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 
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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 
 
 
 
 
 
 
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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,hierarquias e as várias ligações de dados. 
 
 
 
 
 
 
 
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3.1.Grande Potencial do Big data 
A quantidade de dados que está sendo criada e armazenada em um nível global é quase 
inconcebível e esta quantidade só continua aumentando. Isso significa que há ainda 
mais potencial para extrair dos insights de negócios provenientes destas informações, 
mesmo que apenas uma pequena porcentagem destes dados é realmente analisada. 
 
 
3.2.Por que Big data é importante? 
A importância do big data não gira em torno da quantidade de dados que você tem, mas 
em torno do que você faz com eles. Você pode analisar dados de qualquer fonte para 
encontrar respostas que permitam: 
 Redução de custos; 
 Redução de tempo; 
 Desenvolvimento de novos produtos e ofertas otimizadas; 
 Decisões mais inteligentes. 
Mas quando você combina big data com a alta potência do analytics, você pode realizar 
tarefas relacionadas a negócios, tais como: 
 Determinar a causa raiz de falhas, problemas e defeitos em tempo quase real; 
 Gerar cupons no ponto de venda com base em hábitos de compra dos clientes; 
 Recalcular carteiras de risco inteiras, em questão de minutos; 
 Detectar comportamentos fraudulentos antes que eles afetem sua organização. 
 
 
3.3.Como posso ajuda-lo a inovar: 
Desempenho do Big data - Você poderá inovar seu desempenho em velocidade, 
escalabilidade, interoperabilidade, e desenvolvimento rápido de aplicações com a nossa 
plataforma Big Data. 
 Velocidade Nossa tecnologia avançada permite a inserção rápida de grandes 
volumes de dados e lida com vários paradigmas – hierarquia, tabular (SQL), 
baseado em objetos – simultaneamente, para entregar rapidamente os dados de 
qualquer forma que você queira visualizá-los. 
 Escalabilidade Nossa interface “amigável” permite que ele faça escala de forma 
muito econômica para as contagens de núcleos de armazenamento extremamente 
grandes e dezenas de milhares de usuários. Então quando uma das maiores 
empresas de negociação de ações do mundo passou do processamento de 5 mil 
transações por dia para 250 mil, eles sabiam que a nossa plataforma poderia lidar 
com isso. Sem perder o ritmo. 
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 Interoperabilidade O sucesso do Big Data depende dos sistemas e fontes de 
dados que trabalham em conjunto. Quando uma grande empresa petroquímica 
precisou entregar um bilhão de litros de combustível por mês, eles confiaram em 
nosso banco de dados unificado e plataforma de integração rápida para juntar 
todos os elementos de uma só forma para manter os caminhões de entrega 
rodando em um continente para gestão de encomendas on-line. 
 Desenvolvimento rápido de aplicativos Novas abordagens e novos dispositivos 
móveis precisam de atualizações de software mais frequentes. Uma única 
ferramenta de banco de dados permite que você se adapte rapidamente. E sem 
ter que tirar e substituir o seu investimento no software existente. 
 
3.4.Big data, grande quebra de paradigma: 
Móvel e nuvem - Com o advento do Big Data e dos novos paradigmas da computação 
móvel e em nuvem, os desenvolvedores de aplicativos hoje enfrentam grandes desafios. 
Você poderá inovar o desenvolvimento de aplicações móveis com a nossa plataforma 
Big Data, que fornece uma estrutura móvel avançada que permite que você estenda seus 
aplicativos existentes dando aos usuários acesso móvel a todos os seus dados 
corporativos avançados. Nosso modelo de apresentação processa as telas para iOS e 
Android fornecendo as melhores características dos dispositivos móveis. E o modelo de 
dados é portátil de uma plataforma para outra. 
Devido ao fato de ser tão grande o volume de dados que reside na nuvem, nós também 
desenvolvemos avanços inovadores para a computação em nuvem. Seja esta uma nuvem 
pública ou privada, hospedada, no local ou híbrida, nós permitimos que você faça uma 
escolha, enquanto nós cuidamos do provisionamento e da expansão horizontal. 
Tornamos isso mais fácil com modelos para agilizar o processo de provisionamento. 
3.5.Análise com Big data 
Análise “espelho-retrovisor” tem o seu lugar. Mas e se você quiser fazer mais do que 
simples consultas, relatórios estáticos e gráficos coloridos e de dispersão? Analytics é 
tudo sobre dados – e não só uma ferramenta de visualização. 
Os usuários exigem mais do que painéis de controle. Eles querem informações com 
base em dados em tempo real, precisos, completos e relevantes para fazer com que esses 
relatórios estáticos e painéis de controle tenham algum tipo de valor real. Em um mundo 
acelerado e orientado por valores, são necessários conhecimentos para conduzir as ações 
corretas. E somente as ações impulsionam os resultados. 
Nossa tecnologia ajuda os gestores a tomarem decisões significativas com base nas 
informações operacionais completas e atualizadas. Você poderá inovar movendo-se para 
a dimensão ativa de analytics. 
 
 
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4.Conclusão 
A interoperabilidade pode ser entendida como uma característica que se refere à 
capacidade de diversos sistemas e organizações trabalharem em conjunto (interoperar) 
de modo a garantir que pessoas, organizações e sistemas computacionais interajam para 
trocar informações de maneira eficaz e eficiente. Mas nos próximos anos da internet 
serão marcados, principalmente por três tendências: 
 Big Data; 
 Computação em nuvem; 
 E pelas plataformas mobile. 
A Internet das coisas, o uso do big data, computação em nuvem e o desenvolvimento de 
plataformas móveis são mercados que as empresas precisam ficar atentas as 
oportunidades de negócio oriundas de big data, computação em nuvem e mobile. Sendo 
assim, esse será o grande desafio para os próximos anos da Internet e principalmente 
para os profissionais de TI, saírem em busca de adequação tecnológica e profissional 
para atender essa demanda. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Referencias: 
Livro – Análise da Informação - Kira Tarapanoff; 
Livro – SOA – Princípios de design de serviços – Thomas Erl.