Categorias
Cibersegurança Inovação

Edge Computing: Vantagens e desafios

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.

Categorias
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.

Categorias
Formação Inovação

3 plataformas low-code que já não podemos ignorar em 2023

As plataformas de desenvolvimento low-code estão a tornar-se cada vez mais populares na indústria das Tecnologias da Informação. A tendência, que surgiu como um movimento tecnológico social, facilita o desenvolvimento de aplicações por profissionais que não são da área técnica, e acelera o desenvolvimento de aplicações e software por parte de developers profissionais.

Segundo a Gartner, projeta-se que o mercado global de desenvolvimento de tecnologias low-code alcance os 26.9 mil milhões de dólares em 2023, um crescimento de cerca de 20% desde 2022. Opina-se que os impulsionadores deste mercado sejam principalmente os chamados “business technologists” e o crescimento da hiper-automatização e iniciativas “Composable Business” (composabilidade) nas empresas.

O termo “composable enterprise” foi criado pela Gartner, para descrever um ‘approach’ modular à distribuição de serviços digitais e desenvolvimento de software. Por outras palavras, é uma arquitetura de aplicações “plug-and-play” onde vários componentes podem facilmente ser configurados e re-configurados.

Low-Code Development Technologies Revenue (Millions of U.S. Dollars) – Gartner (2022)

A hiper-automatização e composabilidade na adopção do desenvolvimento low-code

O interesse na hiper-automatização continua a crescer exponencialmente, devido às também crescentes necessidades de optimização operacional, à falta de profissionais habilitados, e a pressões económicas. A Gartner prevê que os gastos em softwares de hiper-automatização chegará aos 720 mil milhões de dólares em 2023. Parte destes gastos será direcionada às tecnologias de desenvolvimento low-code, incluindo LCAP, iPaaS, RPA, CADP e MXDP, que suportam processos de automatização, integração, análise de decisões e IA.

“As tecnologias de desenvolvimento low-code estão a suportar as ‘composable enterprises’ ao permitir a criação de soluções de software mais ágeis e resilientes”. Diz Jason Wong, analista na Gartner. “Estas tecnologias podem ser utilizadas para compôr e recompôr componentes modulares e PBCs (packaged business capabilities) para criar aplicações customizadas e adaptadas, para necessidades específicas.

Velocidade e agilidade no desenvolvimento de aplicações

O reduzido tempo de desenvolvimento e entrega de novas aplicações é provavelmente a vantagem mais fácil de identificar com o desenvolvimento low-code. Interfaces intuitivas para o utilizador, funcionalidades “drag and drop”, integração simples e com ferramentas de suporte, para além de opções de entrega “one-click”; todas estas facetas ajudam a certificar-nos que há um desenvolvimento mais rápido do que com o método tradicional. De facto, soluções low-code podem reduzir o tempo de desenvolvimento em cerca de 90%.

Redução de custos e recursos no desenvolvimento

A soluções low-code permitem a menos developers alcançar mais resultados, e até mesmo dar a oportunidade a profissionais que não sejam developers, de o fazer. Isto, obviamente que se traduz em custos reduzidos e um maior retorno para a empresa. Isto pode ser particularmente benéfico para empresas mais pequenas com equipas e budgets mais reduzidos.

Uma melhor colaboração entre developers e com clientes

Gerir o desenvolvimento de aplicações a partir de uma única localização promove uma maior e melhor colaboração entre developers. Vários indivíduos e/ou grupos podem ver exatamente que tarefas estão a ser cumpridas e por quem, permitindo-lhes colaborar para trabalhar nos mesmos módulos ao mesmo tempo.

As plataformas low-code muitas vezes trazem interfaces visuais e ferramentas drag-and-drop que permitem aos clientes participar no processo de desenvolvimento. Obviamente que com as suas possíveis complicações, mas este envolvimento pode também ajudar a que o produto final vá ao encontro das necessidades exatas do cliente, e melhorar a comunicação entre os developers e os outros stakeholders.

Criação de aplicações customizadas para necessidades específicas

Tal como já mencionado anteriormente mas merecendo o seu próprio sub-título, as plataformas de desenvolvimento low-code permitem aos developers criar aplicações customizadas para ir ao encontro das necessidades específicas dos cllientes. Isto pode ser particularmente benéfico em indústrias como a saúde ou financeira, onde poderão haver requisitos únicos e particulares, ou regulamentações restritas que tenham de ser seguidas à letra.

O desenvolvimento low-code já é utilizado com sucesso em várias indústrias. Por exemplo, na área da saúde, têm sido utilizadas na criação de aplicações que ajudam a melhorar o cuidado ao doente, e a tornar mais simples e diretas certas tarefas administrativas, dando mais tempo aos profissionais de saúde para se preocuparem com tarefas mais “humanas”. Na área financeira, o low-code tem sido utilizado para criar aplicações customizadas que ajudam empresas a gerir melhor o risco e ir ao encontro de todas as regulamentações. Na área do retalho, o low-code pode ser utilizado para criar aplicações que melhoram a transparência na cadeia de produção (supply chain) e optimizam processos de produção.

Como é que o low-code e Agile funcionam em conjunto?

As soluções low-code são desenhadas para providenciar um caminho mais rápido e mais produtivo ao desenvolvimento de software. Como tal, o low-code joga muito bem com a Metodologia Agile.

A metodologia Agile é um mindset que junta um número de metodologias de desenvolvimento de software. Na sua versão mais básica, a Agile foca-se em entregar valor para o cliente (customer value) muito rapidamente, através da colaboração entre developers e decisores, enquanto também se adapta aos requerimentos em constante mutação durante os ciclos de desenvolvimento. Isto permite às organizações melhor gerir a mudança constante, melhorando ao longo do tempo.

Plataformas eficientes low-code providenciam uma única e central localização para o desenvolvimento de software, promovendo a colaboração, implementando boas-práticas e automatizando processos de testes e feedback. Isto faz do low-code um “match” natural para a filosofia Agile.

Plataformas low-code mais usadas atualmente

1. Appian 

A Appian é uma plataforma low-code equipada com ferramentas de deployment nativas e opções de integração com ferramentas de DevOps como a Jenkins.

Desenhada para empresas de todos os tamanhos, a Appian permite aos seus utilizadores construir aplicações de business process management (BPM).

Essencialmente, as aplicações BPM ajudam as organizações a optimizar os seus processos de negócio. Sem dúvida, o Low Code é uma tendência no mundo dos negócios. Uma vez que essas plataformas tornaram o desenvolvimento de software muito mais acessível para todas as empresas.

2. OutSystems 

A Outsystems é uma plataforma de low-code “Omnichannel”, ou seja as empresas podem construir aplicações dentro de uma grande variedade de meios.

Dashboards de performance em tempo real e medidas de segurança reforçadas são algumas das características mais valorizadas, para além da capacidade de rápido desenvolvimento.

3. Microsoft PowerApps

As Power Apps são a plataforma low-code da Microsoft. É uma ferramenta particularmente útil para quem já utiliza o ecossistema Microsoft. As Power Apps tiram vantagem do Common Data Service (CDS). O CDS é uma colecção de entidades de informação que inclui relações entre entidades, as lógicas de negócio por detrás dessas entidades, e as formas de visualizar essas entidades.

As Power Apps são tipicamente utilizadas para prolongar processos dentro de aplicações Dynamics 365 e/ou no Office 365 ao fazer a ligação entre diferentes aplicações e organizações que coexistem dentro de um processo contínuo de negócio.

“High-productivity application platform as a service continues to increase its footprint across enterprise IT as businesses juggle the demand for applications, digital business requirements and skill set challenges.”

Gartner, 2018

Quer estejamos prontos a adotá-lo ou não, é inegável que o low code é já uma tendência no mundo dos negócios, uma vez que estas plataformas tornaram o desenvolvimento de software muito mais acessível para todo o tipo de empresas, e abriram outras portas aos profissionais.