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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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Formação

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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Inteligência Artificial

O futuro do L&D: Como a IA está a revolucionar o desenvolvimento de talento

Post - Artigo O Futuro do L&D_Banner
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No panorama atual de constante e rápido desenvolvimento digital, a aprendizagem e desenvolvimento contínuos são vitais para que tanto indivíduos como empresas se mantenham na linha da frente. De acordo com o Workplace Learning Report de 2022 do LinkedIn, “as oportunidades de aprendizagem e crescimento” são dos impulsionadores culturais mais bem avaliados em todo o mundo. Quanto mais avançamos na era da Inteligência Artificial, mais o futuro do Learning & Development (L&D) se prepara para um salto transformativo. As tecnologias de IA têm vindo a revolucionar a forma como adquirimos conhecimentos, melhoramos skills e aumentamos o crescimento profissional.

Vemos em baixo as possibilidades que a IA traz ao L&D e como é que vai transformar o futuro do learning no local de trabalho.

Aprendizagem personalizada com Inteligência Artificial

A IA permite experiências personalizadas de aprendizagem ao analisar vastas quantidades de dados, incluindo preferências, pontos fortes e áreas de melhoria dos estudantes. Ao tirar partido dos algoritmos de machine learning, a IA consegue entregar conteúdo personalizado, avaliações adaptadas e recomendações, assegurando-se que estes utilizadores recebem intervenções específicas de aprendizagem que se adequem às suas necessidades individuais. Esta personalização aumenta o “engagement“, a motivação e uma maior retenção de conhecimento, produzindo melhores resultados de aprendizagem.

Curadoria de conteúdo inteligente

Com a quantidade abundante de informação disponível, a IA consegue ajudar os profissionais de L&D a identificar conteúdo de aprendizagem relevante e de alta qualidade. Os algoritmos de IA conseguem navegar um vasto mar de recursos, currículos e plataformas online, até identificar os materiais mais valiosos e atualizados. Ao utilizar processamento de linguagem natural (NLP) e análise de sentimentos (sentiment analysis), a IA consegue também avaliar a qualidade de conteúdos gerados por utilizadores e produzir feedback em tempo real, permitindo aos estudantes o acesso a recursos credíveis e de confiança.

Learning Paths Adaptáveis

Os sistemas de aprendizagem que utilizam IA adaptável fazem um tracking do progresso dos estudantes e ajustam de forma dinâmica os learning paths baseados na performance individual de cada um, para além dos níveis de domínio das temáticas. Através de avaliação contínua e análise de dados, os algoritmos da IA conseguem identificar falhas de conhecimento e providenciar intervenções específicas e direcionadas, garantindo que os estudantes recebem o conteúdo e apoio certos nos momentos certos. Este approach adaptável optimiza a eficiência e eficácia da aprendizagem, dando assim aos estudantes a capacidade de progredir ao seu próprio ritmo, enquanto se focam nas áreas que precisam de maior atenção.

Realidade Virtual e Simulações

As tecnologias baseadas em IA como a realidade virtual e simuladores vieram revolucionar o learning experiencial.

Ciclo de Aprendizagem Experiencial (Baseado em Kolb, D. 1984. Experiential learning. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall.) Fonte: https://www.researchgate.net

As simulações baseadas em VR criam ambientes imersivos onde os estudantes podem praticar cenários “do mundo real”, melhorando as suas skills e capacidades de tomada de decisão, num local seguro e controlado. Os algoritmos de IA dentro destas simulações podem providenciar feedback personalizado, identificar padrões de performance, e oferecer recomendações de melhoria, permitindo assim aos estudantes melhorar as suas capacidades de uma forma realista e envolvente.

Analytics e Insights de Aprendizagem

As ferramentas de analytics de aprendizagem com base em IA oferecem insights valiosos relativamente à eficácia das iniciativas de L&D. Ao analisar os dados dos estudantes, os algoritmos de IA conseguem gerar relatórios, visualizações e modelos preditivos bastante completos. Estes insights ajudam os profissionais de L&D a avaliar o impacto dos programas de aprendizagem, a identificar áreas de melhoria, e a tomar decisões baseadas em dados para criar melhores estratégias de L&D no futuro. A Inteligência Artificial no L&D permite também uma monitorização em tempo real do engagement dos estudantes e da satisfação dos mesmos, permitindo às organizações responder de forma rápida e criar intervenções personalizadas, que se traduz em melhores resultados.

Maior ROI

O potencial de um maior ROI (Return On Investment ou retorno de investimento) não é apenas provável, mas já tem mesmo vindo a ser uma realidade em organizações que usam a IA de forma eficiente. Ao criar rapidamente conteúdos customizados, os colaboradores destas empresas podem usufruir dos programas de aprendizagem de que necessitam quando necessitam deles, em vez do approach mais tradicional de “one size fits all“.

Desafios e riscos da Inteligência Artificial no L&D

Como em todas as adaptações a novas ferramentas e metodologias, existem erros, desafios e riscos. Vejamos alguns destes, quando aplicando a IA ao L&D:

Segurança e privacidade de dados

As organizações ainda sentem, com razão, algumas preocupações relativamente a colaboradores partilharem informações potencialmente confidenciais a ferramentas públicas como o ChatGPT. Mas, conforme as ferramentas de IA começam a ser monetizadas, podemos esperar que as mesmas comecem a ter também Contratos de Licenciamento (Enterprise License Agreements) em que uma instância da ferramenta pode ser acedida de forma privada por todos os colaboradores dentro da infraestrutura de TI de uma organização, eliminando o risco de leaks de dados.

Violação de direitos de autor e responsabilidade

Recentemente, a Getty Images processou uma ferramenta de IA generativa de criação de imagens, a Stable Diffusion, por usar a sua biblioteca de imagens bastante expansiva e com direitos de autor, para treinar o seu software. Este e outros casos que irão certamente surgir, irão criar um precedente de como é que as empresas de IA irão poder operar neste mercado. Ainda não se sabe como é que este caso irá afetar as empresas quando, por exemplo, um colaborador usar uma ferramenta de IA para gerar imagens que se parecem bastante com uma imagem da Getty Images, e usar as mesmas numa campanha de marketing ou apresentação interna. Até que estas questões tenham respostas claras, é melhor ter-se algumas precauções.

Informação incorreta

Neste momento, ainda não podemos confiar na IA para nos dar informação correta e confiável 100% das vezes. O próprio ChatGPT contém um aviso de “limitações” que informa que o mesmo “poderá ocasionalmente gerar informações incorretas. Assim sendo, qualquer informação produzida por IA deve ser sempre revista e analisada por profissionais experientes e conhecedores que estejam equipados para julgar a fidelidade da informação.

Garantir um uso ético da IA

As organizações deverão considerar escrever regras e procedimentos relativos à Inteligência Artificial que mencionem explicitamente quais áreas de trabalho estão disponíveis para o uso de IA, e quais estão fora dos limites. Existem também assuntos éticos a ter em conta, tais como:

  1. Viés: Os algoritmos de IA podem perpetuar e amplificar vieses existentes, baseando-se nos dados com que aprenderam. As organizações deverão trabalhar ativamente para reduzir o viés nos algoritmos de IA ao conduzir reviews regulares, testando para a existência desse viés, e ao implementar um processo rigoroso de verificação de factos;
  2. Perda de trabalho: O L&D à base de Inteligência Artificial e outras ferramentas emergentes conseguem praticamente automatizar certas tarefas e processos, o que pode levar ao receio (ou mesmo à realidade) da extinção de alguns postos de trabalho. As organizações deverão investir em programas de upskilling e reskilling para apoiar os colaboradores cujas funções poderão ser afetadas pela IA.

Em conclusão, o futuro do L&D vai continuar a sofrer profundas transformações, lideradas pela integração das tecnologias IA. Desde experiências de learning personalizadas à curadoria inteligente de conteúdos, não esquecendo os learning paths adaptáveis e as simulações imersivas. A Inteligência Artificial no L&D está a revolucionar a maneira como adquirimos conhecimentos e desenvolvemos skills. Ao abraçar o potencial da IA, as organizações conseguem desbloquear novas oportunidades de crescimento profissional, potenciar a inovação e cultivar a aprendizagem contínua. Conforme a IA continua a avançar, o futuro do L&D demonstra imensa promessa ao empoderar os seus indivíduos e ao moldar a força profissional de amanhã.

Está a ler este artigo porque procura de soluções para si ou para a sua empresa? Consulte a nossa oferta de Learning:

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Cibersegurança Inovação

Edge Computing: Vantagens e desafios

Post Artigo - Edge Computing_Header
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Até há relativamente pouco tempo não sentíamos a necessidade de nos questionar: de quanta potência informática precisamos no edge computing? Quando as redes não precisavam de ser inteligentes, esta questão nem era particularmente relevante. Tudo isto mudou, uma vez que agora é possível mover quantidades consideráveis de poder informático diretamente para a borda da rede.

Fonte: https://innovationatwork.ieee.org/

As vantagens

Tal como acontece no mundo físico, quando os dados percorrem distâncias mais curtas, o tempo de resposta diminui. Quando as funções de computação, armazenamento e rede são fornecidas na extremidade da rede, isto resulta em latências mais baixas para aplicações e utilizadores.

Latência reduzida

O edge computing inclui o processamento e análise de dados mais perto da fonte onde estes foram gerados, tal como dispositivos IoT, em vez de enviar esses mesmos dados para uma nuvem centralizada para análise. Este approach reduz a latência e aumenta a velocidade de processamento de informação, essencial para aplicações que requerem respostas em tempo real, como veículos autónomos, automação industrial, e cidades inteligentes (smart cities).

Maior segurança na cloud

A segurança do armazenamento de dados baseada em cloud tem avançado dramaticamente em anos recentes, e continuará a melhorar. Para além disso, o edge computing significa que menos dados estão centralizados no armazenamento da cloud. Ao processar e armazenar alguns dos dados numa rede edge, a situação de ter “todos os ovos no mesmo cesto” é minimizada — a edge filtra dados que sejam redundantes, estranhos ou desnecessários. Apenas a informação mais crítica e importante é enviada para a cloud.

Redução de largura de banda

Tal como o edge computing ajuda a reduzir a latência, também consegue reduzir a largura de banda. Como estamos a processar, analisar e armazenar localmente mais informação, é menor a informação que estamos a enviar para a cloud. Esta redução em flow de dados (data flow) minimiza custos para o utilizador, visto que uma menor largura de banda significa upgrades menos frequentes ao armazenamento da cloud.

Envolvimento de machine learning & AI

O edge computing está a despoletar também o desenvolvimento de novas tecnologias como a edge AI (de Inteligência Artificial) e edge analytics. A edge AI envolve lançar modelos de machine learning em dispositivos edge, permitindo processamento de dados e tomada de decisão em tempo real, imprescindíveis para aplicações como veículos autónomos e drones, onde o processamento de informação tem de ser feito rápida e corretamente.

A edge analytics inclui o processamento de dados na borda da rede para gerar insights em tempo real, que podem ser usados para melhorar a eficiência operacional, e reduzir o tempo de paragem. Este approach é essencial para aplicações de manutenção preventiva, onde uma rápida detecção de potenciais falhas pode prevenir custos elevados de paragem e danos em equipamentos

Os desafios

No entanto, apesar de ser altamente promissor, este modelo apresenta ao mesmo tempo alguns problemas que não podem ser ignorados quando se trata de computação de ponta. Em certos cenários, continua ainda a fazer sentido optar por uma arquitetura de rede convencional:

Poder de processamento e capacidade de armazenamento limitados

Os dispositivos edge têm normalmente um poder de processamento e capacidade de armazenamento algo limitados, em comparação com centro de dados centralizados. Isto pode resultar em performance reduzida e tempos de resposta mais lentos para certas aplicações.

Questões de segurança

Assim como existem benefícios de segurança a nível da cloud, existem desafios de segurança a nível local. Os dispositivos edge encontram-se normalmente em espaços públicos ou localizações remotas, fazendo com que se tornem vulneráveis a ataques físicos ou cibernéticos. Assegurar a segurança destes dispositivos e os dados por eles recolhidos pode ser desafiante, especialmente se não estão bem protegidos.

Falta de estandardização

Neste momento, nao existe um approach estandardizado ao edge computing, o que significa que diferentes dispositivos e sistemas podem não conseguir comunicar uns com os outros. Isto pode levar a problema de compatibilidade e limitar a capacidade das organizações de aproveitar os benefícios do edge computing.

Criação de redundância

Num modelo de edge computing, um grande cluster central é trocado por muitas máquinas locais. Uma máquina de arestas substitui uma instância do aglomerado central. Porém, o modelo vai criando com frequência novas redundâncias que aumentam os custos – por exemplo, quando toca ao armazenamento, em vez de criar uma cópia central de cada ficheiro, uma rede edge pode manter uma cópia independente em cada nó de edge. No caso de pequenas redes edge, todas estas cópias adicionais podem criar redundância. Assim, com mais 100 nós de edge, é provável que o armazenamento seja cerca de 100 vezes mais caro. Isto pode ser limitado pelo armazenamento de dados apenas nos nós que são ativamente utilizados pelos utilizadores individuais – mas o problema da duplicação ainda não desaparece completamente. A certa altura, o custo disto começa a ter impacto no custo total.

Questões legais e de compliance

Em alguns países, o imposto sobre as vendas é cobrado sobre as compras online, noutros não. Além disso, nos EUA, por exemplo, existem regulamentos fiscais estatais individuais. Em muitos casos, os impostos aplicáveis dependem da localização física do hardware sobre o qual o processamento de dados é efetuado. A informática de ponta pode aumentar a confusão sobre quais as leis aplicáveis. Os impostos são uma questão complexa que as partes interessadas devem abordar antes de decidir utilizar a computação de ponta.

Proteção de dados

Tanto a localização dos utilizadores como a localização dos dados estão sujeitas às leis de proteção de dados. Alguns países são abrangidos pelo âmbito do GDPR, outros por outras estruturas. Existem também regulamentos como a HIPAA, que lidam especificamente com gestão de dados de dispositivos médicos. Para as empresas, isto significa que terão de analisar quais as leis e regulamentos que se aplicam aos respetivos nós de edge – e descobrir como assegurar o cumprimento dos mesmos. Isto é especialmente verdade quando os utilizadores e servidores estão localizados em diferentes países. Uma solução mais simples seria operar todos os nós de edge numa só jurisdição.

Em conclusão, a crescente relevância do edge computing está a revolucionar a maneira como pensamos sobre computação e processamento de dados. Resta analisar as vantagens e desvantagens, e perceber se esta é uma tecnologia relevante e benéfica para o nosso caso em particular.

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Cibersegurança Formação Inovação

Será assim tão importante a transformação digital?

Short answer: sim. A transformação digital tem-se tornado numa absoluta necessidade para as empresas e negócios, para que se mantenham competitivos no mundo acelerado e em constante atualização em que vivemos. Esta transformação envolve utilizar a tecnologia para transformar processos de negócio, as experiências dos utilizadores e clientes, e ainda os modelos de negócio. Ao abraçar a transformação digital, as empresas podem ganhar vantagens competitivas, melhorar a sua eficiência, e providenciar um serviço melhor e mais personalizado.

A transformação digital é, sem dúvida, uma oportunidade para voltar a ver com outros olhos, reavaliar e aperfeiçoar o que uma empresa já oferece: como são realizados os processos de negócio, se e como o serviço é personalizado de forma coerente em todos os canais de interação, se e como as operações se podem tornar mais eficientes através da optimização e da automação de certos processos. Este processo de transformação digital permite que as empresas expandam a sua presença e alcancem novos públicos, por meio de modelos de negócio baseados em plataformas digitais.

Fases da transformação digital

Existem 6 fases da transformação digital, que as empresas devem seguir para transformar corretamente as suas operações:

1. Business as Usual

Nesta fase, as empresas ainda usam métodos mais tradicionais de operação e que ainda não adotaram tecnologias digitais. O foco é em manter o status quo em vez da inovação.

2. Present and Active

Na segunda fase, começam a adotar-se tecnologias digitais numa escala ainda reduzida. As empresas podem usar ferramentas digitais como as redes sociais ou a computação em cloud para melhorar a operação, mas o foco é ainda em manter o modelo de negócio.

3. Formalized

Nesta próxima fase, há a formalização dos esforços de transformação digital. As empresas poderão nesta altura criar uma estratégia digital, e alocar recursos a iniciativas digitais.

4. Strategic

Aqui, a transformação digital torna-se a prioridade estratégica do negócio. Iniciativas digitais são integradas na estratégia geral do negócio, e o foco é agora na inovação e crescimento.

5. Converged

Neste momento, a transformação digital está completamente integrada no negócio. A organização sofreu um “shift” cultural bastante grande, e as tecnologias digitais são agora usadas para suportar a inovação, a implementação de melhores experiências para os utilizadores, e para criar novos modelos de negócio.

6. Innovative and Adaptive

Na fase final, a organização está continuamente a adaptar-se a novas tecnologias, e constantemente a inovar. A transformação digital já não é uma iniciativa independente: já se embrenhou totalmente na cultura da empresa.

6 stages of digital transformation / as 6 fases da transformação digital
Fonte: www.aihr.com/

O setor de IT representa uma parte crucial na transformação digital nas empresas. Os profissionais de IT são por norma os responsáveis por selecionar e implementar as ferramentas e tecnologias que vão levar a esta transformação. Terão também de se certificar que a organização tem as infraestruturas necessárias para suportar as iniciativas digitais que se planeia fazer, e que a informação está guardada e gerida de forma eficiente.

Ferramentas ao auxílio da transformação digital

Existem inúmeras ferramentas e categorias de ferramentas que podem ser utilizadas no processo de transformação digital:

  1. Plataformas de computação em nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, & Google Cloud Platform (GCP) permitem às organizações armazenar, processar e analisar grandes quantidades de informação sem a necessidade de investir em hardware dispendioso;
  2. Plataformas de low-code como Appian, OutSystems, e Mendix permitem às organizações construir rapidamente aplicações customizadas às suas necessidades, sem precisar de conhecimentos avançados de programação;
  3. Softwares de Customer Relationship Management (CRM) como Salesforce e HubSpot providenciam um sistema centralizado para gerir informação e interações com clientes;
  4. Ferramentas de Business Intelligence (BI) e Analytics como Tableau, Power BI, e QlikView permitem às organizações analisar e visualizar informação em tempo real, ganhando “insights” importantes sobre a performance do negócio;
  5. Programas de Robotic Process Automation (RPA) como o Microsoft Power Automate, UiPath ou Automation Anywhere ajudam a automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, libertando tempo aos profissionais, para que se possam focar em tarefas mais importantes;
  6. Ferramentas de Cibersegurança como firewalls, softwares antivírus, e sistemas de detecção de intrusos ajudam as organizações a proteger os seus assets digitais e prevenir ataques cibernéticos.

Em conclusão, a transformação digital é uma oportunidade para as empresas de criar novos e melhorados modelos de negócio e aproveitar novas oportunidades de mercado. No entanto, há que ter em conta que isso requer um planeamento atento, um investimento em tecnologia e talentos, acompanhamento próximo da execução, e a capacidade de gerir eventuais riscos e desafios que surjam ao longo do caminho.

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A importância da análise digital forense no mundo corporativo

Comic engraçado sobre provas digitais encontradas no codigo
As provas não mentem!

Embora as atividades de análise digital forense estejam profundamente associadas à investigação criminal, as empresas estão cada vez mais a identificar a necessidade de integrar esses conhecimentos e competências nos seus departamentos de TI. A recuperação de dados e a análise digital forense podem ajudar as empresas a proteger os seus ativos digitais e informações confidenciais, além de detectar e prevenir ações maliciosas.

A recuperação de dados é essencial para a continuidade dos negócios em caso de perda de dados. Isso pode ocorrer devido a falhas de hardware, erro humano, desastres naturais ou ataques cibernéticos. A recuperação de dados pode envolver a restauração de dados a partir de backups ou a reconstrução de dados perdidos. A análise digital forense, por sua vez, é a investigação e análise de provas digitais para descobrir a causa de um incidente de segurança.

As empresas podem utilizar a análise digital forense para investigar possíveis violações de dados ou de segurança e tomar medidas para prevenir futuros incidentes. A análise forense pode ajudar a identificar a origem de um ataque cibernético e a determinar a extensão dos danos causados. As empresas também podem utilizar a análise forense para identificar a origem de ameaças internas, como roubo de dados ou sabotagem de sistemas.

Além disso, a análise digital forense pode ser útil para fins de conformidade regulatória. Muitas empresas são obrigadas por lei a manter registros e informações precisas sobre suas operações e atividades. A análise digital forense pode ajudar a garantir que as empresas estejam a cumprir essas obrigações e que não estejam a violar nenhuma lei ou regulamentação.

Aplicação em diferentes setores de atividade

A análise digital forense pode trazer inúmeras vantagens para diferentes setores de atividade, incluindo:

  1. Setor financeiro: Pode ser utilizada para investigar crimes financeiros, como fraudes e lavagem de dinheiro, permitindo que as empresas recuperem ativos e evitem perdas financeiras significativas.
  2. Setor de saúde: Pode ser utilizada para investigar crimes de fraude na área da saúde, como faturação fraudulenta e abuso de receitas médicas, ajudando as empresas a recuperarem recursos financeiros e a garantirem a conformidade com as normas regulamentares.
  3. Setor de tecnologia: É fundamental para a investigação de crimes cibernéticos, como hacking e roubo de dados, permitindo que as empresas identifiquem a origem do ataque e tomem medidas para evitar futuros ataques.
  4. Setor jurídico: Pode ser usada para apoiar casos legais, fornecendo provas digitais que podem ser usadas em tribunal.

Em geral, esta é uma ferramenta importante para empresas de todos os setores de atividade, ajudando a proteger seus ativos, identificar vulnerabilidades em sua segurança cibernética e garantir a conformidade com as normas regulamentares.

Aliar a análise digital forense à cibersegurança

A análise digital forense e a cibersegurança são duas áreas interligadas e que se complementam. A utilização da análise forense em conjunto com medidas de segurança pode ajudar a proteger os dados e sistemas de uma organização de ameaças cibernéticas. As duas podem e devem ser utilizadas em conjunto:

  1. Identificação de ameaças: A análise forense pode ajudar a identificar ameaças cibernéticas, como malware e ataques de phishing, e a determinar a extensão do dano.
  2. Prevenção de futuros incidentes: Com base nas descobertas desta análise, é possível tomar medidas para evitar incidentes semelhantes no futuro.
  3. Investigação de incidentes: Em caso de violação de dados, invasão de sistemas ou outros incidentes de segurança, a análise digital forense pode ajudar a investigar o ocorrido e reunir provas para uma possível ação judicial.
  4. Melhoria da segurança: A análise digital forense pode ser usada para identificar vulnerabilidades nos sistemas de uma organização, permitindo que medidas de segurança adicionais sejam implementadas para proteger contra futuras ameaças.

Exemplos de ferramentas de análise digital forense

Existem várias ferramentas que são usadas em análise digital forense e recuperação de dados, e muitas delas são amplamente conhecidas na indústria de TI. Aqui estão alguns exemplos:

  1. EnCase Forensic: é uma ferramenta usada para recolher, preservar e analisar provas digitais. É frequentemente usada em investigações criminais e corporativas.
  2. FTK (Forensic Toolkit): é outra ferramenta popular que ajuda a recolher, processar e analisar dados. Pode ser usado em diferentes tipos de investigações, como investigações de crimes financeiros e cibernéticos.
  3. Sleuth Kit: é uma coleção de ferramentas de código aberto que podem ser usadas para examinar sistemas de arquivos em diferentes plataformas. Inclui uma variedade de ferramentas, como análise de imagem de disco, recuperação de arquivos excluídos e pesquisa de palavras-chave.
  4. Ferramentas de análise de logs: Os arquivos de log são mensagens geradas por computador que registam eventos, processos e outras informações durante a operação. A análise de logs é a disciplina geral que analisa arquivos de log para identificar padrões que possam ajudar na solução de problemas, nas previsões de desempenho, na manutenção e em melhorias. No contexto das operações de TI, os arquivos de log são normalmente usados para compreender os processos e os eventos que ocorreram durante uma falha de hardware, uma violação de segurança ou outro tipo de incidente. As ferramentas de análise de logs podem ser usadas para revelar tendências de todo o sistema que podem ajudar a evitar incidentes futuros.

A recuperação de dados e a análise digital forense são skills cada vez mais importantes no mundo corporate. As empresas que desejam proteger os seus ativos digitais e informações confidenciais devem considerar, mais tarde ou mais cedo, a incorporação dessas ferramentas nos seus departamentos de TI ou a contratação de especialistas externos em recuperação de dados e análise digital forense.

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8 segredos (não tão secretos) para a melhor Gestão de Projetos

A partir do momento que uma pequena empresa cresce e os seus projetos se tornam mais complexos e exigentes, querendo ou não, irá depender da Gestão de Projetos para manter os seus standards de qualidade e continuar a crescer.

Antes de enveredar pelo mundo da Gestão de Projetos, é necessário começar com um plano sólido, entender o que é, como funciona, e algumas das melhores práticas a aplicar. É aqui que nós entramos em ação. Temos 8 dicas essenciais para qualquer profissional (mesmo para quem não trabalha em Gestão de Projetos), que não são nenhum segredo de estado, mas que não devem ser postas de parte.

1. Começa com um plano

A Gestão de Projetos anda sempre à volta de planos e da sua implementação da forma mais fluida possível. Se enveredas pela Gestão de Projetos sem antes teres um plano definido, não interessa qual a ferramenta que utilizas – ou quão bem a utilizes. Sem um bom plano para começar, vai ser tudo muito, muito mais difícil.

Mesmo antes de começar a construir o projeto dentro de uma plataforma de gestão de projetos, já deves estar munid@ com um plano bastante completo que inclua de que se trata o projeto, qual o propósito que cumpre, quanto tempo vai demorar (e se há espaço de manobra para ir para além da data limite inicialmente estabelecida), quais os objetivos e como é que este projeto irá beneficiar a empresa e os clientes da mesma. Sem um plano que funcione, todo o processo pode e provavelmente vai ser desnecessariamente fatigante.

2. Comunica frequentemente com os principais stakeholders

Nada é mais eficiente num projeto (e na vida, já agora) do que uma boa comunicação. Certifica-te que implementas as ferramentas necessárias para que as equipas comuniquem sem problemas. Independentemente do software, é crucial que todos os membros sejam encorajados a manter todas as linhas de comunicação abertas para com o resto da equipa, dos managers e stakeholders.

A comunicação pode passar por um chat de servidor, e-mail, fórum ou qualquer tipo de plataforma (se bem que, mesmo com o passar dos tempos e a modernização das aplicações de reuniões virtuais, nada substitui verdadeiramente uma reunião e discussão presenciais), o mais importante é que os canais de comunicação se mantenham sempre abertos. Os Gestores de Projeto devem também estar sempre disponíveis e em contacto com os stakeholders, sem no entanto fazer demasiada pressão ou micromanagement.

3. Documenta os teus recursos

Recursos pode significar tudo desde membros da equipa, servidores, salas de reunião, etc. Uma coisa a ter em consideração é que normalmente não temos recursos ilimitados, e uma boa gestão daquilo que temos à disposição pode ser a chave para o sucesso de um projeto.

Quando tens uma documentação sólida de todos os recursos, tens sempre uma ideia bastante realista do que está a ser usado, como é que está a ser usado, e da forma mais eficiente de usar esses recursos. Deves também criar um “plano de recursos” para saber exatamente como usar cada recurso durante o ciclo de vida do projeto.

4. Monitoriza o volume de trabalho

A última coisa que queres fazer é sobrecarregar certos membros da equipa ou a equipa por inteiro. Tu e os teus Gestores de Projeto devem sempre ter o volume de trabalho do projeto sob controlo. Quando encontras um ou mais membros da equipa que têm mais trabalho do que deveriam, está na altura de redistribuir funções para evitar situações de burnout. Quando alguém chega ao ponto de burnout, já é demasiado tarde e o próprio projeto pode ser fortemente afetado. Ao te precaveres contra estas situações, poupas a equipa e o projeto ao mesmo tempo.

5. Implementa Gestão do Risco

O risco está em todas as partes, e é preciso algum esforço para o gerir. Implementar gestão do risco significa que estás sempre preparad@ para o pior, mesmo que nunca suceda. Para fazer esta gestão de forma eficiente, deves criar uma equipa de resposta ao risco, identificar todos os possíveis riscos envolvidos com o projeto, uma completa análise de risco, atribuir uma pessoa responsável para cada risco, e estar preparad@ para dar os passos necessários para lidar com cada risco, caso aconteça.

6. Evita ir mais longe do que o planeado

Por vezes, é tentador em alguma fase do ciclo de vida do projeto ir além das fronteiras do mesmo. Podes ter encontrado entretanto um novo atributo ou função que poderia ser necessária. Apesar disso, não planeaste a inclusão desse atributo, e tentar adicioná-lo a meio do projeto pode colocar em risco o sucesso de todo o projeto.

Ao invés de adicionar algo a meio do processo, considera essa adição para uma edição futura deste mesmo projeto, ou mesmo como um add-on a ser adicionado depois da conclusão do projeto. O mais seguro é manteres-te com o teu plano original, e certificares-te do seu sucesso em vez de aplicar riscos desnecessários.

7. Reúne com frequência (mas com brevidade)

Considera organizar pequenas reuniões “stand-up” semanais ou diárias com toda a equipa, para te certificares que estão todos na mesma página. Estas reuniões devem ser breves e assertivas. Não te desvies do tópico em questão e não mantenhas as pessoas mais tempo que o necessário, senão vai tornar-se fastidioso para toda a gente envolvida. O ideal é chegar, dizer aquilo que precisa ser dito, ouvir os outros, e terminar. É só isso.

8. Documenta tudo

Algo que algumas pessoas descartam mas que faz toda a diferença, é documentar. Não só deves manter documentação detalhada sobre o que quer que seja que construas/cries, mas deves também documentar tudo sobre o projeto em si e o desenvolvimento de todas as suas fases. Regista quem fez o quê, como e quando, basicamente anota todos os aspetos do projeto que te lembres. Quanto mais documentação existir, mais eficiente será o projeto, e mais facilmente serás capaz de repetir um projeto com sucesso no futuro.

Those who plan do better than those who do not plan, even though they rarely stick to their plan.”

Winston Churchill

PS: Sabias que a Olisipo tem uma categoria de formações focadas em Gestão de Projetos? Se estas oito dicas te abriram o apetite para este mundo, não te deixes ficar por aqui, e dá já o primeiro passo na tua carreira de (provável) sucesso connosco.

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