SUMÁRIO CLOUD COMPUTING E GRID COMPUTING: UM ESTUDO DE CASO... 2

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1 SUMÁRIO CLOUD COMPUTING E GRID COMPUTING: UM ESTUDO DE CASO... 2 TECNOLOGIAS DE LEITURA E RECONHECIMENTO BIOMÉTRICO: UM ESTUDO APLICADO NO CONTROLE DE PRESENÇA EM SALA DE AULA UM ESTUDO SOBRE TECNOLOGIAS PARA TRANSPORTE COLETIVO VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES EM AMBIENTES DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM... 41

2 CLOUD COMPUTING E GRID COMPUTING: UM ESTUDO DE CASO CLOUD COMPUTING AND GRID COMPUTING: A CASE STUDY Rhenann Granado Cottar Marçal Silva Centro Universitário Filadélfia de Londrina (UNIFIL) RESUMO Este trabalho teve como objetivo mostrar as principais ferramentas que podem ser utilizadas no gerenciamento de recursos computacionais para a criação de ambientes Grid e Cloud Computing, buscando mostrar os conceitos de cada ambiente como também especificar a configuração do ambiente de Grid e a configuração de um ambiente em Cloud. Um estudo de caso foi utilizado para aplicar as determinadas configurações mostrando como as diferentes formas de arquiteturas de Tecnologia da Informação (TI) tem potencial para transformar grande parte da indústria de TI, reduzindo custos e mudando a maneira como os meios físicos de computação são concebidos. PALAVRAS-CHAVE: Grid Computing, Cloud Computing, Paradigmas ABSTRACT This study aimed to show the main tools that can be used in the management of computing resources to the creation of Grid and Cloud Computing environment, seeking to show the concepts of each environment, but also specify the environment setup and configuration of a Grid environment Cloud. A case study was used to apply certain settings showing how the different architectures of Information Technology (IT) has the potential to transform a big part of the IT industry, reducing costs and changing the way as any physical computation are designed. KEYWORDS: Grid Computing, Cloud Computing, Paradigms 1. INTRODUÇÃO A Tecnologia da Informação (TI) vêm crescendo a cada dia devido a sua grande utilização nos diversos ambientes, como ambientes empresariais e até mesmo domésticos. Em grande parte dos ambientes comerciais, a TI já se tornou a espinha dorsal para muitos dos processos empresariais. Atualmente muitas empresas ainda não utilizam todo o potencial do TI para remodelar e melhorar toda a sua estrutura organizacional mantendo-as em suas formas antigas. Esse é um dos principais motivos para a frustração em relação aos resultados (CHEDE, 2004). Para Chede (2004), "a já clássica estrutura hierárquica, ainda muito comum hoje em dia, divide o trabalho em áreas funcionais projetadas para uma era anterior ao advento da TI. Pela lentidão das respostas, claramente não mais atende a dinâmica dos negócios atuais."

3 Levando em consideração a grande dependência da TI dentro das organizações, os profissionais da área devem buscar formas de aperfeiçoar toda a estrutura, reduzindo custos e aumentando desempenho em todos os processos administrativos. Para que isso seja possível, é necessário que se tenha conhecimento sobre os conceitos de arquiteturas de TI já existentes e conceitos emergentes. Um exemplo de conceito que se tornou conhecido e passou por grandes empresas e pesquisas científicas seria o Grid Computing, que é um dos objetos de estudo do presente projeto. Já o conceito emergente que podemos citar é o Cloud Computing que se tornou a tendência dentro das empresas. As Nuvens e os Grids compartilham visões similares, pois ambos reduzem os custos da computação, aumentando a flexibilidade e otimizando o uso dos recursos, mas apresentam inúmeras diferenças. (VERAS, 2012, p. 134). 2. CLOUD COMPUTING Cloud Computing (Computação em Nuvem, em português) é um paradigma computacional cujo principal objetivo é o fácil acesso a recursos computacionais de alto desempenho e escalabilidade através da internet, sem que seja necessário o investimento em equipamentos de alto padrão - como servidores -, infraestrutura e projetos de implantação. Torna-se importante destacar que o conceito não tem uma definição fixa, mas sim várias definições embasadas pela filosofia principal do Cloud Computing. Para Vaquero et. al (2009) "Cloud Computing é um conjunto de recursos virtuais facilmente utilizáveis e acessíveis, tais como hardware, software, plataformas de desenvolvimento e serviços". Os recursos podem ser reconfigurados a qualquer momento para suportar certa carga de trabalho, que pode variar. Ao contrário do que se pode imaginar, o Cloud Computing não foi pensado nos últimos anos, mas sim em 1961 pelo Professor e Cientista John McCarthy. McCarthy pregava a ideia de que o compartilhamento de recursos de hardware e software poderia ser vendido em um modelo de negócio assim como a água e a eletricidade, a um custo mínimo. A ideia de McCarthy perdeu força nos anos 70 devido à falta de recursos de tecnologia. No ano 2000,

4 voltou-se a falar na ideia de McCarthy fazendo com que o conceito ganhasse força 2.1. CARACTERÍSTICAS ESSENCIAIS Para que um modelo seja interpretado como um modelo de Cloud Computing é necessário que a arquitetura apresente algumas características essenciais. Essas características também podem ser interpretadas como vantagens do modelo de Cloud e pontos principais de diferenciação em comparação a outros paradigmas. As cinco características essenciais são descritas a seguir:. a) Autoatendimento sob demanda: através de sistemas automatizados, o usuário pode redimensionar seus recursos computacionais disponíveis, por exemplo, capacidade de armazenamento e processamento, sem que seja necessário o contato físico com o servidor propriamente dito. (SOUSA, 2010); b) Amplo acesso a serviços de rede: a base do Cloud Computing são as redes, sendo assim os recursos devem ser disponibilizados através da maior rede de todas a qual denomina-se Internet, fazendo com que as funcionalidades sejam acessadas através dos protocolos web, como por exemplo o protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol). De forma básica, o acesso por parte do cliente é realizado através de um thin client, nesse caso um navegador de Internet, independentemente do sistema operacional ou dispositivo. (SOUSA, 2010). c) Pool de recursos: os usuários não precisam saber a localização física dos recursos computacionais, pois os recursos fornecidos pelos provedores de infraestrutura de TI devem poder ser alocados ou realocados dependendo da demanda solicitada pelo usuário. Normalmente o usuário não busca saber a localização física dos recursos, pois se o mesmo contratou um provedor de serviços foi para facilitar e evitar transtornos. (AULBACH, 2007, citado por SOUSA, 2010). d) Elasticidade rápida: a nuvem computacional deve ser elástica, ou seja, todos os recursos podem ser aumentados ou reduzidos de

5 forma rápida, levando o usuário a pensar e planejar seu ambiente de TI como se possuísse recursos ilimitados. Para Veras (2012) "a elasticidade tem três principais componentes: escalabilidade linear, utilização on-demand e pagamento por unidades consumidas de processamento em recurso". e) Serviços mensuráveis: em sua maioria, os serviços de Cloud são oferecidos na forma de pague-pelo-uso, sendo assim torna-se necessário o monitoramento e controle dos recursos mostrando de forma transparente as estatísticas de uso tanto para o cliente quanto para o provedor (SOUSA, 2010) PLATAFORMAS DE GERENCIAMENTO CloudStack CloudStack é uma plataforma de controle para nuvens do modelo de Iaas (Infraestrutura como um serviço), mantida pela empresa Citrix Systems. Com ele os operadores de datacenter podem de maneira fácil e rápida, criar serviços de Cloud com sua própria estrutura já existente oferecendo serviços on-demand e escaláveis. De acordo com o informações oficiais, o CloudStack oferece recursos poderosos para ativar um ambiente seguro multi-tenant de Cloud Computing, ou seja, um ambiente em que uma instância seja capaz de atender múltiplos clientes. Com um clique, servidores virtuais podem ser implantados a partir de um modelo pré-definido. Instâncias virtualizadas podem ser desligadas, pausadas e reiniciadas através da interface web, a linha de comando ou trabalhando com a extensa API (Application Programming Interface) do CloudStack OpenStack OpenStack é uma colaboração global de desenvolvedores e tecnólogos em Cloud Computing produzindo o sistema operacional de padrão aberto para nuvens publicas e privadas. Provedores de serviços de Cloud, empresas e organizações governamentais podem tirar vantagem de forma livre, sob licença Apache para construir nuvens altamente escaláveis.

6 Atualmente o OpenStack é constituido de três projetos de software principais: OpenStack Compute (codinome Nova), OpenStack Object Storage (codinome Swift) e OpenStack Image Service (codinome Glance). (OPENSTACK, 2011) Eucalyptus O Eucalpytus é um conjunto de módulos que permitem a criação de infraestruturas em nuvem, podendo utilizar até mesmo a estrutura de TI já existente. A infraestrutura do Eucalyptus como uma plataforma de serviço (IaaS) é totalmente compatível com a API da Amazon Web Services (AWS), provendo a facilidade de criação de nuvens híbridas. (LEARN, 2012). 3. GRID COMPUTING Grid Computing (Computação em Grade, em português) é um modelo computacional cujo principal objetivo é utilizar a capacidade de processamento ociosa em computadores e revertê-la em processamento para diversos fins. Uma grade computacional contém diversas máquinas interconectadas por redes locais ou de longa distância, permitindo que se crie uma máquina virtual de alta capacidade de processamento. Basicamente, quando uma máquina pertencente à grade não está sendo utilizada pelo seu usuário e mesmo assim está ligada, a sua capacidade de processamento se torna disponível para a máquina virtual Características Essenciais Assim como o Cloud Computing, para que um modelo seja caracterizado como um modelo de Grid Computing é necessário que a arquitetura apresente algumas características essenciais. As características seriam a distribuição geográfica dos sistemas, que faz com que haja necessidade de recursos para gestão dos sites; a heterogeneidade dos sistemas que garante que os sites não precisem ter a mesma tecnologia (sistema operacional, por exemplo); escalabilidade, que permite a inserção de novos recursos sem interferir nos recursos já existentes e a adaptabilidade para que a Grid se auto-reconfigure quando um determinado recurso se torna ausente, seja temporariamente ou permanentemente (CHEDE, 2004).

7 De forma geral, uma Grade Computacional possui funcionalidades básicas como, por exemplo, armazenamento remoto, autenticação de acesso, mapeamento e escalonamento de tarefas (jobs), gerenciamento da execução das tarefas, entre outros. (Buyya and Venugopal, 2005, citado por de Conti, 2008). 3.2 Plataformas de Gerenciamento Naregi O Middleware NAREGI é um software desenvolvido pelo National Research Grade Initiative (NAREGI). O NAREGI não apenas gerencia os recursos de computação distribuída, mas também fornece um ambiente de rede integrada, inclusive em ambientes de uso e de programação. Lotes de componentes, com NAREGI Middleware são implementados como serviços da Web que sejam compatíveis com o Web Services Resource Framework (WSRF). NAREGI Middleware coordena esses componentes para realizar um ambiente de grade mais userfriendly e avançado. (NAREGI Middleware Overview, 2004) Globus Toolkit O Globus Toolkit já na sua versão 5 (GT5), é uma ferramenta que consiste em um conjunto de serviços que dão suporte a computação em grade, dentre eles estão serviços relacionados ao monitoramento e gerenciamento de recursos, segurança e gerenciamento de arquivos. Seus serviços são empacotados juntamente com um conjunto de componentes que podem ser usados em conjunto ou isoladamente para desenvolver aplicações. (GLOBUS, 2012). Dentre as principais características podemos citar: a) Segurança: o componente de segurança busca proteger e garantir a integridade das comunicações determinando os níveis e limites de acesso de cada usuário. b) Gerenciamento de dados: através do componente GridFTP, os dados são transmitidos de forma rápida e segura. Baseia-se no protocolo FTP (File transfer protocol), porém com melhorias. (FACA, 2010). 4.ESTUDO DE CASO

8 4.1. Proposta de Melhoria Utilizando Cloud Computing Na pesquisa foi feita uma proposta de inovação de estrutura de TI comum, transformando a mesma em uma infraestrutura em Cloud utilizando os serviços da Amazon Web Services. A proposta de reestruturação será feita a Fabricação Mídia, empresa localizada em Londrina, PR, do ramo de mídia que têm como um de seus principais serviços a transmissão online em tempo real de áudio e vídeo (streaming), normalmente para eventos e rádios. Atualmente a estrutura utilizada é uma estrutura comum de transmissão de mídia, utilizando servidores dedicados e softwares especializados em codificação de áudio e vídeo. Os servidores por serem dedicados, utilizam uma tarifação fixa mensal que varia de acordo com sua configuração física e estrutura de rede. A empresa não possui datacenter próprio, por ser inviável em questão de custo e estrutura, sendo assim, os servidores utilizados ficam localizados em datacenters no exterior. A Figura 1 faz uma representação da estrutura atual, com o propósito de esclarecer melhor o seu funcionamento. Figura 1 - Estrutura atual do datacenter

9 Com base na pesquisa feita tornou-se possível propor uma renovação de estrutura comum de TI transformando a mesma em uma estrutura mais robusta e segura utilizando a provedora de serviços AWS. 2. Figura 2 - Estrutura proposta em Cloud A estrutura proposta irá melhorar a qualidade do serviço já oferecido e também abrirá novas possibilidades de criação de produtos. De uma forma geral, a nova estrutura proporcionará mais segurança, elasticidade e qualidade para o serviço prestado, fazendo com que não seja necessário investir em hardware físico. 4.2 Demonstração de Grid Computing utilizando Amazon Para que se entenda melhor o conceito de Grid Computing, a presente sessão irá demonstrar uma estrutura de processamento paralelo utilizando os próprios serviços da Amazon. Para a demonstração foram utilizadas cinco instâncias EC2 da Amazon AWS com o sistema operacional Windows Server As instâncias possuem 613MB de memória RAM e um processador single-core de 2.4GHz. Essa configuração pertence ao nível gratuito (t1.micro) o qual optamos por utilizar

10 devido a esse nível não ter custo dentro dos limites estipulados e ser ideal para a demonstração. O software responsável pela distribuição do processamento entra as instâncias será o JPPF. O software divide uma grande aplicação em pequenas tarefas (jobs) para que possam ser processadas em diferentes máquinas ao mesmo tempo. O site oficial do JPPF (JPPF, 2012) disponibiliza um pacote com aplicações que rodam no JPPF, sendo assim, não se tornou necessário o desenvolvimento de uma aplicação para a realização dos testes. A aplicação que foi utilizada teve por objetivo distribuir tarefas entre os nós pertencentes à grade, sendo assim, será possível provar o principal conceito do Grid Computing: o processamento distribuído das aplicações. 5. CONCLUSÃO Com a realização da pesquisa tornou-se possível identificar os conceitos de Cloud e Grid Computing, verificando suas respectivas funcionalidades e identificando as variadas ferramentas de gerenciamento e implantação das respectivas estruturas no ambiente de TI e pesquisas. A pesquisa serve de base para futuros estudos referentes às duas arquiteturas, como por exemplo, a melhoria do Cloud e como utilizar as arquiteturas não só para processamento, mas também para armazenamento de arquivos e guia para implantação das arquiteturas utilizando as ferramentas descritas. O contexto de tecnologia no qual vivemos muda bruscamente de forma repentina, e assim como em todas as outras ramificações da tecnologia, as arquiteturas também devem sofrer mudanças para se adequarem aos novos contextos e necessidades. Com a pesquisa realizada foi possível observar a queda na utilização do Grid Computing e um significativo crescimento na utilização e popularidade do Cloud Computing. Um bom indício de que o Cloud no futuro poderá trazer as funcionalidades do Grid unificando os dois para que seja possível utilizar para qualquer foco. É de grande importância salientar que cada paradigma possui seus benefícios e funcionalidades, assim como seu foco de utilização. Nem todas as aplicações são propensas à utilização do Cloud e nem todas são propensas à utilização do Grid Computing. Assim como apresentado no decorrer do

11 trabalho, o Grid é utilizado em sua maioria para aplicações que demandem realmente grande quantidade de processamento como, por exemplo, aplicações para testes científicos. Já o Cloud volta-se mais ao ambiente empresarial em si, buscando a redução de custos e otimização das estruturas de TI. Em termos de escolha de software de gerenciamento das arquiteturas não há um melhor ou pior. Cada um possui seus benefícios e funcionalidades e com base nisso, os profissionais de TI devem estar atentos aos detalhes de cada um para escolher o que realmente atenda sua necessidade. No caso da presente pesquisa foram utilizadas estruturas já prontas (Amazon) o que seria uma opção para as organizações que não queiram ter sua própria estrutura física em forma de Cloud ou Grid mas sim utilizar uma estrutura já pronta de forma remota. O fato das duas arquiteturas compartilharem visões similares não significa que as mesmas são iguais, nem tampouco concorrentes, mas podem ser complementares umas as outras. É possível se ter um Cloud dentro de um Grid e vice-e-versa. REFERÊNCIAS AMAZON Web Services. Disponível em: <http://aws.amazon.com/pt/>. Acesso em: 02 jun CHEDE, Cezar Taurion. Grid Computing: um novo paradigma computacional. 1. ed. Rio de Janeiro: Brasport, CLOUDSTACK - Open Source Cloud Computing Software Disponível em: <www.cloudstack.org/cloudstack-overview.html>. Acesso em: 10 jun CONTI, Fabieli de. Grades Computacionais para Processamento de Alto Desempenho. Disponivel em: <wwwusr.inf.ufsm.br/~andrea/elc888/artigos/artigo3.pdf>. Acesso em: 8 jul FACA, Camila Carvalho; FERREIRA, Wesley Eduardo. Computação em Grade e Computação em nuvem: um estudo de caso. 62f. Projeto Final de Curso - Curso de Ciência da Computação. Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Dourados, GLOBUS. Disponível em: <www.globus.org>. Acesso em: 12 jun JPPF. Disponível em: <http://www.jppf.org>. Acesso em: 10 jul

12 OPENSTACK: An Overview., Disponível em: <http://www.openstack.org/downloads/openstack-overview-datasheet.pdf>. Acesso em: 18 jun SOUSA, Flávo R.C.; MOREIRA, Leonardo O.; MACHADO, Javam C.. Computação em Nuvem: Conceitos, Tecnologias, Aplicações e Desafios. In: ERCEMAPI, 2009, Ceará. Artigo Ciêntifico. Ceará: Ufc, [2010] data provável. p Disponível em: <http://www.es.ufc.br/~flavio/files/computacao_nuvem.pdf>. Acesso em: 19 maio VAQUERO, Luis M, et al. A Break in the Clouds: Towards a Cloud Definition. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 39, number 1, January VERAS, Manoel. Cloud Computing: nova arquitetura de TI. 1. ed. Rio de Janeiro: Brasport, 2012.

13 TECNOLOGIAS DE LEITURA E RECONHECIMENTO BIOMÉTRICO: UM ESTUDO APLICADO NO CONTROLE DE PRESENÇA EM SALA DE AULA TECHNOLOGIES OF READING AND BIOMETRIC RECOGNITION: A STUDY APPLIED ON CONTROL OF PRESENCE IN THE CLASSROOM Marcelo Martelli Aymori 1 Rodrigo Duarte Seabra 2 RESUMO Atualmente, não é comum o reconhecimento biométrico de alunos em sala de aula como um instrumento de auxílio no controle de presença. Apesar da existência de soluções tecnológicas, o registro de presença feito por pauta em papel ainda vem sendo muito utilizado pelas instituições de ensino. Tal procedimento gera uma perda considerável de tempo para o docente que poderia explorar melhor sua permanência em sala de aula ao invés de preencher manualmente a lista de presença. Esta pesquisa objetiva apresentar um protótipo de aplicativo para auxiliar professores no controle de presença dos alunos em sala de aula fazendo uso de reconhecimento biométrico. Os testes experimentais constataram que, por meio da integração de um dispositivo de leitura biométrica e um aplicativo devidamente programado, pode-se controlar com eficiência a presença dos alunos em sala de aula. PALAVRAS-CHAVE: Sensor, Biometria, Leitor Digital, Reconhecimento. ABSTRACT Currently, it is not common biometric recognition of students in the classroom as a tool to aid in controlling presence. Despite the existence of technological solutions, attendance record made by list of paper is still being widely used by educational institutions. This procedure generates a considerable loss of time for the teacher who could better exploit their stay in the classroom rather than manually fill in the attendance. This research aims to present a prototype of application to assist teachers in control of the presence of students in the classroom making use of biometric recognition. Experimental tests have found that, through the integration of a biometric device and an application properly programmed, we can effectively control the presence of students in the classroom. KEYWORDS: Sensor, Biometrics, Fingerprint, Recognition. 1 INTRODUÇÃO Desde os primeiros estudos na área da segurança, a sociedade científica sempre foi aficionada por descobertas de novas tecnologias que envolvem a identificação de seres vivos por meio do reconhecimento físico e comportamental, sendo motivo de grandes investigações e discussões entre os pesquisadores. A falta de precisão na identificação pessoal levou os cientistas da área a desenvolverem tecnologias capazes de identificar pessoas por meio de leitura e reconhecimento biométrico, possibilitando assim o reconhecimento de 1 Graduando em Ciência da Computação, Centro Universitário Filadélfia - UniFil. Departamento de Computação. Londrina Paraná Brasil Professor Doutor da Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI. Instituto de Matemática e Computação. Itajubá Minas Gerais Brasil

14 características únicas e intransferíveis de cada ser humano. Alguns dispositivos biométricos podem identificar indivíduos em até cem por cento dos casos, porém existem outros que não podem garantir máxima precisão. Em um cenário onde instituições de ensino precisam monitorar e controlar a presença de pessoas para, sobretudo, garantir maior segurança, é importante e se faz necessária uma tecnologia capaz de apresentar com maior qualidade respostas rápidas e seguras neste contexto. Mediante o exposto, o objetivo principal desta pesquisa consistiu em conceber um comparativo utilizando a tecnologia de reconhecimento biométrico como forma de controle de presença em sala de aula e o procedimento manual que utiliza pauta em papel, apresentando resultados pertinentes entre esses métodos. Além disso, o trabalho objetiva apresentar a implementação de um aplicativo que proporcione agilidade, controle e segurança no método de registro presencial em sala de aula utilizando sensor de reconhecimento biométrico, em específico, o leitor biométrico de impressão digital. Como contribuição direta desta pesquisa, pretende-se disponibilizar o aplicativo para uso em instituições de ensino como um recurso alternativo aos procedimentos habituais utilizados no controle de presença em sala de aula. 2 BIOMETRIA E SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO Formalmente, biometria trata-se da ciência da aplicação de métodos de estatística quantitativa a ocorrências biológicas. Em outras palavras, é um segmento da ciência que se dedica às medidas dos seres vivos, vem do grego bio que se refere à vida e métron referente à medida. No âmbito da computação, a biometria refere-se a um agrupamento de procedimentos automatizados que prove autenticação, identificação ou verificação automática da identidade de um indivíduo. Neste contexto, identificação é o reconhecimento do usuário pelo sistema através de seu registro. A autenticação valida o usuário previamente registrado em sua identificação confrontando dados registrados com dados de entrada atuais. Somente após a identificação e autenticação é possível garantir o controle de acesso do usuário com segurança (PINHEIRO, 2008).

15 Segundo Pinheiro (2008), pode-se definir o termo informação como um grupamento de dados usados na comunicação de uma mensagem que pode ser de pessoa a pessoa ou entre máquinas em situações de troca de informações em processos comunicativos ou transacionais, que são as transferências de arquivos. Este tipo de informação pode ser impressa, manuscrita, gravada em meios magnéticos ou conhecida pelas pessoas a forma falada. A segurança da informação pode ser compreendida como a proteção da informação, bem como seu respectivo sistema computacional, com a finalidade de inibir o seu manuseio não autorizado visando mitigar incidentes. Trata-se da proteção de informações de uma determinada entidade de ameaças internas e externas. Seu intuito é a garantia da continuidade dos negócios, diminuição de prejuízos, maximização de retornos de investimentos e promoção de novas oportunidades de negócios. Pesquisas aplicadas nas mais variadas áreas do conhecimento humano vem sendo desenvolvidas no âmbito do reconhecimento biométrico. Em geral, por se tratar de um tema de estudo recente, observa-se que a maioria das investigações envolvem desenvolvimentos e inovações no meio acadêmico (COSTA, 2001; ALMEIDA, 2006; BERNARDES, 2006; BROSSO, 2006; CASTELANO, 2006; JARDINI, 2007; ALVES, 2008; CASADO, 2008; COSTA, 2009; GARCIA, 2009; ARANTES, 2010; GIMENEZ, 2011; KANASHIRO, 2011; VERTAMATTI, 2011). 3 DESENVOLVIMENTO O desenvolvimento da pesquisa aborda um estudo de caso com ilustrações, descrições, comparações e funcionalidades de dois modelos controladores de presença em sala de aula, além de especificar os requisitos básicos de hardware e software para o emprego do sistema com leitura biométrica digital. 3.1 Pauta Manual de Controle Presencial O sistema de controle manual habitual utiliza uma pauta de papel e é elaborado a partir de algumas das informações pessoais do aluno, por exemplo, número de matrícula, nome, turma, dentre outras. Essas e outras informações são previamente cadastradas pela instituição de ensino no ato da

16 matrícula. Uma pauta tradicional deve conter informações essenciais para a identificação do aluno, do professor e da disciplina ministrada. Um exemplo pode ser visto na Figura 1. Figura 1 Exemplo de pauta de papel. Desta forma, as informações mais importantes contidas em uma pauta manual de papel são: (1) número de matrícula, responsável pela identificação individual do aluno; (2) nome, responsável pela designação e diferenciação dos estudantes; (3) frequência, responsável pela indicação da presença do estudante nas aulas; (4) série, período atual em que o aluno está matriculado, normalmente contado em semestre ou ano, sendo que este período pode variar de acordo com a instituição de ensino; (5) identificação do professor, pode ser descrita pela referência nominal do docente que ministrará a disciplina. No que se refere à disciplina, tem-se: (1) código, identifica a disciplina por um valor alfanumérico; (2) disciplina, responsável pela identificação nominal da disciplina; (3) C.H., refere-se ao valor total de carga horária da disciplina em questão; (4) turma, informa o código de registro da turma que será ministrada a aula; (5) bimestre/ano, informa o bimestre e o ano que será ministrada a disciplina; (6) grupo, informa o número de grupo dos alunos; (7) curso, responsável pela identificação nominal da disciplina ministrada; (8)

17 avaliações/pesos, armazena os dados referentes às avaliações e suas respectivas médias; (9) aulas previstas/dadas, informa a quantidade de aulas previstas e o total de aulas que efetivamente foram ministradas. Segundo este modelo, o controle de presença é realizado de forma manual pelo responsável em sala de aula, neste caso, o professor. Este utiliza aproximadamente de dois a três minutos para realizar totalmente a chamada de 40 alunos, identificando-os individualmente pelo seu nome. O procedimento pode ser repetido mais de uma vez dependendo do contexto, aumentando assim o tempo total gasto em sua realização. 3.2 Pauta com Leitura Biométrica Digital Neste modelo de controle presencial não é necessária a utilização da pauta manual, apesar de existir a possibilidade de seu uso como um método de controle auxiliar caso o sistema esteja inoperante ou impossibilitado de ser usado por qualquer motivo adverso. Caso isso ocorra, após a recomposição total do sistema, as informações captadas na pauta de papel poderão ser inseridas posteriormente no sistema. O sistema com pauta digital une uma aplicação de interface gráfica devidamente programada podendo conter as informações existentes em uma pauta manual e um dispositivo de leitura biométrica que, agrupados, constituem um sistema otimizado para registrar, verificar e identificar alunos com excelente precisão e segurança. Além disso, viabiliza também a exibição em tela de informações adicionais e em tempo real da situação atual do aluno pela recuperação de dados armazenados em um banco de dados, por exemplo, total de faltas controladas por uma regra de negócio previamente estabelecida, delimitando os horários de entrada e saída do aluno em sala de aula. O docente também terá seus horários registrados, tendo em vista que ele é o responsável pela abertura da pauta digital por meio de sua própria impressão digital, armazenando assim o horário de início da aula, permitindo que os alunos confirmem sua presença após esta abertura. Ao término da aula, os discentes passam novamente pelo leitor confirmando sua saída mediante outra verificação. Em seguida, o professor finalmente encerra a aula com a sua impressão digital, registrando o horário de término.

18 3.3 Requisitos Necessários para o Sistema de Leitura Biométrica Alguns requisitos se fazem necessários para o funcionamento adequado do sistema de leitura biométrica no controle de presença em sala de aula, a saber: Alunos devidamente matriculados e em situação regular com a instituição de ensino; Professores registrados e treinados para a manipulação do aplicativo; Cadastramento prévio dos cursos e suas respectivas disciplinas; Um leitor biométrico Nitgen Hamister II; Um computador com JVM (Java Virtual Machine) instalada no sistema para a execução do SBCP Sistema Biométrico de Controle Presencial. Para o desenvolvimento e execução do sistema foi utilizado o dispositivo modelo Nitgen Hamister II, que é um leitor biométrico do tipo torre, ilustrado na Figura 2. Figura 2 Leitor biométrico modelo Nitgen Hamister II. FONTE: 3.4 Sistema Biométrico de Controle Presencial (SBCP) O aplicativo SBCP foi implementado na ferramenta de desenvolvimento Eclipse, versão 3.7, codinome Índigo, com o plug-in para interface gráfica WindowBuilder Pro versão 3.7, utilizando-se a linguagem Java versão 7. Foi necessária a importação de pacotes com classes Java específicas e, também, arquivos com extensão DLL para o funcionamento adequado do dispositivo

19 Hamister II. Os dados capturados foram armazenados em banco de dados MySql, versão , através do gerenciador SqlYog versão A empresa Nitgen, responsável pelo dispositivo Hamister II, disponibiliza uma API (Application Programming Interface) que possibilita a comunicação da aplicação com o dispositivo fazendo uso de classes Java com métodos específicos. O desenvolvedor não tem acesso às estruturas dos métodos destas classes, sendo possível apenas declarar esses métodos. Na aplicação desenvolvida foram importadas algumas classes da API, a saber: Classe FIR_HANDLE: armazena a impressão digital capturada permitindo assim seu manuseio tanto para o registro quanto para a verificação de uma digital. Classe NBioBSPJNI.DEVICE_ENUM_INFO: contém informações do dispositivo. NBioBSPJNI.Export.DATA: converte os dados recebidos pela leitura da digital em template para armazenamento em arquivo Acesso Principal Todas as funcionalidades do aplicativo devem ser iniciadas a partir da janela principal do SBCP, que inclui os menus Cadastro, Pauta Digital e Sair, conforme a Figura 3. Figura 3 Janela principal do SBCP.

20 3.4.2 Cadastro de Aluno Possibilita a adição, atualização e remoção de alunos do banco de dados do sistema. Ao acessar esta funcionalidade, o usuário deverá cadastrar a impressão digital do aluno através da opção Obter Digital do Aluno. Também é possível a visualização da janela de dados dos alunos cadastrados em seu respectivo curso (Figura 4). Figura 4 - Cadastro de Aluno Cadastro de Professor Apresentando pouca diferença em relação ao cadastro do aluno, a janela de Cadastro de Professor (Figura 5), possibilita a adição, atualização e remoção de um professor do banco de dados do sistema. Esta etapa envolve o cadastro da impressão digital do professor através da opção Obter Digital do Professor. Também é possível a visualização da janela de dados dos professores cadastrados nos cursos.

21 Figura 5 Cadastro do Professor Cadastro de Curso O cadastro de curso (Figura 6) permite a inserção do curso e o seu respectivo código, suas disciplinas, total de carga horária, turmas, bimestre/ano, professor vinculado à disciplina, período e a visualização da tabela dos dados de cursos já cadastrados com a possibilidade de alteração ou exclusão dessas informações.

22 Figura 6 Cadastro do Curso. 4 TESTES EXPERIMENTAIS No laboratório do NPI (Núcleo de Práticas em Informática) vinculado ao Centro Universitário Filadélfia UniFil, foram realizados testes experimentais com o aplicativo SBCP e o modelo de controle presencial com pauta de papel com a finalidade de levantar dados e responder a hipótese de pesquisa O sistema de leitura biométrica agiliza, controla e provê segurança no registro de presença em sala de aula.

23 Os testes de controle de presença dos alunos foram realizados com a participação de um professor e de 21 alunos presentes em sala, com período de quatro horas durante dois dias. 5 RESULTADOS E DISCUSSÃO A presente pesquisa envolveu a instalação e configuração de um ambiente de desenvolvimento que permitisse a implementação de um sistema capaz de registrar, autenticar e controlar a presença de alunos em sala de aula. Com os dados devidamente coletados e avaliados pode-se chegar ao resultado final do experimento com a comprovação de que o controle de presença em sala de aula através da leitura biométrica da impressão digital é um sistema seguro, pois armazena dados individuais e intransferíveis em arquivo criptografado em banco de dados protegido. Foi constatado que por meio da integração de um dispositivo de leitura biométrica e um aplicativo devidamente programado, existe a possibilidade de se controlar com eficiência a presença dos alunos em sala de aula. Ao ser verificado pelo leitor biométrico, o sistema exibe as informações do aluno e do professor, conforme visto na Figura 7.

24 Figura 7 Teste comparativo com pauta de papel e o SBCP. A agilidade do modelo de leitura biométrica demonstrou-se satisfatória quando comparada ao modelo com pauta de papel, uma vez que ambos tiveram um desempenho de tempo total gasto semelhante. Apesar desta equivalência, o modelo com leitura biométrica permite ao professor continuar ministrando sua aula normalmente sem interrupções, ao passo que os alunos registram sua presença de forma automatizada e sem necessidade de interação com o professor, a menos que ocorram situações fora da normalidade. 6 CONCLUSÃO A leitura biométrica é uma tecnologia que ganha cada vez mais espaço no âmbito da identificação dos seres vivos. Ela abrange uma ampla área de negócios com inúmeras possibilidades de aplicações provendo segurança, agilidade e imparcialidade no reconhecimento biométrico. Neste trabalho foram apresentadas algumas dessas variantes, dando ênfase no processo de reconhecimento biométrico com base na impressão digital de pessoas aplicado no controle de presença em sala de aula. O principal objetivo e motivação para o desenvolvimento do presente estudo foi apresentar um caso de uso utilizando uma ferramenta de interface gráfica simplificada que, por meio da tecnologia biométrica, auxiliasse o professor na realização do controle presencial em sala de aula. Tendo em vista os recursos oferecidos pela ferramenta SBCP e seu potencial de aplicabilidade, foram elaborados testes experimentais no estudo para o levantamento de dados e a confirmação de sua eficiência. Nesse sentido, o questionamento da hipótese de pesquisa formulada foi respondido de forma positiva a partir dos testes experimentais, o que viabiliza sua possível aplicação no controle de presença em sala de aula. A conclusão final do estudo, considerando os resultados dos testes e em resposta à hipótese do trabalho, é de que o uso de sistemas de leitura biométrica modernos em processos de identificação de alunos no controle de presença em sala de aula pode ser aplicado com sucesso e deverá ser

25 explorado cada vez mais nas instituições de ensino como uma alternativa prática e segura no registro de presença em sala de aula. REFERÊNCIAS ALMEIDA, O. C. P. Técnicas de processamento de imagens para localização e reconhecimento de faces f. Dissertação (Mestrado) Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo, ALVES, W. J. B. Identificação de pessoas através de algoritmo genético aplicado em medidas das proporções áureas da face humana f. Dissertação (Mestrado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, ARANTES, M. Método de reconhecimento da marcha humana por meio da fusão das características do movimento global f. Tese (Doutorado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, BERNARDES, L. S. Biometria ultra-sonográfica da tireoide fetal: curvas de normalidade f. Dissertação (Mestrado) Faculdade de Medicina Universidade de São Paulo, BROSSO, M. I. L. Autenticação contínua de usuários em redes de computadores f. Tese (Doutorado) Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais Universidade de São Paulo, CASADO, R. S. Extração de minúcias em imagens de impressões digitais f. Dissertação (Mestrado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, CASTELANO, C. R. Estudo comparativo da transformada wavelet no reconhecimento de padrões da íris humana f. Dissertação (Mestrado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, COSTA, S. M. F. Classificação e verificação de impressões digitais f. Dissertação (Mestrado) Departamento de Sistemas Eletrônicos Universidade de São Paulo, COSTA, R. M. Uma nova abordagem para reconhecimento biométrico baseado em características dinâmicas da íris humana f. Tese (Doutorado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, GARCIA, I. A. A segurança na identificação: a biometria da íris e da retina f. Dissertação (Mestrado) Faculdade de Direito Universidade de São Paulo, 2009.

26 GIMENEZ, C. M. Identificação de bovinos através de reconhecimento de padrões do espelho nasal utilizando redes neurais artificiais f. Dissertação (Mestrado) Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos Universidade de São Paulo, JARDINI, E. A. MFIS: Algoritmo de reconhecimento e indexação em base de dados de impressões digitais em espaço métrico f. Tese (Doutorado) Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de São Paulo, KANASHIRO, M. M. Biometria no Brasil e o Registro de Identidade Civil: novos rumos para identificação f. Tese (Doutorado) Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas Universidade de São Paulo, PINHEIRO, J. M. Biometria nos sistemas computacionais: você é a senha. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, VERTAMATTI, R. Assimetria humana no reconhecimento multibiométrico f. Tese (Doutorado) Departamento de Engenharia de Sistemas Eletrônicos Universidade de São Paulo, 2011.

27 UM ESTUDO SOBRE TECNOLOGIAS PARA TRANSPORTE COLETIVO A STUDY ON TECHNOLOGY FOR MASS TRANSIT Leonardo Barbieri Bedendo, Simone Sawasaki Tanaka Departamento de Computação, Centro Universitário Filadélfia (UNIFIL), s: RESUMO: O objetivo principal deste trabalho é realizar um estudo apresentando as principais tecnologias de informação e comunicação que podem ser empregadas para melhorar a qualidade e eficiência do transporte público brasileiro. Para isso, este trabalho irá apresentar um panorama geral da transformação da mobilidade urbana no brasil nos últimos anos e como a adição de sistemas de transporte inteligentes (its, do inglês intelligent transportation systems) será fundamental para a população dos centros urbanos em um futuro próximo. O tema sistemas de transporte inteligentes faz parte de uma área de pesquisa mais abrangente que tem recebido bastante atenção nos últimos anos e que tem sido comumente denominada cidades inteligentes. Através de estudos e pesquisas realizadas na área de its este trabalho irá propor possíveis soluções para que o uso do transporte coletivo torne-se mais atraente frente ao uso do veículo particular. PALAVRAS-CHAVE: SISTEMAS DE TRANSPORTE INTELIGENTES, CIDADES INTELIGENTES, TRANSPORTE PÚBLICO. ABSTRACT: The main goal of this research is to perform a study presenting the main information and communication technologies that can be applied to improve the quality and efficiency of the brazilian public transport service. To do this, this research will present a general view-point about the transformation of the urban mobility in brazil in the past few years and how intelligent transportation systems (its) will be primordial to the population in urban areas in a near future. The subject intelligent transportation systems is part of a more embracing re-search area that has been receiving quite attention in the past few years and it has been commonly called smart cities. Through studies and researches performed in the its field of study this research will propose possible solutions to make the use of public transport more attractive in front of the private car use. KEYWORDS: INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, SMART CITIES, PUBLIC TRANSPORT. 1. INTRODUÇÃO Segundo dados do Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN) a frota de veículos no Brasil cresceu 119% nos últimos dez anos, totalizando algo em torno de 65 milhões de unidades (MOREIRA, 2011). Esse índice revela o bom momento econômico que o Brasil atravessa e a expectativa é que o número de veículos particulares continue a crescer devido ao aumento geral na renda da população brasileira. Entretanto, não há indícios de que a infraestrutura das cidades brasileiras têm crescido em volume suficiente para comportar tamanho crescimento na frota de veículos particulares. Como

28 consequência dessa situação, dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) apontam que a procura por transporte público diminuiu em torno de 30% nos últimos dez anos, resultando assim no aumento do preço da passagem dos ônibus de transporte coletivo (IPEA, 2011). Tomando como exemplo a cidade de Londrina (Paraná), a tarifa cobrada pela empresa responsável pela operação do transporte coletivo na cidade (Transportes Coletivos Grande Londrina) passou de R$ 1,00 em fevereiro de 2000 para R$ 2,20 em fevereiro de 2011, último reajuste realizado (Transportes Coletivos Grande Londrina, 2012). O cidadão brasileiro, principalmente aquele residente em grandes cidades, tem começado a conviver nos últimos anos com um problema já recorrente em muitos países desenvolvidos, que é a dificuldade de locomoção dentro de grandes centros urbanos. Para isso, muitos países têm dedicado grandes esforços em apresentar soluções que possam convencer a população a utilizar com mais frequência o transporte coletivo nos percursos corriqueiros do dia a dia, como o trajeto casa-trabalho e vice-versa. O foco deste trabalho é apresentar possíveis soluções para o transporte público brasileiro que envolvam tecnologias de informação e comunicação como atrativo para o tradicional usuário do veículo particular substituí-lo em prol do transporte coletivo. A principal área de pesquisa que este trabalho utilizará como fonte de informações e estudos denomina-se Sistemas de Transporte Inteligentes e faz parte de um contexto mais abrangente que está em evidência atualmente devido aos desafios crescentes criados pela alta taxa de urbanização e que tem sido denominado comumente como Cidades Inteligentes. 2. TRANSFORMAÇÃO DA MOBILIDADE URBANA NO BRASIL Segundo IPEA (2011), devido ao crescimento urbano intenso e desenfreado no Brasil a partir da década de 1950, muitas cidades e regiões metropolitanas passaram a apresentar sistemas de transportes de baixa qualidade e alto custo, com impactos negativos na vida das pessoas devido ao aumento dos custos econômicos e ambientais da sociedade. A Figura 1 mostra a transformação da mobilidade urbana na cidade do Rio de Janeiro utilizando

29 dados de duas épocas distintas, 1950 e Figura 1 - Distribuição das viagens urbanas na cidade do Rio de Janeiro Fonte: ANTP (2008). As Figuras 2 e 3 mostram dados mais recentes (entre 1977 e 2005) nas grandes RMs do Brasil. Nos dados apresentados a seguir nota-se a diminuição do uso do transporte público (de 68% para 51% do total de viagens motorizadas) e o aumento do uso do automóvel particular (de 32% para 49%). Figura 2 - Mobilidade nas áreas metropolitanas do Brasil 1977 Fonte: (IPEA, 2011); áreas: São Paulo, Rio de Janeiro, B. Horizonte, Porto Alegre, Recife, Salvador, Curitiba, Belém e Fortaleza.

30 Figura 3 - Mobilidade nas áreas metropolitanas do Brasil 2005 Fonte: ANTP (2008). 3. O TRANSPORTE PÚBLICO NO BRASIL Os sistemas de ônibus urbanos e metropolitanos são a modalidade de transporte público predominante no Brasil, operando em cerca de 85% dos municípios. Já os sistemas de alta capacidade de trens e metrôs demonstram baixa ocorrência, se restringindo a poucas RMs do país. É por esse motivo que este trabalho foca seus esforços em propor possíveis soluções para a melhoria dos sistemas de ônibus urbanos e metropolitanos, já que sistemas de trens e metrôs demandam tempo e grandes investimentos em infra-estrutura por parte dos governos federais, estaduais e municipais. A alta dependência do transporte rodoviário associado à degradação das condições do trânsito vem causando um ciclo vicioso de perda de competitividade do transporte público frente ao privado. As facilidades adquiridas na aquisição de veículos particulares vem causando a diminuição do uso do transporte coletivo, que por sua vez tem que aumentar o preço da tarifa para cobrir a demanda menor e assim gerando ainda mais perdas de demandas, alimentando cada vez mais o ciclo. Como resultado desse ciclo vicioso, as tarifas dos sistemas de ônibus urbanos aumentaram cerca de 60% acima da inflação medida Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC, medido mensalmente pelo IBGE) desde 1995 (IPEA, 2011).

31 4. CIDADES INTELIGENTES Segundo a UNPF (United Nations Population Fund) órgão ligado à Organização das Nações Unidas, 2008 marcou o ano em que mais de 50% da população mundial (3,3 bilhões) vivia em áreas urbanas. Segundo estimativas, pelo ano de 2030 é esperado que esse número aumente para 5 bilhões. Com o rápido crescimento da população urbana no mundo todo, as cidades enfrentam uma grande variedade de problemas e riscos para a sua população. Como exemplo, podemos citar a degradação da qualidade do ar e de sistemas de transportes e, além disso, o risco de desemprego. Para que as cidades possam suportar o crescimento urbano desenfreado nos próximos anos é necessário que suas administrações encontrem com urgência maneiras inteligentes para lidar com os desafios que já acompanham as grandes cidades e que serão críticos nos próximos anos (NAM, 2011). Segundo NAM (2011), o conceito de cidades inteligentes tem ganhado uma nova dimensão com o uso de TIC s para construir e integrar toda a infraestrutura e serviços críticos de uma cidade. Como parte do objetivo de tornar uma cidade mais inteligente, os serviços de transporte público possuem importância crítica para o desempenho das atividades das pessoas que dependem de tal sistema que, como citado anteriormente, serão em maior número no futuro devido à tendência de deslocamento da população para os centros urbanos. A seguir são apresentadas definições de cidade inteligentes formuladas por diferentes autores. a) O uso de tecnologias computacionais para fazer os componentes de infraestrutura e serviços críticos de uma cidade que incluem administração municipal, educação, saúde, segurança pública, moradia, transportes e lazer mais inteligentes, interconectados e eficientes. (WASHBURN et al, 2010) b) Uma cidade que monitora e integra as condições de todas as suas infraestruturas críticas, incluindo estradas, pontes, túneis, ferrovias, metrôs, aeroportos, portos, comunicações, água, energia e até prédios do governo, planeja suas atividades de manutenção preventiva e monitora aspectos de segurança enquanto maximiza o acesso de serviços públicos aos seus cidadãos. (HALL, 2000).

32 c) Uma cidade instrumentada, interconectada e inteligente. Instrumentação permite a captura e integração de dados em tempo real do ambiente urbano através do uso de sensores, quiosques, medidores e outros sistemas similares de aquisição de dados. Interconectada significa a integração desses dados em uma plataforma computacional e a comunicação dessas informações entre os diversos serviços públicos. Inteligente refere-se à inclusão de complexas análises, modelagens, otimizações e visualizações dos processos operacionais para realizar melhores decisões operacionais. (HARRISON et al, 2010 apud NAM, 2011) d) Uma cidade onde as TIC s fortalecem a liberdade de expressão e a acessibilidade à serviços e informações públicas. (PARTRIDGE, 2004) 5. SISTEMAS DE TRANSPORTE INTELIGENTES A automação dos sistemas de transportes e dos sistemas de informações aos usuários vem passando por uma rápida transformação e muitos sistemas do tipo já são largamente utilizados no transporte público em várias metrópoles ao redor do globo. A aplicação de tecnologias de comunicação e informação em transportes vem sendo conduzida dentro de programas conhecidos mundialmente por ITS Intelligent Transportation Systems (SILVA, 2000). Segundo Kanninen (1996) apud Silva (2000), os sistemas inteligentes utilizam tecnologias de processamento de informação e comunicação, sensoreamento, navegação e tecnologias de controle aplicados à melhoria do gerenciamento e operação dos sistemas de transportes, à melhoria da eficiência no uso das vias, à melhoria da segurança viária, ao aumento da mobilidade, à redução dos custos sociais, através de redução de tempos de espera e tempos perdidos, e dos impactos ambientais. Os Sistemas de Transportes Inteligentes, segundo Jensen (1996) apud Silva (2000), podem ser categorizados como: a) Sistemas Avançados de Transporte Público (APTS): Representam o uso de tecnologias avançadas para melhorar a segurança, eficiência e efetividade dos sistemas de transporte público. Os benefícios para os

33 usuários incluem a minimização dos tempos de espera, segurança e facilidade para o pagamento da tarifa, bem como informações precisas e atualizadas sobre itinerários e horários. Como exemplo de aplicação de APTS, podemos citar o sistema de monitoramento do transporte chamado Olho Vivo, implantado na cidade de São Paulo pela empresa São Paulo Transporte (SPTrans), responsável pela gestão do sistema de transporte público por ônibus na capital paulista. Através de tal sistema, o usuário do transporte coletivo por ônibus consegue visualizar o tempo de viagem e a velocidade média nos principais corredores e vias da cidade, além de obter a localização de um ônibus de uma determinada linha e uma data estimada de quando um ônibus passará em um ponto desejado. Outra grande vantagem do sistema Olho Vivo é que ele também pode ser acessado através de smartphones, tornando as informações disponíveis onde quer que o usuário esteja (Olho Vivo, 2012). b) Sistemas Avançados de Gerenciamento de Tráfego (ATMS): Compreendem o gerenciamento global de tráfego. Empregam tecnologias em projetos que tentam reduzir o congestionamento das vias urbanas ou rurais e garantir segurança. Tecnologias avançadas são aplicadas em sistemas de sinalização (semáforos), segurança no trânsito e gerenciamento de congestionamentos e rotas. c) Sistemas Avançados de Informação ao Viajante (ATIS): Empregam tecnologias avançadas para melhor informar o viajante sobre a via, sobre as condições ambientais e o trânsito. Incorporam o uso de sistemas de navegação e informação para garantir a segurança ao motorista e para minimizar os congestionamentos. Como exemplo de aplicações de ATMS e ATIS, podemos citar as Vehicle Area Networks (VAN). Segundo FAEZIPOUR (2012), et al uma VAN inteligente é uma rede de veículos que interagem entre si e com infraestruturas para transmitir e receber dados. Como exemplo, motoristas e veículos podem opcionalmente trocar informações sobre as condições do tempo, rodovias, congestionamentos ou ainda informações sobre lazer como restaurantes e shopping centers enquanto eles viajam pela mesma

34 rodovia. Segundo o autor acima citado, o objetivo final é prover ambiente livre de acidentes com a ajuda das Vehicle Area Networks. d) Operação de Veículos Comerciais (CVO): Envolvem o gerenciamento de veículos comerciais. Empregam tecnologias para melhorar a gerência e o serviço dos transportes de carga e para minimizar as interferências com relação às rotas e aos tempos perdidos, procurando manter um alto nível de segurança. E devem ser projetados para não onerar os custos do sistema como um todo. e) Sistemas Avançados de Controle Veicular (AVCS): Garantem melhoria na segurança viária, permitindo que os veículos auxiliem os motoristas (veículos inteligentes). Os veículos são equipados com tecnologias que permitem monitorar as condições de dirigibilidade e tomar medidas necessárias para evitar acidentes. f) Coleta Eletrônica de Pedágio (ETC): Utilizam tecnologias avançadas para prover os mais adequados e eficientes métodos de cobrança de pedágio, trabalhando para minimizar tempos perdidos e reduzir os congestionamentos. 6. Provendo acesso à informação Como forma de aumentar a interação entre o usuário do transporte público com o serviço utilizado, no decorrer deste trabalho são apresentados novos meios para disseminação de informações úteis aos usuários com o objetivo de tornar o uso do transporte público mais fácil para os habitantes locais bem como turistas que não conheçam a cidade. Algumas metrópoles brasileiras, como São Paulo, já possuem sistemas de orientação ao usuário que trazem informações em tempo real sobre a localização de ônibus, velocidade média em determinado corredor e o horário que os próximos ônibus chegarão em um determinado ponto, além de outras funcionalidades. Um dos exemplos acima citado é o sistema mantido pela SPTrans chamado Olho Vivo (Olho Vivo, 2012). 7. UBIBUS

35 Este capítulo apresenta uma proposta desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal da Bahia e Universidade Federal de Pernambuco intitulada UbiBus (Vieira, 2011). UbiBus explora os conceitos de Sistemas Sensíveis ao Contexto (CSS, do inglês Context-Sensitive Systems) e Computação Ubíqua. Segundo Weiser, 1991 apud Vieira, 2011, sistemas ubíquos são aqueles que permitem a disponibilidade de serviços e informação a qualquer hora, em qualquer lugar, por meio de qualquer dispositivo. Já o conceito de Sistemas Sensíveis ao Contexto, segundo Cirilo, 2010, são sistemas capazes de adaptar suas operações com o intuito de melhorar a usabilidade e eficiência usando informações extraídas do ambiente em que operam. Entender o contexto atual dos veículos de transporte, rotas, passageiros e dispositivos é um fator essencial para auxiliar esses sistemas a cumprirem seus objetivos. Informação estática, armazenada em bases de dados, relacionada à escalas pré-determinadas de ônibus não é o suficiente. É necessário considerar a informação dinâmica que caracteriza o contexto de uma viagem de ônibus. Esse tipo de informação dinâmica pode ser relacionada ao transporte em si (localização atual, velocidade e disponibilidade, por exemplo), às condições de tráfego (congestionamentos, acidentes e outros tipos de obstruções), hora do dia (horários de pico, por exemplo, onde o tráfego é mais intenso), condições meteorológias (dias chuvosos), entre outros. A proposta do sistema sensível ao contexto UbiBus é apresentar soluções técnicas (modelos, algoritmos e ferramentas) para facilitar o acesso a informações sobre o transporte público. O sistema utiliza informações em tempo real coletada através de diferentes fontes, considerando a mobilidade dos veículos (ônibus), passageiros e fatores dinâmicos que podem afetar o tráfego. Diferentes serviços são fornecidos aos passageiros utilizando-se essas informações: previsões e recomendações de rotas, tempo estimado de chegada de um veículo, entre outros. Tais serviços podem ser acessadores através de diversos meios (computadores pessoais, terminais em estações de ônibus, monitores dentro dos ônibus ou celulares). O sistema UbiBus examina diferentes aspectos relacionados ao desenvolvimento de: (i) técnicas de obtenção, processamento e gerenciamento de informações de contexto, tanto estática quanto dinâmicas; (ii) algoritmos e

36 modelos matemáticos para calcular tempos de jornadas e escolher melhores rotas; (iii) técnicas para visualizar e interpretar informações geográficas considerando grandes quantidades de dados de jornadas e rotas; (iv) um middleware para auxiliar no desenvolvimento de aplicações ubíquas e sensíveis ao contexto; (v) diferentes aplicações sensíveis ao contexto para auxiliar passageiros, adaptável e disponível para diferentes dispositivos; e (vi) sistemas para recomendação de rotas (Vieira, 2011). Dentro das categorias de ITS existentes, o projeto UbiBus é classificado na categoria APTS (Advanced Public Transportation Systems). 8. ARQUITETURA DO UBIBUS A Figura 4 mostra uma visão global da arquitetura do UbiBus. Ela é dividida em cinco camadas principais: Dados, Comunicação, Aquisição, Processamento e Aplicação. A camada de Dados é responsável pelo gerenciamento de dados processados pelo sistema, incluíndo a representação, armazenamento e recuperação de dados. A camada de Comunicação permite a conexão entre os elementos estáticos e dinâmicos que compõem a infraestrutura de transporte, habilitando assim a troca de informações em tempo real entre gestores, operadores, usuários, motoristas, veículos e outros elementos que se encontram próximos às rodovias. A camada de Aquisição é responsável pela aquisição de informações de contexto dinâmico de diferentes fontes, enviando-as para a camada de Dados. A camada de Processamento utiliza as informações de contexto adquiridas em conjunto com soluções matemáticas e algoritmos para calcular rotas planejadas e funções temporais que indicam o tempo de chegada aproximado de um ônibus. A camada de Aplicação contém diferentes tipos de aplicações desenvolvidas no topo da infraestrutura do UbiBus (conforme a Figura 4).

37 Figura 4 - Visão global da arquitetura do UbiBus (Vieira, 2011). 9. CONCLUSÃO A mobilidade urbana no Brasil vem sofrendo um processo de degradação contínuo nos últimos anos devido ao ritmo acelerado de crescimento da economia sem que a infraestrutura de transportes públicos possa acompanhar. Em parte, essa defasagem no transporte público também pode ser atribuída a um ambiente propício para a aquisição de veículos particulares. Com o aumento contínuo e desmedido da frota de veículos no Brasil as pressões sobre o meio ambiente urbano são sentidas diariamente. Aumento dos congestionamentos e, consequentemente, aumento nos tempos de deslocamentos da população são os problemas mais nitidamente sentidos, porém, são apenas o começo. O aumento no consumo de combustíveis fósseis trazem graves prejuízos para a saúda humana, principalmente para os moradores de grandes centros urbanos, onde o problema só tende a piorar com o aumento de congestionamentos (já que os veículos permanecem mais tempo parados queimando combustível desnecessariamente).

38 Para solucionar os problemas de mobilidade urbana (que certamente se agravarão no futuro com o aumento constante da população urbana) os serviços de transporte público precisam ser aprimorados de maneira significativa, sendo que as TIC s possuem um papel fundamental nessa tarefa. Durante o desenvolvimento deste trabalho foram apresentadas possíveis soluções para promover a melhoria da modalidade de transporte coletivo por ônibus (modalidade dominante hoje no Brasil, operando em cerca de 85% dos municípios brasileiros). Uma das formas de melhorar a experiência do usuário do transporte coletivo é a criação de sistemas computacionais de apoio ao usuário com o objetivo de prover informações em tempo real sobre as condições do serviço de transporte público utilizado. Com base nessas informações, o usuário pode planejar melhor os seus deslocamentos no ambiente urbano e utilizar o transporte público com mais eficiência. Como requisito para cumprir o objetivo de propor melhorias para o transporte coletivo, foi estudado uma proposta desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal da Bahia e Universidade Federal de Pernambuco, intitulada UbiBus, que explora os conceitos de Computação Ubíqua e Sistemas Sensíveis ao Contexto com o objetivo de facilitar o acesso a informações sobre o transporte público. Por fim, obteve-se uma solução com grandes possibilidades para ser implantada nas cidades brasileiras, já que o ambiente em que o estudo foi desenvolvido foi a cidade de Salvador, Bahia. 10. REFERÊNCIAS ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE TRANSPORTES PÚBLICOS (ANTP). O Sistema de Informações da Mobilidade Urbana. Relatório comparativo Disponível em: <http://portal1.antp.net/site/simob/lists/rltcmp3_7/rlt.aspx>. Acesso em: 12 nov CIRILO, Carlos E.. et al. Desenvolvimento de sistemas sensíveis ao contexto usando web services, Disponível em: <http://ufscar.academia.edu/ducirilo/papers/289615/desenvolvimento_de_siste mas_sensiveis_ao_contexto_usando_web_services>. Acesso em: 21 jul FAEZIPOUR, Miad. et al. Progress and challenges in intelligent vehicle area networks. Communications of the acm. New York, ano 2012, v. 55, p fev

39 HALL, R. E. (2000). The vision of a smart city. In Proceedings of the 2nd International Life Extension Technology Workshop (Paris, France, Sep 28). Disponível em: <http://www.osti.gov/bridge/servlets/purl/ oyxp82/webviewable/ pdf>. Acesso em: 20 abr INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). A mobilidade urbana no brasil. In:. Infraestrutura social e urbana no brasil: subsídios para uma agenda de pesquisa e formulação de políticas públicas. Brasília: Ipea, (Eixos do desenvolvimento brasileiro). Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/portal/images/stories/pdfs/comunicado/110525_comu nicadoipea94.pdf>. Acesso em: 08 maio MOREIRA, Ardilhes. Frota de veículos cresce 119% em dez anos no Brasil, aponta Denatran. G1. São Paulo, 13-abr Auto Esporte. Disponível em: <http://g1.globo.com/carros/noticia/2011/02/frota-de-veiculos-cresce-119-emdez-anos-no-brasil-aponta-denatran.html>. Acesso em: 20 maio NAM, Taewoo; PARDO, Theresa A. Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL GOVERNMENT RESEARCH, 2011, University Of Maryland. The proceedings of the 12th annual international conference on digital government research. New York: Acm, p Disponível em: <http://dl.acm.org/citation.cfm?id= &coll=dl&dl=guide&cfid = &CFTOKEN= >. Acesso em: 27 mar Olho Vivo SPTtrans (2012). Acesso em: 10 ago PARTRIDGE, H. (2004). Developing a human perspective to the digital divide in the smart city. In Proceedings of the Biennial Conference of Australian Library and information Association (Queensland, Australia, Sep 21-24). Disponível em: <http://eprints.qut.edu.au/1299/1/partridge.h.2.paper.pdf>. Acesso em: 25 abr SILVA, Danyela Moraes da. Sistemas inteligentes no transporte público coletivo por ônibus f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre. Disponível em: < e=1>. Acesso em: 15 maio Transporte Coletivos Grande Londrina (2012). Acesso em: 10 ago VIEIRA, Luiz Rodrigo Caldas Vaninha; SALGADO, Ana Carolina. Towards an ubiquitous and context sensitive public transportation service. In: 2011 FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON UBI-MEDIA COMPUTING, 2011, São Paulo, Brasil. Proceedings of the 2011 fourth international conference on ubi-media computing. New York: IEEE Computer Society, p

40 WASHBURN, D. et al (2010). Helping CIOs Understand Smart City Initiatives: Defining the Smart City, Its Drivers, and the Role of the CIO. Cambridge, MA: Forrester Research, Inc. Disponível em: <http://public.dhe.ibm.com/partnerworld/pub/smb/smarterplanet/forr_help_cios_ und_smart_city_initiatives.pdf>. Acesso em: 18 jul

41 VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES EM AMBIENTES DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM VIRTUALIZATION SERVERS IN CLOUD COMPUTING ENVIRONMENTS Jader Maikol Caldonazzo Garbelini, Moisés Fernando Lima Departamento de Computação, Centro Universitário Filadélfia -UNIFILl {jadermcg, RESUMO A rápida expansão da internet tem contribuído para o desenvolvimento de diversas áreas da educação, saúde e tecnologia, destacando-se nesta, a terceirização da infraestrutura de ti, que se enquadra dentro do cloud computing, também conhecido como computação em nuvem. O cloud computing é dividido em três camadas: IAAS (infraestrura como serviço), PAAS (plataforma como serviço) e SAAS (software como serviço). cada grupo tem suas próprias responsabilidades, sendo que uma camada depende da outra. o iaas é a primeira e envolve o hardware e os sistemas operacionais. O PAAS é a camada intermediária sendo voltada ao desenvolvimento de software. O SAAS pode ser considerado o produto final, o software pronto que será acessado na maioria das vezes através de um navegador de internet. O presente artigo tem como objetivo explicar o funcionamento do cloud computing, focando no iaas, além de demonstrar a virtualização de servidores no ambiente em nuvem, tendo como foco principal evidenciar como ocorre a alocação de máquinas virtuais nos datacenters da microsoft, apresentando as características positivas e negativas de um ambiente basedo no cloud computing. PALAVRAS-CHAVE: Computação em Nuvem, Datacenters, Virtualização, Infraestrutura, Terceirização. ABSTRACT The rapid expansion of internet has contributed to the development of various areas of education, health and technology, highlighting this up, the outsourcing of it infrastructure, which relate to the cloud computing, also known as cloud computing. The cloud computing is divided into three layers: IAAS (infraestrura service as), PAAS (platform as a service) and SAAS (software as a service). Each party has its own responsibility, and depends on one another layer. The IAAS is the first and involves the hardware and operating systems. The PAAS middle layer is being directed to software development. The SAAS may be considered the end product, the software will be ready normally accessed through an internet browser. This article is intended to explain the operation of cloud computing, focus on IAAS, in addition to demonstrate the implementation of third party servers in the environment in cloud, focusing mainly show how does the allocation of virtual machines in microsoft datacenters, presenting the features positive and negative in a cloud computing environment statement based. KEY-WORDS: Cloud Computing, Datacenters, Virtualization, Infrastructure, Outsourcing. 1 INTRODUÇÃO Atualmente as empresas buscam cada vez mais a melhoria de seus processos, aumento de produtividade e redução de custos. A informática pode ajudar a atingir esses objetivos, mas para que isso ocorra, é preciso haver investimentos em hardware, software, além de formação de mão de obra especializada (TAURION, 2009, p.06).

42 Mesmo sendo indispensável para a empresa, a informática pode não fazer parte do seu core business e, principalmente para as pequenas tais investimentos podem tornar-se inviáveis. Um cenário ideal seria se as empresas pudessem pagar somente pela capacidade computacional que necessita. Dessa forma o capital que seria utilizado para investimento em TI (Tecnologia da Informação) poderia ser aproveitado para aperfeiçoar o negócio. Seguindo uma tendência da terceirização de serviços, o Cloud Computing (Computação em Nuvem ou Computação nas Nuvens) introduz o conceito de terceirização para a infraestrutura de informática. Pode-se terceirizar parte ou toda uma infraestrutura como servidores, desktops, switches, roteadores, etc. em provedores de nuvem e pagar somente pelo que for utilizado. Isso traz como benefícios para o cliente a flexibilidade, a escalabilidade e a redução de custos. É possível refletir acerca da notável evolução ocorrida com a prestação de serviços de TI ao longo dos anos. Na forma tradicional, os provedores criavam uma abordagem nova para cada projeto, propondo modelos customizados para cada cliente, um método ineficiente que gerava desperdício de tempo e dinheiro. Atualmente, busca-se simplificar a concepção dos projetos, sobretudo suas bases, por meio de modelos padronizados e simplificados, baseados nas melhores práticas de TI e no conhecimento da indústria. Com isso, mais tempo é dedicado na solução de problemas específicos de cada cliente, transformando a TI numa alavanca para estimular o crescimento, gerando economia para a empresa e preparando-a para atender novos desafios (CHAVES, 2011, p.07). 2 BENEFÍCIOS PARA AS EMPRESAS A Computação em Nuvem pode trazer vários benefícios para empresas. Dentre eles estão à alta disponibilidade e a elasticidade da infraestrutura de informática alocada na nuvem. Uma vez que os datacenters são montados com a mais alta tecnologia, o risco de um servidor alocado nestas estruturas ficar off-line é muito pequeno. Além disso, o pagamento é feito somente pelo uso. Existe um termo em inglês chamado pay-as-you-go que define muito bem isso. Esse conceito é

43 muito parecido com o que nós estamos acostumados com os provedores de energia elétrica, onde o pagamento é realizado somente quando a energia está sendo utilizada. No caso da computação em nuvem, o pagamento somente é contabilizado quando o servidor estiver on-line, cessando-se os custos caso este venha a ficar off-line (TAURION, 2010, p.44). 2.1 Vantagens Existem várias vantagens de se utilizar a computação em nuvem em relação ao sistema tradicional. Segundo Chaves (2011, p.21), as principais são: Elasticidade: servidores alocados em provedores de computação em nuvem podem a qualquer momento aumentar ou diminuir a capacidade de hardware; Ambiente seguro: um datacenter Cloud Computing é montado sob a mais alta tecnologia, desonerando a empresa de investimentos em caros ambientes para a armazenagem dos seus servidores; Pay-as-you-go: a tradução livre deste termo significa algo como: pague pelo que usar. Essa é uma característica marcante da computação em nuvem. A empresa que alocar um servidor na nuvem pagará pelo tempo em que ele estiver on-line e pela configuração de hardware escolhida; Inversão de responsabilidade: o datacenter será o responsável pela manutenção e disponibilidade dos servidores alocados na nuvem. Assim, as empresas que optarem por esse modelo, não terão mais a responsabilidade de manutenção sobre o hardware e não precisam dispor de um local próprio para sua armazenagem; 2.2 Desvantagens Apesar de apresentar vários pontos positivos, a computação em nuvem também apresenta falhas. Velte et. al (2011, p.31) elucida as principais: Dependência da internet: o servidor alocado em um provador de nuvem será acessado através da internet. Isso significa que caso a internet venha a cair, o servidor ficará indisponível; Velocidade: a velocidade de acesso ao servidor será diretamente proporcional à velocidade de acesso a internet. Isso pode ser um fator negativo

44 se levarmos em conta que a internet pode oscilar muito. Para sistemas críticos pode ser um entrave; Sistemas legado: nem todos os sistemas podem usufruir da computação em nuvem. Sistemas antigos, mais conhecidos como sistemas legado, podem não funcionar a contento nesse paradigma; Falta de leis: não existem leis específicas que protegem os usuários de computação em nuvem. Desta forma, se um datacenter vier a falir ou tiver problemas de acessibilidade, os dados armazenados podem ficar indisponíveis ou mesmo se perder para sempre. 3 FORMAS DE ENTREGA Segundo Taurion (2009, p.99), a computação em nuvem pode ser entregue basicamente de três formas: IaaS (infraestrutura como serviço): Esse nível é o mais baixo da arquitetura, onde o hardware está localizado. Neste nível, é possível manipular diretamente a quantidade de memória, número de processadores e espaço de armazenamento. É possível também escolher o tipo do sistema operacional a ser instanciado. Este será o foco do artigo. PaaS (plataforma como serviço): Consiste em uma plataforma de software voltada para desenvolvedores. Ela não permite a manipulação direta do hardware. Ao invés disso, é dotada de inteligência artificial para aumentar ou diminuir a capacidade de hardware de acordo com a demanda, através de algoritmos avançados. Com isso o desenvolvedor não precisa preocupar-se com o nível de carga que o software sofrerá em determinados momentos. A própria plataforma se encarrega de realizar o balanceamento. SaaS (software como serviço): O SaaS permite a usuários e empresas acessar aplicações prontas através de um navegador web. É o ultimo grau na escala Cloud Computing. Nesse contexto, os desenvolvedores disponibilizam para usuários finais e empresas os mais variados tipos de softwares como: ERP s (Enterprise Resource Planning), aplicativos de escritório, jogos, correio eletrônico, dentre outros. 4 TIPOS DE NUVEM

45 De acordo com Castro (2009, p.16), existem basicamente três tipos de nuvens: pública, privada e híbrida. Nuvem Pública: é administrada por grandes provedores e geralmente sua infraestrutura está localizada em local distante do seu usuário. Apesar de ser pública ela não é gratuita. O termo pública refere-se ao fato de seu acesso ser realizado através da Internet. caracteriza-se por sua flexibilidade e baixo investimento sendo a manutenção realizada pelo fornecedor do serviço ou datacenter. No entanto, há a possibilidade de haver privacidade dentro da nuvem pública, por meio da criação de datacenters privados, que permitem ao cliente exercer maior controle sobre o serviço contratado. Nuvem Privada: ao contrário da nuvem pública, as nuvens privadas são utilizadas por apenas um cliente e possui segurança reforçada, total controle sobre informações e qualidade de serviços. Nuvens privadas poderão ser implementadas em datacenters privados, dentro ou fora da organização que podem ser geridos pela estrutura interna de TI, ou por um fornecedor de serviços de Cloud Computing, num regime de subcontratação. Nuvem Híbrida: A combinação de nuvens públicas e privadas resulta na formação de um ambiente híbrido. A grande vantagem é poder aumentar a capacidade da nuvem privada com recursos da nuvem pública e atender às situações de pico de demanda. O atendimento dessa variabilidade foi denominado surge computing, isto é, computação em onda ou pico, designando cargas em flutuações variáveis, solicitadas apenas periodicamente. Desse modo, a nuvem privada seria respaldada pela nuvem pública de acordo com suas necessidades e a arquitetura estaria estendida nos dois ambientes. Além disso, uma nuvem pode usar a outra como backup em casos de falhas. 5 PROVEDORES DE NUVEM Diversos fornecedores disponibilizam serviços no contexto da Computação em Nuvem, com diferenças entre eles, segundo a variedade e amplitude de seus aplicativos. Dentre esses eles, destacam-se a Amazon, Google e Microsoft (VELTE et. al, 2011, p.21). Amazon: a Amazon, considerada pioneira no setor, tem o mais amplo serviço de nuvem e oferece serviços como: Elastic Compute Cloud

46 (EC2), Serviço Simples de Armazenamento (S3), o Simple Queue Service (SQS), o SimpleDB que utiliza o S3 e o EC2 para mapeamento de dados online. Google: o Google oferece uma vasta gama de serviços na nuvem, indo desde a sistemas de até plataforma de PaaS para desenvolvedores, sendo os mais conhecidos: Gmail, Google Docs, Google App Engine, entre outros. Microsoft: O Windows Azure é a interface da Microsoft voltada para a Computação em Nuvem. Este sistema operacional permite aos usuários rodarem os aplicativos Windows e Linux e armazenar arquivos e dados nos datacenters da Microsoft. A Plataforma Azure estabelece as identidades do usuário, gerenciamento do fluxo de trabalho, sincronismo de dados, entre outros. 5.1 Microsoft Windows Azure A Microsoft oferece uma boa gama de serviços na nuvem com o Windows Azure. A plataforma Windows Azure é uma nuvem pública e pode executar máquinas virtuais Windows Server e Linux, oferecendo também serviços de Storage, network e banco de dados, sendo o último sem a necessidade de instanciação de uma máquina virtual diretamente. Segue abaixo uma breve descrição de cada serviço oferecido: Web Flexível: Fornece uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos e sites web sem a necessidade de instanciação de uma máquina virtual. IaaS (infraestrutura como serviço): Oferece uma plataforma de hardware dentro do datacenter da Microsoft para execução de máquinas virtuais completas Windows ou Linux. PaaS (plataforma como serviço) Fornece uma plataforma de software para que os desenvolvedores possam criar, implantar e dimensionar software na nuvem sem a necessidade de instanciação de uma máquina virtual. Big Data: Serviço de banco de dados utilizando a tecnologia Hadoop, permite um processamento e armazenagem de grande volumes de dados.

47 Mídia: Um serviço desenvolvido para criar, gerenciar e distribuir mídia na nuvem. Com ele é possível armazenar vídeos, fotos e outros arquivos de mídia e distribui-los de maneira fácil através da nuvem da Microsoft. 5.2 Processo de Configuração Abaixo serão descritos os principais passos para se instanciar uma máquina virtual dentro do datacenter da Microsoft. a) Primeiro passo consiste em acessar o site do Windows Azure em: https://www.windowsazure.com/pt-br/, conforme mostra a figura 1; Figura 1 - Página inicial do Windows Azure b) Será preciso ter uma conta do Windows Live para realizar as configurações. Caso o usuário não possua tal conta, será preciso, realizar o cadastro no site Caso o usuário já tenha uma conta do Windows Live, deverá clicar em Avaliação Gratuita.

48 c) Após isso, o usuário deve clicar em Teste Gratuitamente, conforme mostra a figura 2. A figura 3 mostra a tela que se abrirá, onde deve-se inserir as credenciais do Windows Live. O Windows Azure oferece 90 dias de computação básica gratuita para teste Figura 2 - Página de avaliação gratuita Figura 3 Tela de cadastro no Windows Live d) Após conseguir acesso à plataforma, o usuário será redirecionado a um novo site onde existem algumas explicações sobre os serviços

49 oferecidos, conforme figura 4. Para entrar no painel de controle, será preciso clicar em Portal no canto superior direito. e) A figura 5 mostra o painel de controle da plataforma, onde o administrador pode escolher qual serviço deseja configurar. Para este artigo, foi escolhida a opção virtual machines, que aloca um servidor virtual na infraestrutura da Microsoft. Figura 5 - Painel de controle do Windows Azure

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