Artem Astafurov: “Zaczynaliśmy od lutownic, ale zatrzymaliśmy się na chmurze”

Artem Astafurov: “Zaczynaliśmy od lutownic, ale zatrzymaliśmy się na chmurze”
Artem Astafurov, Senior Vice President IoT/M2M w DatAart, opowiada o tym, jak zmienił się Internet rzeczy w ciągu ostatnich trzech lat, o nowych zadaniach inżynierskich oraz trudności w pozyskaniu pracowników na nowym rynku. Mówi również o kierunku rozwoju platformy DeviceHive i tłumaczy czym jest Akademia Big Data.

— Branża IoT kilka lat temu i dzisiaj to chyba dwie zupełnie różne historie?

— Rozpoczęliśmy tę podróż cztery lata temu. Wtedy rozwój Internetu rzeczy zaczął się od czujników podłączonych do sieci i „inteligentnych domów”. Oczywiście teraz wiele rzeczy, które wydawały się istotne i oryginalne, wygląda dość naiwnie. W każdym razie, to, co zostało zrobione od początku do dziś daje nam doświadczenie, na którym możemy polegać. Dziś Internet rzeczy to drugi wielki trend zaraz po Big Data. Można powiedzieć, kiedy tylko ucichły rozmowy o Big Data w sektorze korporacyjnym, świat natychmiast zaczął mówić o tym, jak wielkie przedsiębiorstwa będą używały technologii IoT w praktyce.

Jednak w rzeczywistości jedno jest kontynuacją drugiego: w przypadku Internetu rzeczy mamy do czynienia z dużymi ilościami danych i zdarzeniami, które powinny być analizowane w czasie rzeczywistym i wyciągamy na ich podstawie odpowiednie wnioski. Zajmujemy się również tym, co znane nam było pod nazwą „analityka predykcyjna”- na podstawie przeszłych i obecnych zdarzeń przewidujemy, jak sytuacja zmieni się w przyszłości. A wiele najważniejszych i najciekawszych wyzwań dzisiejszej inżynierii wyrasta właśnie z IoT, ponieważ właśnie „rzeczy”, obok sektora usług finansowych, reklamy internetowej i mediów społecznościowych, generują najwięcej zdarzeń i danych.

I właśnie pozyskiwanie, przekazywanie, analiza i przechowywanie danych najbardziej interesują zarówno DataArt oraz inne przedsiębiorstwa, jak i – zapewne - całą społeczność IT.

— Przedmioty są w stanie generować potężne strumienie danych, ale o jakich dokładnie liczbach jest mowa?

— Mówimy o terabajtach, a nawet petabajtach informacji. I o danych, które już dawno nie mieszczą się na jednym serwerze. Szczerze mówiąc, w ramach realizowanych przez nas zadań pojęcie serwera nie istnieje. Działamy z na koncepcjach związanych z infrastrukturą w chmurze, gdzie stopniowo dodajemy niezbędne zasoby, adekwatnie do rozbudowy projektu i zwiększania ilości informacji.

— Czy te niezbędne zasoby będą w przyszłości połączone na ograniczonej liczbie platform? I czy może to zaostrzyć konkurencję pomiędzy platformami?

— Dokładnie tak. Teraz główni gracze są znani: Amazon, Microsoft, Google oraz IBM. Możemy długo dyskutować o tym, jak ta branża będzie wyglądała za pięć lat, ale trzeba przyznać, że po prostu nie wiemy, co dokładnie się stanie. Na przykład - wiele osób uważa, że IBM nie nadąża za biegiem wydarzeń. Ale pamiętajmy o tym, co stało się z komputerami osobistymi IBM w latach 80-tych. W tamtym czasie Apple otworzył te drzwi, a w środku dekady stracił swoją pozycję – liderami rynku zostały IBM i Microsoft. Więc nikt nie może przewidzieć, co dalej stanie się z Amazon dominującym dziś na rynku, to jest oczywiste. Wszystkie korporacje chcą pozbyć się własnego systemu zarządzania i przejść na infrastrukturę Amazon. Ale ciekawie będzie też patrzeć na to, jak zachowa się IBM.

— No i jeszcze jest Microsoft?

— Tak, o tej firmie na pewno powinniśmy pamiętać. Microsoft w ostatnim czasie wygląda na bardzo silnego gracza na ogólnym tle rynku. Ciekawe, co zrobią dalej, po zakupie LinkedIn. Jasne jest, że chodzi tu nie tylko o infrastrukturę do analityki i aplikacji biznesowych, ale także o dane, a dokładnie o to, gdzie znajdują się te dane i jaką rolę odgrywają w biznesie. Dzięki dużej liczbie informacji z LinkedIn w Microsoft Azure, używanie tego serwisu może być bardzo atrakcyjnym rozwiązaniem dla tych, którzy chcieliby skorzystać z chmury.

— Czy zadania wyznaczone przed zespołem ds. IoT wewnątrz firmy się zmieniają razem z branżą?

— Ogólnie, dzięki historii i rozwojowi Internetu rzeczy, jesteśmy w bardzo ciekawym miejscu — niespodziewanie trafiliśmy do nowej branży. Jak to się stało? Nasza firma po prostu jest otwarta na świat, dlatego jesteśmy tu, gdzie jesteśmy. Teraz mówimy o obliczeniach równoległych, pracy z dużą ilością danych, uczeniu maszynowym, systemach w chmurze i projektowaniu takich systemów. W zasadzie to zmieniło nasze spojrzenie. To wymaga solidnego przygotowania, dlatego skierowaliśmy naszą platformę Open Source DeviceHive w odpowiednim kierunku. DeviceHive rozwija się i stała się platformą do nauki. Nowi specjaliści, którzy teraz zdobywają doświadczenie poprzez pracę z DeviceHive, później pomogą naszym klientom w budowaniu skalowalnych systemów rozproszonych.

— Jakie problemy swoich klientów obecnie rozwiązuje zespół ds. IoT w DataArt?

— W większości naszych projektów zajmujemy się nie tylko developingiem, ale również konsultingiem. Gdy klient prosi nas o przesłanie CV tych specjalistów, którzy posługują się wszystkimi nowoczesnymi technologiami w chmurze, staramy się skierować rozmowę w stronę konkretnych problemów, przed którymi stoją firmy. Proponujemy spojrzeć wspólnie na realną sytuację klienta i znaleźć rozwiązanie w oparciu o skumulowane doświadczenia naszego zespołu. Ponieważ Internet rzeczy jest bardzo gorącym rynkiem, gdzie mamy do czynienia z dotkliwym brakiem personelu, zwykle klienci bardzo dobrze reagują na taką propozycję.

— Czy naprawdę brakuję specjalistów w tej branży?

— Szkolimy specjalistów z użyciem platformy DeviceHive, więc młodzi inżynierowie mają możliwość uczestniczenia w rozwoju tej platformy i mogą umieścić to w swoim CV. Ponieważ sam sektor jest zupełne nowy, trudno nam zbudować specjalistyczne umiejętności na podstawie tego, co tworzymy dla klientów . Poza wszystkim – żeby pochwalić się doświadczeniem, trzeba przecież je posiadać i wymaga to klientów, dla których rozwiązujemy problemy dostarczające takiego doświadczenia. Standardowe rozwiązania w tej dziedzinie dopiero zaczęły się pojawiać, dlatego wciąż musimy się wiele nauczyć. Z jednej strony, rozumiemy, jak stworzyć lepszą wersję DeviceHive, a z drugiej - inżynierowie na przykładzie naszego własnego projektu uczą się, jak prawidłowo rozwiązywać zaistniałe problemy.

W ramach DeviceHive pojawiła się jeszcze jedna ciekawa struktura – Akademia Big Data. Gromadzi ona ludzi zainteresowanych tematem Big Data i systemów rozproszonych oraz cloud computing. Są tam kursy, tematy do dyskusji, zadania do wykonania oraz forum, na którym można poprosić o poradę lub podzielić się ciekawymi informacjami. W tym miejscu także pojawiają się grupy biorące udział w – na przykład - konkursach z uczenia maszynowego.

— Czy to prawda, że wymagania stawiane przed inżynierami w branży IoT są bardzo wysokie?

— Zgadza się, ale wzrost wymagań to ogólna tendencja w branży, związana z rozwojem narzędzi produkcyjnych. Nazwałbym to nawet rewolucją przemysłową wewnątrz innej rewolucji przemysłowej, kiedy bardziej tradycyjne, klasyczne metody są zastępowane przez zautomatyzowane lub bardziej innowacyjne rozwiązania. Mniej więcej to samo dzieje się tutaj. Wiele problemów można teraz rozwiązać za pomocą mniej zaawansowanych technologii, ale one mają swoje ograniczenia, określone koszty wsparcia technicznego, potencjalne problemy, które, być może, nie są aż tak istotne w ramach konkretnego projektu, ale później pojawiają się coraz częściej. W tym przypadku trzeba działać, szukać nowych pracowników oraz ze wszystkich sił pomagać swoim specjalistom w opanowaniu technologii, rozmawiać więcej z tymi, którzy zdobyli już potrzebne doświadczenie. Właśnie dlatego założyliśmy Akademię Big Data, do której może dołączyć każda zainteresowana osoba. Nie ma tam testów wstępnych, więc naprawdę każdy może sprawdzić i zdecydować, czy interesuje go ten temat.

Generalnie, wymogi dotyczące personelu zmieniają się przez cały czas, co pozwala nam zwrócić na siebie uwagę tych inżynierów, dla których kiedyś nasze propozycje nie były tak atrakcyjne. Nie możemy powiedzieć, że nie mamy specjalistów w ogóle – po prostu jeszcze jakiś czas temu mieliśmy niewystarczającą ich ilość w stosunku do tylu skomplikowanych zadań. Obecnie zakres problemów, które są w stanie naprawdę zainteresować specjalistów ze ścisłym umysłem inżyniera, znacznie się rozszerzył.

— Czyli IoT to jest kierunek dla prawdziwych geeków?

— W pewnym stopniu. I to wpływa na sposób świadczenia usług na rzecz klienta. Widzimy coraz mniej rozmów rekrutacyjnych i CV, często to kwestia rozwiązania aktualnych problemów, tworzenia projektów pilotażowych i przekształcenia ich w relacje długoterminowe. Dodam jeszcze, że dla wielu osób z naszego zespołu praca to prawdziwa pasja.

— W ciągu zaledwie trzech lat platforma DeviceHive przeżyła radykalną transformację. Czy to wynika z prędkości rozwoju kierunku IoT? Czy taka tendencja będzie nadal się utrzymywać?

— Oczywiście że tak. W pełni zrozumieliśmy i odczuliśmy czym są metodyki Agile właśnie w projektach powiązanych z IoT, w tym z DeviceHive. Plany roczne mają to do siebie, że najpierw je przygotowujesz, a po jakimś czasie, możesz tylko pośmiać się z tego, w jaki sposób myślałeś o swojej pracy. Naturalnie, zamiast starać się rozwiązać wszystkie problemy jednocześnie, trzeba wprowadzać określone ograniczenia. Ale żeby stworzyć strukturę zupełnie otwartą na przyszłość – to właśnie jest „zwinna metodologia wytwarzania oprogramowania”... Pewne rzeczy, nad którymi chcieliśmy pracować dalej tworząc DeviceHive dziś wydają się nieistotne. Na chwilę obecną niektóre technologie po prostu zniknęły z listy praktyk standardowych używanych w branży i nawet ich wsparcie techniczne już się skończyło. Zmienia się także nasz zespół – w końcu tworzymy platformę wewnątrz firmy usługowej, co nie jest łatwe, nawet z organizacyjnego punktu widzenia. Ale jesteśmy zawsze przygotowani na zmiany dlatego rozwijamy platformę DeviceHive idąc z duchem czasu. I to jest fantastyczne uczucie.