成功的物联网项目需要大量的工程。本文讨论了一个完整的IoT项目所需的开发人员技能：硬件设计师嵌入式固件开发人员无线通信专家后端开发人员前端开发人员应用程序开发人员自动化和系统集成工程师数据科学家任何成功的IoT项目的要素第一步是定义业务目标并构建一个概念验证系统来估计这些目标是否可以实现。在此阶段，您只需要本文中列出的一部分技能。但是，一旦项目非常成功，以至于超出了概念验证级别，团队所需的广度和深度就会增加。通常，一个开发人员拥有多个技能集。有时，列表中的每项技能都需要自己的团队。所需人数取决于项目的复杂性和成功率。成功通常意味着更多的工作，但更多的收入可以用来雇用更多的人。硬件设计师大多数物联网项目都包含某种形式的定制硬件设计。硬件的复杂性因项目而异。在某些情况下，硬件模块和参考设计是可用的，足以满足这些电气工程的基础知识和知识。更复杂的项目需要更多的经验和专业知识。打造苹果级别的硬件，需要苹果级别的硬件团队和苹果级别的预算。典型技能：印刷电路板(PCB)设计射频和天线设计时钟、信号路由经验低功耗设计和电源优化芯片选择：微控制器、传感器、接口芯片接口：SPI、I2C、JTAG、USB、GPIO生产和零件采购嵌入式固件开发人员要将硬件变成魔法，您需要嵌入式开发人员。这些人在非常低的水平上从事软件工作，接近裸机硬件。该软件称为固件（公司介于硬和软之间）。典型的背景是电气工程、计算机体系结构和软件开发的结合。嵌入式开发人员可以使用最终硬件的原型版本，因此他们的办公桌看起来很杂乱。典型技能：编程语言：C、汇编、C++RTOS经验：FreeRTOS、Contiki、Zephyr嵌入式Linux源代码版本控制物理和信息安全平台：TexasInstruments、ARMCortex、AVR、Microchip、Arduino、RaspberryPi无线通信专家大多数物联网项目是无线的，而无线是困难的，因为它结合了物理世界的所有困难和软件的复杂性。无线通信专家的典型背景是无线通信、网络协议和软件开发。对于大型物联网系统，无线通信专业知识对于适当调整网络和通信模式是必要的。对于消费级物联网系统，需要无线通信专业知识才能通过蓝牙将设备顺利连接到用户的智能手机。典型技能：网络模拟无线网状网络对无线传播有很好的理解对功耗有很好的理解协议：TCP/IP、IPv4、IPv6、RPL、TLS、WiFi、蓝牙、6lowpan、ZigBee、LoRA、MQTT、CoAP物联网后端开发人员系统，后端是数据库和应用程序逻辑驻留的地方。后端通常部署在云主机中，负责存储来自物联网设备的数据，对用户进行身份验证，并为前端提供API并与其他系统集成。典型技能：编程语言：JavaScript、Go、Python、Ruby数据库：MySQL、MongoDB、RedisDevOps经验云平台：AmazonAWS、Heroku、MicrosoftAzure前端开发人员大多数物联网项目都有Web形式的前端页。这是系统用户与之交互的地方。这需要用户友好、安全、适用于最常见的网络浏览器并保持最新。前端是用HTML开发的，几乎总是使用一些现有的用JavaScript编写的前端框架。前端开发人员通常通过在屏幕上书写大量文本来创建视觉体验。典型技能：UI/UX设计具有用户访谈和HCIHTML、CSS、JavascriptWeb开发框架的经验：Vue.js、React、Bootstrap应用程序开发人员许多面向用户的IoT项目使用移动应用程序作为用户界面。随着项目的推进，移动应用体验变得越来越重要。这通常意味着开发和维护应用程序的两个版本：iOS和Android。有时，通常使用HTML开发的混合原生应用程序是实现这一目标的方法。大多数应用程序开发人员都精通本机或混合框架的优势和挑战。典型技能：Android、iOS开发本机/混合框架：Phonegap/Cordova、Ionic、Angular、React、Vue编程语言：Java、Swift、ObjectiveC、JavaScript系统集成与自动化与工程师许多物联网项目需要与现有软件集成。软件集成是一项经常被低估的任务，需要大量的努力和特定的技能组合才能成功。而且，一旦软件集成开始，您将需要确保集成持续运行。这就是自动化测试发挥作用的地方。系统集成和自动化工程师将拥有大量的实践经验和胆量，因为这是一项艰巨的工作。典型技能：自动化测试框架：Jenkins、Mocha、TravisRESTAPI编程语言：Javascript、Java、Python、Bash数据科学家IoT项目围绕数据展开，您需要充分利用数据。在项目的早期阶段，这可能只是简单地将关键绩效指标扔到Excel表格中进行比较，但随着项目的进行，您可能需要对数据进行更深入的分析。这就是数据科学家的用武之地。数据科学家使用复杂的数据来寻找最终推动数据价值的模式和可操作的信息。典型技能：统计学、人工智能、机器学习、数据挖掘编程语言：Matlab、R、Python工具：Excel、GoogleBigQuery、Hadoop、TensorFlow、Spark结论：成熟的物联网项目需要广泛的技能才能成功。在项目的早期阶段，验证业务案例是最重要的任务，因此，您不需要具备上面列出的所有技能。但是，一旦建立了业务案例并且项目可以真正开始，这些技能就变得越来越重要。
