2到3年是一个阶段,想要加薪,还得跳槽.我也不例外.
往年的3-4月、9-10月,招聘市场都有很多岗位可选,但今年真的是少得可怜.大家也感觉到了吧.还有份工作,活着好像真的也很不错了.不过该准备的还是准备,没准就有了呢.
以往的备战,我都打开百度,java面试攻略,找一大堆内容,没想道啊,最后都成了“安眠药”,😁,看着看着就睡着了.今年决定改变一下打法.我会从目标面试岗位、技术栈两个方向分享.
面试岗位. 在现在公司呆了两年,期间负责设备对接(物联网设备接入物联网平台及数据落地)与设备交互功能开发,如空调温度控制、定时开关等.除了工作职责,它也算是满足我对电子产品的好奇心,加上我认为“物联网”是未来的一个趋势,但看农业这块看,我们90后开始,好像参与的人渐渐就少了(我没专门研究过,是每次回老家的感受).所以未来很长一段时间内,我的目标都是与物联网相关岗位,暂时不回参与到其它行业,也没有那个经历.
技术栈. 目前接触到业务涉及数据采集、数据传输、数据扭转、数据落地、设备交互控制几个大块.
数据采集. 由于很多设备不具备通信能力,需要借助网关的能力完成数据上报.这个时候需要借助BLE、ZigBee、LoRa、Wi-Fi 技术,或者RS485接口,但我不是嵌入式工程师,这块一般只会在调试才会用电,这里只做一个了解.
数据传输. 要在不可靠网络传输、完成上传、指令下发,MQTT目前是主流的一种选择.针对mqtt.org网站中的Why MQTT各内容得吃透.要知道它背后的解决的业务场景.例如服务质量这一块,分别从效率、机器资源、消息重要性问题上给出了不同的设置(Qos1、Qos2、Qos3)
数据流转. 目前我司使用的阿里云物联网平台中提供了规则引擎,用户可以根据需要,订阅Topic,将数据转发到自己的消息队列、或者阿里提供的函数计算、表格存储这些服务中.虽然目前只是使用,但它是一个好的方法,如果其它部门需要设备数据,我们基本上是不需要做什么修改,在这里转发出去就好了.
数据落地. 数据到达云端后,需要完成入库,作为分析模块的数据来源.在老版本系统中,我们用过Mysql,但用不了多久,数据量就会破亿,到达性能瓶颈,尽管我们采取了单表操作、对业务字段增加索引,但数据聚合查询效率依然不理想.在业务场景上关系性数据也只适合需要关心事务的场景.所以针对来自物联网海量的时序数据,我们采用了Tablestore、InfluxDB这样的时序表来解决海量数据问题、及数据聚合查询延迟问题.针对上面的场景,需要了解Mysql的存储结构、索引等原理,以及时序数据库存储结构.文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-580927.html
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