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Desenvolvimento, manutenção e suporte de código-fonte para sistemas legados e não legados

No mundo acelerado da tecnologia, as empresas muitas vezes gerenciam. Navegar pelo desenvolvimento, manutenção e suporte do código-fonte para esses sistemas é um desafio multifacetado que carrega seu próprio conjunto de complexidades e vantagens.


Desenvolvimento de Sistemas Legados

Desenvolver código-fonte para sistemas legados pode ser semelhante a trabalhar em uma escavação arqueológica digital. Esses sistemas geralmente dependem de tecnologias, linguagens e estruturas desatualizadas.

Um desafio significativo reside na ausência de documentação abrangente, exigindo que os desenvolvedores façam engenharia reversa do código existente para compreender sua funcionalidade.

No entanto, manter e aprimorar sistemas legados pode ser rentável no longo prazo, preservando funções críticas para os negócios e mitigando as altas despesas de reescrita do zero.

Desenvolvimento de Sistemas Não Legados

Por outro lado, os sistemas não legados têm à sua disposição o luxo das tecnologias modernas. Os desenvolvedores podem aproveitar as linguagens de programação, estruturas e ferramentas mais recentes.

Esses sistemas normalmente vêm com código-fonte bem documentado e comunidades de desenvolvedores vibrantes, facilitando um processo de desenvolvimento mais simplificado.

A capacidade de dimensionar, adaptar e integrar sistemas não legados com outros  proporciona flexibilidade incomparável. Os benefícios incluem acompanhar os avanços tecnológicos, ciclos rápidos de desenvolvimento e aquisição mais fácil de talentos.

Desafios de manutenção para sistemas legados

Os sistemas legados apresentam um conjunto único de desafios de manutenção.

Freqüentemente, eles suportam o peso de dívidas técnicas, dependências desatualizadas e vulnerabilidades de segurança ocultas que exigem cuidado contínuo.

Encontrar desenvolvedores bem versados em tecnologias mais antigas pode ser uma tarefa hercúlea, podendo levar a lacunas de conhecimento.

Além disso, os sistemas legados podem encontrar problemas de conformidade e segurança que exigem recursos substanciais para atualizações e patches. No entanto, uma manutenção eficaz pode prolongar a sua vida útil e proteger dados e processos inestimáveis.

Desafios de manutenção para sistemas não legados

Os não legados não estão imunes aos desafios de manutenção.

Esses sistemas necessitam de atualizações e patches contínuos para enfrentar as crescentes ameaças à segurança e manter a compatibilidade com as novas tecnologias.

Mudanças rápidas no cenário tecnológico podem levar à obsolescência, exigindo esforços contínuos para manter o sistema atualizado.

Mesmo os sistemas não legados podem acumular dívida técnica se não forem geridos meticulosamente.

No entanto, a manutenção proativa garante que estes sistemas permaneçam seguros, eficientes e alinhados com a evolução dos requisitos empresariais.

Suporte a sistemas legados

Os sistemas legados geralmente dependem de hardware e software antigos que exigem suporte e manutenção especializados. Estabelecer contratos de suporte de longo prazo com fornecedores ou reter conhecimentos internos é vital para resolver problemas prontamente.

Fornecer suporte dedicado para sistemas legados é crucial para evitar interrupções nos negócios e manter a conformidade com as regulamentações.

Os benefícios do suporte a sistemas legados incluem a preservação de dados e processos históricos, garantindo a continuidade dos negócios mesmo com o avanço da tecnologia.

Suporte a sistemas não legados

Por outro lado, os sistemas não legados normalmente contam com suporte prontamente disponível do fornecedor, incluindo atualizações e patches regulares. Isso permite que as equipes internas se concentrem na inovação e no desenvolvimento de recursos, em vez de lidar com extensas tarefas de suporte.

Sistemas não legados bem mantidos são menos suscetíveis a tempos de inatividade e violações de segurança, garantindo operações comerciais tranquilas.

As vantagens de oferecer suporte a sistemas não legados incluem permanecer à frente dos concorrentes, adaptar-se mais rapidamente às mudanças do mercado e melhorar a satisfação do cliente.

Concluindo

No complexo domínio do desenvolvimento e manutenção de software, tanto os sistemas legados como os não legados têm suas funções e desafios únicos.

O desenvolvimento, a manutenção e o suporte ao código-fonte desses sistemas exigem abordagens e conhecimentos diferentes.

Os sistemas legados exigem esforços de preservação e modernização para garantir a sua longevidade e conformidade. Os sistemas não legados oferecem agilidade e o poder das tecnologias de ponta.

A gestão eficaz de ambos os tipos garante um cenário tecnológico equilibrado e adaptável, permitindo que as empresas prosperem num mundo digital em rápida evolução.

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
Redes Neurais Artificiais

2023 está sendo considerado por muitos como o ano da Inteligência Artificial. Isso se deve ao fato de muitas tecnologias que estavam em desenvolvimento, evolução e teste, passarem a fazer ainda mais parte do nosso cotidiano, a exemplo do tão falado e espetacular ChatGPT.

A base de tudo isso parte de um princípio muito simples, mas ao mesmo tempo muito complexo. O aprendizado. Aprender, para os seres humanos, exige muito mais do que imaginamos e ao mesmo tempo, na prática, nos parece algo simples.

Falar sobre Inteligência Artificial significa que devemos falar também sobre "neurônios artificiais".

Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), também conhecidas como ANNs (Artificial Neural Networks), são um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que simula a anatomia e a fisiologia do cérebro humano para realizar tarefas desafiadoras, incluindo tomada de decisões, processamento de linguagem natural e identificação de imagens.

Os neurônios artificiais (perceptrons), os nós interconectados que compõem as redes neurais, processam e enviam dados à medida que as camadas da rede são construídas. A rede pode ser ensinada a reconhecer padrões e fazer previsões precisas alterando a força das conexões entre os neurônios.


Modelo de Neurônio Artificial - Perceptron


Modelo de Rede Neural - Perceptrons

Aprendizado

A capacidade das RNAs de aprender e se ajustar a novas informações é uma de suas principais características. Para aumentar sua precisão e desempenho ao longo do tempo, as RNAs podem ser treinadas usando uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Processamento de linguagem natural, carros sem motorista, reconhecimento de imagem e fala e outros campos fizeram uso de ANNs (Artificial Neural Networks).

Paralelismo

As RNAs também têm o benefício do processamento paralelo, o que lhes permite processar enormes volumes de dados de uma só vez. Com a ajuda de ANNs, empresas e organizações podem prever o futuro e produzir previsões com base na análise de dados.

As RNAs têm inúmeros benefícios, mas também apresentam várias desvantagens, como a necessidade de muitos dados de treinamento, o perigo de overfitting e o desafio de entender como eles tomam decisões.

Alguns Tipos

Uma variedade popular de RNAs é a rede neural feedforward, que possui uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Tarefas de classificação, regressão e reconhecimento de padrões são realizadas usando redes feedforward. A rede neural recorrente é um tipo adicional de RNAs que suporta loops de feedback e pode ser aplicada a projetos como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.
Função

A função de ativação, que baseia a saída de um nó em sua entrada, é uma parte crucial das RNAs. As funções sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh são funções de ativação populares. As RNAs também podem modificar os pesos e vieses dos nós durante o treinamento usando vários métodos de otimização, como descida de gradiente estocástico.

Programação

Python é uma linguagem de programação popular para criar e treinar RNAs, e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch oferecem recursos eficazes para criar redes complexas. Um número crescente de desenvolvedores de RNAs está usando JavaScript, graças a estruturas como TensorFlow.js e Brain.js, para criar Redes Neurais Artificiais que podem ser executadas diretamente no navegador.

Códigos

Vejamos logo abaixo como construir uma rede neural artificial utilizando as linguagens de programação Python e JavaScript.

Python

import tensorflow as t
import numpy as np

# Dados para treinamento
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Arquiterura da rede neural
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid', input_shape=(2,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modelo com perda e otimização
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# Treine o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# Teste o modelo com novos dados
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [1]])
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Precisão:', test_acc)

 

JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'

// Dados para treinamento
const xTrain = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTrain = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

// Arquiterura da rede neural
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

// Modelo com perdas e otimização
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// Treine o modelo
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 1000});

// Teste o modelo com novos  
const xTest = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTest = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [1]]);
const [testLoss, testAcc] = await model.evaluate(xTest, yTest);

 

Apresentei neste artigo a "pontinha do iceberg" com relação ao assunto redes neurais artificiais. Há muito mais a saber e conhecer sobre esse fabuloso tema.

Estude e coloque em prática as suas ideias e projetos. 😉

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Por: Stênio Oliveira VER MAIS
Na trilha de uma API

O processo de projetar e construir interfaces que permitem que vários programas de software se comuniquem entre si é conhecido como desenvolvimento de API (Application Programming Interface). As APIs são usadas em diversos setores, do comércio eletrônico à saúde, e são essenciais para o desenvolvimento de software moderno.


Linguagens

O de API geralmente envolve o uso de linguagens de programação como C#, Java, JavaScript, Python ou Ruby. 

Os requisitos do projeto e o caso de uso específico determinarão a linguagem de programação a ser usada.

Versionamento

O controle de versão é um componente crucial do desenvolvimento da API. 

Diferentes versões de API podem ser produzidas para oferecer suporte a novos recursos ou alterações à medida que a API se desenvolve ao longo do tempo. 

A compatibilidade com versões anteriores é possível por meio do controle de versão adequado, que também garante que os aplicativos atuais continuem funcionando conforme o esperado.

Documentação

A documentação é um componente importante do desenvolvimento da API. 

Uma API bem documentada é mais simples para os desenvolvedores compreenderem e usarem, o que reduz a possibilidade de erros e aumenta a produção do desenvolvedor.

Segurança

Ao criar APIs, a segurança é um fator chave a ser levado em consideração. 

Injeção de SQL, script entre sites e falsificação de solicitação entre sites são exemplos de riscos de segurança comuns. 

Para proteger a API e os dados que ela gerencia, é fundamental implementar fortes medidas de segurança.

Integração

Outro componente de relevância do desenvolvimento da API é a integração da API. 

Bancos de dados, serviços em nuvem e outros aplicativos de terceiros podem ser integrados por meio de APIs. 

Isso oferece novas funcionalidades e fácil conectividade em vários sistemas.

Exemplo Simples

API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação Pyhton.

Código-fonte do servidor em Python
 
Código-fonte do cliente em Python
 
API Cliente e Servidor simples usando a linguagem de programação JavaScript no ambiente de execução do Node.js.
Código-fonte do servidor em JavaScript com Node.js
 
Código-fonte do cliente em JavaScript com Node.js
 
Utilize uma IDE (Integrated Development Environment) para o desenvolvimento da sua primeira API, existem várias disponíveis. Uma bastante popular e muito utilizada é a IDE Visual Studio Code da Microsoft. Uma IDE é simplesmente uma aplicação que integra diversos recursos de desenvolvimento de software em uma única ferramenta. Ou seja, um ambiente de desenvolvimento integrado.

Conclusão

Em conclusão, o desenvolvimento de API é uma parte essencial da criação de software moderno. 

Ao criar APIs, deve-se levar em consideração programação, versão, documentação, segurança e integração adequadas. 

Para garantir que a API satisfaça os requisitos de seus usuários e do negócio, é crucial abordar o desenvolvimento da API com foco na usabilidade, segurança e escalabilidade.

E agora?

Pesquise mais, estude mais e coloque em prática as suas ideias e projetos de desenvolvimento de APIs. 😉

Se tiver dúvidas, pode contar com a Wiser Tecnologia! 💙

Por: Stênio Oliveira VER MAIS
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