PaaS – democratizando inovação e tecnologia

novembro 2, 2016 12:00 pm Publicado por Deixe um comentário

Um dos modelos de serviço na nuvem é o PaaS (Plataform as a Service), que surgiu com a proposta de oferecer todos os recursos tecnológicos necessários para execução, gestão e monitoramento de aplicações na nuvem – desde recursos computacionais, sistema operacional, já com o runtime instalado (Java, Node.js, Python, PHP etc.), e serviços como banco de dados, e-mail etc. Isso já é sensacional, tanto para o pessoal do desenvolvimento, quanto para a galera do Ops, pois minimiza ou elimina todo o esforço, custo e risco inerentes ao processo de desenvolvimento de aplicações e operação das mesmas, já embarcando aspectos de elasticidade, alta disponibilidade, segurança e performance.

Essa forma de comprar e consumir tecnologia diminui drasticamente os custos de aquisições de ativos (CAPEX), de pessoal, compra de licença de software, com seus contratos de manutenção e suporte muito onerosos, recursos humanos especializados em gerenciar e manter essas infraestruturas e a operação, mais os espaços refrigerados e o consumo de energia elétrica.

Além disto tudo, nota-se que um dos fatores que tem atraído muito a atenção dos adeptos desse novo modo de comprar e consumir tecnologia é, sem dúvida nenhuma, a capacidade de inovação e acesso a diversas tecnologias, que até então eram privilégios de poucos, basicamente de grandes empresas. Um exemplo é o uso de tecnologias para processar grandes volumes de dados (Big Data) via mineração, utilizando computação cognitiva, hadoop e extração de entidades, com softwares extremamente especialistas, que são capazes de entender linguagem natural em dados não estruturados e que normalmente necessitam de grande capacidade de processamento.

E tudo isso pode ser feito por meio da chamada de uma API na nuvem, de um equipamento ou device com recursos limitados, que envia o dado (que é processado não sabemos onde, nem em qual equipamento, sistema operacional) e nos retorna o resultado. Se executarmos duas chamadas dessa API, pagaremos por duas chamadas, e se um grande banco executar essa mesma API um milhão de vezes por dia, pagará mais, e os dois casos têm garantidas a capacidade computacional, performance, segurança e disponibilidade.

Os serviços, em sua maioria, estão disponíveis por meio de APIs, ou Aplication Program Interface – normalmente REST APIs; portanto, precisamos apenas entender as suas interfaces, ou recursos disponíveis. Por exemplo, caso queira extrair informações de um volume grande de dados não estruturados e em linguagem natural, que são facilmente encontrados nas redes sociais e documentos de todo tipo, basta consumir um serviço na nuvem – nesse caso, de computação cognitiva que entenda linguagem natural e que compreenda ontologia, ironia, dialetos, gírias etc., é importante ressaltar que esses serviços necessitam ser ensinados, pois são machine learning. Basicamente, é necessário enviar palavras ou textos e classificá-los. Por exemplo, para ensinarmos nomes masculinos e femininos, basta enviar um arquivo csv com duas colunas, sendo a primeira com nomes, e a segunda com a classificação. Com isso, o serviço utilizará técnicas de taxonomia para entender os padrões e fazer as devidas classificações.

Em um segundo processo, podemos utilizar o serviço ensinado para classificar algo novo, portanto, estamos falando de dois recursos disponíveis em um mesmo end point – um para treiná-lo e outro para classificá-lo. Tecnicamente falando, executamos um serviço enviando os dados de “training”, e depois usamos o mesmo serviço informando que queremos que ele classifique algo. Abaixo, um exemplo de um dos serviços na nuvem:

Para ensinar:

curl -u "usuário":"senha" -F training_data=@training_nomes.csv -F training_metadata="{"language":"pt","name":"Nomes"}" https://paas-provider.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers

E depois para classificar:

curl -u "usuário":"senha" -C classifier_id=kjsdf24jsdfkj3 text="Sergio" https://paas-provider.net/natural-language-classifier/api/v1/classifiers

Esses serviços retornam normalmente json ou xml, com classificações e percentuais de confiança, portanto podem ser utilizados na maioria das aplicações, independentemente da plataforma, que podem consumir APIs, como Android, iOS, Java, Node.js, PHP, Python etc.

Com isso, nós, desenvolvedores, precisamos somente de um computador, conexão à Internet, uma ideia e disposição para, por exemplo, tirar insights de dados não estruturados, fazer análise de sentimento baseado em posts nas redes sociais, analisar e entender dados em linguagem natural (com semântica e ironia), classificar e entender imagens e sons, capturar dados de milhares de sensores e devices, entender anomalias de comportamentos e fazer análises preditivas.

Tudo em questão de horas, ou até de minuto, e na linguagem de programação com que mais temos familiaridade. Ou por que não aprender novas? Basta escolher e criar o seu ambiente na nuvem, abstraindo configuração de infra, instalação de sistema operacional e runtime! Portanto, vamos focar em código e inovar?

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Source: IMasters

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Este artigo foi escrito pormajor

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