Autor: Eduardo Fagundes

  • Balance Scorecard (BSC) & Project Portfolio Management (PPM)

    Muitas estratégias corporativas falham pela falta de capacidade de execução e pela falta de um gerenciamento de projetos efetivo e integrado. O BSC é uma técnica de acompanhamento do desempenho de estratégias corporativa largamente utilizada pelas empresas. O BSC reflete e estrutura as ações da empresa para atingir seus objetivos estratégicos através das seguintes perspectivas: financeira, clientes, processos internos e, aprendizado e crescimento. Algumas empresas incluem a perspectiva de sustentabilidade ambiental. Através de mapas estratégicos são definidas as inter-relações entre as ações das diferentes perspectivas, resultando em uma estratégia integrada e consistente. O desafio está em executar o plano estratégico composto por diversos projetos em diferentes áreas de negócios da empresa. Outro desafio é monitorar o impacto das correções estratégias nos projetos e avaliar se os projetos em execução e planejados estão em linha com as mudanças estratégicas.

    Uma forma eficiente de gerenciar o BSC é através da gestão de portfólio de projetos (PPM). O PPM é um conjunto de métodos de análise e gestão de coletiva de um grupo de projetos com objetivos comuns. Os projetos são selecionados com base em critérios analíticos, associados aos objetivos organizacionais e na maximização dos resultados. O PPM é capaz de avaliar se os projetos em execução e planejados continuam efetivos após as mudanças de estratégias realizadas ao longo de um determinado período.

    O uso combinado de BSC e PPM resultam no monitoramento efetivo das estratégicas corporativas e asseguram a execução dos projetos alinhados aos objetivos empresariais e suas mudanças em função de novas demandas de mercado ou requerimentos internos.

  • Data Centers para Cloud Computing devem estar em zonas desmilitarizadas?

    O governo da Indonésia ameaçou bloquear os serviços de mensagens e de Internet do BlackBerry (RIM) alegando “ameaça à segurança” com a recusa da empresa de hospedar seus servidores no país. Muitos governos colocam restrições sobre a hospedagem de dados, principalmente financeiros, fora de suas fronteiras com a justificativa de “segurança nacional”. Essa politica acaba restringindo as aplicações de Cloud Computing em escala global. A logística e os custos de implantação e operação de data center de alto desempenho e segurança só se justificam para grandes volumes de transações. Pulverizar o processamento implica em aumentar os custos por transação e geram um impacto ambiental importante. A pergunta é quem deveria legislar sobre os data centers? O país onde ele está instalado ou eles poderiam ser instalados em zonas desmilitarizados sob acordos internacionais?

    A pressão por redução de custos leva as empresas a contratar serviços baratos adequados a suas necessidades. O fenômeno dos produtos chineses é um claro exemplo. O mesmo fenômeno acontece com a Amazon AWS (Amazon Web Services). Seus custos são tão competitivos que empresas de todo o mundo utilizam seus serviços. Isso concentra o tráfego internacional de várias aplicações na rede americana, que se monitorada estatisticamente, poderia revelar tendências de comportamento internacional. Aparentemente, ninguém se preocupa com isso, pois sabem que os Estados Unidos têm fortes regras de confidencialidade. Será que as empresas teriam a mesma tranquilidade se o serviço estivesse hospedado em um país onde as instituições governamentais são instáveis e duvidosas? Creio que não.

    Por outro lado, se fossem criadas zonas desmilitarizadas para a instalação de data centers com fortes acordos internacionais de segurança e garantias de sigilo das informações seria possível criar grandes condomínios de data centers ao redor do mundo. Essas zonas desmilitarizadas poderiam ter incentivos para investimentos e algumas isenções de impostos. Para isso se concretizar seria necessário que os governos estabelecessem acordos globais ou regionais. Por exemplo, um acordo entre os países da América do Sul.

    Em um primeiro momento teríamos uma competição entre os países para hospedar os condomínios de data centers. Essa disputa reduziria os custos de implantação com prováveis financiamentos do governo local. Certamente, a região teria um enorme desenvolvimento em seu contorno. O benefício da redução de custos seria estendida para todos os usuários desses condomínios em outros países e seria um impulsionador para novos negócios locais e internacionais com preços competitivos internacionais. Ou seja, ninguém perderia com essa estratégia. Essa estratégia de condomínios de data centers, também, poderia ser adotada dentro de um país.

    Acredito que essa discussão poderia ser estendida e avaliada para o desenvolvimento de novos negócios, benefícios para os usuários finais, impacto ambiental e inclusão social.

  • Gerenciamento de Capacidade em Cloud Computing

    O objetivo do gerenciamento de capacidade é assegurar os recursos de infraestrutura necessários de TI para atender a demanda dos serviços de TI para a organização, permitindo sua expansão dentro de parâmetros aceitáveis de custo e prazos. O modelo tradicional define a aquisição de artefatos de software, hardware e serviços baseados em custo por unidade.

    Por exemplo, a execução de um aplicativo está condicionada aos recursos limitados de um servidor, mesmo que virtualizado. Ações de melhoria contínua são realizadas para melhorar o desempenho do aplicativo para evitar a aquisição de novos servidores e para manter os níveis de serviços apropriados para os clientes. Essas ações fazem parte do jogo de equilíbrio procurando adequar os recursos às necessidades do negócio dentro de custos aceitáveis.

    Em um ambiente de computação em nuvem, os recursos para a execução de um aplicativo são, a princípio, escaláveis e elásticos com custo variável de acordo com a demanda. Essa condição satisfaz os requisitos técnicos para atender o negócio.

    Nesse estilo de processamento em nuvem, praticamente, todos tradicionais PKIs (indicadores de desempenho) de gerenciamento de capacidade são atendidos devido às características do serviço: Eficiência, Eficácia, Efetividade e Economicidade (do ponto de vista do impacto para o negócio devido a problemas com capacidade). Entretanto, o ambiente de Cloud Computing pode mascarar algumas deficiências da aplicação e configuração do ambiente. Desta forma, é necessário utilizar novos PKIs para medir o desempenho do ambiente. Um desses indicadores é o custo de TI por transação. Uma vez que o serviço é pago por demanda é importante operar com o menor custo por transação possível atendendo todos os requisitos dos níveis de serviços.

    Participe do grupo que está estudando esse assunto no www.efagundes.com.

  • Big Data: manipulando montanhas de dados

    Um dos temas que venho trabalhando é como analisar “montanhas” de dados para definir padrões de comportamento, os chamados “big data”. O processo consiste na aquisição, organização e análise. Uma tecnologia que permite trabalhar com milhares de nós e petabytes de dados é o Apache Hadoop. O Hadoop é um projeto de alto nível da Apache sendo construído e usado pela comunidade internacional de colaboradores, escrito em linguagem Java e sob licença livre. O software foi inspirado no MapReduce e File System do (GFS) do Google.

    O processo de aquisição envolve a extração de dados de várias fontes de informação. Como estamos trabalhando com grandes volumes de dados e variedade, a infraestrutura deve oferece possibilidade de mostrar dados consolidados, ter latência previsível, capacidade para executar pesquisas simples e manipular grandes volumes de transações em um ambiente distribuído.

    A organização dos dados dentro do conceito de data warehousing é chamada integração de dados (data integration). A infraestrutura necessária para organizar grandes volumes de dados deve processar e manipular os dados originais no sistema de armazenamento local (storage). A infraestrutura deve ter um altíssimo throughput (vazão de dados) para processar as várias fases de processamento; e deve manipular uma grande variedade de formatos de dados estruturados ou de formato livre (não estruturados). A tecnologia Hadoop permite organizar e processar de forma paralela grandes volumes de dados no cluster de armazenamento original. O Hadoop Distributed file System (HDFS) é o sistema de armazenamento de longo prazo para web logs, por exemplo. Esses logs são transformados em sessões que são executadas pelos programas MapReduce no cluster e os resultados carregados no data warehouse (banco de dados relacional).

    Para a análise dos dados, onde nem sempre os todos os dados foram movidos para o data warehouse à análise pode ser feita em um ambiente distribuído, onde alguns dados foram originalmente armazenados e possam ser acessados de forma transparente. A infraestrutura necessária deve suportar análises estatísticas e mineração de dados (data mining) para uma ampla variedade de dados armazenados em diversos sistemas, deve ser escalável, permitir rápido processamento e automatizar decisões com base em análise de modelos.

    A Oracle tem um produto que consolidada todas as funcionalidades de aquisição, organização e análise, chamado Oracle Big Data Appliance. O produto vem com uma configuração de 18 servidores Sun e uma capacidade de armazenamento de 432TB. Cada servidor no rack tem 2 CPUs, cada uma com 6 núcleos, somando 216 núcleos no rack. Cada servidor tem 48GB de memória com um total de 864GB de memória.

    Uma aplicação é a análise de comportamento de consumidores baseado nas redes sociais. Outra aplicação é a análise do padrão de consumo dos consumidores de energia elétrica por períodos em redes de distribuição inteligentes (smart-grid).