UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA VINÍCIUS ADELIR NYARI PROTÓTIPO DE MONITORAÇÃO DE MARCAS NAS REDES SOCIAIS COM TÉCNICAS DE BIG DATA

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1 UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA VINÍCIUS ADELIR NYARI PROTÓTIPO DE MONITORAÇÃO DE MARCAS NAS REDES SOCIAIS COM TÉCNICAS DE BIG DATA Florianópolis 2014

2 VINÍCIUS ADELIR NYARI PROTÓTIPO DE MONITORAÇÃO DE MARCAS NAS REDES SOCIAIS COM TÉCNICAS DE BIG DATA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação. Orientador: Prof. Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Florianópolis 2014

3 VINÍCIUS ADELIR NYARI PROTÓTIPO DE MONITORAÇÃO DE MARCAS NAS REDES SOCIAIS COM TÉCNICAS DE BIG DATA Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Sistemas de Informação da Universidade do Sul de Santa Catarina, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Sistemas de Informação.

4 Dedico esse trabalho a memória de meu Pai José Valdir Nyari que se foi cedo demais para nós (28/08/2013) e que nos deixou profundas saudades.

5 AGRADECIMENTOS Essa obra só pode ser concluída por que sempre tive pessoas maravilhosas ao meu lado e que realizo os mais sinceros agradecimentos. Inicialmente ao autor da vida, DEUS, por ser princípio, meio e fim de minha vida. Por toda restituição, resgate, entrega e por toda força que me destes ao longo de todos esses anos. Aos meus pais, MERICE HELENA NYARI e JOSÉ VALDIR NYARI (in memorian) que sempre nos passaram os mais belos e valiosos valores de uma vida vivida dignamente e sempre convertida para a Fé. Aos MEUS IRMÃOS, IRMÃ e DEMAIS FAMILIARES que sempre mostraram como uma verdadeira família deve se portar no dia-a-dia, formando assim uma verdadeira irmandade. A minha esposa LILIAN CASSIA DE GODOY NYARI que sempre soube entender as minhas ausências e sempre me deu muita força. A minha filha JÚLIA DE GODOY NYARI que diante dos seus 60 dias de vida, nos trás novos ares todos os dias e por ser uma prova real do milagre da vida, proveniente de Deus, pois diziam que a minha esposa era estéril. A Professora MARIA INES CASTINEIRA que nunca mediu esforços ao longo desse ciclo e que foi uma das responsáveis pelo meu regresso a universidade e a Professora VERA SCHUMACHER por todo apoio e principalmente a validação das matérias de meu currículo antigo. Ao Professor Dr JEAN HAUCK, meu primeiro orientador e ao Professor Dr ARAN MORALES que me apoiou em momentos difíceis do trabalho, dirigindo para o final. Aos Professores que fizeram parte de toda a minha vida acadêmica e que deixo alguns nomes, como: OSMAR, MARCELO MEDEIROS, CERUTTI, DÁVALOS, ALKAIM, JACIR, ANDREA, RENATO, MAURICI, LESSA, RODRIGO VIEIRA, PACHECO, LUIZ OTÁVIO, SIMONE, CLAYTON, ASSINK, RICHARD e tantos outros.

6 O Senhor é o meu Pastor e nada me faltará. (Salmo 23,1).

7 RESUMO Vive-se a era da informação e dessa forma um grande volume de dados são gerados diariamente, esses por sua vez, promovem tendências, que são capazes de apresentar novos paradigmas a serem explorados pelas empresas, segundo estatísticas. Com a crescente necessidade de estarem sempre à frente de seus concorrentes, as companhias sabem que, através da manipulação dessa informação, podem obter diferenciais competitivos e novas oportunidades de negócios. Com esse intuito, criou-se o presente protótipo de monitoração de marcas nas redes sociais que são processados com técnicas de Big Data. As empresas estabelecem filtros, que são compostos por palavras-chave no formato hashtag (exemplo: #algumacoisa), e o protótipo realiza buscas de conteúdo, com base nessas palavras-chave, nas redes sociais facebook e twitter. Posterior, essas referências encontradas são processadas com técnicas de Big Data, gerando resultados no formato de contar palavras, que apoiarão as empresas na tomada de decisões. Sabe-se que, as palavras-chave, são associadas a seus produtos, serviços ou marca, como forma de se estabelecer no mercado. Palavras-chave: Big Data. Facebook. Twitter. Hadoop. MapReduce. Amazon. Redes Sociais. Hashtag.

8 ABSTRACT We live in the information age and thus a large amount of data are generated every day, these in turn promote tendencies which are capable of presenting new paradigms to be explored by the companies, according to statistics. With the growing need to always stay ahead of their competitors, companies know that, through the manipulation of that information, can obtain competitive advantages and new business opportunities. With this in mind, we created this prototype monitoring brands in social networks that are processed with techniques of Big Data. Firms set filters, which consist of keywords in the hashtag format (example: #something), and the prototype performs searches content based on those keywords, social networks facebook and twitter. Later, these references found are processed with Big Data techniques, generating results for "word counting", businesses that support decision making format. It is known that the keywords are associated with their products, services or brand as a way of establishing the market. Keywords: Big Data. Facebook. Twitter. Hadoop. MapReduce. Amazon. Social Network. Hashtag.

9 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 - Serviço disponível por vários servidores Figura 2 Computação Paralela Figura 3 Arquitetura de uma Grid Figura 4 Vantagens da Escalabilidade Linear Figura 5 Banco de Dados Relacional Figura 6 Banco de Dados Agregado Figura 7 Modelo baseado em família de colunas Figura 8 Modelo baseado Graph Figura 9 Problemas de Big Data requerem combinações de sistemas NoSQL Figura 10 Demonstração quanto falamos de NoSQL para Big Data Figura 11 Ambiente do Hadoop Figura 12 Ecossistema do Hadoop Figura 13 Processo de comunicação entre HDFS e NameNode Figura 14 Utilização de MapReduce Figura 15 Execução do MapReduce Figura 16 Ambiente básico de Data Warehouse Figura 17 Componentes da nova geração de DW Figura 18 Combinação entre Big Data e Data Warehouse Figura 19 Modelo unificado entre Big Data e Data Warehouse Figura 20 Diagrama de Caso de Uso Figura 21 Diagrama de Classe Figura 22 Diagrama de Sequencia Figura 23 Diagrama de Atividades Figura 24 Ferramentas e Tecnologias Figura 25 Login do usuário Figura 26 Tela de abertura Figura 27 Tela de Gerenciamento dos Filtros Figura 28 Tela de Gerenciamento de Usuários Figura 29 Tela de Gerenciamento de Módulos Figura 30 Tela de Atualização de Estatísticas Figura 31 Tela de Atualização de Estatísticas (continuação) Figura 32 Tela de Atualização de Estatísticas (continuação) Figura 33 Tela de Dashboards... 89

10 LISTA DE TABELAS Quadro 1 Comparando as diferenças entre nuvens, nuvens privadas e data centers Quadro 2 Tipos, usos e exemplos... 41

11 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO PROBLEMA OBJETIVOS Objetivo geral Objetivos específicos JUSTIFICATIVA ESTRUTURA DA MONOGRAFIA FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA SISTEMAS DISTRIBUÍDOS OU COMPUTAÇÃO DISTRIBUÍDA PROCESSAMENTO DE ALTA DISPONIBILIDADE GRID COMPUTACIONAL CLOUD COMPUTING BIG DATA NoSQL Hadoop Hadoop Distributed File System (HDFS) MapReduce Data Warehouse METODOLOGIA CARACTERIZAÇÃO DO TIPO DE PESQUISA ETAPAS METODOLÓGICAS PROPOSTA DA SOLUÇÃO DELIMITAÇÕES RECURSOS OU ORÇAMENTOS MODELAGEM REQUISITOS FUNCIONAIS REQUISITOS NÃO FUNCIONAIS CASOS DE USO Detalhamento dos Casos de Uso DIAGRAMA DE CLASSE DIAGRAMA DE SEQUENCIA DIAGRAMA DE ATIVIDADES CONSIDERAÇÕES FINAIS DESENVOLVIMENTO FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS Java Eclipse Luna Facebook4J Twitter4J Amazon DynamoDB Amazon Simple Storage Service (S3) Amazon Elastic MapReduce (EMR) Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Enterprise Architect (EA)...77

12 5.2 HISTÓRICO DO DESENVOLVIMENTO PROBLEMA E SOLUÇÃO APRESENTAÇÃO DO SISTEMA Menu Filtros Menu Usuários Menu Módulos Menu Estatísticas Estatísticas/Atualizar Estatísticas/Visualizar VALIDAÇÃO E TESTES CONSIDERAÇÕES FINAIS CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS OBJETIVOS ALCANÇADOS RESULTADOS TRABALHOS FUTUROS...92 REFERÊNCIAS... 94

13 13 1 INTRODUÇÃO Atualmente, vive-se na era da informação e dessa forma um grande volume de dados é gerado diariamente. Segundo um estudo do IDC (2011a) em 2011 o universo digital de dados criados e replicados foi de 1.8 Zettabytes ou 1,8 trilhões de gigabytes. Em 2010 o crescimento foi de exabytes e esse número em 2015 será de exabytes, com isso vem a necessidade das empresas se adequarem a esse novo cenário, pois segundo Russom (2011), a grande maioria das empresas está vendo isso com bons olhos e 70% delas, acreditam que é uma nova oportunidade e não um problema. Outro ponto importante levantado por Betts et al (2012) é que algumas empresas estão lucrando cifras na casa dos bilhões com a identificação de fraudes e riscos nesse grande volume de dados. Nesse sentido, Big Data ( BETTS et al, 2012) é a uma quantidade grande de dados que ainda não está devidamente organizada e que pode ser alocada em Data Warehouse. Assim, Russom (2011) afirma que big data está sobre três pilares: velocidade, volume e variedade. O primeiro termo refere-se à velocidade com a qual ele é processado (tempo real), o segundo porque envolve petabytes de dados e o terceiro porque os dados poderão vir de diversas fontes estruturadas e não estruturadas. 1.1 PROBLEMA Os dados provêm de várias mídias sociais [ As mídias sociais são os sistemas de comunicação online e interação sociais mais usados na internet, sendo que mais de 2 bilhões de pessoas são usuárias de alguma delas Qualman (2011) apud Serra et al (2013)], s e portais e isso não é uma exclusividade dos usuários finais, pois as empresas também são afetadas e a partir daí, devem buscar meios sofisticados para assegurar sua posição no mercado através de seus produtos. Nesse sentido, o uso de ferramentas que permitam mapear os pontos favoráveis e não favoráveis são uma crescente e elas devem permitir dar uma

14 14 dimensão do negócio, para auxiliar na tomada de decisões que devem ser realizadas hoje e não amanhã, como afirma Bollier (2010) apud Boyd et al (2011). Conforme Russom (2011), as empresas podem encontrar as respostas que desejam fazendo uso de BI convencional, mas o big data explora detalhes granulares das operações do negócio e interações dos clientes, por isso algumas empresas estão gerenciando seu big data em seus Data Warehouse. Russom (2011) acrescenta ainda mais que big data é a tendência atual de BI. Nesse sentido, Miles (2012) reforça que a grande diferença entre BI e big data é que esse último tem a capacidade de escalar e ainda produzir resultados de consultas dentro de tempos aceitáveis. 1.2 OBJETIVOS Os objetivos do trabalho de conclusão de curso são divididos em objetivo geral e objetivos específicos Objetivo geral O presente trabalho de conclusão de curso tem por objetivo de apresentar um protótipo, que possa auxiliar as empresas na monitoração de marcas, produtos ou serviços através da coleta de palavras chaves nas redes sociais. Essas referências que são encontradas através das palavras chaves serão processadas por uma aplicação big data, provendo assim resultados que servirão de estímulos para a tomada de decisões, permitindo dessa forma, modificar as estratégias de mercado no momento que elas acontecem.

15 Objetivos específicos O presente trabalho de conclusão de curso tem por objetivos específicos: Realizar um levantamento bibliográfico sobre esse novo aspecto de manipulação de dados; Realizar a construção de um protótipo que permita fazer a manipulação de dados com as ferramentas da Amazon. Avaliar o uso de uma ferramenta de análise de dados com base em big data através da demonstração da aplicação que pode manipular grandes volumes de dados. 1.3 JUSTIFICATIVA O uso de big data permite que empresas possam: coletar, normalizar e disponibilizar de uma forma estruturada o grande e crescente volume de informação gerado atualmente. Dessa forma, análises avançadas são processadas, reduzindo o tempo de resposta às lacunas deixadas no mercado pelos produtos ou serviços das empresas e abrindo novas oportunidades de negócio possibilitando reinventar e replanejar as estratégias de mercado propostas pela empresa. Segundo Russom (2011) fazendo uso do big data as empresas vão redescobrir o seu negócio de uma forma clara e objetiva. Para Boyd et al (2011), big data criará uma forma radical de como se pensa em pesquisa, já Anderson (2008) apud Boyd et al (2011), afirma que o ponto de pesquisa passa para descobrir que algo é feito e pode-se rastreá-lo e medí-lo com fidelidade jamais vista. O big data é apontado pelo Google Trends(2014a) como um assunto que tem interesse máximo e que veio despertando interesse desde 2004, mas de 2011 até os dias atuais, o essa busca foi exponencialmente maior.

16 ESTRUTURA DA MONOGRAFIA A estrutura da monografia compreende os seguintes capítulos: Capítulo 1: Introdução que representa os passos que serão apresentados ao longo do trabalho. Capítulo 2: A história até chegar em Big Data, O que é Big Data, Para que serve e Como fazer Big Data o objetivo desse capítulo é explicar o que é, de onde vem e para onde vai essa onda chamada big data. Capítulo 3: Método, que apresenta o tipo de pesquisa realizada, as atividades que compõe a proposta da solução bem como as delimitações Capítulo 4: Modelagem de uma ferramenta de análise de dados com base em big data. Capítulo 5: Metodologias de desenvolvimento, bem como as ferramentas e tecnologias utilizadas. Capítulo 6: Desenvolvimento de uma ferramenta de análise de dados com big data. Conclusões: Representa as conclusões mediante o tema.

17 17 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Este capítulo trata da fundamentação teórica do trabalho onde são abordados os conceitos de Sistemas Distribuídos ou Computação Distribuída e também os conceitos de processamento de alta disponibilidade, Grids Computacional, Clouds e Big Data que são importantes para o entendimento do trabalho realizado. 2.1 SISTEMAS DISTRIBUÍDOS OU COMPUTAÇÃO DISTRIBUÍDA Um sistema distribuído é aquele no qual os componentes localizados em computadores interligados em rede se comunicam e coordenam suas ações apenas passando mensagens (COULOURIS et al, 2007). Outra definição é uma coleção de dispositivos individuais que podem se comunicar com outros (ATTIYA et al, 2004). Dessa forma, esse tipo de sistema se caracteriza pela concorrência de componentes, falta de um relógio global e falhas de componentes independentes (COULOURIS et al, 2007). Como exemplo, pode-se apresentar a internet, uma intranet e computação móvel que tem o compartilhamento de recursos como grande motivadora de sua criação que são gerenciados por servidores e acessados por clientes. Peleg (2000) define como um sistema centralizado que possuem como principal características a disponibilidade de processadores a qualquer momento que estão dispostos geograficamente em áreas distintas. Segundo Tanenbaum (2006), sistema distribuído é uma coleção de computadores independentes que trabalham para o usuário como se fossem um único e coerente sistema. Tanenbaum (2006) aponta ainda que o aspecto da definição de sistema distribuído possui alguns pontos importantes. O primeiro é que os componentes são autônomos e o segundo que o sistema se comporta como se fosse um simples sistema. Essa última afirmação do mesmo autor é apontada como uma grande característica de um sistema distribuído. Outra grande característica revelada por Tanenbaum (2006) é que os usuários podem interagir com sistema distribuído em um consistente e uniforme forma independentemente de onde e quando as interações existem.

18 18 Nesse contexto, concorrência é a capacidade de um usuário fazer uma tarefa enquanto o outro realiza outra sem serem afetados (COULOURIS et al, 2007). Para Birman (1996) essa coleção de programas de computadores executando em um ou mais servidores e com ações coordenadas através da troca de mensagens. Nesse sentido, a inexistência de um relógio global corresponde a inexistência de noção global do tempo correto, pois a comunicação é realizada através da troca de mensagens entre os programas cooperados, dessa forma podem ocorrer falha de componentes independentes, pois alguns servidores podem parar de responder por problemas de qualquer natureza, mas isso não afeta os demais (COULOURIS et al, 2007). Porém, sistemas distribuídos envolvem muitos desafios (COULOURIS et al, 2007) com seus componentes heterogêneos, em sistemas abertos, onde se podem fazer as substituições necessárias e incrementos de componentes com capacidade de operar normalmente enquanto o número de requisições aumenta. Tanenbaum (2006), afirma que sistemas distribuídos podem facilmente expandir ou escalar. Foi mencionado por Coulouris et al (2007) que existe uma certa homogeneidade de componentes mas que pode ser resolvido com a construção de um middleware, que nada mais é que uma camada de software que fornece uma abstração de programação, pois permite a criação de um modelo uniforme que pode ser usado por programadores de serviços e de aplicativos distribuídos. Birman (1996) aponta que é o intermediário entre a aplicação e a infraestrutura de comunicação para a passagem de mensagens em canais seguros e ainda cita exemplos de um middleware como o serviço de nomes, serviço de descoberta de recursos, sistema de arquivos, serviço de horário e chaves de segurança que são usadas para a autenticação. Outro ponto interessante apontado pelo autor é a utilização de máquinas virtuais que fazem a sua execução em qualquer tipo de processador e sistema operacional, com isso não precisa preparar nosso código para sistemas operacionais e processadores específicos e sim somente para aquela máquina virtual. Coulouris et al (2007), comenta sobre sistemas abertos, que representa a possibilidade de estender os seus recursos através de interfaces que podem ser manipuladas por desenvolvedores. Essas interfaces são conhecidas por meio de especificações e documentações que são os primeiros passos, pois isso envolve muita complexidade nos sistemas já que se tem componentes e pessoas diversas. Outro ponto importante é a segurança que deve ser garantida nas propriedades de confidencialidade (exposição da informação a pessoas não autorizadas), integridade (que a informação não teve o seu conteúdo modificado) e disponibilidade (está sempre disponível), aponta Coulouris et al (2007), pois a pesar dessa comunicação acontecer com muita facilidade

19 19 independente da geografia podem ocorrer incidentes relacionados a segurança. Para Birman (1996) a infraestrutura não é o problema mais crítico e sim a aplicação que deve selecionar ela própria os mecanismos de segurança, as chaves de segurança e com criptografia de informações. Para Tanenbaum (2006) a segurança em sistemas distribuídos é dividida em duas partes, a primeira consiste na comunicação entre usuários e processos. A segunda afirma Tanenbaum (2006) é a autorização, que lida com a garantia de que um processo recebe apenas os direitos de acesso que tem direito. A habilidade de responder as solicitações independentemente da sua quantidade sem afetar o processamento credencia o sistema a escalabilidade (COULOURIS et al, 2007). Segundo Neuman (1994) apud Tanenbaum (2006), a escalabilidade pode ser medida através de três diferentes dimensões: a primeira corresponde ao tamanho onde nós podemos facilmente adicionar mais usuários e recursos. O segundo corresponde a um sistema geograficamente escalável no quais recursos e usuários estão distantes. O terceiro refere-se a um sistema que pode ser administrativamente escalável, onde se podem gerenciar com facilidade os recursos. Para garantir isso se trabalha com algumas vertentes como ao controle dos custos físicos que representa a ampliação do sistema para atender a demanda requerida, o controle de perda de desempenho visa em manter equalizando as perdas que o sistema pode ter enquanto se expande para atender as demandas. A robustez dos algoritmos em evitar os gargalos através de sua descentralização é uma ótima prática para fechar esse credenciamento. Na figura 1 o autor apresenta um serviço que está disponível em vários servidores onde se percebe vários clientes acessando serviços disponíveis em servidores que se comunicam entre si, montando assim um único serviço. Figura 1 - Serviço disponível por vários servidores Fonte: Coulouris (2007, p.46)

20 20 A tolerância a falhas de hardware e software evitando que os sistemas parem é uma tarefa particularmente difícil em sistemas distribuídos, afirma Coulouris et al (2007), pois as falhas são parciais em sistemas distribuídos, enquanto se tem o processamento contínuo em alguns casos, em outros tem-se a sua total interrupção. Birman (1996) explica que tolerância a falhas é a habilidade de recuperação do sistema sem a realização de ações incorretas, mesmo que tenham ocorrido falhas em algum componente. Os sistemas distribuídos fazem uso de redes locais, redes de longa distância e de redes interligadas para a sua comunicação em redes heterogêneas, aponta Coulouris et al (2007). Para Birman (1996), as redes de computadores correspondem a uma coleção de computadores interligados que permitem a troca de mensagens. O desempenho dessa comunicação pode gerar a latência que corresponde ao tempo de entrega que pode existir de acordo com as taxas de transferências. O autor aponta ainda que nem sempre a largura da banda é igual à taxa de transferência como acontece com a rede local pois em função da sobrecarga a latência pode começar a acontecer. 2.2 PROCESSAMENTO DE ALTA DISPONIBILIDADE Segundo Apon et al (2010), os custos com Processamento de Alta disponibilidade ou High Performance Computing (HPC), são altos e requerem notáveis investimentos operacionais de capital, bem como investimentos em data centers, eletricidade, ar condicionado, redes de alta performance e suporte com habilidades específicas. Para Buyya(1999) apud Abdennadher (2000), metacomputer, define-se como um conjunto de computadores compartilhando recursos que atuam em conjunto para a solução de um problema, onde o usuário tem uma visão limitada desse processamento, acreditando que ele é simples. Abdennadher et al (2000) afirma que a grande diferença entre metacomputer e parallel computer é que a primeira contém uma camada entre os computadores que permite a transformação dessa quantidade de computadores como se fosse um só, permitindo inclusive a entrada e saída do ambiente quando necessária e sem fila se espera. Segundo Zelkowitz (2005), uma máquina HPC com 1000 processadores tem a capacidade de executar 1/1000 do tempo de uma máquina de 1 processador. Para Risuenos et

21 21 al (2012), a HPC, é a computação que ocorre em computadores que são mais poderosos que os normais, onde muitas unidades de processamento ocorrem simultaneamente, sendo paralelismo como essencial para HPC. Na figura 2 é apresentado a distribuição dos processadores, nós em um ambiente de computação paralela. Figura 2 Computação Paralela Fonte: Risuenõs (2012, p.11) O paralelismo consiste em um desafio para arquitetos de computadores e desenvolvedores de software aponta Risuenos et al (2012), pois existe uma dependência na transferência de dados entre as unidades quando da execução de um algoritmo e também porque esse processo não pode ser paralelizado. Esse paralelismo corresponde a uma coleção de cores que estão conectados em nós diferentes através de uma rede que realizam o processamento conforme a demanda aponta o mesmo autor. Dá-se o nome de core a uma unidade de processamento aritmético. A definição de processador um circuito integrado que contém um ou mais cores. Para nó, a coleção de processadores ao qual compartilham memória e outros recursos, como disco e rede. E para computador paralelo, a todos os nós que se comunicam entre si afirma Risuenos et al (2012). Risuenos et al (2012), afirma que computação distribuída consiste na realização de cálculos extremamente performáticos usando máquinas que estão geograficamente distantes que são conectadas e trocam as informações através de conexões rápidas. Ele afirma ainda que atualmente através da Cloud computing consegue-se satisfazer os pedidos dos usuários através de servidores que estão virtualmente conectados trabalhando em sintonia para proporcionar essa entrega.

22 GRID COMPUTACIONAL Parashar et al (2005) afirmam que o crescimento da internet, a disponibilidade de poder de processamento e os baixos custos das redes de alta velocidade tem mudado a forma como os cientistas e engenheiros fazem à computação e também como a sociedade em geral gerencial a informação e seus serviços. Segundo Foster et al (2003), os computadores são usados para modelar e simular problemas complexos na área científica e de engenharia, diagnósticos médicos, equipamentos industriais, previsão do tempo e muitas outras propostas e que os computadores ainda são pouco usados em relação à sua potencialidade, pois atualmente um computador pessoal é mais rápido que o supercomputador Cray, de 10 anos atrás. A chave para expandir deve ser o desenvolvimento colaborativo, onde centros de pesquisa sem muros, nos quais os pesquisadores poderão melhorar as suas pesquisas sem considerar a geografia como obstáculo e ter uma integração entre universidades, acessando ferramentas, compartilhando dados, recursos computacionais e acessando informações em bibliotecas virtuais. A grid computing é um paradigma que tem crescido amplamente na área de computação distribuída e a comunidade de grid tem se esforçado junto com a Global Grid Forum (http://www.ggf.org) em desenvolver e implantar protocolos e serviços. Segundo Parashar et al (2005) a revolução da grid computing surgiu no final dos anos 80 e início dos anos 90 e a grande quantidade de pesquisas que foram feitas sobre computação paralela e sistemas distribuídos, onde diferentes códigos podem ser processados em máquinas heterogêneas e sendo consideradas parte da mesma aplicação, permitindo assim a capacidade de distribuição, processamento e visualização após processamento e isso foi chamado como metacomputing. Foster (2008) descreve que nos anos 90 a arquitetura das Grids, permitiu tratar problemas de computação em larga escala através de compartilhamento de recursos que proporcionavam poder de processamento somente para supercomputadores que eram caríssimos e de difícil acesso e que as Grids interligavam os recursos existentes com hardware, sistemas operacionais, gestão de recursos locais, infraestrutura e segurança. As Grids fornecem protocolos e serviços em várias camadas como a fabric layer, que permite acesso a computadores, unidades de armazenamentos, repositório entre outros, a conectivity layer, que define como serão estabelecidos essas comunicações e autenticações permitindo

23 23 facilidade e segurança. A resource layer, define protocolos de descoberta, publicação, negociação, monitoração, contas e pagamentos de recursos que estão sendo compartilhados. A captura de interações entre coleções de recursos, serviços de diretórios é uma das funções da collective layer. A última cama corresponde a application layer, que através de APIs e protocolos permitem a execução de rotinas. Em 1995 sobcomando do National Center for Supercomputing e Argonne National Lab, The San Diego Supercomputing Center e Sandia National Lab, o I-WAY (Interational Wide-Area Year) hospedou o Supercomputing (http://www.supercomp.org), que demonstrou o potencial de processamento virtual distribuído e em 1996 a Globus Project e seus aprimoramentos levaram ao Supercomputing 97 e o termo grid rapidamente substituiu o termo metacomputer e em 1998 o termo foi rapidamente estabelecido com o livro de Foster e Kesselman chamado The Grid: Blueprint for a new Computing Infraestructure. Segundo Dantas (2005), Grid Computacional é uma plataforma heterogênea de computadores geograficamente dispersos onde os usuários fazem acesso ao ambiente através de uma interface única e a sua diferença relacionada a um ambiente distribuído convencional é que com os Grids temos uma gama de recursos e serviços muito maior, aponta Dantas (2005). A nomenclatura chamada Grid vem da interligação das malhas dos sistemas de energia elétrica, pois conforme Dantas (2005), o usuário não se pergunta sobre a sua procedência e semelhante a isso é a Grid Computacional onde todo esse poder de serviços e recursos estão disponíveis de uma forma transparente. Para Foster et al (2003), a definição de grid computing consiste numa infraestrutura de hardware e software que fornece de forma consistente, confiável, profundo e com acesso barato a capacidade de computação de alta qualidade. Com grande conjugação de recursos, a segurança é parte fundamental, o segundo ponto é a consistência, passando por acessos pervasivos que garante que os serviços sempre estarão disponíveis a custos competitivos. Nos últimos 40 anos, segundo Foster et al (2003) a rede de computação vem passando por transformações e os últimos 10 anos de pesquisa sobre o pilar da Metacomputing credenciou a ter uma base sólida de experiência em novas aplicações fazendo com que possamos desse nível para as grid computing. A alta vasão de computação a grid é usada para operar com informações que são de baixo acoplamento ou tarefas individuais com a vantagem de usar processadores que estão ociosos e o resultado é uma distribuição da computação. Na figura 3 é apresentada a arquitetura de uma Grid.

24 24 Figura 3 Arquitetura de uma Grid Fonte: Kesselmann (2005, p.18) Gird são mecanismos de compartilhamento de recursos (Kesselman et al, 2005) e se comparam com a rede elétrica, onde cada usuário pode ser um ator e um gerador, sendo assim elas podem ser desenhadas especificamente para atender uma necessidade de um grupo de pessoas ou comunidades. Uma dessas aplicações ocorre na área governamental, para identificação de desastres, estratégias de defesas ou pesquisas. Outra área de aplicação é a de saúde, onde as bases de dados administrativas, arquivos médicos e equipamentos médicos diversos, monitoramento cardíaco remoto, softwares de auditoria que buscam encontrar fraudes através de algoritmos, softwares que ficam atuando em pesquisas epidemiológicas. A terceira comunidade é a de cientistas que utilizam diversos tipos de equipamentos como microscópios eletrônicos para a caracterização de um material e essa está ligada as universidades de pesquisas e não somente a estrutura, mas os resultados dela também, como ferramentas e o conhecimento extraído de seus processamentos. A quarta comunidade referese a do mercado econômico e que tem o maior potencial. Foster et al (2003) afirmam que não teremos uma única grid mas sim muitas delas, onde cada uma atua na sua comunidade com as suas necessidades e adjetivos. A montagem de uma arquitetura de grid requer a organização da infraestrutura de software e por isso temos que ter uma escala de complexidade que se está inserido, afirma Foster et al (2003). Um desses tipos são os sistemas finais, que fornecem o melhor modelo e referem-se ao computador pessoal que foi largamente pesquisado e desenvolvido nas últimas quatro décadas. Por outro lado os clusters, trazem novas formas de paralelismo e de

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