Eles podem ser considerados como o “coração” da estrutura tecnológica das empresas e organizações. Sem eles, é difícil imaginar como seria boa parte dos serviços e procedimentos tecnológicos que conhecemos e usamos nos dias de hoje. Do envio de uma mensagem no Facebook até o armazenamento de dados de uma megacorporação, são essenciais: sem eles, o mundo pararia – ou seria muito diferente do que estamos habituados.

Falamos dos datacenters. Hoje, dedicamos este post a esse componente essencial da área de TI. Abordaremos os tipos básicos de datacenters disponíveis no mercado e mostramos por que eles são importantes para as empresas e organizações.

Continue a leitura e descubra mais sobre as vantagens e as funcionalidades que essa tecnologia oferece!

O que é um “datacenter”?

Formado pela justaposição das palavras “data” (dados) e “center” (central), “datacenter” poderia ser chamado no nosso bom e velho português de “central de processamento de dados”.

Essas estruturas datam dos anos 1940, quando começaram a surgir os primeiros computadores. Com sistemas complexos para operar e manter, esses computadores exigiam um ambiente especial para operar, com muitos cabos para conectar todos os componentes, espaço suficiente para acomodá-los e energia para mantê-los em operação. Eles são os primórdios dos modernos datacenters. Entre 1997 e 2000, as empresas passaram a precisar de conectividade rápida à Internet e operação ininterrupta para colocar seus sistemas para funcionar. Foi aí o boom dos datacenters.

Nos dias de hoje, podemos definir essa tecnologia como uma estrutura onde ficam alojados equipamentos que têm atuação direta no processamento de dados – servidores, switches, roteadores, dispositivos de armamento de memória de massa, etc., e aqueles destinados à proteção e segurança dos demais equipamentos, como nobreaks, sistema de refrigeração e ar e câmeras de monitoramento.

Podemos pensar nos datacenters como uma infraestrutura que combina muitas redes de computadores, com o objetivo produzir, receber, processar e armazenar volumes muitas vezes imensos de dados, com funcionamento 24 horas, 7 dias por semana, 365 dias no ano.

Com tamanhos e destinações variados, a operação que um datacenter requer requisitos como:

 – Um espaço adequado ao tamanho e à complexidade dos equipamentos e cabeamentos;

– Fornecimento de energia de modo ininterrupto e soluções que garantam que, em caso de falha, um segundo sistema entra em operação, em substituição ao principal. Por isso, os geradores e os nobreaks são comuns;

– Redes de dados com velocidades suficientes para processar e trafegar grandes volumes de informação com velocidades aprimoradas;

– Isolamento físico de áreas sensíveis onde os dados são produzidos ou armazenados, com controles de acesso por vezes rígidos;

– Aparato de segurança, como de tecnologias de detecção e combate a incêndios e câmeras de segurança;

– Estrutura de manutenção, com equipamentos necessários à reposição de peças, de modo a minimizar efeitos de uma possível avaria.

Por que os datacenters são importantes para as empresas?

Para compreendermos a importância de uma estrutura como o datacenter, basta pensarmos que é nele que tem lugar todo o tráfego de dados e informações das empresas – as vendas das milhares unidades de uma rede de lojas de departamento ou os check-ins de uma empresa área. Cadastros, operações, dados sigilosos – tudo passa por ali. Portanto, uma falha nessa estrutura pode significar a indisponibilidade de acesso à rede compartilhada ou mesmo um colapso das operações.

Os datacenters contam com uma alta capacidade de armazenamento e disponibilidade de acesso, de modo a que os dados estejam sempre disponíveis às empresas e aos clientes. Além disso, essas estruturas contam com sistemas de segurança da informação capazes de proteger os dados contra ataques cibernéticos.

Quais os tipos básicos de datacenters?

Podemos distinguir dois tipos básicos de datacenters: o local e o virtual. Vejamos.

Data center local

Neste caso, a infraestrutura é mantida pela empresa, que disponibiliza um ambiente físico próprio para abrigar os equipamentos (roteadores, servidores, cabeamento, componentes de rede etc.). É importante contar com mão de obra especializada para fazer a gestão da infraestrutura.

Neste modelo, as vantagens essencialmente são a centralização das operações e informações nas proximidades da empresa e um maior controle por não haver compartilhamento com outros usuários. O acesso é contínuo, mesmo sem internet.

As desvantagens estão associadas a um custo relativamente elevado, com instalação e manutenção. Há também limites para a capacidade de armazenamento e execução de tarefas.

Data center virtual

Neste caso, o datacenter fica hospedado em outro ambiente físico – como a nuvem – e a armazenagem dos dados é feita pela internet. Assim, há economia de espaço físico e também mais possibilidade de monitoramento dos recursos online.

A parte física é terceirizada a um fornecedor, que se torna responsável pelas manutenções e atualizações dos hardwares e softwares e pela segurança dos dados armazenados.

As vantagens desta infraestrutura baseada na nuvem são:

– Mais mobilidade para os dados;

– Escalabilidade para o armazenamento – ou seja, é possível adquirir mais capacidade de armazenamento, caso necessário;

– Custos mais baixos;

– Menos possibilidades de indisponibilidade de recursos e serviços, já que estes estão sob monitoramento constante de um fornecedor.

As desvantagens desse modelo prendem-se substancialmente à necessidade de um planejamento maior, devido a uma sensação de falta de controle interno devido a estrutura não estar baseada na empresa, tal como acontece no datacenter local.

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Até o próximo post!

Sysdata –Tecnologia da Informação

Há cerca de uns 20 anos, a expressão “inteligência artificial” parecia algo restrito ao universo mirabolante dos filmes de ficção científica – ou pelo menos algo que se projetava para um futuro muito distante. Atualmente, a realidade é outra bem diferente, mesmo que não tenhamos a real percepção de uma mudança radical que continua em curso.

De acordo com um estudo global envolvendo seis países conduzido pela empresa Pega, apenas 33% dos consumidores acreditam que eles já estão usando, direta ou indiretamente, plataformas de Inteligência Artificial (AI). Na verdade, calcula-se que esse número seja bem maior – cerca de 77%.

Outro estudo recente sobre o impacto da tecnologia na economia mundial, desenvolvido pela Accenture em 12 países diferentes, revelou que a AI tem potencial para aumentar a produtividade da força de trabalho em 40% até 2035. Além disso, projeções indicam que, até 2025, o mercado desse tipo de tecnologia movimente quase 60 bilhões – detalhe: em 2016, esse número era de apenas 1.4 bilhão. Trata-se de um aumento exponencial, que reflete bem o potencial da área.

Não é à toa, portanto, que a inteligência artificial e realidades como Internet das coisas, robôs e machine learning têm sido equiparadas ao impacto da primeira revolução industrial lá do séc. XIX. Neste artigo, falamos de AI e mostramos como esse impacto se reflete na prática e no dia a dia das cadeias produtivas. Continue a leitura e conheça a seguir 5 aplicações da inteligência artificial nos processos da indústria.

O que é inteligência artificial?

Primeiro, é importante compreendemos melhor o que é a AI.

Ela pode ser definida como um conjunto de tecnologias que tem por objetivo imitar a inteligência humana, por meio de mecanismos ou de softwares. Especialistas falam no estudo e desenvolvimento de “agentes inteligentes”, ou seja, sistemas que são capazes de compreender o ambiente à sua volta e adotar atitudes que maximizam as chances de adaptação e sucesso.

Um bom exemplo disso são os sistemas que “aprendem” a jogar xadrez. Em 2017, o AlphaZero, da empresa Deep Mind, depois de jogar contra si mesmo durante algumas horas, aprendeu a jogar xadrez em níveis nunca antes alcançados, superando em muito os melhores jogadores humanos e também outros softwares campeões de desempenho.

Embora a ideia de compreender o cérebro humano e imitar seu funcionamento tenha surgido lá nos anos 1950, a verdade é que a AI evoluiu mais recentemente, a partir sobretudo dos anos 2010, graças aos processadores de última geração que analisam e classificam enormes quantidades de informação em frações de segundos.

Como a inteligência artificial auxilia nos processos da indústria?

Vejamos, a seguir, 5 exemplos de aplicações da AI em indústrias muito diversas.

#1 Mais eficiência e produtividade

As fábricas de automóveis modernas podem produzir um carro em apenas um minuto, graças ao uso de robôs e de outros equipamentos inteligentes. Tais tecnologias permitem não apenas alcançar os padrões de qualidade mais exigentes, mas também aumentam a produtividade das linhas.

A automação está concentrada, sobretudo, nas linhas de pintura e soldagem, áreas nas quais a presença humana é praticamente inexistente nos dias de hoje. Com equipamentos mais eficientes, as novas fábricas de carro conseguem reduzir em até 40% os custos com despesas como energia e água a cada automóvel produzido. Reduzem-se também os gastos com problemas de saúde dos funcionários, dado o menor esforço braçal exigido, e obtêm-se um maior controle da produção e mais flexibilidade para interferir nas linhas de produção.

#2  Produção inteligente e conectada

Na chamada “produção inteligente e conectada”, não é apenas um ou outro aspecto da produção que é automatizado, como no exemplo da indústria automobilística referido anteriormente. As fábricas digitais permitem que o controle da produção passa a ser feito, de forma integral, virtualmente.

O pedido de compra é repassado à linha de produção, fabricado, embalado, conferido e preparado para a entrega ao comprador sem qualquer intervenção humana – tudo é acompanhado à distância, em uma sala de controle, na qual analistas (seres humanos mesmo, com carne e osso e tudo mais) monitoram o comportamento das máquinas e desligam-nas ao fim do dia – isso se for o caso, claro, pois robôs podem trabalhar 24 horas.

O ritmo de produção pode ser acelerado, reduzido ou interrompido, caso haja falhas. As vantagens relacionam-se a um óbvio salto em produtividade, menos custos, economia de tempo e maior controle da qualidade.

#3 Mais rapidez nos reparos

Imagine a quantidade de processos e equipamentos envolvidos na produção de uma fábrica. Agora, imagine a manutenção disso tudo. Como simplificar e reduzir os custos de algo tão essencial para indústria?

Com a AI, a montagem e a manutenção de máquinas se tornam mais simples. Em vez de consultar complicados manuais antes de proceder a um reparo, nas fábricas modernas os funcionários apenas abrem um aplicativo, escaneiam um adesivo e, pronto, o sistema dá início a uma demonstração a passo sobre como determinada peça deve ser trocada. Além disso, as animações que vão surgindo na tela vão demonstrando como proceder.

Outra vantagem é um ganho em segurança. Os sistemas inteligentes dão acesso a informações fundamentais sobre o funcionamento da linha de montagem, que permitem agir de forma antecipada para evitar pausas – por exemplo, quando uma máquina deve funcionar, quem é o funcionário responsável por ela, o que deve produzir, quanto deve produzir, quando deve passar por manutenção. Com as soluções de manutenção preditiva, o chão da fábrica torna-se um lugar muito mais seguro, com impactos significativos na produção.

#4 Aceleração dos processos de tomada de decisões

Na agroindústria, a AI garante um processo de tomada de decisões muito mais rápido. Por exemplo, os sistemas inteligentes analisam milhares de dados para dizer aos engenheiros agrônomos, com incrível precisão, qual o melhor momento para o plantio e a colheita e quais os melhores insumos para alimentos processados.

Além disso, há protótipos de máquinas que conseguem desenvolver todo o processo de colheita sem a intervenção humana. Sistemas automáticos têm sido usados para o diagnóstico de doenças e pragas nas plantações, diminuindo em muito os prejuízos associados a esse tipo de problema.

#5 Soluções para todos os setores

Os impactos da AI na indústria atingirão as mais inesperadas áreas de negócios. Vejamos o exemplo de um setor até hoje geralmente dominado por métodos tradicionais e pouco tecnológicos: o da produção de leite.

Há fazendas brasileiras usando tecnologia de ponta na propriedade, de modo a obter um produto de qualidade superior. Na área de ordenha, robôs operam 24 horas sistemas com pistões de ar comprimido, que tiram todo o leite. Quando nasce um bezerro, eles recebem uma espécie de brinco com um chip, e é o próprio robô que calcula a quantidade de alimento de que o filhote precisa, faz a mistura no liquidificador e libera as mamadeiras, tudo de forma automatizada.

As vacas usam um colar eletrônico, capaz de calcular o tempo mínimo entre uma ordenha e outra. Se o animal tenta adentrar a área da ordenha antes do tempo, a porteira inteligente não se abre. O colar também identifica o cio dos animais apenas com base no padrão com que eles se movimentam. Toda essa tecnologia resulta em um produto melhor e em uma produção muito maior.  

Como vimos, a inteligência artificial impacta diretamente na produtividade e, portanto, no lucro das empresas das mais variadas áreas.  Se gostou deste post, não deixe de compartilhá-lo em suas redes sociais. Ah, e para não perder as nossas dicas voltadas para o mundo da TI, cadastre -se agora mesmo para e receba a nossa newsletter.