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Mês: Agosto 2023

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Programação Reativa: Capacidade de resposta e escalabilidade no desenvolvimento de Software

No dia-a-dia dinâmico do desenvolvimento de software, onde a capacidade de resposta, escalabilidade e processamento de dados em tempo real são importantíssimos, a programação reativa emergiu como um verdadeiro paradigma transformativo. Enraizado na necessidade de lidar com as complexidade das aplicações de hoje, este modelo oferece um novo approach que se foca numa programação orientada a eventos, sem bloqueio e assíncrona. Ao utilizar o poder de fluxos de dados (streams) e ao propagar mudanças de dados de forma reativa, este paradigma de programação tem vindo a revolucionar a forma como os developers constroem aplicações responsivas e resilientes.

Exploremos então os vários princípios-chave, particularidades e aplicações no mundo real deste tipo de programação.

diferenças entre programação reativa e imperatva
Fonte: infoq.com

Compreender a Programação Reativa

Na sua essência, a programação reativa é um paradigma de programação declarativa que permite aos developers lidar com fluxos de dados assíncronos e reagir a mudanças de uma forma mais eficiente e organizada. Contrariamente à tradicional programação imperativa e que se define explicitamente às operações passo-a-passo, aqui expressam-se as relações entre dados e eventos. Existe um approach mais funcional e focado em eventos, onde os dados fluem através de pipelines e transformações, reagindo a mudanças sem bloquear o fluxo de execução.

os princípios chave da programação reativa
Fonte: medium.com

Princípios-chave e principais características

A programação reativa adere a vários princípios-chave que regulamentam o seu comportamento:

1. Assincronia

Os sistemas reativos são dos melhores a gerir tarefas assíncronas, permitindo às aplicações manter-se responsivas e ter uma performance eficiente, mesmo sob pesadas cargas de trabalho.

2. Foco em eventos (event-driven)

Ao enfatizar a importância de eventos e fluxos de dados, permite-se às aplicações reagir de forma instantânea a mudanças nos dados, garantindo capacidade de resposta em tempo real.

3. Escalabilidade

Os sistemas reativos estão desenhados para escalar horizontalmente, distribuindo tarefas em múltiplos nós (nodes) e gerindo uma maior procura de forma rápida e sem problemas.

4. Resiliência

A programação reativa promove a tolerância à falha (fault tolerance) e degradação graciosa (graceful degradation), fazendo com que as aplicações recuperem de falhas e se adaptem às condições em mudança.

Aplicar a programação reativa a cenários no “mundo real”

A programação reativa tem diversas aplicações em variados domínios:

1. Web Development:

Nas aplicações Web modernas, bibliotecas de programação reativa como React.js e Angular permitem aos developers construir interfaces de utilizador interativas e responsivas, melhorando assim a experiência do utilizador.

2. Fluxo de dados

As abordagens reativas são ideais para gerir fluxos de dados contínuos, tornando-os valiosos para aplicações que lidam com dados em tempo-real como feeds de social media, dados de sensores em IoT, e dados de mercados financeiros.

3. Sistemas distribuídos

Em arquiteturas distribuídas, a programação reativa ajuda a construir microserviços resilientes e a gerir a comunicação entre componentes de forma eficiente.

comic sobre a vida e um software engineer
Fonte: Manu Cornet

Desafios à programação reativa

1. Curva de aprendizagem

Os developers mais acostumados à programação imperativa poderão encontrar uma curva de aprendizagem aquando da transição para a programação reativa e o seu paradigma funcional e focado em eventos.

2. Complexidade

Os complexos fluxos de dados e cadeias de eventos podem requerer um design e gestão cuidadosos para que se evitem armadilhas como controlo de contrapressão (ou backpressure) e afunilamento (ou bottleneck) de desempenho.

Exemplos reais

O que preciso de fazer para passar a programar de forma reativa?

Se pensas dar os primeiros passos no mundo da programação reativa, há que considerar o seguinte:

1. Uma base forte de programação assíncrona

É essencial ter uma sólida compreensão dos conceitos de programação assíncrona. Familiariza-te com callbacks, promessas e async/await em linguagens como JavaScript ou Kotlin. Estas bases irão permitir-te compreender os conceitos reativos que virão a seguir.

2. Compreender os conceitos centrais

Perceber os conceitos centrais da programação reativa é absolutamente crucial. Foca-te em ser um mestre de conceitos como Observables, Observers, e Subscribers. Um Observable representa um stream de dados ou eventos, enquanto que os Observers e Subscribers reagem às mudanças nos Observables. Podemos dizer que estes são o cimento e os tijolos da programação reativa.

3. Tecnologias mais utilizadas

Várias tecnologias e bibliotecas populares permitem aos developers implementar programação reativa de forma eficiente. Para JavaScript, RxJS (Reactive Extensions for JavaScript) é a biblioteca principal que oferece uma vasta coleção de operadores e ferramentas reativas. Para Java, Spring WebFlux oferece um robusto suporte reativo . Outras linguagens como Kotlin e Swift também têm as suas respetivas bibliotecas reativas que são largamente utilizadas dentro dos seus próprios ecosistemas.

4. Explorar Frameworks reativas

Para poder verdadeiramente experienciar o poder da programação reativa, explorar frameworks reativas pode ser sem dúvida benéfico. Por exemplo, React.js em frontend e Spring Boot com WebFlux em backend pode ser uma poderosa combinação para construir aplicações web reativas.

5. Melhores cursos e recursos de aprendizagem

Conforme a programação reativa vai ganhando popularidade, mais e mais recursos de aprendizagem e cursos vão surgindo para te ajudar a ficar 100% confortável com todos estes conceitos. Websites como Udemy, Coursera e Pluralsight oferecem cursos em programação reativa para diferentes níveis de experiência. Procura cursos com exercícios práticos e aplicações no mundo real para poder solidificar os teus conhecimentos.

Na Olisipo, oferecemos-te algumas formações que incluem a programação reativa tais como Construção de aplicações web com React, ou Javascript – Desenvolvimento web moderno .

6. Projetos hands-on

Nada substitui a experiência prática, e a programação reativa não é excepção. Faz por trabalhar em projetos hands-on que envolvam streams em tempo real, arquiteturas com foco em eventos, e UIs responsivos. Construir aplicações web reativas ou integrar recursos reativos em projetos existentes vai aprofundar os teus conhecimentos e capacidades.

7. Colabora e aprende

Junta-te a comunidades online, foruns e grupos nas redes sociais dedicados à progração reativa. Comunicar com developers que estão a passar ou já passaram pelo mesmo processo e têm conhecimentos para partilhar traz-te insights valiosos e oportunidades de aprendizagem. Participar em hackathons ou desafios de coding que incorporam elementos reativos pode também ser uma ótima maneira de te desafiar e aprender.

A programação reativa emerge assim como um poderoso paradigma que se foca nos principais requisitos no desenvolvimento de software moderno. Ao priorizar a assincronia, as arquiteturas centradas nos eventos e a escalabilidade, este modelo empodera os developers a construir aplicações altamente responsivas e eficientes.

À medida que o desenvolvimento de software continua a evoluir, integrar os princípios da programação reativa irá provar-se crucial para se manter na vanguarda da inovação e entregar experiências de utilizador superiores. Com a sua habilidade única de gerir em tempo real dados e tarefas assíncronas, a programação reativa coloca-se no caminho de se tornar uma ferramenta indispensável para developers que queiram vingar neste panorama em constante mudança que é a tecnologia.

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‘Alquimia’ Agile: Como transformar o dia-a-dia dos profissionais de TI com flexibilidade e sucesso

No reino sempre em evolução das tecnologias da informação, onde a rápida inovação é a norma, as formas tradicionais de gestão de projetos têm cada vez mais dificuldades em se manter a par. E é aí que entram em cena as metodologias Agile – um transformativo conjunto de frameworks flexíveis e interativos que têm revolucionado a forma como os profissionais de TI vêm e abordam as suas tarefas diárias. Tal como na alquimia, que se dizia transformar chumbo em ouro, também as metodologias Agile geram resultados extraordinários, lançando um approach dinâmico à gestão de projetos, fomentando a colaboração e adaptabilidade.

Fonte: Krasamo

Exploremos então as várias formas como o Agile eleva as vidas diárias dos profissionais de TI, desbloqueando uma maior produtividade e alcançando o sucesso.

Enfatiza a colaboração e comunicação

Um dos princípios-chave do Agile é o seu foco em que equipas transfuncionais trabalhem em conjunto, de forma colaborativa. As práticas Agile, tais como as reuniões diárias “stand-up”, encorajam a comunicação aberta, permitindo aos membros das equipas partilhar progresso, desafios e atualizações. Isto fomenta uma cultura de transparência, mandando abaixo silos organizacionais (estes silos são uma metáfora que remete a equipas, indivíduos ou até plataformas que trabalham de forma isolada dentro da empresa e que têm dificuldades em comunicar com o exterior) e certificando que toda a gente está alinhada com os objetivos de um projeto. O resultado é uma maior eficiência, reduzidos problemas de comunicação e uma mais rápida tomada de decisão.

Entrega valor incremental por meio do desenvolvimento iterativo

As metodologias Agile promovem a entrega de pequenas e incrementais melhorias ao longo do tempo, em vez de esperar por um produto final monolítico. Os profissionais de TI podem experienciar a satisfação de ver o seu trabalho ir ganhando vida através de iterações regulares, dando-lhes também a oportunidade de receber feedback de stakeholders mais cedo no processo de desenvolvimento. Este approach iterativo permite melhorias contínuas e rápidos ajustes baseados nos requisitos atualizados, o que resulta num produto final que melhor se adequa às necessidades do utilizador.

Adapta-se aos requisitos e prioridades que vão mudando

No panorama dinâmico de TI, é normal que os requisitos e prioridades mudem. As metodologias Agile abraçam esta realidade, ao permitir que os profissionais de TI se adaptem e ajustem rapidamente. O uso de histórias de utilizadores e sessões de refinamento de backlog permite que as equipas voltem a priorizar tarefas com base nas necessidades do negócio, mudanças do mercado ou feedback dos stakeholders. Ao evitar um planeamento demasiado rígido e a incluir a flexibilidade, as metodologias Agile ajudam os profissionais de TI a permanecer responsivos e entregar valor mesmo em circunstâncias incertas.

Encoraja a aprendizagem e melhoria contínuas

As metodologias Agile encorajam uma cultura de aprendizagem e melhoria contínuas. Reuniões retrospectivas no final de cada iteração dão espaço às equipas para refletir nos seus processos, identificar áreas de melhoria, e celebrar sucessos. Este compromisso para com a aprendizagem reforça um sentimento de propriedade e responsabilidade, motivando os profissionais de IT a tornarem-se mais proativos e organizados no seu trabalho.

Melhora a comunicação com stakeholders e satisfação de clientes

Ao envolver os stakeholders durante o processo de desenvolvimento, as metodologias Agile garantem que os projetos estão alinhados com os objetivos de negócio, bem como as necessidades do cliente. Demonstrações regulares de características funcionais permitem aos stakeholders dar feedback atempado, minimizando o risco de atrasos e garantindo que o produto final vai de encontro às expectativas.

“Intelligence is the ability to adapt to change.”

Stephen Hawking

As metodologias Agile já há muito que vêm transformando a forma como os profissionais de IT trabalham, proporcionando uma abordagem flexível, colaborativa e iterativa à gestão de projetos. Ao enfatizar a colaboração, adaptar à mudança de requisitos, e possibilitar melhorias contínuas, o Agile permite aos profissionais de IT melhorar as suas experiências no dia-a-dia, o que eventualmente leva a um aumento da produtividade e de resultados positivos em projeto. Ao abraçar os princípios Agile, estes profissionais estão mais bem preparados para enfrentar os desafios do mundo do IT e entregar valor aos stakeholders com eficiência e confiança.

PS: Pront@ para dar os primeiros (ou segundos) passos no mundo do Agile? Consulta já as nossas certificações e cursos de preparação para as mesmas, para que possas ser a melhor versão de ti!

Agile scrum Foundation
Agile Project Management Fundamentals
PMI® Certified Disciplined Agile Scrum Master (DASM)

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5 ferramentas valiosas para Data Scientists

No panorama de eterna evolução da Data Science, os profissionais apoiam-se em ferramentas poderosas para extrair insights importantes e tomar decisões baseadas em dados. Existem mais, mas hoje vamos explorar 5 ferramentas valiosas que permitem aos data scientists agilizar os seus workflows, analizar datasets complexos, e desbloquear o potencial das soluções centradas em dados. Desde o data wrangling a machine learning, estas ferramentas oferecem capacidades essenciais para os data scientists na sua busca de conhecimento acionável.

Python e o seu ecossistema

Python, com o seu ecossistema extenso de bibliotecas e frameworks, já se tornou a linguagem “oficial” da data science. Os data scientists beneficiam imenso da sua versatilidade, rica funcionalidade e robusta comunidade de apoio. Bibliotecas como NumPy e Pandas oferecem manipulação e análise de dados eficientes, enquanto Scikit-learn e TensorFlow permitem tarefas avançadas de machine learning e deep learning. A flexibilidade de Python e o seu vasto ecossistema fazem desta uma ferramenta essencial no “cinto de ferramentas” de qualquer data scientist.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook oferece um ambiente colaborativo para que os data scientists possam explorar, analisar e documentar o seu trabalho. Com o seu suporte para múltiplas linguagens de programação, Jupyter permite uma integração perfeita de código, visualizações e texto explicativo num único documento. Os data scientists podem experimentar com dados, construir modelos e partilhar as suas descobertas, fazendo assim desta uma valiosa ferramenta para a reprodutibilidade e colaboração em projetos de data science.

Apache Spark

Apache Spark é um poderoso framework de código aberto (open-source) para processamento de big data e computação distribuída. Inclui um motor de análise unificado e suporta várias linguagens de programação, o que o torna ideal para o processamento de datasets de grande escala. As capacidades de processamento in-memory do Apache Spark permitem aos data scientists fazer transformações complexas de dados, recolher dados de análise avançados e construir modelos de machine learning em escala, acelerando assim os insights baseados em dados.

Tableau

Tableau é uma ferramenta de visualização bastante conhecida, que permite aos data scientists apresentar as suas descobertas de uma forma visualmente convincente e apelativa. Com o seu interface intuitivo e funcionalidade de drag-and-drop, o Tableau permite a criação de dashboards, gráficos e relatórios interativos. Os profissionais de data science podem assim comunicar insights particularmente complexos de forma eficiente, descobrir padrões e partilhar visualizações com stakeholders, facilitando a tomada de decisões baseada em dados em toda a organização.

Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de processamento de streaming que permite integração, ingestão e processamento em tempo real. Os data scientists podem tomar partido da sua arquitetura escalável e tolerante a falhas para poder trabalhar data streams de grande volume e em tempo real. Este framework facilita um data flow contínuo entre sistemas e aplicações diferentes, suportando casos como análise em tempo real, arquiteturas baseadas em eventos e pipelines de dados, capacitando os data scientists para trabalhar com dados oportunos e relevantes.

Fonte: https://www.simplilearn.com

À medida que a Data Science continua a impulsionar a inovação e transformação em várias indústrias, ter na sua posse as ferramentas certas é crucial para que os data scientists possam maximizar o seu potencial. Python e o seu ecossistema, Jupyter Notebook, Apache Spark, Tableau, and Apache Kafka oferecem uma fundação bastante sólida para que estes data scientists possam enfrentar e ultrapassar complexos desafios, extrair insights acionáveis e entregar resultados impactantes. Ao extrair o poder destas ferramentas valiosas, os data scientists poderão desbloquear todo o potencial dos dados, e tomar decisões informadas neste mundo orientado a dados em que vivemos.

PS: Na Olisipo, sabemos que é fundamental capacitar e especializar profissionais nesta tendência emergente para beneficiar das suas maiores potencialidades, assim como conquistar mais competitividade. Com foco nas ferramentas Microsoft Azure, os cursos Olisipo estendem-se desde os conceitos fundamentais de dados às soluções para a sua análise, integrando também a tecnologia Cloud no processo.

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