Olá meus amigos, é com muito alegria que venho compartilhar com vocês entendimentos sobre um assunto que é de grande relevância no mercado, as Plataformas Cloud. 

As plataformas Cloud, entraram e se integraram rapidamente nas estratégias das organizações, viabilizando as demandas de forma rápida, inteligente e com respostas a diversos pontos estratégicos que antes precisavam de planejamentos extensos e altos custos.

Com essa forte aderência, as possibilidades se expandiram, ideias de gavetas foram tracionadas e implementações inovadoras foram realizadas. Conceitos, termos de mercado e tendências, agora podiam ser pensados, solucionados e disponibilizados. As soluções suportavam modularizações, implantações por prioridades e recursos auto gerenciáveis, resultando no principal, dados entregues para as tomadas de decisões.

E então, quais os benefícios que fazem toda essa movimentação valer a pena? Sendo que por muitas vezes, refletem em mudanças de arquitetura e afetam diretamente as estratégias corporativas…

Benefícios de consumir Plataformas Cloud

• Redução de Custos;
• Previsibilidade de investimentos;
• Alta disponibilidade e Escalabilidade;
• Vasto leque de tecnologias e serviços;
• Recursos Auto Gerenciáveis;
• Otimizações e Integrações direcionadas ao Negócio;
• Consumos pontuais e On Demand;
• Gestão estratégica;
• Segurança e acessibilidades;

E por aí vai…

As possibilidades são ilimitadas na ótica de soluções. Uma recorrente estratégia aferida pelas organizações, quando validam, a ideia de aderir ao universos Cloud, é, integrar a/as plataformas como uma expansão do Parque Tecnológico da companhia, visando aumentar o leque de tecnologias e engenharias para gerir e disponibilizar seus dados assertivamente, suportando todas as integrações entre áreas e seu compliance.

Nessa gradativa evolução, 3 grandes players foram dominando o mercado e resolvendo os mais variados cases de negócios. AWS, Azure e GCP. Os players, passaram a disputar cada nova possibilidade, embarcando em suas plataformas mais e mais serviços, componentes e atualizações.

Amazon Web Services (AWS)

Em 2006, a Amazon Web Services (AWS) começou a oferecer serviços de infraestrutura de TI para empresas por meio de serviços web, atualmente conhecidos como Cloud Computing. 

A AWS, teve como seu forte diferencial, quando adentrou ao mercado, o baixo custo, comparando em relação aos investimentos em soluções em servidores On-premise e a excelência em sua arquitetura de armazenamento. Fornecendo até hoje um dos melhores serviços de armazenamento, o S3. Suas máquinas virtuais são baseada no virtualizador Xen, no qual, posteriormente evoluiu para a disponibilização do Elastic Cloud Computing (EC2).

Atualmente a AWS se mantêm como a líder do segmento, provendo:

1. Marketplace muito rico e com o maior número de aplicações de terceiros para consumo e integrações;
2. Abordagem para estratégias de armazenamentos, com baixo custo benefício e funcionalidades de integrações externas;
3. Facilidade de aplicação em engenharias Hadoop com o EMR;
4. Intensivos investimentos para consumos Fast Data e Self Service, disponibilizando novas tecnologias de acesso e consumo dos dados;
5. Arquitetura e tecnologias para desenvolvimento, treinos e automatizações de modelos machine learning;
6. Tecnologias direcionadas para IoT e soluções para evolução dos dados de ponta a ponta;

Microsoft Azure

A apresentação do serviço foi feito no dia 27 de outubro de 2008 durante a Professional Developers Conference, em Los Angeles e lançado em 1 de Fevereiro de 2010 como Windows Azure, para então ser renomeado como Microsoft Azure em 25 de Março de 2014.

Tal como o AWS, o Microsoft Azure foi criado para prestar um conjunto central de serviços de computação, armazenamento, banco de dados e rede. Em muitos casos, ambas as plataformas têm uma equivalência básica entre os produtos e serviços que oferecem. O Azure permite criar soluções altamente disponíveis com base em Hosts do Windows ou do Linux. 

Em termos gerais, o Microsoft Azure funciona como um apoio tecnológico ao negócio. Ele oferece, ao mesmo tempo, um cabedal de tecnologias para infraestrutura (computação, armazenamento, lógica, gestão financeira e etc) e as ferramentas de controle e consumo para transformar esse poder em produtividade.

Pontos de produtividade no uso da Azure:

1. Ótima arquitetura para desenvolvimento de aplicativos e soluções tecnológicas;
2. Gama de ferramentas para controle, versionamento e integração de códigos;
3. Suporte e facilidade de integração para ambientes Data Science;
4. Tecnologias e serviços especializados na qualificação e disponibilização dos dados;
5. Governança e gestão de acessos integrada com os seus consolidados e mais tradicionais serviços (Outlook e Active Directory);
6. Facilidade em implementar soluções Big Data, Analytics e Machine Learning;

Google Cloud Platform (GCP)

Fundada em 06 de Outubro de 2011 pela Google inc, é um conjunto de nuvem pública de serviços de computação. A plataforma contempla serviços computacionais, armazenamentos e desenvolvimento de aplicativos.

Embora a Google tenha sido a lanterninha em disponibilização de serviços especializados e direcionados a resolução de problemas de negócio na nuvem, muitos outros serviços já estão consolidados e dominam o segmento. As estratégias de marketing, difusão e consumos não param de crescer. Você provavelmente já deve ter utilizado algumas das aplicações do Google Cloud Platform em seu dia a dia sem perceber, como ao acessar o g-mail, ou armazenar arquivos no Google Drive, Google Docs, entre outros, que hoje são denominados componentes do G-Suite. Essas tecnologias já estão amplamente difundidas, integradas e direcionadas aos mais variados cases de negócio, atendendo com qualidade os mais complexos problemas de negócio e estratégias organizacionais.

Em vista da excelência dos serviços da Google, sua Cloud oferece como diferenciais:

1. Interface de gerenciamento dos serviços clean e muito intuitiva;
2. Forte integração com todos os seus produtos, serviços e APIs;
3. Preços bem mais competitivo que seus concorrentes;
4. Alto investimento e atualizações em seus recursos para Data Science, Machine Learning e Deep Learning;
5. Ferramentas de consumo de dados com ótima usabilidade e com suporte a altas volumetrias;
6. Boa documentação e grande integração com a linguagem Python para suas APIs e serviços;

Conclusão

O Mercado atual pede uma flexibilidade nunca vista antes, um dinamismo que entregue segurança, usabilidade e alta disponibilidade. Com essas premissas, as empresas validam diversos cenários e fazem profundos comparativos, para assim, implementar suas necessidades na plataforma que melhor se adeque ás suas soluções, ou mesmo, utilizar recursos de várias plataformas integradas.

Parcerias e estudos fortalecem cada vez mais esse crescimento, tecnologias de virtualização, resultados e aplicabilidades de DevOps, impulsionam a confiança e o uso. O setor com maior resistência para subir às nuvens, o financeiro, começou a tracionar soluções com modelos de segurança customizados e movimentar regulamentações para que essas evoluções, virem realidade. Com tudo isso acontecendo, Cloud está se tornando uma necessidade para as organizações.

Em minhas experiências, considero:

Azure, uma ótima plataforma, com muitas funcionalidades para desenvolvimento de aplicações e recursos genéricos. Seus serviços para engenharia de dados, como DataFactory e HDInsights são intuitivos e de fácil integração. Possibilitando criar-se uma esteira completa de DevOps, com toda a integração e segurança de um ambiente de desenvolvimento até a cadeia de processos em produção de forma automatizada e governada.

GCP, em trabalhos voltados a modelos Deep/Machine Learning, para treinos e implementações de modelos produtivos, obtive muitas facilidades com recursos como o Google ML Engine, e APIs como Cloud Vision. Voltado a ingestões e transformações, o DataFlow possui suas particularidades e complexidades, mas suporta pipelines com altas volumetrias, parametrizações e soluções escaláveis e auto gerenciável. Tecnologias direcionadas ao Negócio, para consumo Analytics e Analytics Advanced, como o BigQuery e o DataPrep, são muito, muito boas. Simples, integradas e intuitivas.

AWS, com recursos que facilitam muito a vida, tanto para a publicação de modelos e o uso do AWS Lambda, as possibilidades e facilidade de implementação são excelentes. Com o diferencial de ter uma vasta lista de tecnologias e recursos, nativos e de terceiros, desenhar uma solução ou uma arquitetura se faz variada e com maior assertividade de custos. Tecnologias como o SageMaker e os recursos para Algoritmos integram em minutos uma esteira de Data Science. Embora os custos sejam o maior dentre as 3 plataformas, sua excelência em termos de arquitetura vale o investimento.

Resumindo, todas as minhas experiências com as plataformas Cloud, foram muito proveitosas, consegui implementar todos os planejamentos e muitas vezes de forma mais simples do que o esperado. Citar apenas uma como a melhor não é inteligente, visto que nos tempos atuais as organizações validam cada vez mais, opções e custos. Podemos ter soluções Híbridas, (CLOUD x CLOUD), (CLOUD x ON PREMISE) e (CLOUD x ON PREMISE x CLOUD) e etc.

Lembrando também que, a IBM e Oracle estão fortalecendo parcerias, disparando iniciativas e abordagens de marketing para entrar nessa briga de gente grande.

O poder dessas plataformas é magnífico. Indico seus estudos o quanto antes, não percam tempo, o futuro e a inovação, andam de mãos dadas com o mundão Cloud.

Muito obrigado pelo tempo e sucesso para nós todos!!!!

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