Trab Arquitetura Orientada a servicos SOA e Webservices

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Trabalho de Arquitetura Orientada a serviços - SOA e Webservices
Aluno: Luiz Otávio M. da Fonseca
Curso: Mba Eng Software
1. INTRODUÇÃO
Durante o decorrer das aulas online, foram passados fundamentos pertinentes ao embasamento necessário para o desenvolvimento deste trabalho final. Podemos entender que ao longo dos anos o desenvolvimento de software tem encontrado grandes desafios, tornando 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.
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 caracterís-ticas 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 compartilha-mento de bases de dados comerciais. Com o aumento das opções disponíveis em termos de fabri-cantes 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 as suas funcionalidades segundo padrões de comuni-cação abertos, aceitos pelo mercado, de forma a tornar transparente, ou quase, o processo de inte-gração.
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 inteligente s 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 abrangen-te, 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 altamen-te 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.
3.1. Grande Potencial do Big data
A quantidade de dados que está sendo criada e armazenada em um nível global é quase inconcebí-vel 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. Porque 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 ajudá-lo a inovar
Desempenho do Big data
Você poderá inovar seu desempenho em velocidade, escalabilidade, interoperabilidade, e desenvol-vimento rápido de aplicações com a nossa plataforma Big Data.
Velocidade
Nossa tecnologia avançada permite a inserção rápida de grandes volumes de dados e com vários paradigmas, hierarquia, tabular (SQL), baseado em objetos, simultaneamente, para entregar rapida-mente 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 conta-gens 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 gerir isso. Sem perder o ritmo. 
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 frequen-tes. 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 na nuvem!
Com o advento do Big Data e dos novos paradigmas da computação móvel e na nuvem, os desenvolvedores de aplicativos hoje enfrentam grandes desafios. Você poderá inovar o desenvolvi-mento 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 à 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 permiti-mos que você faça uma escolha, enquanto nós cuidamos do provisionamento e da expansão hori-zontal. 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.
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 na 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.