وتحليل البيانات
مع زيادة عدد أجهزة IoT التي تنقل البيانات، تتحول البيانات الضخمة إلى بيانات كبيرة بالفعل. سيحتاج المطورون إلى مهارات كبيرة في إدارة البيانات في الوقت المناسب من أجل استيعاب وتخزين كميات هائلة من البيانات غير المتجانسة الناشئة عن هذه الأجهزة.
تقوم العديد من أجهزة إنترنت الأشياء بتوليد البيانات بعد تأخير زمني في الخدمات الحساسة للزمن، لذا من الضروري تصفية أو تجاهل البيانات غير الملائمة. لذا التقنيات الأساسية والمنصات الرئيسية لتحليل البيانات التي يجب على مطوري إنترنت الأشياء تطوير مهاراتهم فيها تتضمن قواعد بيانات Hadoop و Spark و NoSQL مثل MongoDB.
6. تعلم الآلة و الذكاء الصنعي
لإيصال القيمة وإدراك حجم البيانات الضخم الذي تولده أجهزة إنترنت الأشياء، فإن مهارات التعلم الآلي ومهارات الذكاء الصنعي هي المهارة النهائية اللازمة لمطوري إنترنت الأشياء. وتتضمن تحليلات البيانات الضخمة الذكية تطبيق تقنيات الحوسبة الإدراكية المستمدة من تنقيب البيانات، والنمذجة، والإحصاء، وتعلم الآلة، والذكاء الصنعي. ويمكن تطبيق هذه التقنيات في الوقت الفعلي على تدفقات بيانات الحساسات من أجل التحليل التنبئي أو اتخاذ القرارات بشكل مستقل استجابةً للبيانات الواردة ويمكن أيضاً تطبيقها على البيانات القديمة لتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة في البيانات.
هل أنت مستعد للبدء في تطوير حلول إنترنت الأشياء؟
تتطور التكنولوجيا المستخدمة في تطوير تطبيقات إنترنت الأشياء بشكل سريع. ويجب أن يستعد المطورون لتحصيل مجموعة متنوعة من المهارات، وأن يكونوا قادرين على الاستعداد والتكيف مع العمليات والمنصات والأدوات الجديدة.
المصدر: https://logintechs.com
رد مع اقتباس