Evento de Premiação dos Vencedores e o Professor mais indicado do Concurso Mainframe Brasil 2012!

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	O  bom é que não sai de mãos vazias. Muito legal esse Squize

Você realmente sabe o que é Big Data?

Texto original https://www.ibm.com/developerworks/mydeveloperworks/blogs/ctaurion/entry/voce_realmente_sabe_o_que_e_big_data?lang=en

O termo Big Data está cada vez mais popular, embora ainda esteja mal compreendido. Observo em muitas palestras que não existe consenso quanto a que realmente é Big Data e quais as tecnologias fundamentais que o sustentam. E mais ainda, existem muitas dúvidas de como tangibilizar o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar soluções de negócio que agreguem valor para as companhias.

Eliminar estas dúvidas é essencial e o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos Big Data.

Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytes começa a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas.

As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.

Começando pelo início. O que é Big Data? Outro dia escrevi um post com uma fórmula simples para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois “V”s: veracidade e valor. Vamos detalhar estes tópicos um pouco mais.

Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedade também, pois estes dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, mídias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instântaneas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeo, etc.

Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre este imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário qua a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas mídias sociais.

Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporações. Não foi desenhado para dados não estruturados (futurologia na época) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginável na época). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que é o modelo de dados mais usado atualmente.

Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big Data precisamos de outros modelos. Surgem os softwares de banco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dados estruturados e não estruturados. Existem diversos modelos como sistemas colunares como o Big Table, usado internamente pelo Google (é a base de dados sob o Google App Engine),o modelo Key/value como DynamoDB da Amazon, o modelo “document database” baseado no conceito proposto pelo Lotus Notes da IBM e aplicado em softwares como MongoDB, e o modelo baseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, não faltam opções... Interessante lembrar que antes do modelo relacional já existia um software de banco dados que lidava com grandes volumes que é o IMS da IBM, modelo hierárquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e que ainda hoje é base da maioria das transações financeiras que circulam pelo mundo.

Por outro lado, esta diversidade de alternativas demanda que os líderes dos projetos de Big Data escolham a mais adequada ou mesmo demandem mais de uma opção, de acordo com as necessidades específicas.

Depois da infraestrutura é necessário atenção aos componentes de analytics, pois estes é que transformam os dados em algo de valor para o negócio. Big Data Analytics não signfica eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrário, devem coexistir. Recomendo enfáticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press. Um bom exemplo de uso de Hadoop para analytics é o BigInsights da IBM.

Aliás, ao lado destas alternativas surgem outras opções, como o uso de appliances, como o Netezza da IBM, que embarcam em um hardware adaptado todos os softwares necessários para criar projetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data.

Quanto ao aspecto velocidade o conceito de stream processing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphere Streams da IBM é um exemplo muito interessante. A ideia de stream computing é fantástica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicional uma empresa filtra dados dos seus vários sistemas e após criar um Data Warehouse, dispara “queries”. Na prática faz-se garimpagem em cima de dados estáticos, que não refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias ou mesmo semanas atrás. Com stream computing esta garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data) atravessando um conjunto de queries. Podemos pensar em inúmeras aplicações, sejam estas em finanças, saúde e mesmo manufatura. Vamos ver este último exemplo: um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores pode monitorar em tempo real o processo de deteção e classificação de falhas. Com stream computing as falhas nos chips sendo fabricados são detetados em minutos e não horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e, mais importante ainda, pode-se fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação.

Adicionalmente, podemos pensar que a computação em nuvem é também um impulsionador para Big Data, pois pode-se usar nuvens públicas para suportar imensos volumes de dados e as caraterísticas de elasticidade das nuvens permitem que acionemos servidores virtuais sob demanda, aprenas no momento de tratar estes dados.

Enfim, Big Data já está batendo nas nossas portas. Seu potencial ainda não está sendo plenamente reconhecido, mas já vemos sinais claros desta importância quando lemos relatórios como o “Big Data, Big Impact: new possibilities for International Development”, publicado pelo World Economic Forum. Este relatório mostra como a sociedade mundial pode usufruir do imenso volume de dados gerado por ela para ajudar a resolver problemas diversos como questões sócio-econômicas e mesmo prevenção de epidemias.

Quanto às empresas, Big Data abre um novo e ainda inexplorado território. Carecemos de conhecimentos, experiências e mesmo de expertise profissional. Começa-se a se falar em novas funções como “data scientists” (escrevi sobre isso em post anterior), mas é inevitável que os CIOs tenham que colocar Big Data na tela dos seus radares. As oportunidades que os cinco “V”s trazem não podem e nem devem ser desperdiçados.

Resumo do mes

Como funciona a tecnologia Wireless

 

Carolina RibeiroDa redação

A tecnologia Wireless é uma forma de conexão entre dispositivos móveis ou fixos sem o uso de cabos. A rede sem fio transmite dados entre dois ou mais pontos, estejam eles próximos fisicamente ou não, e pode ser usada para o acesso Wi-Fi da Internet nos computadores, no Bluetooth dos celulares e até mesmo na transmissão de dados via satélite.

Como funciona a tecnologia Wireless

A transmissão de dados pode ser feita por radiação infravermelha, via satélite ou por meio de radiofrequências - radiações eletromagnéticas usadas, por exemplo, em telefones móveis e walkie-talkies. O funcionamento se dá por meio do Access Point (Ponto de Acesso), um aparelho que envia os dados na forma de ondas de rádio para serem captadas por antenas e transmitidas para todos os dispositivos conectados à rede.

A tecnologia Wireless se divide em quatro tipos: a de curta distância (WPAN), local (WLAN), metropolitana (WMAN) e de longa distância (WWAN).

A WLAN é usada por computadores, notebooks e tablets que se comunicam sem utilização de fios e cabos, em redes Wi-Fi. Existem também as redes que se utilizam de baixas taxas de transferência para permitir conexões de curta distância (WPAN), como o Bluetooth e o infravermelho, presentes principalmente em dispositivos móveis como celulares e tablets. A última, WWAN, é usado na base dos serviços de telefonia celular.

Concurso Mainframe para estudantes do Brasil

 

Concurso Mainframe 2012

Datas do concurso:

• De 22 de agosto à 19 de setembro estarão abertas as inscrições e a fase de ambientação do concurso.
  Para se inscrever no concurso clique aqui.
• A partir de 21 de setembro estarão abertas as Parte 1, Parte 2 e Parte 3 do concurso.

Regulamento

Para acessar o regulamento do concurso clique aqui. (PDF, 50KB)

Para acessar o modelo de autorização para menores de 18 anos clique aqui. (DOC, 25KB)

Quem pode competir?

O concurso é destinado a estudantes do ensino técnico ou superior com 16 anos de idade ou mais, o estudante pode indicar um professor para acompanha-lo nas atividades.

Os estudantes maiores de 16 anos e menores de 18 anos deverão obrigatoriamente enviar para um email concurz@br.ibm.com a autorização assinada por um dos pais ou responsáveis.

Caso seja indicado um professor, este deve estar inscrito no IBM Academic Initiative. Para o educador realizar a inscrição é muito fácil, basta acessar a guia “Professores” e seguir as instruções. O cadastro demora aproximadamente 10 minutos ele terá diversas vantagens como acesso a produtos e recursos IBM sem nenhum custo para disponibilizar para seus alunos.

O que é um mainframe, afinal de contas?

Capaz de processar 100.000 servidores virtualizados, 50 bilhões de instruções por segundo, diversos sistemas operacionais em uma única máquina, aliado à alta performance e escalabilidade, o z196 da IBM faz parte da atual geração de mainframes que estão aí para mudar o conceito de servidores e processamento de dados.

Estamos, afinal, falando do servidor mais rápido e confiável do mundo e isso tem tudo a ver com o que você faz no seu dia-a-dia. Para toda transação no banco ou compra on-line, por exemplo, pode apostar que há um mainframe por trás garantindo que este serviço chegue até você e a milhares de pessoas ao mesmo tempo.

Precisa de mais informações?

Se você tem alguma dúvida entre em contato com a equipe do Concurso Mainframe através do e-mail concurz@br.ibm.com. Você também pode mandar uma mensagem via Facebook IBMconcurz

IBM System z Mastery sem custos!

É uma prova que verifica o conhecimento contido no Redbook IBM Introduction to the New Mainframe: z/OS Basics (US). Este Redbook oferece informações necessárias para começar a usar os recursos básicos de um mainframe. Acesse o site da oferta do IBM System z Mastery Test (US) e verifique como solicitar seu voucher

Resumo do mes