Por que a Nuvem Centralizada é o Futuro da Computação

Por muito tempo, a narrativa dominante no mundo da tecnologia foi a da descentralização. A nuvem pública, com seu modelo elástico e distribuído, prometia tornar obsoletos os grandes sistemas monolíticos do passado. No entanto, estamos testemunhando um fenômeno intrigante: a nuvem está, ela mesma, se transformando em um novo tipo de "mainframe".

Não é uma volta ao passado, mas uma evolução cíclica. No início dos anos 2000, já se falava que o mainframe teria sido reinventado para a era da internet, e hoje vemos novamente os princípios do mainframe — confiabilidade, segurança e eficiência em escala massiva — renascendo no centro da computação em nuvem moderna.

O Paradoxo da Nuvem Distribuída

A premissa inicial da nuvem era a distribuição: workloads espalhados por data centers globais, aproveitando a proximidade com o usuário final (edge computing). No entanto, essa distribuição trouxe complexidades enormes:

· Gestão de Custos: O custo de transferência de dados entre regiões e zonas de disponibilidade tornou-se uma das maiores dores de cabeça para os CFOs.

· Segurança Fragmentada: Com dados e aplicações espalhados, a superfície de ataque expandiu-se exponencialmente.

· Governança Complexa: Cumprir regulamentações de soberania de dados, como a LGPD e o GDPR, em um ambiente hiper-fragmentado, é um pesadelo operacional.

Diante desses desafios, uma contra tendência começou a ganhar força: a consolidação estratégica.

A Nuvem Híbrida Centralizada

O que estamos chamando Nuvem Híbrida não é uma máquina física única, mas um núcleo de computação estratégico e fortemente integrado. Ele combina o melhor dos dois mundos:

1. Núcleos de Hyperscale como Mainframes Modernos: As regiões centrais de cloud providers como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform evoluíram para se tornarem "fortalezas digitais". Elas são otimizadas não para latência ultrabaixa, mas para segurança, resiliência e processamento de dados massivos. Operações críticas de missão, como transações financeiras em tempo real, processamento de IA generativa e analytics corporativos, estão sendo repatriadas para esses núcleos.

2. A Ascensão dos "Private Clouds as a Service": Plataformas como AWS Outposts, Azure Stack e Google Distributed Cloud evoluíram para oferecer uma experiência de nuvem verdadeiramente consistente em ambientes locais (on-premises) ou em zonas de borda específicas. Isso permite que empresas tenham a agilidade da nuvem com a governança e a baixa latência de um "mainframe" privado, gerenciado remotamente pelo hyperscaler.

3. IA Generativa como o "Workload" Definitivo: A demanda por treinar e operar modelos de IA de grande porte (LLMs) é o fator que mais está impulsionando essa centralização. Esses modelos requerem um poder computacional colossal, armazenamento de dados unificado e redes de alta velocidade — uma combinação que ecoa diretamente os workloads clássicos do mainframe. A nuvem centralizada é o ambiente ideal para essa "linha de produção" de IA.

Princípios do Mainframe Reinterpretados

· Confiança e Segurança Inabaláveis: Assim como os mainframes eram "a fortaleza" da empresa, o núcleo da nuvem moderna está investindo em silícios de segurança customizados (como o Titan da Google ou o Nitro da AWS), criptografia end-to-end por padrão e certificações de compliance integradas. A confiança é a nova commodity.

· Eficiência e Otimização de Recursos: A escalada vertical (vertical scaling) está de volta. Em vez de simplesmente "adicionar mais servidores" (escalada horizontal), empresas estão otimizando aplicações para rodar de forma mais eficiente em instâncias poderosíssimas e especializadas, reduzindo custos totais e a pegada de carbono.

· Simplificação Operacional: A complexidade é o inimigo. Gerenciar um único núcleo de cloud altamente seguro e automatizado é, em muitos casos, mais simples e barato do que orquestrar uma malha global de microsserviços. Plataformas de DevOps internas (Internal Developer Platforms) abstraem essa complexidade, oferecendo aos desenvolvedores uma experiência simples, enquanto a infraestrutura subjacente opera com a robustez de um mainframe.

Conclusão:

A tecnologia não avança em uma linha reta, mas em espirais. Os mainframes não morreram; suas lições foram absorvidas e recombinadas.

O futuro da computação não é puramente distribuído nem totalmente centralizado. É híbrido e estratégico. A "borda" (edge) lida com a experiência do usuário final e a coleta de dados, enquanto o novo "mainframe" — o núcleo consolidado e inteligente da nuvem — é o cérebro que processa, analisa e protege o que é mais vital para o negócio.

A empresa mais inteligente não será aquela que fugiu totalmente para a nuvem pública, nem a que ficou presa no data center local. Será aquela que soube redesenhar sua arquitetura de TI, entendendo que, em um mundo de complexidade infinita, um núcleo de confiança, eficiência e simplicidade é a vantagem competitiva mais poderosa.

As Inteligências Artificial, Autêntica e Aumentada

“A história do trabalho – particularmente desde a Revolução Industrial – é a história de pessoas terceirizando seu trabalho para máquinas”.

Este é o tema de um artigo recente na Harvard Business Review, – AI Should Augment Human Intelligence, Not Replace It, do professor David De Cremer, da National University of Cingapura e do grande mestre de xadrez Garry Kasparov.

“Embora tudo tenha começado com tarefas físicas repetitivas e mecânicas, as máquinas evoluíram até o ponto em que agora podem fazer o que podemos considerar um trabalho cognitivo complexo, como equações matemáticas, reconhecimento de linguagem e fala e escrita. As máquinas, portanto, parecem prontas para replicar o trabalho de nossas mentes, e não apenas de nossos corpos.”

Durante a Revolução Industrial, houve pânico, sobre o impacto da automação nos empregos, remontando aos chamados Luddites, – trabalhadores têxteis que na década de 1810 destruíram as novas máquinas que ameaçavam seus empregos. A automação de fato substitui o trabalho. No entanto, a automação também complementa a mão-de-obra, aumentando os resultados econômicos de maneiras que muitas vezes levam a mais empregos de longo prazo.

A maioria dos trabalhos envolve várias tarefas ou processos. Algumas dessas tarefas são de natureza mais rotineira, enquanto outras requerem julgamento, habilidades sociais e outras capacidades humanas. Quanto mais rotineira e baseada em regras for a tarefa, mais fácil ela será para a automação. Mas só porque algumas das tarefas foram automatizadas, isso não significa que todo o trabalho tenha desaparecido. Ao contrário, automatizar as partes mais rotineiras de um trabalho frequentemente aumentará a produtividade e a qualidade dos trabalhadores, complementando suas habilidades com máquinas e computadores, além de permitir que eles se concentrem nos aspectos do trabalho que mais precisam de sua atenção.

A IA já é superior aos humanos em uma série de tarefas, mas o futuro do trabalho não é um jogo, em que só pode haver um vencedor.

“A questão de saber se a IA substituirá os trabalhadores humanos pressupõe que a IA e os humanos tenham as mesmas qualidades e habilidades – mas, na realidade, não têm”, observaram De Cremer e Kasparov.

“As máquinas baseadas em IA são rápidas, precisas e consistentemente racionais, mas não são intuitivas, emocionais ou culturalmente sensíveis. E são exatamente essas habilidades que os humanos possuem e que nos tornam eficazes.”

“Em geral, as pessoas reconhecem os computadores avançados de hoje como inteligentes porque têm o potencial de aprender e tomar decisões com base nas informações que absorvem. Mas, embora possamos reconhecer essa capacidade, é um tipo de inteligência decididamente diferente da que possuímos.”

De acordo com o artigo, existem três tipos diferentes de IA:Artificial (AI1),Autêntica (AI2) eInteligência aumentada (AI3).

Inteligência artificial (AI1).

“Em sua forma mais simples, a IA é um computador agindo e decidindo de maneiras que parecem inteligentes”.

Também conhecido como inteligência artificial suave, estreita ou especializada, a AI1 é inspirada, mas não tem como objetivo imitar o cérebro humano. A AI1 geralmente se baseia em métodos de aprendizado de máquina, ou seja, na análise de grandes quantidades de informações por meio de computadores poderosos e algoritmos sofisticados, cujos resultados apresentam qualidades que tendemos a associar à inteligência humana.

Os avanços da tecnologia permitiram que aplicativos de AI1 alcançassem ou superassem os níveis humanos de desempenho em tarefas específicas, incluindo reconhecimento de imagem e fala, classificação do câncer de pele, detecção do câncer de mama e classificação do câncer de próstata.

“Além disso, ao contrário dos humanos, a IA nunca se cansa fisicamente e, desde que seja alimentada com dados, ela continuará avançando. Essas qualidades significam que a IA é perfeitamente adequada para trabalhar em tarefas rotineiras de nível inferior que são repetitivas e ocorrem dentro de um sistema de gerenciamento fechado. Nesse sistema, as regras do jogo são claras e não são influenciadas por forças externas.”

Inteligência autêntica (AI2).

Em 1994, o Wall Street Journal publicou uma definição de inteligência que refletia o consenso de 52 pesquisadores acadêmicos importantes em campos associados à inteligência humana:

“Inteligência é uma capacidade mental muito geral que, entre outras coisas, envolve a habilidade de raciocinar, planejar, resolver problemas, pense abstratamente, compreenda ideias complexas, aprenda rapidamente e aprenda com a experiência. Não é apenas o aprendizado de livros, uma habilidade acadêmica restrita ou habilidade para fazer testes. Em vez disso, reflete uma capacidade mais ampla e mais profunda de compreender o que está ao nosso redor – ‘perceber’, ‘dar sentido’ às coisas ou ‘descobrir’ o que fazer.”

Esta é uma definição muito boa de inteligência geral – o tipo de inteligência que há muito é medida em testes de QI e que, em um futuro previsível, apenas os humanos terão.

“Ao contrário das habilidades de IA que respondem apenas aos dados disponíveis, os humanos têm a capacidade de imaginar, antecipar, sentir e julgar situações de mudança, o que lhes permite mudar de preocupações de curto para longo prazo. …Em um sistema de gestão aberto, a equipe ou organização está interagindo com o ambiente externo e, portanto, tem que lidar com influências externas. Esse ambiente de trabalho requer a capacidade de antecipar e trabalhar com, por exemplo, mudanças repentinas e troca de informações distorcidas, ao mesmo tempo em que é criativo ao destilar uma visão e uma estratégia futura. Em sistemas abertos, os esforços de transformação estão continuamente em ação e o gerenciamento eficaz desse processo requer inteligência autêntica.”

Inteligência Aumentada (AI3).

“Acreditamos que será a combinação dos talentos incluídos tanto no AI1 quanto no AI2, trabalhando em conjunto, que contribuirá para o futuro do trabalho inteligente. Ele criará o tipo de inteligência que permitirá que as organizações sejam mais eficientes e precisas, mas, ao mesmo tempo, criativas e pró-ativas. Este outro tipo de IA nós chamamos de Inteligência Aumentada.”

Nas últimas duas décadas, vimos vários exemplos em que a combinação de humanos e máquinas toma melhores decisões do que qualquer um por conta própria. Sabermetrics, – o uso de estatísticas no beisebol para projetar o desempenho e a carreira de um jogador, – é um exemplo proeminente. Sabermetrics foi popularizado por Michael Lewis em Moneyball, – seu livro mais vendido posteriormente se transformou em um filme. A análise de esportes agora é usada por quase todas as equipes profissionais do mundo.

Quando Moneyball foi lançado em 2003, muitos viram isso como uma história sobre o conflito entre a abordagem tradicional dos olheiros, – os avaliadores de talentos profissionais que aprendem sobre os jogadores em primeira mão, conhecendo-os pessoalmente e vendo-os jogar, – versus as novas abordagens sendo introduzidas pelos statheads, que contam principalmente com análises estatísticas sofisticadas para prever o desempenho futuro.

Mas, anos depois, – como Nate Silver explicou em seu best-seller de 2012, The Signal and the Noise, – quando já haviam dados suficientes para comparar o desempenho dos olheiros com as abordagens mais puramente estatísticas. As previsões dos olheiros foram cerca de 15 por cento melhores do que aquelas que se baseavam apenas nas estatísticas. Os bons olheiros, ao que parece, usam uma abordagem híbrida combinando estatísticas com tudo o mais que aprendem sobre os jogadores. As estatísticas por si só não podem dizer tudo o que você quer saber sobre um jogador, e as avaliações pessoais adicionais dos olheiros fazem uma diferença significativa.

O xadrez é outro exemplo proeminente, em que o co-autor do artigo Garry Kasparov tem alguns insights pessoais únicos. Em 1997, o então campeão mundial Kasparov perdeu uma partida de xadrez para o supercomputador Deep Blue da IBM. A vitória do Deep Blue sobre Kasparov foi um marco importante da IA. Mas, tendo mostrado que as máquinas podiam derrotar os grandes mestres do xadrez, o experimento de pesquisa estava encerrado. O próprio Kasparov percebeu que o jogo de xadrez agora poderia ser abordado não apenas como um esforço individual, mas também como um esforço colaborativo entre humanos e máquinas. Ele então foi o pioneiro no conceito de xadrez avançado, no qual os humanos usam ferramentas de computador para aumentar suas capacidades de jogo de xadrez enquanto competem contra outras equipes homem-mais-máquina.

A experiência com torneios de xadrez avançados mostrou que a força dos jogadores humanos – sejam grandes mestres ou amadores – não é o que determina a equipe vencedora. Em vez disso, é a qualidade da parceria que importa, ou seja, o processo de como os jogadores e os computadores interagem.

“O potencial de aprimoramento e colaboração que imaginamos, contrasta totalmente com as previsões de soma zero que a IA fará para nossa sociedade e organizações”, concluíram os autores.

“Em vez disso, acreditamos que maior produtividade e a automação do trabalho cognitivamente rotineiro são uma benção, nem uma ameaça. Afinal, a nova tecnologia sempre tem efeitos perturbadores no início das fases de implementação e desenvolvimento e geralmente revela seu valor real somente depois de algum tempo.”

Negócios nas Nuvens – até 2030

Ao conversar ontem com um amigo, falamos de desenvolvimento de aplicativos e como uma empresa pode iniciar uma ‘jornada para a nuvem’ e os esforços para adotar e escalar negócios na nuvem, de forma vantajosa. Comentamos ainda que, algumas empresas podem ficam presas a uma mentalidade experimental e outras têm dificuldades em preparar um business case claro para justificar a escala do seu uso de nuvem.

Baseado nisso, fui ler um pouco e pesquisar sobre o que deve ser feito e encontrei esse excelente artigo/material da McKinsey que compartilho com vocês.

“Graças, em parte à nuvem, muitos negócios estão conseguindo cumprir suas metas, como conseguiu a Moderna entregar seu lote de sua vacinas (mRNA-1273) ao Instituto Nacional de Saúde dos Estados Unidos para a fase um de testes, 42 dias após o sequenciamento inicial do vírus”,

reporta o artigo da McKinsey, – O prêmio de trilhões de dólares de Cloud está em disputa. Quando a pandemia de COVID-19 comecou,

“a empresa estava bem posicionada para projetar experimentos de pesquisas e aproveitar seu laboratório e seus processos de automatizados de fabricação e aprimoração de medicamentos”.

No ano passado, vários artigos apontaram que, em resposta à pandemia, a adoção da transformação digital por empresas e consumidores já atingira níveis sem precedentes.

“Mais empresas estão começando a ver os benefícios reais da nuvem, há muito anunciados como um catalisador para a inovação e a transformação digital, graças à sua capacidade de aumentar a velocidade de desenvolvimento e fornecer escala quase ilimitada”,

acrescenta o artigo da McKinsey: “Embora o sucesso da Moderna ilustre as oportunidades de negócios que a nuvem torna possível, ele apenas representa uma gota do potencial valor em jogo. Uma análise detalhada da otimização de custos da nuvem e casos de uso de negócios reais, prevê mais de US $ 1 trilhão em EBITDA [uma medida contábil do desempenho financeiro geral de uma empresa] nas empresas Fortune 500 até 2030. ”

Para quantificar o potencial de trilhões de dólares, das nuvens, até 2030, a McKinsey analisou o impacto dos gastos de TI em nuvem, em todo o mundo com base em pesquisas independentes de mais de 1.000 organizações. A pesquisa, avaliou mais de 700 casos de uso em 19 setores para ajudá-los a prever as receitas e o desempenho financeiro das empresas Fortune 500 até 2030.

A pesquisa analisou a adoção da nuvem em três dimensões: rejuvenescer, inovar e pioneiro. Ela estimou os direcionadores específicos nas duas primeiras dimensões e as oportunidades de crescimento prováveis para a terceira.

Vou resumir as principais informações do artigo.

Rejuvenescer

“O rejuvenescimento descreve uma ruptura com as abordagens tradicionais do legado, usando a nuvem para reduzir custos e riscos em TI e operações.”

Rejuvenescer é responsável por US $ 340 a US $ 430 bilhões do potencial estimado para 2030. Seus principais motivadores de valor são a otimização de custos de TI, maior resiliência e operações.

Otimização de custos de TI. Os provedores de serviços em nuvem (CSPs) fornecem acesso a recursos que boa parte das empresas nunca poderia desenvolver por conta própria. Os CSPs obtêm economias em escala, executando seus ativos de TI em utilizações muito maiores. Como as empresas pagam pelo uso da nuvem com base nos ativos que consomem, elas devem se certificar de que seus aplicativos existentes sejam executados com eficiência na nuvem, caso contrário, seus custos podem realmente aumentar.

As empresas que corrigiram os aplicativos existentes e criaram novos, aproveitando os atributos nativos da nuvem, estão percebendo grandes melhorias de eficiência. Elas não apenas reduziram seus gastos gerais com infraestrutura de TI, mas também aumentaram sua produtividade de desenvolvimento por meio do uso de recursos ágeis, fluxos de trabalho de autoatendimento e ferramentas de automação. O uso eficaz da nuvem pode reduzir os custos de infraestrutura em 29% e melhorar a produtividade do desenvolvimento e manutenção de aplicativos em 38%.

“Desenvolvedores gastam consideravelmente menos tempo em infraestrutura e suporte de produção e mais em requisitos de negócios e desenvolvimento, quando mudam para a nuvem pública. … Como resultado, aumentaram a participação dos aplicativos na Fortune 500, que estão na nuvem, de 10% para 60% com rendimentos e benefícios de US $ 56 bilhões em desenvolvimento e manutenção de aplicativos e US $ 12 bilhões em gastos com infraestrutura”.

Resiliência aprimorada. A McKinsey estima que, em 2030, as empresas perderão cerca de US $ 650 bilhões devido ao tempo de inatividade de sistema e violações de segurança cibernética. Os CSPs podem melhorar a integridade das suas plataformas de nuvem por meio de processos e controles de segurança que podem identificar, detectar e investigar automaticamente ameaças avançadas, identidades comprometidas e ações mal-intencionadas. Arquiteturas mais resilientes podem reduzir o tempo de inatividade de aplicativos na nuvem em 57% e o custo de violações em 26%.

Operações. A nuvem pode ajudar a reduzir as tarefas manuais, acelerando a implementação de soluções padronizadas e automatizadas, como contabilidade baseada em análises e gerenciamento de RH. “As organizações que mudam para a nuvem pública liberam valor adicional ao reaproveitar e requalificar sua força de trabalho para se concentrar em tarefas de maior valor, como o desenvolvimento de produtos e serviços que atendam às demandas dos clientes.”

Inovar

A parte inovadora da nuvem, é aquela que ajuda a acelerar a implantação de tecnologias emergentes como IA, IoT e automação em escala. Isso permite que as empresas se concentrem no crescimento de seus negócios e na otimização dos custos de suas operações. Essa inovação é responsável por US $ 360 a US $ 770 bilhões do potencial estimado para 2030. Seus principais impulsionadores de valor são: o crescimento a partir de casos de uso, desenvolvimento acelerado de produtos e escalonamento rápido.

Crescimento de casos de uso. A experimentação de mercado é uma marca registrada das empresas mais inovadoras em nossa economia cada vez mais digital. Mas aprender como fazer isso de forma eficaz ainda é um trabalho em andamento. A nuvem permite que as empresas experimentem aplicativos e modelos de negócios de forma rápida, econômica e em escala, fornecendo acesso sob demanda a capacidade computacional e de armazenamento quase ilimitada.

“Os executivos que adotam a nuvem evitam grandes desembolsos de capital inicial quando lançam ou expandem negócios. Novos aplicativos em nuvem tendem a se basear em conjuntos de dados grandes e complexos em constante evolução a um custo muito menor e maior velocidade.”

Desenvolvimento de produto acelerado. “As empresas adotaram a nuvem para aumentar a agilidade de seu modelo operacional, o que acelera a implementação de casos de uso enquanto reduz o investimento em P&D.” Além disso, os CSPs fornecem às organizações abordagens inovadoras para o desenvolvimento de software e ferramentas e recursos inovadores, como contêineres, microsserviços, práticas de DevOps, integração e entrega contínuas e arquiteturas sem servidor. “Isso aprimora o desenvolvimento do produto desde o início e acelera drasticamente o projeto, a construção e o ramp-up, ajudando as empresas a reduzir drasticamente o tempo de lançamento no mercado.”

Escala rápida. “A infraestrutura e a presença global de provedores de nuvem podem ser aproveitadas para dimensionar produtos quase que instantaneamente para um conjunto mais amplo de segmentos de clientes, regiões geográficas e canais. Além disso, as organizações podem obter acesso à elasticidade instantânea sob demanda na capacidade de computação e armazenamento – elementos críticos no lançamento e construção de novos negócios.”

Pioneira

A dimensão final, ‘pioneira’, permite que as empresas estendam o valor da nuvem além das duas dimensões anteriores, uma vez que tenham atingido um certo nível de maturidade. Nesse estágio, as empresas podem aproveitar a nuvem para experimentar tecnologias novas e emergentes, como recursos avançados de IA, blockchain, realidade aumentada e virtual e impressão 3D. Dado o estágio inicial dessas tecnologias, é muito cedo para quantificar seu impacto potencial com qualquer precisão razoável.

Adoção de tecnologias emergentes. Este nível avançado de maturidade da nuvem pode ajudar as empresas a atrair e reter os melhores talentos para trabalhar em tecnologias emergentes. Junto com modelos operacionais ágeis, as empresas podem então formar equipes swat para desenvolver provas de conceito para o uso de tecnologias avançadas, ajudando-as a compreender o valor potencial das tecnologias transformadoras que ainda não alcançaram a adoção em massa.

Por fim, o artigo da McKinsey recomenda que as empresas adotem quatro ações principais à medida que começam as melhorias de desempenho baseadas na nuvem:

1. Defina uma aspiração de negócios ambiciosa e urgente. “Os líderes de negócios e de TI devem articular de forma clara e urgente uma ambição de alto valor – uma viagem à lua quando trabalham em projetos para nuvem.”

2. Persiga um caso econômico obstinado. “Um caso de negócios para a nuvem deve ser baseado em uma compreensão clara da economia da nuvem em economia de custos (rejuvenescer) e aceleração de negócios (inovar). Deve ser ajustado aos riscos de transformação e priorizado por domínio de negócios, e deve incluir as alocações de recursos necessárias e o sequenciamento de tarefas.”

3. Adote formas de trabalho ágeis e nativas da nuvem. “O escopo da mudança necessária para aproveitar a nuvem exige que as empresas tenham experiência real: líderes, funcionários e parceiros com profunda experiência em nuvem e transformações na nuvem; praticantes especializados; e um amplo ecossistema. Além disso, os esforços de nuvem bem-sucedidos são possíveis apenas quando as organizações transformam suas operações.”

4. Crie uma plataforma de nuvem padronizada e automatizada. “Invista na criação de uma plataforma de nuvem padronizada e automatizada que melhore a produtividade e ofereça uma ótima experiência de autoatendimento para desenvolvedores, que estão entre os principais consumidores da nuvem”.

Os conceitos da computação em nuvem

Nem todo mundo é um DevOps Engineer e Cloud Architect; mas todo administrador de negócios deve ter boas noções sobre computação em nuvem e saber que ela é a melhor maneira, hoje em dia, de administrar seus negócios.

A possibilidade de melhorar os negócios é algo que atrai todos os tomadores de decisões em todo o mundo. Quem pensava que a nuvem um dia seria considerada a ferramenta que iria guiar o processo de digitalização do mundo, acertou em cheio.

A virada do milênio, início dos anos 2000 será sempre lembrada como o marco do ritmo cada vez mais acelerado do progresso tecnológico. Vinte e um anos depois, as tecnologias novas e antigas estão tão próximas como nunca antes. O aumento quase incontrolável do conhecimento humano leva a infinitas possibilidades de inovações. A busca pelo próximo grande sucesso parece não ter fim.

A computação em nuvem já está sendo seguida pela inteligência artificial e pelo blockchain. Essas infraestruturas permitem que a maioria das novas tecnologias possam nascer e se desenvolver totalmente baseada em grandes dados (big data) e inteligência.

Em outras palavras: os servidores que fazem parte da tecnologia de nuvem, mantêm os dados que a IA pode acessar e usar para tomar decisões e aprender coisas como estabelecer um diálogo virtual de atendimento com um cliente. Mas, à medida que a IA aprende isso, ela pode transmitir esses novos dados de volta para a nuvem, que podem ajudar outras IAs a aprender também. E isso vale para o blockchain e outras tecnologias baseadas em dados.

A computação em nuvem não é apenas a ferramenta de digitalização por excelência, ela é onipresente e desempenha, sem dúvida, um papel fundamental no progresso tecnológico de hoje.

Simplificando: a computação em nuvem é a entrega de serviços de computação – servidores, armazenamento, bancos de dados, rede, software, análise e muito mais – pela Internet (“a nuvem”). As empresas que oferecem esses serviços de computação são chamadas de provedores de nuvem e normalmente cobram pelos serviços de computação em nuvem com base no uso, semelhante à forma como você é cobrado pela água ou eletricidade em sua casa.

Quer você execute aplicativos que compartilham fotos com milhões de usuários móveis ou dê suporte a operações críticas de negócios em sua organização, a nuvem é uma tecnologia que fornece acesso rápido a recursos de TI flexíveis e econômicos. Quando se trata de computação em nuvem, você não precisa investir em hardware antecipadamente ou gastar muito tempo com o gerenciamento deles. Em vez disso, você pode fornecer o tipo e o tamanho exatos dos recursos de computação necessários para implementar seus projetos ou operar seu departamento de TI. Você pode acessar quantos recursos precisar quase imediatamente, pagando apenas pelo que usar. A computação em nuvem oferece uma maneira fácil de acessar servidores, armazenamento, bancos de dados e uma gama completa de serviços de aplicativos pela Internet.

Provedores de nuvem, como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, operam e gerenciam o hardware, fornecendo os recursos que você precisa, por meio de um aplicativo de interface da web.

Vantagens da computação em nuvem

A nuvem se tornou uma tecnologia que influencia o dia a dia de todos. A adoção de suas soluções e serviços apresentam uma série de vantagens e benefícios, entre outros:

• Custos de operação e manutenção de data centers: permite focar em projetos que diferenciam sua empresa no mercado, não em infraestrutura.  A computação em nuvem permite focar nos clientes, em vez de configurar e operar servidores.

• Velocidade e agilidade: em um ambiente de computação em nuvem, novos recursos de TI estão sempre a apenas um clique de distância. O tempo necessário para implantar esses recursos será reduzido para minutos. Isso leva a um aumento notável na agilidade da empresa. Na verdade, os custos e as despesas com experimentos e desenvolvimento diminuem substancialmente.

• Opte por custos variáveis em vez de custos de investimento: em vez de investir pesado em data centers e servidores, a computação em nuvem torna possível trabalhar pagando apenas pelos recursos de computação que são realmente usados.

• Capacidade flexível: não há mais incertezas na determinação dos requisitos de capacidade da infraestrutura. Os clientes podem acessar tanta ou tão pouca capacidade conforme necessário e essa capacidade pode ser ajustada à sua demanda, em curto prazo conforme desejado.

Tipos de serviços em nuvem

A computação em nuvem consiste em três tipos principais, comumente chamados de:

• Infraestrutura como serviço (IaaS),
• Plataforma como serviço (PaaS) e
• Software como serviço (SaaS).

Escolher o tipo certo de computação em nuvem consiste em conhecer suas necessidades para atingir um nível ideal de controle sem se preocupar com tarefas desnecessárias. A Microsoft define esses tipos da seguinte forma:

Infraestrutura como serviço (IaaS): é a categoria mais básica de serviços de computação em nuvem. Com IaaS, você aluga infraestrutura de TI – servidores e máquinas virtuais (VMs), armazenamento, redes, sistemas operacionais – de um provedor de nuvem com pagamento conforme o uso.

Plataforma como serviço (PaaS): refere-se a serviços de computação em nuvem que fornecem um ambiente sob demanda para desenvolver, testar, entregar e gerenciar aplicativos de software. PaaS é projetado para tornar mais fácil para os desenvolvedores criarem aplicativos web ou móveis rapidamente, sem se preocupar em configurar ou gerenciar a infraestrutura de servidores, armazenamento, rede e bancos de dados necessários para o desenvolvimento.

Software como serviço (SaaS): é um método de entrega de aplicativos de software pela Internet, sob demanda e, normalmente, por assinatura. Com SaaS, os provedores de nuvem hospedam e gerenciam o aplicativo de software e a infraestrutura e lidam com qualquer manutenção, como atualizações de software e patches de segurança. Os usuários se conectam ao aplicativo pela Internet, geralmente com um navegador da web em seu telefone, tablet ou notebook.

Implementações em nuvem

Existem três maneiras diferentes de implantar recursos de computação em nuvem. Eles são conhecidos como: nuvem pública, nuvem privada e nuvem híbrida.

As nuvens públicas pertencem e são operadas por um provedor de serviços em nuvem terceirizado e fornecem recursos de computação como servidores e armazenamento pela Internet usando um navegador da web. Os provedores de nuvem Amazon AWS e Microsoft Azure, são exemplos de nuvem pública.

Uma nuvem privada ou local refere-se a recursos de computação em nuvem usados internamente e exclusivamente por uma única empresa ou organização. A particularidade aqui é que uma nuvem privada pode estar fisicamente localizada no datacenter da empresa, com recursos exclusivos e dedicados a ela.

Uma combinação de nuvens públicas e privadas leva ao que chamamos de nuvem híbrida. A vantagem aqui é que uma nuvem híbrida permite que dados e aplicativos sejam compartilhados entre elas. Ao permitir que dados e aplicativos se movam entre nuvens privadas e públicas, os clientes desfrutam de maior flexibilidade e mais opções de implantação.

Quais critérios usar para decidir por um provedor de nuvem?

Costumeiramente, costuma-se dizer os administradores de negócios não decidem por um provedor de nuvem e sim, por uma estratégia de nuvem para manter a capacidade e flexibilidade de selecionar diferentes serviços de diferentes provedores. Hoje existem vários fornecedores de infraestrutura de nuvem. Eles se tornaram uma alternativa para quem precisa de uma plataforma segura e robusta. A ideia é permitir que as pessoas projetem sua infraestrutura em nuvem de acordo com seus requisitos específicos, seja como um modelo de serviço, uma versão local em ambientes de TI ou como uma variante híbrida. Além disso, todos os modelos de serviço em nuvem, desde Infraestrutura como Serviço (IaaS), Plataforma como Serviço (PaaS) e Software como Serviço (SaaS) e outros, fazem parte de uma plataforma. Tudo isso fica disposto em um catálogo interno de soluções do provedor se nuvem. Alguns catálogos chegam a oferecer mais de 200 soluções, em mais de 30 categorias diferentes, alguns gratuitos e outros sob demanda, bem como a oportunidade de fazer upload também de outros aplicativos e ferramentas de desenvolvimento de forma ágil, simples e segura; tudo isso com suporte pessoal e modelos de preços competitivos, conectividade de API para transferências fáceis e rápidas de desenvolvimentos existentes de ou para outras plataformas de nuvem. Todos esses pontos geram vantagem competitiva para sua empresa, seja em valor agregado, economia de recursos ou agilidade.

Benefícios e preocupações

• Valor:
  • Experiência do usuário.
  • Foco no cliente e no Alinhamento Estratégico.
• Objetivos: Flexibilidade e velocidade.
  • Gerenciamento incerto Escopos difíceis de serem definidos.
  • Requisitos incertos ou passíveis de constante alteração, tanto no Piloto e Experimental.
• Cultura:
  • Foco no Negócio e/ou no produto a ser desenvolvido
  • Próximo do cliente
  • Direcionado pelo planejamento estratégico da organização, assim como pelo planejamento de TI.
• Requerimentos:
  • Requisitos são incertos e funcionalidades mudam constantemente.
  • Escopo difícil de ser bem definido, principalmente no início do projeto.
  • Capacidade dos ambientes são imprevisíveis.
  • Crescimento ocorre conforme a demanda do negócio.
• Frequências de mudanças:
  • Alta (Dias ou Semanas),
  • Mudanças rápidas e mais frequentes,
  • Necessidade contínua de deploy em ambientes produtivos.
• Necessidade de Tecnologias:
  • Tecnologias podem ser imaturas
  • Fornecedores podem ser pequenos ou imaturos,
  • Contratos de curto prazo.
• Modelo de gerenciamento:
  • Métodos ágeis de gerenciamento de projeto,
  • Práticas e princípios de Dev/Sec/Ops,
  • Gerenciamento e deploy de soluções de maneira automatizada.

Lembre-se: na sua jornada para a nuvem, será necessário avaliar criteriosamente os modelos contratuais dos serviços, principalmente as regras de saída de um provedor de nuvem a fim de evitar o “Lock-in”. Algumas vezes, esse tipo de análise é negligenciado, ao se contratar um serviço em nuvem. Lembre-se de que dificilmente você será um cliente estratégico para um grande provedor de nuvem, seja qual for o tamanho da sua operação. A nuvem é global e tanto faz para o provedor o tamanho de sua organização, pois ele terá tantos outros clientes iguais ou até maiores do que a sua empresa. Por isso a análise do modelo de contratação de um serviço em nuvem passa a ser uma atividade de extrema importância para a TI.