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Trabalho Arquitetura Orientada a Serviços   SOA e Webservices

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UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ – FIR 
PÓS – GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE SOFTWARE 
2º SEMESTRE – 2º TRIMESTRE – EAD TURMA: 2015.2 
DISCIPLINA: 
ARQUITETURA ORIENTADA A SERVIÇOS – SOA E WEBSERVICES 
PROFESSOR: DENIS GONÇALVES COPLE 
 
 
 
IRIS BASILIO FERREIRA 
MATRICULA: 201507184328 
 
 
 
 
TRABALHO FINAL 
 
 
 
 
 
 
RECIFE – PE 
2016 
RESUMO 
 
 
 
 
Meu nome é Iris Basilio Ferreira, tenho 43 anos, morro no litoral norte de Pernambuco, 
casado, graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade Estácio 
de Sá – FIR em Recife-PE, atualmente cursando o sétimo período de Sistemas de 
Informação e segundo semestre da Pós-Graduação em Engenharia de Software pela 
mesma instituição citada acima. Eu e meus colegas de turma, temos que entregar 
individualmente um trabalho final da disciplina de Análise Orientada a Objeto e 
Projetos Arquitetural que contemple as seguintes atividades: 
 
Trabalho final de Pós Graduação 
 Você deve escrever um texto, de 3 a 4 páginas, relativas ao assunto, abaixo destacado. 
Contextualize seu trabalho com uma introdução, desenvolva o raciocínio 
desenvolvimento) e faça a sua conclusão pessoal. 
Apresente ao final todas as referências usadas (ao menos um livro deve ser consultado, 
mesmo que digital) e ao longo de seu texto apresente onde usou cada referência. 
 
Assunto base do trabalho: 
 "Importância da Interoperabilidade e do SOA frente ao Big Data e ambientes 
móveis". 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SUMÁRIO: 
 
 
 
1. Introdução.............................................................................................01 
2. Interoperabilidade ................................................................................02 
 2.1. Fatores históricos ..........................................................................02 
 2.2. Primeiros passos para inovação tecnológica .................................02 
 2.3. Características ...............................................................................02 
3. Big Data ................................................................................................03 
 3.1. Grande potencial do Big Data .......................................................04 
 3.2. Por que, Big Data é importante? ..................................................04 
 3.3. Como posso ajuda-lo a inovar com esta ferramenta .....................04 
 3.4. Big Data, grande quebra de paradigma – Móvel e Nuvem ...........05 
 3.5. Análise com Big Data ...................................................................05 
4. Conclusão .............................................................................................06 
1 
 
1. INTRODUÇÃO 
 
Durante o decorrer de nossas aulas, vimos fundamentos pertinentes ao embasamento 
necessário para o desenvolvimento deste trabalho final. Dai podemos perceber que ao 
longo dos anos o desenvolvimento de software tem encontrado grandes desafios, 
tornado este processo cada vez mais complexo, menos produtivo e mais dispendioso 
financeiramente, devido a grande demanda. Por isso existe, uma busca constante por 
abordagens que agreguem vantagens neste contexto, com a criação de softwares de 
forma rápida e principalmente sem comprometer a qualidade e o custo intencionando-
se a boa utilização dos recursos computacionais e novas tecnologias é uma grande 
preocupação da indústria de software. Sendo assim, a portabilidade, 
interoperabilidade, preparação para manutenções e documentação se apresentam como 
fatores cruciais na qualificação de um sistema. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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2.Interoperabilidade 
 
2.1.Fatores históricos 
Com a expansão dos elementos tecnológicos no decorrer da história, começaram a 
aparecer grandes conjuntos de dados independentes, os quais não se comunicavam, 
gerando uma grande redundância de informações e desperdício de poder de 
processamento. Muitos projetos apresentavam características semelhantes, mas como 
não existiam interfaces comuns ocorria um grande retrabalho na construção de novos 
produtos e bases de dados. 
 
2.2.Primeiros passos para inovação tecnológica 
O primeiro nível de integração direta entre sistemas informatizados ocorreu com o 
compartilhamento de bases de dados comerciais. Com o aumento das opções 
disponíveis em termos de fabricantes de bancos de dados, torna-se comum o uso de 
middleware e interfaces padronizadas. Nas diversas áreas da engenharia, esta 
padronização de interfaces já era um elemento comum com a adoção de COTS. A 
própria adoção de protocolos padronizados de rede foi um elemento que impulsionou 
muito o compartilhamento de dados e divisão de tarefas entre aplicativos distintos. Com 
o uso de protocolos padronizados, clientes e servidores podem ser criados em 
linguagens distintas, além de executarem em plataformas completamente independentes. 
 
2.3.Características gerais 
Um sistema interoperável deve permitir acesso a suas funcionalidades segundo padrões 
de comunicação abertos, aceitos pelo mercado, de forma a tornar transparente, ou quase, 
o processo de integração. 
TECNOLOGIAS INTEROPERÁVEIS 
OLE e DDE RPC RMI 
Activex CORBA DCOM 
MOM SOAP REST 
 
 
 
 
 
 
3 
 
3.Big Data 
Big Data se refere a estes conjuntos enormes de informações caracterizados por grandes 
volumes (ordem de grandeza), de grande variedade, que se originam de diversas fontes 
de dados gerados em alta velocidade e que podem ser obtidos no momento em que são 
criados. Além da tecnologia que está por trás destas soluções, a importância de Big Data 
reside no seu impacto no conhecimento corporativo e sua gestão. 
Nunca existiu uma tecnologia que prometesse uma mudança tão profunda na forma em 
que nascem as ideias nas organizações. A possibilidade de tomar decisões inteligentes 
para criar produtos, prever comportamentos e atuar conforme o contexto, tudo baseado 
nos dados analisados em tempo real, está mais que nunca ao alcance das empresas. 
Quando pensamos em Big Data, é comum fazermos uma tradução literária do texto e 
imaginamos “Grandes Dados”, relacionado à grande quantidade de dados a ser 
analisado. Mas o termo é um pouco mais abrangente, levando como base os três “V” do 
Big Data. Mas o que são os três “V’”? 
 
Velocidade. Os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados 
em tempo hábil. Tags de RFID, sensores, celulares e contadores inteligentes estão 
impulsionado a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real, 
ou quase real. 
Variedade. Os dados são gerados em todos os tipos de formatos - de dados 
estruturados, dados numéricos em bancos de dados tradicionais, até documentos de 
texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações 
financeiras. 
No SAS, consideramos duas dimensões adicionais quando falamos sobre big data: 
Variabilidade. Além da velocidade e variedade de dados cada vez maiores, os fluxos 
de dados podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Existe algo em 
tendência nas redes sociais? Diariamente, picos de dados sazonais ou picos gerados com 
base em eventos pode ser um desafio de gerenciar. Ainda mais quando falamos de 
dados não estruturados. 
Complexidade. Os dados de hoje vem de várias fontes, o que torna difícil estabelecer 
uma relação, corresponderem, limpar e transformar dados entre diferentes sistemas. No 
entanto, para que seus dados não saiam rapidamente de controle, é necessário ligar e 
correlacionar relações,