REVISTA ELETRÔNICA DE COMPUTAÇÃO Ano 1 - nº 1 - Janeiro a Junho de 2013

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Dr. Eleazar Ferreira Reitor

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Editorial É com grande satisfação que estamos publicando a nossa primeira edição da Revista Eletrônica de Computação. Temos como objetivo disseminar o resultado de pesquisas na área de Computação. Esta edição traz os trabalhos que tiveram destaque no TCC dos cursos de Sistemas de Informação e Ciência da Computação do ano de 2012, onde são abordados temas atuais na área de Computação, tais como Computação em Nuvem, Cidades Inteligentes (Transportes coletivos), Biometria, Inclusão Digital.

Desejamos a todos uma boa leitura!

Profa. Ms Simone Sawasaki Tanaka

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A Revista Eletrônica de Educação é uma publicação semestral da UniFil, que tem por finalidade, divulgar artigos científicos, estimular reflexões e debates entre profissionais e pesquisadores de educação e de áreas afins. Um artigo encaminhado para publicação deve obedecer às seguintes normas:

1- Estar consoante com as finalidades da Revista.

2- Ser escrito em língua portuguesa e digitado em espaço 1 ½, papel A 4, mantendo margens superior e esquerda 3 cm, e inferior e direita, 2 ½. Recomenda-se que o número de páginas não ultrapasse a 15 (quinze).

3- Tabelas e gráficos devem ser numerados consecutivamente e endereçados por seu título, sugerindo-se a não repetição dos mesmos dados em gráficos e tabelas conjuntamente. Fotografias poderão ser publicadas.

4- Serão publicados trabalhos originais que se enquadrem em uma das seguintes categorias:

4.1- Relato de Pesquisa: apresentação de investigação sobre questões direta ou indiretamente relevantes ao conhecimento científico, através de dados analisados com técnicas estatísticas pertinentes.

4.2- Artigo de Revisão Bibliográfica: destinado a englobar os conhecimentos disponíveis sobre determinado tema, mediante análise e interpretação da bibliografia pertinente.

4.3- Análise Crítica: será bem-vinda, sempre que um trabalho dessa natureza possa apresentar especial interesse.

4.4- Atualização: destinada a relatar informações técnicas atuais sobre tema de interesse para determinada especialidade.

4.5- Resenha: não poderá ser mero resumo, pois deverá incluir uma apreciação crítica.

4.6- Atualidades e informações: texto destinado a destacar acontecimentos contemporâneos sobre áreas de interesse científico.

5- Redação - No caso de relato de pesquisa, embora permitindo liberdade de estilos aos autores, recomenda-se que, de um modo geral, sigam à clássica divisão:

Introdução - proposição do problema e das hipóteses em seu contexto mais amplo, incluindo uma análise da bibliografia pertinente;

Metodologia - descrição dos passos principais de seleção da amostra, escolha ou elaboração dos instrumentos, coleta de dados e procedimentos estatísticos de tratamento de dados;

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Resultados e Discussão - apresentação dos resultados de maneira clara e concisa, seguidos de interpretação dos resultados e da análise de suas implicações e limitações.

Nos casos de Revisão Bibliográfica, Análises Críticas, Atualizações e Resenhas, recomenda-se que os autores observem às tradicionais etapas:

Introdução, Desenvolvimento e Conclusões.

6- O artigo deverá apresentar título, resumo e palavras chave em português em inglês.

6.1– o resumo e o abstract não poderão ultrapassar a trinta linhas;

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7– Caso haja necessidade de agradecimentos, o mesmo deve estar ao final do artigo, antes das referências.

8- Não serão publicados artigos de caráter propagandisticos ou comerciais;

9- Os artigos deverão ser encaminhados para o e-mail - simone.tanaka@unifil.br.

10- As Referências deverão ser listadas por ordem alfabética do último sobrenome do primeiro autor, respeitando a última edição das Normas da ABNT.

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13- Informar o e-mail do autor ou dos co-autores que deverão ser contatado pelo público leitor.

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A publicação do trabalho nesta Revista dependerá da observância das normas acima sugeridas, da apreciação por parte do Conselho Editorial e dos pareceres emitido pelos Consultores.

Serão selecionados os artigos apresentados de acordo com a relevância a atualidade do tema, com o n° de artigos por autor, e com a atualidade do conhecimento dentro da respectiva área.

Os artigos encaminhados são de total responsabilidade dos autores, sendo que as opiniões expressas são de sua inteira responsabilidade, e não do corpo editorial.

Fica cedido os direitos autorais quando do envio do artigo para publicação.

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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 ......................................................................................................................... 13

UM ESTUDO SOBRE TECNOLOGIAS PARA TRANSPORTE COLETIVO ... 27

VIRTUALIZAÇÃO DE SERVIDORES EM AMBIENTES DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM ...................................................................................................... 41

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) rhenann.ccomp@gmail.com, simone.tanaka@unifil.br

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."

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,

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

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).

2.2. PLATAFORMAS DE GERENCIAMENTO

2.2.1. 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.

2.2.2. 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.

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).

2.2.3. 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.

3.1. 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).

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

3.2.1 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 user-

friendly e avançado. (NAREGI Middleware Overview, 2004).

3.2.2 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

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

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 2008. 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

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

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. 2012. CHEDE, Cezar Taurion. Grid Computing: um novo paradigma computacional. 1. ed. Rio de Janeiro: Brasport, 2004. CLOUDSTACK - Open Source Cloud Computing Software Disponível em: <www.cloudstack.org/cloudstack-overview.html>. Acesso em: 10 jun. 2012. CONTI, Fabieli de. Grades Computacionais para Processamento de Alto Desempenho. Disponivel em: <www-usr.inf.ufsm.br/~andrea/elc888/artigos/artigo3.pdf>. Acesso em: 8 jul. 2012. 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, 2010. GLOBUS. Disponível em: <www.globus.org>. Acesso em: 12 jun. 2012. JPPF. Disponível em: <http://www.jppf.org>. Acesso em: 10 jul. 2012.

OPENSTACK: An Overview. , 2011. Disponível em: <http://www.openstack.org/downloads/openstack-overview-datasheet.pdf>. Acesso em: 18 jun. 2012. 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. 1 - 26. Disponível em: <http://www.es.ufc.br/~flavio/files/Computacao_Nuvem.pdf>. Acesso em: 19 maio 2012. VAQUERO, Luis M, et al. A Break in the Clouds: Towards a Cloud Definition. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 39, number 1, January 2009. VERAS, Manoel. Cloud Computing: nova arquitetura de TI. 1. ed. Rio de Janeiro: Brasport, 2012.

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 Seabra2

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

1Graduando em Ciência da Computação, Centro Universitário Filadélfia - UniFil. Departamento

de Computação. Londrina – Paraná – Brasil. 86020-000 – marcelo.martelli.aymori@hotmail.com 2 Professor Doutor da Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI. Instituto de Matemática e

Computação. Itajubá – Minas Gerais – Brasil. 37500-903 – rodrigo@unifei.edu.br

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).

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

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)

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.

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: http://www.ibiometrica.com.br/leitores.asp

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

Hamister II. Os dados capturados foram armazenados em banco de dados

MySql, versão 5.1.63, através do gerenciador SqlYog versão 9.51.

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.

3.4.1 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.

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.

3.4.3 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.

Figura 5 – Cadastro do Professor.

3.4.4 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.

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”.

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.

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

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. 2006. 94f. Dissertação (Mestrado) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – Universidade de São Paulo, 2006. ALVES, W. J. B. Identificação de pessoas através de algoritmo genético aplicado em medidas das proporções áureas da face humana. 2008. 203f. Dissertação (Mestrado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2008. ARANTES, M. Método de reconhecimento da marcha humana por meio da fusão das características do movimento global. 2010. 115f. Tese (Doutorado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2010. BERNARDES, L. S. Biometria ultra-sonográfica da tireoide fetal: curvas de normalidade. 2006. 126f. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Medicina – Universidade de São Paulo, 2006. BROSSO, M. I. L. Autenticação contínua de usuários em redes de computadores. 2006. 156f. Tese (Doutorado) – Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais – Universidade de São Paulo, 2006. CASADO, R. S. Extração de minúcias em imagens de impressões digitais. 2008. 102f. Dissertação (Mestrado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2008. CASTELANO, C. R. Estudo comparativo da transformada wavelet no reconhecimento de padrões da íris humana. 2006. 134f. Dissertação (Mestrado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2006. COSTA, S. M. F. Classificação e verificação de impressões digitais. 2001. 99f. Dissertação (Mestrado) – Departamento de Sistemas Eletrônicos – Universidade de São Paulo, 2001. COSTA, R. M. Uma nova abordagem para reconhecimento biométrico baseado em características dinâmicas da íris humana. 2009. 101f. Tese (Doutorado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2009. GARCIA, I. A. A segurança na identificação: a biometria da íris e da retina. 2009. 123f. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Direito – Universidade de São Paulo, 2009.

GIMENEZ, C. M. Identificação de bovinos através de reconhecimento de padrões do espelho nasal utilizando redes neurais artificiais. 2011. 129f. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos – Universidade de São Paulo, 2011. JARDINI, E. A. MFIS: Algoritmo de reconhecimento e indexação em base de dados de impressões digitais em espaço métrico. 2007. 105f. Tese (Doutorado) – Departamento de Engenharia Elétrica – Universidade de São Paulo, 2007. KANASHIRO, M. M. Biometria no Brasil e o Registro de Identidade Civil: novos rumos para identificação. 2011. 115f. Tese (Doutorado) – Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas – Universidade de São Paulo, 2011. PINHEIRO, J. M. Biometria nos sistemas computacionais: você é a senha. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2008. VERTAMATTI, R. Assimetria humana no reconhecimento multibiométrico. 2011. 114f. Tese (Doutorado) – Departamento de Engenharia de Sistemas Eletrônicos – Universidade de São Paulo, 2011.

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), e-mails: leonardobdn@gmail.com, simone.tanaka@unifil.br

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

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

dados de duas épocas distintas, 1950 e

2005.

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.

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).

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).

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

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

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

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

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).

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).

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 2003-2007. 2008. Disponível em: <http://portal1.antp.net/site/simob/Lists/rltcmp3_7/rlt.aspx>. Acesso em: 12 nov. 2012. CIRILO, Carlos E.. et al. Desenvolvimento de sistemas sensíveis ao contexto usando web services, 2010. Disponível em: <http://ufscar.academia.edu/ducirilo/Papers/289615/Desenvolvimento_de_Sistemas_Sensiveis_ao_Contexto_usando_Web_Services>. Acesso em: 21 jul. 2012. FAEZIPOUR, Miad. et al. Progress and challenges in intelligent vehicle area networks. Communications of the acm. New York, ano 2012, v. 55, p.90-100. 01 fev. 2012.

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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. 2012.

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, moisesflima}@gmail.com

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).

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

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

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

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

(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 e-mail 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.

● 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 www.hotmail.com. Caso o usuário já tenha uma conta do

Windows Live, deverá clicar em “Avaliação Gratuita”.

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

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

f) Para começar o processo, deve-se clicar na opção “create a

virtual machine”. Será exibida uma tela com as seguintes opções:

■ Quick Create: Opção para criar uma máquina virtual de modo

rápido e fácil. Nesta opção é possível escolher somente máquinas virtuais

Windows.

■ From Galery: Exibe uma tela adicional com a imagem pré-defina

de alguns sistemas operacionais Windows e Linux.

Para esse artigo, foi escolhida a opção “Quick Create”. Com essa

opção, alguns parâmetros devem ser configurados:

■ DNS Name: Nome DNS que será configurado para acesso

posterior da máquina virtual através da internet;

■ Image: Imagem do sistema operacional que será alocado;

■ New Password /Confirm Password: Senha para acesso posterior

a máquina virtual;

■ Size: O tipo de computação. Isso define a configuração do

hardware da máquina virtual. Para este artigo, a opção escolhida foi “Small”,

com 01 core de processador e 1.75GB de memória RAM.

■ Location: Define o local físico onde o servidor virtual ficará

alocado. Para este estudo de caso foi escolhida a opção “West US”.

Após a escolha das opções, clique em “Create Virtual Machines”,

conforme mostra a figura 6.

Figura 6 - Configuração inicial da instância

g) Após a conclusão dessas etapas, o servidor estará pronto para

ser acessado de qualquer lugar que possua conexão com a internet.

6 RESULTADOS OBTIDOS

Foi possível observar que apesar ser uma tecnologia recente e com

muito a crescer, a Computação em Nuvem tem o poder de aumentar a

produtividade das empresas colocando a disposição servidores virtuais em

tempo reduzido a um custo aceitável. Com apenas poucos cliques, uma conta

de e-mail e um cartão de crédito, pôde-se obter uma máquina virtual totalmente

funcional e acessível através da internet.

A intensidade e o número de discussões sobre esse recurso e sua

enorme potencialidade revelam um inegável desenvolvimento do conceito que

se traduz na esfera prática em novas aplicações. Assim, o Cloud Computing

apresenta-se como o resultado da evolução de diferentes tecnologias, dentre

elas a capacidade de processamento, a virtualização, o aumento de

armazenamento e a largura de banda.

A junção desses fatores configurou um novo modelo que soluciona

problemas como os de altos custos, escalabilidade, agilidade e flexibilidade em

aplicações. Porém, esse sistema exige novos aprendizados relacionados a

questões de integração, organização, arquitetura, modelos administrativos e

empresariais, introduzindo atores de diversas naturezas para intervir nessa

modalidade.

7 CONCLUSÃO

Nos últimos anos tem ocorrido um crescente interesse sobre o Cloud

Computing, tanto no âmbito acadêmico quanto comercial. No ambiente

acadêmico o interesse está voltado principalmente à pesquisa sobre

virtualização, Grid Computing e formas de aperfeiçoamento da interação destas

tecnologias com seus usuários. No campo comercial, ressalta-se o grande

interesse das empresas e também usuários finais em utilizar as tecnologias de

Cloud Computing, para diminuir custos e tempo de convergência de aplicações

e serviços.

O Microsoft Windows Azure se mostrou muito eficiente na criação e

configuração de máquinas virtuais, sendo uma ferramenta importante para o

desenvolvimento de soluções baseadas na Nuvem. Em seu leque de opções, o

administrador pode optar em instanciar máquinas virtuais completas ou usar

serviços personalizados baseados no Hadoop, Active Directory e Microsoft

SQL Server, por exemplo.

Após o Sistema Operacional ser instalado na Nuvem, o usuário pode

usá-lo como bem entender. É possível fixar um IP (Internet Address) no

servidor com o propósito de divulgar seus serviços, como por exemplo, um

SaaS.

O mercado está cada vez mais competitivo levando empresas e

usuários a ser cada vez mais exigentes em suas escolhas digitais. A

Computação em Nuvem veio para aumentar ainda mais a flexibilidade da

internet proporcionando um maior aproveitamento dos recursos computacionais

e economia de escala. Como uma plataforma de ideias abertas, a Computação

em Nuvem está apenas no começo e ainda passará por muitas transformações

até se tornar uma tecnologia madura. Leis e regras ainda precisam ser

estabelecidas dando maior transparência aos processos, mas com todos os

benefícios proporcionados, a Computação em Nuvem está se tornando a mais

importante evolução da internet do século 21.

REFERÊNCIAS CASTRO, Luís; SILVA, Alexandre. Controle de infraestruturas de Cloud Computing. Dissertação apresentada a Universidade de Aveiro, 2009. Departamento de Electrónica, Telecomunicações e Informática. CHAVES, Sidney. A questão dos riscos em ambientes de computação em nuvem. 2011. Dissertação (Mestrado em Administração) - Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2011. Disponível em: <http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-01022012-183255/>. Acesso em: 2012-04-26. TAURION, Cesar. Cloud Computing: transformando o mundo da tecnologia da informação. Rio de janeiro: Brasport, 2009. TAURION, C. Cezar Taurion ameniza as tempestades de questionamentos sobre Cloud Computing, entrevista concedida à revista TI Digital em fev. de 2010. VELTE, A. T., VELTE T. J., ELSENPETER R. Computação em Nuvem „Uma abordagem prática’, Alta Books: Rio de Janeiro, 2011.

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