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Oito tendências em tecnologia corporativa para 2017

O redemoinho de novas tecnologias corporativas se estabilizou um pouco em 2016, deixando um quadro claro para o futuro - e um punhado de novas tendências tecnológicas para apostar

Eric Knorr, InfoWorld/EUA

Publicada em 07 de dezembro de 2016 às 07h41

Uma palavra resume este ano em tecnologia para o mundo corporativo: clareza.

Aprendemos que o ecossistema emergente de containers, microserviços , escalabilidade na nuvem, DevOps, monitoramento da aplicação e análise de streaming não é um modismo. É o futuro, que já alimenta as empresas de tecnologia mais avançadas do Vale do Silício e de Seattle. Adicione aprendizado de máquina e Internet das coisas e você tem um quadro abrangente para a próxima fase da TI corporativa, com a melhoria contínua como o seu princípio fundador.

Ao mesmo tempo, tornamo-nos mais conscientes do abismo crescente entre este novo mundo e a maioria das operações de TI existentes nas empresas. É por isso que o termo " transformação digital " se recusa a morrer - o salto do legado para a modernidade exige profunda mudança, multifásica, de todo o board.

Mas e o próximo ano? Bem, quando você sabe onde está a tecnologia empresarial hoje, é mais fácil olhar para frente. Ofereço minhas oito apostas em tendências para tecnologias corporativas no próximo ano e além (sem repetições de anos anteriores!). Vamos começar com o mais óbvio:

1. Colaboração Avançada
Depois de anos de fracassos em relação às "redes sociais corporativas", o Slack e seu ecossistema estabeleceram o padrão para a colaboração baseada em chat. Concorrentes não faltam, é claro, do HipChat ao Flock , e todo mundo se pergunta se o Microsoft Teams será capaz de vencer o Slack.

Mas se você me perguntar, é estranho que a simples colaboração baseada em bate-papo tenha decolado, porque a metáfora da sala de bate-papo existe desde o IRC. Desenvolvedores se envolveram em formas mais profundas de colaboração a partir do momento que Linus Torvalds apresentou o Git como uma maneira de organizar revisões do kernel do Linux, com GitHub, Bitbucket e gitlab oferecendo as implementações Git mais populares hoje. Jon Udell e outros sugeriram que GitHub poderia fornecer a base de todos os tipos de colaborações, além de código.

Mais emocionante, porém, é a noção de que a aprendizagem de máquina pode permitir que as plataformas de colaboração reúnam pessoas, recursos e dados para formar grupos de trabalho em tempo real em uma organização. A colaboração é a chave para a transformação digital, e a inteligência da máquina parece ser uma excelente oportunidade neste espaço para os próximos anos. O Flock já mostra flashes dessa tendência com o recurso de "busca mágica".

2. Aprendizagem profunda
A Inteligência Artificial e a aprendizagem de máquina devem muito do seu ressurgimento à capacidade da nuvem de servir volumes de computação, memória e dados, nos quais os algoritmos podem se libertar e produzir resultados úteis rapidamente. Isso vai escalar para o Deep Learning, um subconjunto do aprendizado de máquina que emprega várias camadas de redes neurais operando sobre o mesmo problema, ao mesmo tempo, para tarefas que vão desde o reconhecimento de imagem para detecção de fraude até à análise preditiva.

Todas as grandes nuvens darão a seus clientes a capacidade de pôr em marcha a potência computacional necessária (incluindo processamento de GPU) para aplicações de deep learning, com TensorFlow, do Google, na liderança, disponível como um serviço no Google Cloud Platform e como um projeto open source no GitHub. Ao longo do tempo, o Watson, da IBM, adquiriu profundas habilidades de aprendizagem também, agora acessível aos desenvolvedores na nuvem Bluemix. Novas ofertas da Microsoft Azure ( Microsoft Cognizant Toolkit ) e AWS (com o MXNet e mais recentemente as ferramentas Rekognition, Polly, e Lex) ajudam a tornar esta tendência mais quente.

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3. O retorno incrível do SQL
Por alguns anos, parecia que tudo que fizemos foi falar sobre bancos de dados NoSQL como MongoDB ou Cassandra . A flexibilidade de modelagem de dados e as vantagens em escalabilidade dessas novas soluções foram deslumbrantes. Mas adivinhem? O SQL aprendeu a escalar, também, com produtos como ClustrixDB , DeepSQL , MemSQL e VoltDB. Além disso, as ofertas de banco de dados como serviço, como o Aurora, da Amazon e o Cloud SQL, da Google, também  ajudam a virar a página da escalabilidade.

Ao mesmo tempo, os bancos de dados NoSQL estão se inclinando para oferecer interoperabilidade SQL. O fato é que, se você tem um monte de dados, então você quer ser capaz de analisá-lo, e as ferramentas de análise popular (para não mencionar seus usuários) ainda exigem SQL. NoSQL em suas variedades loucas ainda oferece enorme potencial, mas o SQL não mostra nenhum sinal de desvanecimento. Todos prevêem uma grande unificação de SQL e NoSQL. Mas ninguém sabe que forma prática essa unificação terá.

4. O triunfo dos containers
Sabemos como será o futuro dos aplicativos: microserviços executados em contêineres em infraestrutura de nuvem escalável. Mas quando você quebra aplicações monolíticas em microserviços, você tem um problema: é preciso gerenciar e orquestrar. Algumas soluções surgiram para enfrentar o desafio, incluindo Apache Mesos, Docker Swarm e Google Kubernetes.

Até aquim o Kubernetes vem se destacando. Afinal, nenhuma empresa teve mais experiência na execução de contêineres, em produção e em escala, do que o Google, usando um sistema interno conhecido como Borg, do qual Kubernetes é derivado. Todas as grandes nuvens suportam Kubernetes, com CoreOS e Red Hat sendo od principais fornecedores Kubernetes. 

O triunfo do Kubernetes pode ser de curta duração, no entanto, em parte porque estamos em uma fase precoce de uso de contêineres. Na mais recente conferência re:Invent,  da AWS, por exemplo, o CTO Werner Vogels anunciou uma série de novas ferramentas de gerenciamento de contêiner e orquestração. O Google vai ficar com Kubernetes por razões óbvias, mas a nuvem é onde está a ação e esta disputa está longe de acabar. Está apenas começando.

containers

5. Computação sem servidor
Quando você é um desenvolvedor, preocupar-se com a infraestrutura, mesmoque virtual, é um obstáculo quando você quer apenas se concentrar na lógica da aplicação e design da interface do usuário. O modelo de computação sem servidor tornam essa preocupação uma coisa do passado, ao propor uma experiência orientada a eventos, e encoraja os desenvolvedores a pegar funções de uma biblioteca e encadeá-las em conjunto, minimizando a quantidade de código original que precisa ser escrito.

A AWS Lambda é o exemplo mais conhecido de computação sem servidor, mas outras nuvens seguiram o exemplo. A Microsoft tem a Azure Functions e o Google oferece o Cloud Functions. A Iron.io, que desenvolve software para a gestão de microsrviços, também fornece uma plataforma de computação sem servidor.

6. Processadores personalizados
Você sabia que a Amazon tem uma subsidiária que desenvolve seus próprios processadores ARM para servidores? Mais conhecida ainda é a incursão do Google no co-processamento, com a TPU, projetada especificamente para acelerar a aprendizagem de máquina. Além disso, a Microsoft adicionou FPGAs em seus datacenters para otimizar aplicações específicas e a Amazon também anunciou FPGAs na forma de uma nova instância EC2.

7. Interoperabilidade da IOT
O protocolo de mensagens estabelecido para a Internet das Coisas tem sido o MQTT , cuja natureza compacta e eficiente endereça o baixo consumo de energia. Em maio de 2016, a Nets, subsidiária do Google, introduziu um protocolo de rede mesh que permite que dispositivos com mais poder de processamento mantenham conexões peer-to-peer sem depender de um hub.

Mas os desenvolvimentos mais interessantes surgiram na camada de aplicação. Em outubro, a AllSeen Alliance se fundiu com a Open Connectivity Foundation, que efetivamente unificou as estruturas de software IOT AllJoyn e IoTivity em um único projeto de código aberto. Semana passada, na conferência da Amazon, o CEO da AWS Andy Jassy anunciou o AWS Greengrass , um núcleo de software (e SDK) projetado para rodar em dispositivos da Internet das Coisas, permitindo que esses dispositivos executem funções AWS Lambda e se conectem com segurança à  plataforma de Internet das Coisas da AWS. Todas as principais nuvens públicas agora têm plataformas IoT, que são cruciais para o progresso da tecnologia. Então você pode esperar que a Microsoft Azure, a Google Cloud Platform e a IBM Cloud ofereçam suas próprias ofertas Greengrass-like em 2017.

8. Hardware como um serviço
A IDC prevê que em 2017, 10% das empresas começarão a explorar acordos de PC-as-a-service com fornecedores. A HP e a Lenovo já têm esses programas de aluguel. No lado do servidor, Dell, HP e Lenovo começarão a oferecer servidores Microsoft Azure. A Oracle tem a versão local do Oracle Cloud, chamada Oracle Cloud Machine, que é oferecida através de um "modelo de assinatura orientado para a nuvem". Será o fim do investimento de capital em TI como conhecemos.



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