Key Takeaways
Morgendagens kant: Fremgangen inden for kunstig intelligens øger behovet for databehandling i kanten og får brancher til at behandle data lokalt. Denne ændring giver højere hastighed, mindre latenstid og bedre privatliv.
Stigende efterspørgsel efter udviklere: Med væksten inden for databehandling i kanten er der større efterspørgsel efter udviklere, der er dygtige til at skabe applikationer til kantmiljøer, hvilket baner vejen for nye jobmuligheder.
Færdigheder til succes: Udviklere skal tilegne sig nye færdigheder, der er målrettet implementeringer ved kanten, herunder viden om tingenes internet, databehandling og applikationsudvikling, for at trives i dette landskab under hastig udvikling.
Tag overgangen til dig: Forberedelse på fremtiden for databehandling i kanten indebærer tilpasning til nye teknologier og metoder, så udviklere forbliver relevante og effektivt kan udnytte kunstig intelligens' muligheder ved kanten.
Privatliv redder dagen: Ved at behandle data tættere på kilden forbedrer databehandling i kanten ikke kun ydeevnen, men styrker også privatlivet, hvilket gør løsningen attraktiv for virksomheder, der er bekymrede over datasikkerhed.
AI driver en massiv efterspørgsel efter edge computing-infrastruktur, eftersom industrielle og kommercielle brugere har brug for at behandle flere data lokalt for at drage fordel af AI's muligheder. Som følge heraf er der også en stigende efterspørgsel efter udviklere, der kan skabe applikationer, som kører på edge.
Derfor ville jeg spørge Peter Morales, administrerende direktør hos Code Metal, om de kompetencer, udviklere har brug for til edge-implementeringer, og hvordan de kan forberede sig på overgangen til edge.
Ved at behandle data tættere på deres kilde giver edge computing betydelige fordele med hensyn til hastighed, latenstid og privatliv. Det har skabt en kraftig stigning i efterspørgslen efter edge-infrastruktur og dermed efter en kvalificeret arbejdsstyrke, der kan udvikle innovative edge-applikationer.
Tilgangen med ’tynd edge’
Mange eksperter mener, at edge-applikationer vil være lette og fokuserede på specifikke opgaver. Hos Code Metal, ser I da en fremtid, hvor udviklere primært skaber applikationer med en "tynd edge", eller vil der være behov for mere komplekse edge-implementeringer, som kræver et bredere kompetencesæt?
"Denne tilgang giver mening for enheder, der altid er forbundet, og som kan bruge en 'tynd edge' til hurtigt at beregne funktioner og sende dem til skyen. Inden for IoT har dette været den dominerende tendens. Der har imidlertid også været et betydeligt pres for at flytte mere behandling ud til edge, drevet af bekymringer om latenstid og privatliv. Apple har for eksempel for nylig implementeret små sprogmodeller direkte på deres telefoner. Hvad angår kompleksitet, vil alt inden for autonome systemer sandsynligvis også køre på edge."
Hvordan vil kompetencesættet for edge-udviklere udvikle sig med fremkomsten af forudtrænede AI-modeller og lavkodeplatforme? Vil fokus flytte sig fra at skrive kode til at forstå og implementere forudbyggede løsninger til specifikke edge-behov?
"Jeg er uenig i, at implementering af en forudtrænet AI-model på en lavkodemåde grundlæggende ændrer den måde, udviklere arbejder med edge på. Når man betragter en AI-model som blot endnu en blok i en signalbehandlingskæde, er det ikke meget anderledes end at implementere et hvilket som helst andet modul i den kæde. Nogle moduler vil stadig blive specialbygget, mens andre vil være forudbyggede, såsom en DSP, som man blot konfigurerer.
Den vigtigste forskel er, at AI-moduler tilbyder funktioner, som tidligere var uopnåelige, mens traditionel signalbehandling er forblevet relativt statisk. Det, jeg finder særligt interessant, og som Code Metal fokuserer på, er, hvordan udviklere vil bruge disse lavkodeværktøjer og andre eksisterende arbejdsgange til edge-udvikling, når de arbejder med agentisk AI, der også kan integrere disse værktøjer. På det tidspunkt bliver udviklerens rolle så mere som en systemingeniørs?"
Specialisering kontra alsidighed
Efterhånden som edge computing-landskabet udvikler sig, ser du da et behov for, at udviklere specialiserer sig i specifikke edge-hardwareplatforme eller brancher, eller vil der være større værdi i udviklere med et alsidigt kompetencesæt, der kan tilpasses forskellige edge-miljøer?
"Med udviklingen inden for AI-værktøjer er specialisering afgørende, hvis udviklere skal bevare deres værdi. Selvom brede kompetencer er en fordel, er det de bredt anvendelige kompetencer, der med størst sandsynlighed vil blive automatiseret først, efterhånden som værktøjerne forbedres."
Sikkerhed er altafgørende på edge, men traditionelle sikkerhedsløsninger kan være ressourcekrævende. Hvordan kan udviklere overvinde dette paradoks og sikre robust sikkerhed for edge-applikationer med begrænsede ressourcer?
"Vent ikke til sidst med at tænke på sikkerhed. Du kommer til at bruge mere tid på at forsøge at eftermontere løsninger i din kode, end hvis du har et sikkerhedsfokuseret mindset fra begyndelsen. Det betyder ikke, at du behøver at sænke udviklingen ved at bygge alt med sikkerhedsværktøjer på plads fra starten, men du bør være opmærksom på potentielle sikkerhedsudfordringer, der senere kan føre til store tilbageslag.
Hvis du for eksempel presser hver eneste cyklus ud for at være energieffektiv på batteri, så vent ikke med at opbygge den kryptering, du måske får brug for senere, når du kommunikerer med skyen."
Demokratiseringen af edge
I øjeblikket kræver edge-udvikling specialiseret hardware og viden. Ser Code Metal en fremtid, hvor edge-udviklingsværktøjer og -platforme bliver mere tilgængelige, så en bredere vifte af udviklere kan bygge til edge?
"Absolut. Den nuværende markedsfragmentering og den tid, det tager at tilpasse en idé til en specifik platform, er de problemer, vi forsøger at løse med verificerbare agentiske udviklingsarbejdsgange."
Edge computing giver muligheder for energieffektivitet og reducerede CO2-aftryk. Hvilken rolle spiller udviklere i design og implementering af bæredygtige edge-løsninger? Er der bestemte kompetencer eller tankegange, der vil være afgørende for dette?
"Som edge-udvikler placerer dit fokus på effektivitet dig naturligt i en stærk position til at skabe grønnere teknologi."
Edge kontra skyen: Grænserne udviskes
Efterhånden som edge computing modnes, bliver grænserne mellem edge og cloud stadig mere udviskede. Hvordan forestiller du dig, at forholdet mellem disse to miljøer vil udvikle sig? Vil udviklere have brug for at være dygtige inden for begge områder, eller vil der opstå specialiserede roller?
"Efterhånden som værktøjer som Code Metal bliver mere udbredte, vil en enkelt udvikler kunne påtage sig mere inden for sin branche. Dette fører naturligt til et bedre overordnet systemdesign, hvor indlejrede udviklere som minimum vil kunne tænke mere i full-stack-løsninger og kommunikere mere effektivt med cloud-teamet."
Skæringspunktet mellem AI og edge computing er i færd med at omforme brancher og skabe hidtil usete muligheder. Efterhånden som efterspørgslen efter intelligente applikationer i realtid fortsætter med at vokse, bliver edge-udvikleres rolle stadig vigtigere.
Ved at forstå de unikke udfordringer og muligheder, som edge computing medfører, kan udviklere placere sig i frontlinjen af denne teknologiske revolution.
Vil du have flere interviews, tips og værktøjer? Abonner på The CTO Clubs nyhedsbrev!
