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Autor: deivid.bitti

  • Inteligência de Ameaças: em termos práticos, como ela funciona?

    Como a inteligência de ameaças cibernéticas é produzida? De que forma ela funciona no dia a dia das empresas? Quais vantagens as organizações que a potencializam têm mais chances de obter, na comparação com seus pares que ainda não chegaram lá?

    Em nossa série de artigos sobre o tema, buscamos levar você a entender por que esse conceito é fundamental. Por isso, agora vamos tentar responder a esses questionamentos. Confira! 

    → Talvez você queira uma introdução ao conceito de inteligência de ameaças. Neste caso, leia antes este artigo: 

    As seis fases do ciclo da Inteligência de Ameaças

    A inteligência contra ameaças cibernéticas é o produto final que sai de um ciclo de seis partes de coleta, processamento e análise de dados. Esse processo é um ciclo, pois novas questões e lacunas de conhecimento são identificadas durante o desenvolvimento da inteligência, levando à definição de novos requisitos de coleta. 

    Neste sentido, um programa de inteligência eficaz é iterativo, tornando-se mais refinado ao longo do tempo.

    Para maximizar o valor da inteligência de ameaças que você produz, é fundamental identificar seus casos de uso e definir objetivos antes de fazer qualquer outra coisa. Acompanhe nos tópicos que seguem!

    1. Planejamento e direção

    O primeiro passo para produzir inteligência de ameaças acionável é fazer os questionamentos certos.

    As perguntas que melhor impulsionam a criação de inteligência de ameaças acionável concentram-se em um único fato, evento ou atividade — perguntas amplas e abertas geralmente devem ser evitadas.

    Priorize seus objetivos de inteligência com base em fatores como o quão próximo eles aderem aos valores centrais de sua organização, quão grande será o impacto que a decisão resultante terá e quão sensível é a decisão.

    Um importante fator orientador neste estágio é entender quem consumirá e se beneficiará do produto final. 

    É preciso perguntar e responder: 

    • A inteligência irá para uma equipe de analistas com experiência técnica que precisa de um relatório rápido sobre uma nova exploração? 
    • Ou para um executivo que está procurando uma ampla visão geral das tendências para informar suas decisões de investimento em segurança para o próximo trimestre?

    2. Coleta

    A próxima etapa é coletar dados brutos que atendam aos requisitos definidos no primeiro estágio. É melhor coletar ativos informacionais de uma ampla variedade de fontes — internas, como logs de eventos de rede e registros de respostas a incidentes anteriores; e externas da web aberta, da dark web e de fontes técnicas.

    Os dados de ameaças geralmente são considerados listas de IoCs, como endereços IP maliciosos, domínios e hashes de arquivos. Mas também podem incluir informações de vulnerabilidade, como informações de identificação pessoal de clientes, código bruto de sites colados e texto de notícias fontes ou redes sociais.

    3. Processamento

    Depois que todos os dados brutos foram coletados, você precisa classificá-los, organizando-os com tags de metadados e filtrando informações redundantes ou falsos positivos e negativos.

    Hoje, até mesmo as pequenas organizações coletam dados na ordem de milhões de eventos de log e centenas de milhares de indicadores todos os dias. É demais para os analistas humanos processarem com eficiência — a coleta e o processamento de dados precisam ser automatizados para começar a fazer sentido.

    Soluções como SIEMs são um bom ponto de partida porque facilitam relativamente a estruturação de dados com regras de correlação que podem ser configuradas para alguns casos de uso diferentes, mas só podem receber um número limitado de tipos de dados.

    Se você estiver coletando dados não estruturados de muitas fontes internas e externas diferentes, precisará de uma solução mais robusta. 

    4. Análise

    O próximo passo é entender os dados processados. O objetivo da análise é procurar possíveis problemas de segurança e notificar as equipes relevantes em um formato que atenda aos requisitos de inteligência descritos na etapa de planejamento e direção.

    A inteligência de ameaças pode assumir muitas formas, dependendo dos objetivos iniciais e do público-alvo. Mas a ideia é colocar os ativos informacionais em um formato que o público entenda, o que pode variar de simples listas de ameaças a relatórios revisados ​​por pares.

    5. Divulgação

    O produto acabado é então distribuído aos seus consumidores pretendidos. Para que a inteligência de ameaças seja acionável, ela precisa chegar às pessoas certas no momento certo.

    Também precisa ser rastreável, para que haja continuidade entre um ciclo de inteligência e o próximo. Dessa forma, o aprendizado não será perdido. 

    Recomenda-se o uso de sistemas de tíquetes que se integram com seus outros sistemas de segurança para rastrear cada etapa do ciclo de inteligência — cada vez que uma nova solicitação de inteligência surge, os tíquetes podem ser enviados, escritos, revisados ​​e preenchidos por várias pessoas em diferentes equipes.

    6. Comentários

    A etapa final é quando o ciclo de inteligência se completa, tornando-o intimamente relacionado à fase inicial de planejamento e direção. 

    Após receber o produto de inteligência finalizado, quem fez a solicitação inicial o analisa e determina se suas dúvidas foram respondidas. Isso impulsiona os objetivos e procedimentos do próximo ciclo de inteligência, tornando a documentação e a continuidade essenciais.

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  • Inteligência de Ameaças: por que essa estratégia é importante

    A inteligência de ameaças é o conhecimento que permite prevenir ou mitigar ataques aos dados corporativos. Enraizada em dados, ela fornece contexto: quem está atacando, quais são suas motivações e recursos e quais indicadores de comprometimento devem ser procurados nas aplicações.

    E essa contextualização ajuda os gestores de Tecnologia da Informação (TI) a tomar decisões informadas sobre a segurança da informação. Isso sempre tendo em perspectiva que as tecnologias digitais estão no centro de quase todos os setores hoje. 

    Na prática, é preciso ter consciência de que a automação e a maior conectividade que eles oferecem revolucionaram as organizações, mas também trazem riscos. 

    Sobre isso vamos te ajudar a refletir ao longo deste artigo. Continue lendo para entender o que é e por que investir em inteligência de ameaças!

    Por que a inteligência de ameaças é importante?

    Hoje, o ecossistema de segurança cibernética enfrenta vários desafios: atores de ameaças cada vez mais persistentes e desonestos; uma enxurrada diária de dados cheios de informações estranhas e alarmes falsos em vários sistemas interconectados e uma séria escassez de profissionais qualificados.

    Algumas organizações tentam incorporar feeds de dados de ameaças em sua rede, mas não sabem o que fazer com bases cada vez maiores. Dessa forma, aumentam a carga dos analistas que nem sempre têm as ferramentas para decidir o que priorizar e o que ignorar.

    Por isso, a inteligência de ameaças é muito importante. 

    Ela, segundo a Gartner, “é o conhecimento baseado em evidências, incluindo contexto, mecanismos, indicadores, implicações e conselhos orientados para a ação sobre uma ameaça ou perigo existente ou emergente aos ativos”.  E mais: “essa inteligência pode ser usada para informar decisões sobre a resposta do sujeito a essa ameaça ou perigo”. 

    Do ponto de vista ferramental, uma solução de inteligência de ameaças cibernéticas pode resolver cada um desses problemas. Normalmente, usando aprendizado de máquina para: 

    • automatizar a coleta e o processamento de dados;
    • integrar-se às soluções existentes;
    • receber dados não estruturados de fontes diferentes;
    • e conectar os pontos fornecendo contexto sobre indicadores de comprometimento e táticas, técnicas e procedimento de agentes de ameaças.

    Em suma, a inteligência de ameaças é acionável: oportuna, fornece contexto e pode ser compreendida pelas pessoas encarregadas de tomar decisões para proteger sistemas e ativos informacionais.

    Quem pode se beneficiar da inteligência de ameaças?

    A inteligência de ameaças cibernéticas é amplamente imaginada como domínio de analistas de elite. No entanto, ela agrega valor em todas as funções de segurança para organizações de todos os tamanhos.

    Há empresas que tratam a inteligência de ameaças como uma função separada dentro de um paradigma mais amplo. Isso, em vez de um componente essencial que aumenta todas as outras funções, faz com que muitas das pessoas que mais se beneficiariam com essa estratégia não tenham acesso a ela.

    As equipes de operações de segurança normalmente não conseguem processar os alertas que recebem — a inteligência contra ameaças se integra às soluções de segurança que você já usa, ajudando a priorizar e filtrar automaticamente alertas e outras ameaças. 

    Os times de gerenciamento de vulnerabilidades podem priorizar com mais precisão as vulnerabilidades mais importantes com acesso aos insights e contextos externos fornecidos pela inteligência de ameaças. 

    E a prevenção de fraudes, a análise de risco e outros processos de segurança de alto nível são enriquecidos pela compreensão do cenário de ameaças atual que a inteligência de ameaças fornece. Incluindo insights importantes sobre os agentes de ameaças, suas táticas, técnicas e procedimentos e muito mais.

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  • Inteligência de Ameaças: por que sua empresa precisa ampliá-la?

    Num cenário em que os ciberataques escalam freneticamente, organizações preparadas evitam prejuízos financeiros e de imagem.

    Recentemente, a Agência de Cibersegurança e Infraestrutura dos Estados Unidos divulgou mais de 60 novas brechas que governos e empresas precisam fechar para evitar ciberataques. Isso porque em 2021 detectou-se um aumento exponencial de invasões e sequestros de dados, principalmente em sistemas ligados à internet.

    As preocupações do órgão ligado à defesa da maior potência global estão em linha com o que os noticiários apontam dia após dia: companhias de todos os portes e nos mais variados segmentos são vítimas de fraudes em sistemas e dados sensíveis, o que gera prejuízos financeiros e de imagem.

    Tanto é que 8 em cada 10 empresas brasileiras preveem aumentar seus investimentos para defesa de informações, segundo estudo da PwC. Na prática, o que elas estão fazendo é aumentar sua Inteligência de Ameaças que, em síntese, diz respeito lidar de maneira metódica contra a iminência de ataques a que estão constantemente submetidas.

    Para a Gartner, maior firma de pesquisa e consultoria em Tecnologia da Informação (TI) do mundo, a Inteligência de Ameaças “é o conhecimento baseado em evidências, incluindo contexto, mecanismos, indicadores, implicações e conselhos orientados para a ação sobre uma ameaça ou perigo existente ou emergente aos ativos”. 

    Ou seja, uma empresa que investe em Inteligência de Ameaças trabalha para prevenir ou mitigar ataques aos seus dados. Faz isso a partir do contexto: quem está atacando — ou pode vir a atacar —, quais são suas motivações e recursos, e quais indicadores de comprometimento nos sistemas devem ser realizados.

    Tipos de Inteligência de Ameaças

    Como estratégia, mas também como arcabouço tecnológico que dê conta de instalá-la, a Inteligência de Ameaças pode ser dividida em três tipos:

    1. Inteligência estratégica de ameaças: fornece uma ampla visão geral do cenário de ameaças da organização; destina-se a informar decisões de alto nível tomadas por executivos — como tal, o conteúdo geralmente é menos técnico e é apresentado por meio de relatórios ou briefings.
    2. Inteligência tática de ameaças: descreve as táticas, técnicas e procedimentos dos agentes de ameaças; deve ajudar os defensores a entender, em termos específicos, como a empresa pode ser atacada e as melhores maneiras de se defender ou mitigar esses ataques. 
    3. Inteligência de ameaças operacionais: é o conhecimento sobre ataques cibernéticos, eventos ou campanhas; fornece insights especializados que ajudam as equipes de resposta a incidentes a entender a natureza, a intenção e o momento de ataques específicos.

    Inteligência de Ameaças é abordagem especializada

    Engana-se, no entanto, quem pensa que é possível ampliar a inteligência de ameaças sem colaboração externa. 

    Pelo contrário, é preciso contar com ajuda especializada para levantar vulnerabilidades, encontrar brechas ou limitações e traçar um plano estratégico de prevenção, contenção de danos ou restabelecimento — no caso de um ataque concretizado.

    Quais são as vulnerabilidades da sua empresa em termos de cibersegurança? Em que grau, redes, sistemas e informações organizacionais estão protegidos hoje? 

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  • AWS, Google Cloud e Microsoft Azure: qual a melhor arquitetura Serverless?

    Seguindo a série de posts que estamos publicando em nosso blog sobre arquitetura Serverless (sem servidor), resolvemos trazer um comparativo dos principais fornecedores desse tipo de tecnologia: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Azure, da Microsoft.

    A ideia é mostrar porque, apesar de prometerem praticamente as mesmas coisas, algumas se destacam no mercado. 

    Confira em detalhes, a seguir!

    Principais diferenças entre a arquitetura Serverless de AWS, Google Cloud e Microsoft Azure

    Idioma suportado 

    O AWS Lambda é melhor do que outros, pois a linguagem de programação é bastante diversificada e o Lambda fornece mais versões e mais tipos de linguagens compatíveis do que outros provedores de arquitetura sem servidor.

    Suporte a funções com estado 

    O AWS Lambda não oferece esse suporte, mas pode acessar os serviços de armazenamento da AWS onde o Azure fornece esse recurso, e o Google Cloud não possui esse elemento até o momento.

    Identity and Access Management (IAM) granular

    As políticas do Identity and Access Management (IAM) podem ser anexadas ao Lambda. Enquanto o RBAC tem suporte na Assinatura e as Funções estão dentro do Azure. O Google Cloud não divulgou publicamente nada relacionado a isso.

    Armazenamento persistente 

    A AWS usa S3 e DynamoDB para armazenamento persistente sem estado completo, enquanto no ambiente do Azure as variáveis ​​podem ser definidas para que possam ser usadas em funções.

    O Azure armazena no armazenamento de blobs. 

    Já o Google Cloud fornece Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud SQL para o mesmo.

    Desdobramento, desenvolvimento

    Na AWS, a implantação é feita no formato zip. 

    O zip é carregado no Lambda/S3. Enquanto no Azure Git, dropbox, visual studio, console Kudu etc. podem ser usados ​​para implantação. 

    Na CLI do Google Cloud, o upload Zip, o Cloud Storage ou o Source e o editor da Web embutido são usados ​​para essa finalidade.

    Número máximo de funções

    No AWS Serverless e no Azure Serverless, não há limite para um número máximo de funções, enquanto no Google Cloud o limite é de até 1000 por projeto.

    Vista a superioridade da AWS, confira os aplicativos que ela oferece  

    Os destaques abaixo são os principais aplicativos da computação AWS Serverless:

    Aplicativo da Web e back-end

    Aplicativos da web sem servidor e back-end podem ser criados usando AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon S3 e Amazon DynamoDB e ajudariam a lidar com solicitações da web, dispositivos móveis, IoT e chatbots.

    Exemplo: Backend móvel para aplicativo de mídia social.

    Processamento de dados

    Muitas variantes diferentes de sistemas de processamento de dados em tempo real podem ser criadas na AWS Serverless Computing. Pode-se usar o seguinte para processamento de dados. 

    • AWS Lambda;
    • Amazon Kinesis;
    • Amazon S3;
    • Amazon DynamoDB

    Exemplos: 

    1. Criação de miniaturas de imagens;
    2. Análise de dados de streaming de mídia social;
    • Descubra como criar aplicativos sem servidor na AWS;
    • Explore os serviços de desenvolvimento de aplicativos sem servidor.

    → Leia também: AWS Serverless: os benefícios da arquitetura sem servidor.

    Que tal, conseguimos te mostrar as diferenças entre as arquiteturas Serverless da AWS, Google Cloud e Azure? Para seguir aprendendo sobre o tema, baixe agora o eBook Computação sem Servidor!

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  • Por que o Amazon Redshift é superior aos data warehouses tradicionais

    O Amazon Redshift é uma alternativa direta aos data warehouses tradicionais armazenados localmente. Na prática, é interessante ver como ele se compara ao armazenamento tradicional nas seguintes áreas: desempenho, custo, escalabilidade e segurança.

    Confira, a seguir, todos os detalhes!

    O desempenho do Amazon Redshift

    O Amazon Redshift é mais conhecido por sua velocidade. Ele oferece consultas rápidas em grandes conjuntos de dados, lidando com tamanhos de blocos de informação de até um petabyte e muito mais.

    A velocidade com que o Redshift processa dados até esses tamanhos é simplesmente impossível de alcançar no data warehousing tradicional, tornando-o a melhor escolha para aplicativos que executam grandes quantidades de consultas sob demanda.

    A capacidade de fornecer esse nível de desempenho vem com o uso de dois elementos de arquitetura: armazenamento de dados colunar e design de processamento paralelo massivo. 

    O custo do Amazon Redshift

    O Amazon Redshift é marcadamente mais rápido do que o armazenamento tradicional, mas quando se trata de escolher soluções de tecnologia, as organizações estão mais preocupadas com o custo.

    Como uma solução baseada em nuvem, o Amazon Redshift é capaz de fornecer desempenho de alto nível de forma acessível. Os executivos de TI sabem que o armazenamento tradicional é extremamente caro desde o início, com o desembolso inicial de hardware possivelmente chegando a vários milhões. 

    Por outro lado, não há custos iniciais substanciais para configurar e começar com o Redshift. Sendo uma solução totalmente gerenciada, o Redshift não tem custos recorrentes de hardware e manutenção. 

    Os administradores de banco de dados podem configurar data warehouses que podem lidar com grandes quantidades de dados sem ter que passar pelo longo processo de aquisição e compra estratégica da liderança que o hardware local de vários milhões de dólares exige.

    A escalabilidade do Amazon Redshift

    O armazenamento de dados tradicional representa um grande desafio caso suas necessidades de dados aumentem ou diminuam.

    Para o armazenamento tradicional, quando os dados das organizações precisam mudar, elas são forçadas a fazer outra rodada de investimentos caros para aquisição e implementação de novo hardware.

    O Amazon Redshift permite mais flexibilidade e escala elástica. À medida que seus requisitos mudam, o Redshift pode aumentar ou diminuir instantaneamente para atender às suas necessidades de capacidade e desempenho com apenas alguns cliques no console de gerenciamento.

    O preço sob demanda em termos de custo garante que você pague apenas pelo que usar. Não estar vinculado a hardware caro e longos contratos de manutenção significa que as organizações têm a liberdade de mudar de ideia sem ter que consumir custos irrecuperáveis.

    A segurança do Amazon Redshift

    Embora o Amazon Redshift seja comprovadamente melhor do que o armazenamento tradicional nos aspectos mencionados acima, a segurança continua sendo o ponto de inflexão para muitas empresas, mas não é por causa de vulnerabilidades de segurança conhecidas. 

    A realidade é que alguns ainda se sentem preocupados por não terem seus dados fisicamente presentes.

    Dito isso, a segurança é a principal preocupação da Amazon Web Services (AWS), sabendo que esse é um ponto importante na tomada de decisões para soluções de armazenamento.

    Práticas recomendadas de segurança do Amazon Redshift

    A Amazon segue o modelo de segurança de responsabilidade compartilhada, onde a Amazon é responsável pela segurança da nuvem e a organização é responsável pela segurança na nuvem.

    • Segurança da nuvem: a AWS protege a infraestrutura onde os serviços da AWS são executados na nuvem. Eles são responsáveis ​​por garantir que os recursos e serviços que podem ser usados ​​com segurança estejam disponíveis para os usuários. 

    A AWS também garante que os níveis de segurança sejam testados e verificados regularmente como parte da conformidade da AWS.

    • Segurança na nuvem: a responsabilidade de segurança das organizações que usam o Redshift é determinada pelo serviço da AWS que elas usam. 

    As organizações também são responsáveis ​​por outros fatores, como a confidencialidade dos dados, os próprios requisitos internos de uma organização e a conformidade com leis e regulamentos.

    Dito isso, o Amazon Redshift possui a maioria dos recursos de segurança da plataforma maior da Amazon Web Services. As credenciais e o acesso são concedidos e gerenciados no nível da AWS por meio de contas do Identity and Access Management (IAM). 

    Os grupos de segurança de cluster são criados e associados a clusters de dados para acesso de entrada. Para organizações que usam uma nuvem privada, o acesso por meio de um ambiente de nuvem privada virtual (VPC) também está disponível. 

    A criptografia de dados também é habilitada na criação do cluster e não pode ser alternada de criptografada para não criptografada diretamente.

    Para dados em trânsito, o Redshift usa criptografia SSL para se comunicar com o S3 ou o Amazon DynamoDB para operações de COPY, UNLOAD, backup e restauração.

    → Leia também: Implementação do Amazon Redshift na Autoglass!

    Que tal, conseguimos te mostrar o que é e como funciona o Amazon Redshift? Fale conosco agora mesmo para mais detalhes, e veja como podemos te ajudar a implementar essa solução na sua empresa!

  • Serverless Computing: o que é a computação sem servidor

    Serverless Computing, ou computação sem servidor, é um método de fornecimento de serviços de back-end baseado em como eles são utilizados. Nele, uma empresa que contrata um fornecedor sem servidor é cobrada com base no uso, não por uma quantidade fixa de largura de banda ou pelo número de servidores.

    Na prática, estamos falando de uma tendência cada vez mais adotada pelas organizações — crescimento de 30% ao ano, segundo estudo da Witekio. E, portanto, é bastante aconselhável saber mais sobre essa abordagem.

    Continue lendo para entender!

    O que é Serverless Computing?

    Serverless Computing surgiu como um novo paradigma para a implantação de aplicativos e serviços. Representa uma evolução dos modelos de programação em nuvem, abstrações e plataformas.

    Uma empresa que usa serviços de back-end de um fornecedor sem servidor é cobrada com base na computação utilizada e não precisa reservar e pagar por uma quantidade fixa de largura de banda ou número de servidores. Isso porque o serviço pode ser dimensionado automaticamente quando necessário. 

    Vale notar que, embora os serviços sejam chamados de “sem servidor”, os servidores físicos ainda são utilizados, mas os usuários não precisam estar cientes deles.

    Nos primeiros dias da internet, qualquer pessoa que desejasse criar uma aplicação web precisava possuir o hardware físico para rodar um servidor, uma tarefa complicada e cara.

    Mais tarde apareceu a computação em nuvem (Cloud Computing), em que um número fixo de servidores ou quantidades de espaço podiam ser alugados remotamente. 

    Os desenvolvedores e as empresas que alugavam essas unidades fixas de espaço no servidor geralmente compravam espaço extra. Elas queriam garantir que um pico de tráfego ou de atividade não excedesse limites mensais e interrompesse aplicativos. Isso significa que boa parte do espaço de servidor pago pode ser desperdiçado. 

    Para resolver o problema, os fornecedores de nuvem introduziram modelos com dimensionamento automático. No entanto, mesmo esse tipo de modelo poderia acabar saindo muito caro se ocorresse um pico de atividade indesejado, como um ataque DDoS.

    A computação sem servidor permite a compra de serviços de back-end com base em um esquema flexível “pague pelo que usar”. É como migrar de um plano de dados de celular com limite fixo mensal para um que cobra apenas por cada byte de dados que é realmente usado.

    Também é bom saber que o termo “sem servidor” não deve ser interpretado ipsis litteris, já que os servidores que fornecem esses serviços de back-end continuam existindo. O X da questão é que quem lida com todas as questões de espaço e infraestrutura é o fornecedor.

    Quais são as vantagens do modelo Serverless Computing?

    • Custos mais baixos — a computação sem servidor geralmente é muito econômica, já que o modelo de serviços de back-end na nuvem dos provedores tradicionais (alocação de servidores) geralmente significa que o usuário acaba pagando pelo espaço não utilizado ou pelo tempo ocioso da CPU.
    • Escalabilidade simplificada — os desenvolvedores que usam arquitetura sem servidor não precisam se preocupar com as políticas de aumento da capacidade de seu código. O fornecedor sem servidor se encarrega de aumentar os serviços de acordo com a demanda.
    • Código de back-end simplificado — os desenvolvedores podem criar funções simples que rodam independentemente para executar uma única finalidade, como fazer uma chamada de API.
    • Retorno mais rápido — a arquitetura sem servidor pode reduzir significativamente o tempo de lançamento no mercado. Ao invés de demandar um processo complicado de implantação para implementar correções de bugs e novas funcionalidades, os desenvolvedores podem adicionar e modificar o código gradualmente.

    Resumindo

    Serverless Computing, a computação sem servidor, oferece uma série de vantagens sobre a infraestrutura tradicional baseada em nuvem ou centrada em servidores. 

    Para muitos desenvolvedores, as arquiteturas sem servidor oferecem maior escalabilidade, maior flexibilidade e tempo de lançamento mais rápido, tudo isso a um custo reduzido. 

    Com as arquiteturas sem servidor, os desenvolvedores não precisam se preocupar em comprar, provisionar e gerenciar servidores de back-end. Entretanto, a computação sem servidor não é uma solução mágica para todos os desenvolvedores de aplicativos web.

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  • Por que e quando migrar para o Amazon Redshift

    Muitas empresas precisam tomar decisões com base em dados em tempo real e, simultaneamente, precisam implementar soluções rapidamente. 

    Pegue o caso do Uber, por exemplo. Com base em dados históricos e atuais, a companhia precisa decidir os preços de pico, para onde enviar os motoristas, qual rota seguir, o tráfego esperado e toda uma série de dados. 

    Milhares de decisões desse tipo precisam ser tomadas a cada minuto para uma empresa como a Uber com operações em todo o mundo. O fluxo atual de dados e dados históricos deve ser processado para tomar essas decisões e garantir operações tranquilas. Essas instâncias podem usar o Redshift como a tecnologia MPP para agilizar o acesso e o processamento de dados.

    Combinando várias fontes de dados

    Há ocasiões em que dados estruturados, semiestruturados e/ou não estruturados precisam ser processados ​​para obter insights. As ferramentas tradicionais de inteligência de negócios não têm a capacidade de lidar com as diversas estruturas de dados de diferentes fontes. O Amazon Redshift é uma ferramenta potente nesses casos de uso.

    Inteligência de negócios

    Os dados de uma organização precisam ser tratados por muitas pessoas diferentes. Todos eles não são necessariamente cientistas de dados e não estarão familiarizados com as ferramentas de programação usadas pelos engenheiros. 

    Eles podem contar com relatórios detalhados e painéis de informações que possuem uma interface fácil de usar. 

    Painéis altamente funcionais e criação automática de relatórios podem ser criados usando o Redshift. Ele pode ser usado com ferramentas como Amazon QuickSight e também ferramentas de terceiros criadas por parceiros da AWS.

    Análise de registro

    A análise do comportamento é uma fonte poderosa de insights úteis. Ela fornece informações sobre como um usuário usa um aplicativo, como ele interage com ele, a duração do uso, seus cliques, dados do sensor e uma infinidade de outros dados. 

    Os dados podem ser coletados de várias fontes — incluindo um aplicativo da Web usado em um desktop, celular ou tablet — e podem ser agregados e analisados ​​para obter informações sobre o comportamento do usuário. Essa união de conjuntos de dados complexos e dados de computação pode ser feita usando o Redshift.

    O Redshift também pode ser usado para armazenamento de dados tradicional. Mas soluções como o data lake S3 provavelmente seriam mais adequadas para isso. O Redshift pode ser usado para realizar operações em dados no S3 e salvar a saída no S3 ou Redshift.

    Os benefícios de usar o Amazon Redshift

    A vantagem mais distinta de usar o Amazon Redshift é o custo-benefício para sua organização. Custa apenas uma fração (aproximadamente um vigésimo) do custo de concorrentes como Teradata e Oracle. 

    Além do custo, há vários outros benefícios, sendo estes os mais evidentes:  

    • Velocidade. Com o uso da tecnologia MPP, a velocidade de entrega de saída em grandes conjuntos de dados é incomparável. Nenhum outro provedor de serviços em nuvem pode igualar a velocidade ao custo que a AWS fornece. 
    • Criptografia de dados. A Amazon oferece o recurso de criptografia de dados para qualquer parte da operação do Redshift. Você, como usuário, pode decidir quais operações precisam de criptografia e aquelas que não precisam de criptografia. 

    E, como sabemos, a criptografia de dados fornece uma camada adicional de segurança.

    • Ferramental familiar. Redshift é baseado no PostgreSQL. Todas as consultas SQL funcionam com ele. 

    Além disso, você pode escolher qualquer ferramenta SQL, ETL e Business Intelligence (BI) com as quais esteja familiarizado. Não há necessidade de usar as ferramentas fornecidas pela Amazon.

    • Otimização Inteligente. Para um grande conjunto de dados, haveria várias maneiras de consultar dados com os mesmos parâmetros. Os diferentes comandos terão diferentes níveis de utilização de dados. 

    O AWS Redshift fornece ferramentas e informações para melhorar as consultas. Ele também fornecerá dicas para melhorar o banco de dados automaticamente. 

    • Automatização de tarefas repetitivas. Redshift tem as provisões pelas quais você pode automatizar tarefas que precisam ser feitas repetidamente. 

    Isso pode ser tarefas administrativas, como gerar relatórios diários, semanais ou mensais. Pode ser auditoria de recursos e custos. Também podem ser tarefas de manutenção regulares para limpar os dados. 

    • Escalonamento simultâneo. O Amazon Redshift será dimensionado automaticamente para oferecer suporte a cargas de trabalho simultâneas cada vez maiores.
    • Volume de consultas. A tecnologia MPP brilha neste aspecto. Você pode enviar milhares de consultas ao conjunto de dados a qualquer momento. 

    Ainda assim, o Redshift não desacelerará de forma alguma; ele alocará dinamicamente recursos de processamento e memória para lidar com uma demanda mais alta.

    • Integração AWS. O Redshift funciona bem com o restante das ferramentas da AWS. Você pode configurar as integrações entre todos os serviços de acordo com suas necessidades e configuração ideal.
    • API Redshift. O Redshift possui uma API robusta com extensa documentação. Ele pode ser usado para enviar consultas e resultados de bain usando ferramentas de API. A API também pode ser usada em um programa Python para facilitar a codificação.
    • Segurança. A segurança da nuvem é tratada pela Amazon e a segurança dos aplicativos na nuvem deve ser fornecida pelos usuários. 

    A Amazon fornece provisão para controle de acesso, criptografia de dados e nuvem privada virtual para fornecer um nível adicional de segurança.

    • Aprendizado de Máquina. O Redshift usa aprendizado de máquina para prever e analisar consultas. Isso, além do MPP, torna o desempenho do Redshift mais rápido do que outras soluções do mercado.
    • Fácil implantação. Um cluster Redshift pode ser implantado em qualquer parte do mundo de qualquer lugar em questão de minutos. Você pode ter uma solução de armazenamento de dados de alto desempenho pela fração do preço definido pelos concorrentes em meros minutos.
    • Backup consistente. A Amazon faz backup automático dos dados regularmente. Isso pode ser usado para restaurar em caso de falhas, falhas ou corrupção. Os backups estão espalhados por diferentes locais. Portanto, isso elimina o risco de falhas em um local como um todo.
    • AWS Analytics. A AWS oferece muitas ferramentas analíticas. Tudo isso pode funcionar bem com o Redshift. 

    A Amazon oferece suporte para integrar outras ferramentas analíticas ao Redshift. O Redshift tem recursos de integração nativos com os serviços de análise da AWS.

    • Formatos Abertos. O Redshift suporta e pode fornecer saídas em muitos formatos abertos para dados. Os formatos mais comuns suportados são os formatos de arquivo Apache Parquet e Optimized Row Columnar (ORC).
    • Ecossistema Parceiro. A AWS é um dos provedores de serviços em nuvem mais antigos. Muitos clientes dependem da Amazon para sua infraestrutura. 

    Além disso, a AWS tem uma forte rede de parceiros que cria aplicativos de terceiros e oferece serviços de implementação. Esse ecossistema de parceiros também pode ser aproveitado para ver se você consegue encontrar uma solução de implementação perfeita para seu negócio.

    → Leia também: Implementação do Amazon Redshift na Autoglass!

    Resumindo

    Os dados coletados crescerão a cada dia. Por isso, o Redshift é uma proteção contra os dados crescentes com complexidade analítica crescente. Ele pode ser usado para construir uma infraestrutura que dure no futuro. 

    Além disso, o Redshift oferece o melhor desempenho da classe por uma fração do custo dos concorrentes. Isso o torna uma proposta de valor para qualquer organização que precise lidar com grandes volumes de dados.

    Que tal, conseguimos te mostrar o que é e como funciona o Amazon Redshift? Fale conosco agora mesmo para mais detalhes, e veja como podemos te ajudar a implementar essa solução na sua empresa!

  • Serverless, o futuro sem servidor — ou o presente?

    Há algum tempo espera-se que o Serverless seja tendência e se torne mais importante para empresas dos mais variados portes e segmentos. 

    O termo descreve uma arquitetura de software emergente onde os aplicativos são hospedados na nuvem pública, a fim de tornar mais fácil para os desenvolvedores compôr o código destinado a ser executado.

    No futuro, Serverless pode se tornar tão central que as empresas não precisarão mais se preocupar com a infraestrutura, pois todo o ciclo de vida dependerá dos provedores de serviços em nuvem.

    Sobre isso queremos te ajudar a refletir.

    Confira, a seguir, o que os especialistas dizem sobre arquitetura sem servidor e como ela seguirá evoluindo cada vez mais!

    Serverless: afinal, o que é isso?

    Em primeiro lugar, é essencial definirmos o que uma arquitetura Serverless significa e implica.

    Em linhas gerais, podemos definir Serverless como a manutenção de qualquer aplicativo em uma plataforma autosuficiente com dependências embutidas. Neste modelo, os clientes não precisam se preocupar com os recursos da máquina.

    Além disso, é um padrão de desenvolvimento de software sem interação direta com o servidor. 

    No entanto, sem servidor não significa que os aplicativos sejam executados exatamente sem um servidor. 

    Pelo contrário, o servidor em nuvem de terceiros é usado para hospedar as aplicações. Portanto, não há necessidade de gerenciar hardware e software de servidor para hospedar o aplicativo. 

    Basicamente, o provedor de hospedagem é responsável pela infraestrutura e tarefas operacionais. Isso significa que os desenvolvedores de aplicativos sem servidor não estão preocupados com planejamento de capacidade, configuração, manutenção, dimensionamento do contêiner, máquina virtual e servidor físico.

    Por que o modelo Serverless está em ascensão

    Serverless é um modelo em que você não precisa gerenciar nenhuma infraestrutura, mas seu host fará tudo isso por você.

    Além disso, você obtém o poder de executar e executar qualquer coisa que precisar e sempre que precisar, em um nível ad hoc. Ou seja, você atribui a tarefa de execução e o provedor faz o restante da alocação de recursos, construção, execução, retorno de um status e, finalmente, desalocação do recurso.

    Também é interessante destacar a importância da computação sem servidor. 

    De fato, se você tiver apenas um software que deseja executar na nuvem como reação a algum evento externo e não quiser se preocupar com o provisionamento e a manutenção de servidores ou contêineres, poderá aproveitá-lo. 

    Na prática, você terá que aderir a uma maneira específica de escrever e implantar seu código, mas o provedor de serviços de nuvem fornecerá a infraestrutura para executá-lo sem sua intervenção e liberá-lo após a conclusão do código.

    Dois tipos de serviços atendidos pela arquitetura Serverless

    Veja esses dois tipos de serviços que a arquitetura serverless atende:

    • Função como Serviço: este modelo simplesmente implanta seu código e o servidor o executa automaticamente. 

    Nesse caso, os desenvolvedores não se preocupam com o ambiente de hospedagem. 

    → O AWS Lambda é um serviço popular neste sentido. 

    • Back-end como Serviço: este modelo ajuda a automatizar o desenvolvimento de back-end e gerenciar a infraestrutura de nuvem. Aqui o Frontend interage com o backend via API. 

    Os recursos de Back-end como Serviço são: notificação, gerenciamento de usuários, autenticação, banco de dados escalável e API.

    → Um exemplo famoso é o AWS Amplify. 

    Resumindo

    Por que usar uma arquitetura serverless?

    Após os desafios enfrentados pelas empresas durante o período mais crítico da pandemia, é interessante se perguntar o que a arquitetura Serverless pode trazer para um negócio e por que usá-la.

    Na arquitetura serverless, você simplesmente precisa implantar os aplicativos em uma plataforma e a plataforma cuidará de todas as dependências. Portanto, é fácil de manusear, dimensionar e reverter qualquer aplicativo.

    Ao usar uma arquitetura sem servidor, as empresas têm a possibilidade de manter a eficácia de seus aplicativos em alta, ao mesmo tempo em que escalam rapidamente seus serviços e aumentam seus clientes e produtividade.

    Além disso, o Serverless pode ser usado em muitos hosts, como o AWS Lambda. Então, a arquitetura sem servidor é muito útil, pois as organizações não precisam de nenhuma sobrecarga de arquitetura, enquanto ainda executam o código necessário.

    E mais: é econômico; a maioria dos hosts cobrará apenas pelo tempo de execução. Assim, em vez de pagar por servidores que estão lá cobrando dinheiro, você pode reduzir o custo de seu aplicativo apenas quando ele precisa ser executado. Por exemplo, se você tem um site de pequenas e médias empresas que não tem um tráfego insano, pode executá-lo por algumas centenas de reais por mês.

    O que você achou da reflexão que trouxemos neste artigo? Conseguimos te mostrar por que Serverless é o futuro? Se precisar de ajuda, faça contato conosco!

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  • AWS Serverless: os benefícios da arquitetura sem servidor

    AWS Serverless, a arquitetura sem servidor da AWS é uma maneira de criar e executar serviços e aplicativos sem precisar gerenciar a infraestrutura. 

    O aplicativo de usuários ainda é executado em servidores, mas os servidores são gerenciados pela AWS. Portanto, é um método que fornece suporte para serviços de back-end. 

    Além disso, os usuários pagam com base em seus cálculos, e nada mais é cobrado apenas pelos serviços utilizados. Embora sejam chamados de serverless, os servidores físicos ainda são usados, mas os desenvolvedores não precisam ter conhecimento disso. 

    Continue lendo para entender!

    Por que usar a arquitetura sem servidor da AWS 

    A arquitetura sem servidor da AWS oferece várias vantagens sobre a infraestrutura tradicional centrada em servidor ou baseada em nuvem. 

    Por exemplo, dá aos desenvolvedores maior escalabilidade, rapidez no lançamento, mais flexibilidade e tudo isso a um custo reduzido, pois o usuário paga apenas pelos serviços utilizados. 

    Logo, um desenvolvedor pode se concentrar em seu produto principal em vez de fazer malabarismos entre gerenciar e operar servidores ou tempos de execução e desenvolver o aplicativo. Ajuda a diminuir a latência.

    Mas tem mais!

    O usuário pode criar facilmente um aplicativo sem servidor com um pipeline de implantação automatizado no console do AWS Lambda. 

    Os serviços da AWS integrados ao AWS SAM são usados ​​para automatizar implantações. O AWS SAM ajuda a implantar novas versões da função Lambda e cria automaticamente aliases que apontam para a versão mais recente. 

    Se as distribuições graduais forem habilitadas por meio do AWS SAM, um recurso do CodeDeploy será criado automaticamente para o usuário. 

    Os principais serviços da arquitetura sem servidor da AWS 

    Existem vários serviços para computação sem servidor da AWS, alguns deles estão listados abaixo!

    Serviços de computação sem servidor 

    AWS Serverless fornece o AWS Lambda que permite que o usuário execute código sem gerenciar servidores, e o usuário paga apenas pelos cálculos usados. 

    O Lambda Edge permite que o usuário execute funções do Lambda nos pontos de presença da AWS em resposta a eventos do Amazon CloudFront AWS Fargate é um mecanismo de computação sem servidor criado para contêineres. 

    Ele ajuda a dimensionar e gerenciar a infraestrutura necessária para executar a caixa do usuário.

    Serviços de armazenamento sem servidor

    O Amazon S3 oferece a uma equipe de desenvolvimento um armazenamento de objetos durável, seguro e altamente escalável. É fácil de usar e portátil.

    O Amazon EFS oferece armazenamento de arquivos puro, escalável e elástico. É auto-ajustável e cresce e diminui conforme a demanda do usuário.

    Serviços de armazenamento de dados  sem servidor

    A AWS fornece o Amazon DynamoDB, que é um serviço de banco de dados No-SQL rápido e flexível para todos os aplicativos; ele precisa de latência de milissegundos em qualquer escala.

    Já o Amazon Aurora Serverless é uma configuração de dimensionamento automático sob demanda (sistema compatível com MySQL). Neste banco de dados irá iniciar e desligar automaticamente. O sistema será dimensionado de acordo com as necessidades da aplicação do usuário.

    Serviços de proxy de API 

    Amazon API Gateway é um serviço totalmente gerenciado que facilita a tarefa dos desenvolvedores de criar, manter, publicar, monitorar e proteger APIs em qualquer escala. 

    Os gateways permitem processar milhares de chamadas de API simultâneas e ajudam o usuário a lidar com gerenciamento de tráfego, autorização e controle de acesso, monitoramento e gerenciamento de versão de API.

    Serviços de Integração de Aplicativos 

    • Amazon SNS — serviço de mensagens pub/sub totalmente gerenciado que ajuda a desacoplar e dimensionar microsserviços, sistemas distribuídos e aplicativos sem servidor.
    • Amazon SQS — serviço de mensagens totalmente gerenciado que ajuda a desacoplar e dimensionar microsserviços, sistemas distribuídos e aplicativos sem servidor.
    • AWS AppSync — ajuda a simplificar o desenvolvimento de aplicativos, permitindo que você crie uma API GraphQL flexível, ajuda a proteger o acesso, a manipulação e combina dados de uma ou mais fontes de dados.
    • Amazon EventBridge — serviço de barramento de eventos para computação sem servidor que ajuda a facilitar o acesso a dados de aplicativos de várias fontes e enviá-los para o ambiente AWS do usuário.

    Serviços de Orquestração 

    • AWS Step Functions — ajuda a facilitar a coordenação dos componentes de aplicativos e microsserviços distribuídos; ele usa fluxos de trabalho visuais para o mesmo.

    Serviços de análise 

    • Amazon Kinesis — usado para transmitir dados na AWS. O Kinesis oferece ótimos serviços para ajudar a carregar e analisar os dados de streaming.
    • Amazon Athena —serviço interativo que facilita a análise dos dados no Amazon S3 usando SQL padrão. Athena não tem servidor.

    Serviços de ferramentas para desenvolvedores 

    A AWS fornece ferramentas e serviços que ajudam os desenvolvedores no processo de desenvolvimento de aplicativos sem servidor. 

    Tais como ferramentas para integração contínua, entrega, teste, implantação, monitoramento e diagnóstico, SDKs, estruturas e plugins de ambiente de desenvolvimento integrado.

    Benefícios de usar a arquitetura AWS Serverless

    A arquitetura sem servidor da AWS é uma benção, pois ajuda o desenvolvedor a concentrar todo o seu poder no desenvolvimento, em vez de se preocupar com a implantação e o gerenciamento de servidores. 

    Ela pode ser usada para executar ou construir qualquer aplicativo moderno e aumenta a agilidade, ao mesmo tempo em que ajuda a reduzir o custo do seu produto.

    Confira, a seguir, uma síntese dos principais benefícios:

    • Os servidores não precisam de atenção para instalação e manutenção.
    • O pagamento é de acordo com a taxa de transferência, tornando-o valor para o dinheiro.
    • Você pode escolher as configurações apropriadas de acordo com a necessidade do seu produto, pagando apenas pelas funções que usar.
    • Ajuda o desenvolvedor a se concentrar apenas no código, dando-lhe tempo suficiente para inovar o programa ou interagir com os clientes para obter feedbacks dos clientes, aumentando assim o tempo de lançamento no mercado.
    • Você pode escrever código e, quando terminar tudo, pode implantar o sistema imediatamente, e ele estará disponível para o mundo em poucos minutos. Assim, não há necessidade de fazer nenhum esforço para criar e gerenciar servidores.

    Que tal, nós conseguimos te mostrar quais são os benefícios da arquitetura AWS Serverless? Se precisar de ajuda para implementá-la na sua empresa, faça contato conosco! Para se aprofundar ainda mais no tema, baixe agora o eBook Computação sem Servidor!

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  • Escalabilidade, o grande diferencial do Redshift — entenda!

    No mundo moderno de hoje, Big Data e Data Analytics são algumas das tecnologias sob demanda mais populares em uso por várias empresas. Elas pareciam inovações no passado, mas hoje estão entre as ferramentas mais necessárias para atender a milhões de clientes. 

    Dentro disso, um dos data warehouses mais famosos e notáveis ​​é o Amazon Redshift que, em síntese, é uma solução de armazenamento de big data baseada em nuvem oferecida pela Amazon Web Services (AWS). Ele permite às empresas armazenar petabytes de dados em “clusters” de fácil acesso que podem ser consultados em paralelo.

    Neste artigo, você vai entender por que o Amazon Redshift é excelente para empresas que buscam escalabilidade tecnológica com custos sob controle. Acompanhe!

    Sobre o Amazon Redshift

    O Amazon Redshift é um data warehouse de grande escala totalmente gerenciado oferecido como um serviço de nuvem pela Amazon. 

    Totalmente gerenciado neste contexto significa que o usuário final é poupado de todas as atividades relacionadas à hospedagem, manutenção e garantia da confiabilidade de um data warehouse sempre em execução. 

    O Amazon Redshift oferece uma camada de consulta compatível com Postgres e é compatível com a maioria das ferramentas baseadas em SQL e aplicativos de inteligência de dados comumente usados. 

    Além do serviço de data warehouse, a AWS também oferece outro serviço chamado Redshift Spectrum, que é para executar consultas SQL em dados do S3 — este serviço não é tratado aqui, pois é um conceito fundamentalmente diferente. 

    Ao contemplar o uso de um serviço gerenciado de terceiros como o data warehouse de backbone, o primeiro ponto de discórdia para um arquiteto de dados seria a base sobre a qual o serviço é construído, especialmente porque a base tem um impacto crítico sobre como o serviço será comportar-se em várias circunstâncias. 

    Em suma, o Amazon Redshift foi projetado para big data e pode ser dimensionado facilmente graças ao seu design de nó modular. Com sua estrutura multicamadas, ele permite que várias consultas sejam processadas simultaneamente, reduzindo os tempos de espera.

    Sobre a escalabilidade do Amazon Redshift

    Um dos fatores mais críticos que torna valioso um serviço de data warehouse totalmente gerenciado é sua capacidade de escalar. Neste sentido, o Amazon Redshift pode ser dimensionado rapidamente e os clientes podem escolher a extensão da capacidade de acordo com seus horários de pico de carga de trabalho.

    Ele suporta dois tipos de operações de dimensionamento: 

    1. Redimensionamento clássico: o primeiro é o redimensionamento clássico, que permite que os clientes adicionem nós em questão de algumas horas. O redimensionamento clássico está disponível para todos os tipos de nós. 
    2. Redimensionamento elástico: o redimensionamento elástico possibilita operações de dimensionamento ainda mais rápidas, mas está disponível apenas no caso de nós, exceto o tipo de nós DC1. Dito isso, há uma pequena janela de tempo durante a operação de redimensionamento elástico em que o banco de dados estará indisponível para consulta. 

    O Redshift também permite que você gire um cluster restaurando rapidamente os dados de um snapshot. Isso é muito útil quando os clientes precisam adicionar recursos de computação para dar suporte à alta simultaneidade.

    → Leia também: Implementação do Amazon Redshift na Autoglass!

    Que tal, conseguimos te mostrar o que é e como funciona o Redshift? Fale conosco agora mesmo para mais detalhes, e veja como podemos te ajudar a implementar essa solução na sua empresa!

  • 5 tendências em DevOps para 2022

  • 5 tendências em DevOps para 2022

    O grande objetivo do DevOps é corrigir ineficiências, quebrando as barreiras entre os departamentos para que as pessoas possam trabalhar para um propósito comum. Essa abordagem reúne desenvolvedores, testadores de controle de qualidade, operações (implantação) e profissionais de TI para dar às equipes total visibilidade em cada estágio do processo. 

    Ao integrar todas as fases, os engenheiros podem identificar os problemas antes que se tornem questões maiores que exijam mais tempo e dinheiro. Isso porque trabalhar em direção a um objetivo comum ajuda a evitar erros, como pular o teste de controle de qualidade ou confundir o trabalho de todos.

    Neste artigo, além de relembrarmos a importância do DevOps para a evolução tecnológica da sua empresa, também vamos ver algumas tendências dentro dessa abordagem.

    Acompanhe!

    Os principais benefícios do DevOps

    Com DevOps, o desenvolvimento e as operações trabalham juntos até o fim, cada um vendo o que o outro faz e corrigindo de acordo. Isso ajuda as empresas a entregar novos produtos com mais rapidez e menos bugs. 

    Aqui estão alguns benefícios principais de adotar DevOps:

    • Aumento da colaboração entre o desenvolvimento e as operações 

    O DevOps reúne esses dois grupos, rompendo as barreiras que podem ser formadas quando não estão trabalhando para um objetivo comum. Isso permite tempos de resposta mais rápidos para testes, solução de problemas e novas compilações.

    • Economia de recursos humanos e capital

    Ferramentas de DevOps e automação reduzem significativamente a necessidade de testes manuais, permitindo que as empresas economizem tempo e dinheiro atualizando o software sem tempo de inatividade.

    • Melhor uso dos recursos de infraestrutura

    Com DevOps, os desenvolvedores podem construir o que quiserem, quando precisarem. Isso garante que o que eles constroem é o que a empresa precisa, não o que a infraestrutura atual permite. 

    Ele também garante que, quando houver problemas com o que está em produção, ele pode ser rapidamente atualizado (ou revertido) sem tempo de inatividade.

    • Melhor uso dos recursos de desenvolvimento

    Com tempos de resposta mais rápidos devido às ferramentas DevOps e automação, os desenvolvedores gastam menos tempo lidando com o que está em produção, permitindo que trabalhem no que precisam sem esperar por outros estágios.

    • Melhor uso dos recursos de teste

    Agora que o que está sendo desenvolvido é o que a empresa precisa, o que está sendo construído pode ser testado de forma mais completa usando ferramentas e métodos automatizados, o que significa que os bugs são detectados no início do processo.

    • Melhor uso dos recursos de negócios 

    O DevOps tem o benefício adicional de aproximar o que é desenvolvido do que os clientes desejam, tornando mais fácil para as empresas ajustar o que fazem de acordo. Isso economiza tempo e dinheiro, reduzindo o esforço desperdiçado.

    • Maior capacidade de responder rapidamente às demandas do mercado

    Porque as empresas são capazes de entregar o que precisam rapidamente; eles também podem obter o que os clientes desejam com mais rapidez. Isso ajuda as empresas a se manterem competitivas no mercado e a superar seus concorrentes.

    → Leia também: DevOps: por que essa abordagem importa e quais são suas principais práticas.

    As principais tendências do mundo DevOps para 2022

    1. Adoção contínua da nuvem

    Mesmo antes das mudanças que surgiram como resultado da pandemia, a maioria das empresas já estava tomando medidas para adotar uma infraestrutura mais centrada na nuvem para suportar fluxos de trabalho e aplicativos baseados na nuvem. 

    Um relatório da IDC afirmou que até o final de 2021, 80% das empresas implementariam um mecanismo para migrar para aplicativos e infraestrutura centrados na nuvem duas vezes mais rápido do que antes da pandemia.

    Dada a necessidade urgente de a indústria se adaptar e se ajustar, essa mudança teve que acontecer ainda mais rápido do que o planejado originalmente.

    Porém, simplesmente usar a nuvem não tornará uma empresa altamente evoluída. De acordo com o relatório Puppet 2021 State of DevOps lançado recentemente, a maioria das equipes de DevOps está usando a nuvem, mas a maioria delas a usa mal. Os resultados mostram que:

    • 65% do que são consideradas organizações de evolução média relatam usar a nuvem pública.
    • No entanto, apenas 20% deles estão usando todo o seu potencial.

    Para aqueles que procuram melhorar a adoção da nuvem, considerar diferentes tipos de nuvens pode ser benéfico. 

    Os resultados da pesquisa Accelerate State of DevOps de 2021 descobriram que as equipes que usaram implantações de software híbrido ou em várias nuvens tinham 1,6 vezes mais probabilidade de cumprir suas metas de desempenho organizacional do que aquelas que usaram estratégias de nuvem mais tradicionais.

    2. Automação

    Automação não é nada nova para a comunidade DevOps, mas ser boa em automação não significa que uma organização seja boa em DevOps.

    De acordo com o relatório Puppet 2021 State of DevOps, empresas altamente evoluídas têm muito mais probabilidade de implementar automação extensiva, com 90% dos entrevistados com práticas DevOps altamente evoluídas relatando que suas equipes automatizaram a maioria de suas tarefas repetitivas.

    Para organizações que não são consideradas altamente evoluídas, essas iniciativas continuarão a ter mais urgência em sua adoção. Para que isso aconteça, as equipes não devem trabalhar apenas para automatizar todo o pipeline, mas também devem estar dispostas a integrar Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

    Aplicar o Aprendizado de Máquina ao ciclo de vida da entrega permitirá que as organizações entendam onde ocorrem os bloqueios ou problemas de capacidade. Munidos desse conhecimento, os problemas podem ser melhor mitigados quando surgem. 

    A análise preditiva baseada em Inteligência Artificial pode tornar o pipeline de DevOps mais inteligente de duas maneiras principais:

    • antecipando problemas;
    • fornecendo soluções potenciais.

    3. Priorização da segurança

    Com a maioria dos funcionários trabalhando em casa durante a pandemia, e muitos potencialmente no futuro, as organizações estão começando a perceber que ter uma cadeia de suprimentos de software segura não é mais uma opção; é uma necessidade. 

    E essa segurança não pode ser simplesmente adicionada como uma reflexão tardia. Em vez disso, devemos injetar segurança em cada camada como código seguro, garantindo que quaisquer vulnerabilidades sejam rapidamente detectadas e mitigadas.

    Os profissionais de DevOps devem se adaptar e mudar a maneira como estão escrevendo o software, garantindo que ele seja seguro não apenas quando escrito, mas também como é implementado. Algumas maneiras de começar a priorizar a segurança para DevOps incluem:

    • compreender os objetivos de segurança;
    • ter scanners de vulnerabilidade em nuvem adequados;
    • proteger o código com testes padrão.

    4. SRE e DevOps

    De acordo com as descobertas do Relatório de Aceleração do Estado de DevOps de 2021 do Google Cloud, a Engenharia de confiabilidade do site (SRE) e o DevOps continuarão a se tornar mais complementares nos próximos anos, com certas técnicas de SRE, como indicadores de nível de serviço, fornecendo práticas que podem aprimorar os objetivos de a equipe DevOps.

    “As equipes que priorizam a entrega e a excelência operacional relatam o mais alto desempenho organizacional”, declara Dustin Smith, líder de pesquisa da equipe DORA do Google Cloud.

    As evidências da pesquisa indicam que as equipes que se destacam em práticas operacionais modernas têm 1,4 vezes mais probabilidade de relatar uma maior entrega de software e desempenho operacional em comparação com aquelas que são menos maduras com as práticas operacionais. Essas equipes também têm 1,8 vez mais probabilidade de relatar melhores resultados de negócios.

    5. Mapeamento de dependência

    Uma mudança em um aplicativo ou sistema pode se espalhar pelo ecossistema e impactar a experiência do cliente. 

    À medida que a agilidade aumenta e as mudanças são feitas rapidamente, é fundamental conhecer todos os seus ativos — e como eles são usados. Contar com a modelagem de serviço dinâmica para mapear automaticamente todas as dependências de aplicativos e infraestrutura é importante para:

    • avaliar o impacto da mudança;
    • garantir uma ótima experiência ao cliente;
    • suportar a conformidade regulatória (compliance).

    → Aprofunde-se mais neste tema; baixe o eBook:

    A ascensão do DevOps em 2022