Numerosas são as empresas que trabalham com gerentes de projetos certificados PMP^[1] ou que utilizam o PMBoK^[2] como referencial para as práticas de gestão de projetos. Além disto, nossa experiência comprova que existe uma grande difusão das metodologias ágeis no contexto do desenvolvimento de software. Esta difusão é por diversas vezes freada por uma resistência na adoção de metodologias ágeis segundo o argumento de que não são condizentes com o framework de gerenciamento existente nas empresas. Não obstante, um PMP ou um gerente de projeto procurando implementar metodologias agíeis pode, como se pretende mostrar neste artigo, utilizar praticas como SCRUM e XP segundo o contexto do projeto, minimizando os impactos na organização e nos processos si estes estão baseados no Referencial do PMI^[3].

Este artigo pretende criar uma base para iniciar uma reflexão, ou simplesmente dar o ponto de partida para uma conversa mais profunda, sobre: como criar uma sinergia entre as metodologias ágeis e o PMBoK e sobretudo como podem enriquecer-se entre eles. O intuito não é de entrar no debate de “modelo versus modelo” mas encontrar como podem se complementar para ajudar na implantação “Agil” em contextos onde o PMBoK é a referencia na gestão de projetos.

Através de nossas experiências e intervenções em projetos em diversos países, constata-se que existe uma confusão no mundo dos projetos de desenvolvimento de software ao confundir o PMBoK com uma metodologia em cascata o incompatível com as metodologias agíeis, visível através de frases como: “O PMP tem como fases de um projeto: iniciação, planejamento, execução e encerramento”, “Nesta empresa nossas praticas são baseadas no PMBoK, pelo qual vai ser difícil a adoção das metodologias ágeis” ou a constante justaposição “PMBoK vs Ágil”. Esta confusão leva consigo uma consequência adversa: impedir a introdução de novas soluções melhor adaptadas ou descartar os elementos dos frameworks existentes para complementar as praticas.

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 A OCTO Technology participará este ano do TDC2012.

O TDC 2012, organizado pela Globalcode, acontecerá em São Paulo, do dia 04 até o dia 08 de julho.

Serão mais de 40 tópicos (trilhas) sobre os mais diversos temas de atualidade no mundo de TI!

Este ano, a OCTO Technology será patrocinadora e organizadora das trilhas de arquitetura e agilidade.

Temos alguns convites à sua disposição.

Assim caso tenha interesse em participar deste importante evento ou caso queira que alguém do seu time participe, entre em contato conosco que lhe mandaremos convites.

O tema Big Data está cada vez mais em evidência, sendo propagado entre várias empresas renomadas da área de tecnologia. Independentemente se será consolidado ou não, é ainda assim uma forma de obter uma perspectiva diferente, ou melhor, criativa de olhar para a sua massa de dados armazenada, que talvez esteja sendo subutilizada. E devido aos problemas enfrentados no manuseio deste volume de dados, através da tentativa do uso de ferramentas convencionais por grandes sites consumidores de informações, surgiram invenções que se propagaram para o mundo do software livre. O que culminou na existência de opções como Apache Hadoop, Hive, HBase e Pig.

Na edição número 103 da revista Java Magazine, mês de Maio, é apresentado um artigo que aborda uma visão conceitual sobre o que é o Big Data, onde se originou e seus principais usuários. E para processar esses grandes volumes de dados apresentamos conceitos juntamente com um exemplo prático, do modelo de programação distribuído e paralelizado conhecido como MapReduce. Neste exemplo utilizamos a ferramenta open-source da Apache, o Hadoop.

Entender o conceito de big data ajudará a compreender melhor qual é o papel desempenhado por ferramentas como o Hadoop. Ao longo do tempo, será mais comum o surgimento deste tipo de desafio em empresas que desejam explorar seu Big Data.

http://www.devmedia.com.br/big-data-revista-java-magazine-103/24389

Boa leitura!

(Tradução Google)

Há três anos, NoSQL como um pedaço de tecnologias para a Big Data tem se espalhado pelo mundo inteiro e está desafiando o mundo centralizado e RDBMS. O espaço de armazéns distribuídos ainda não é nova e bancos, plataformas de jogos online estão usando tecnologias de vários anos chamada “grade de dados” para abordar questões latências e throughput. E para ser completamente franco, “Data Big” não está longe de ser o “novo SOA”: uma mudança de paradigma radical perdido no meio de palavras comercial zumbido, mas isso é outra história …
Quais são os pontos em comum? As principais diferenças?

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Seguindo a mesma linha de princípios baseado na TPS (Toyota Production System), que criou o Lean Manufactoring, o Lean Integration promove a eliminação de desperdício, melhoria continua e a criação de valores com foco no cliente, para as atividades de integração de aplicações e de integração de toda a cadeia de dados.

Assim como foi feito para o desenvolvimento de software, uma adaptação do TPS foi introduzido por Mary e Tom Poppendieck no livro Lean Software Development, o Lean Integration aplica os mesmos princípios para o processo de integração.

O desenvolvimento de capacidades de integração funcionais e características extras antes mesmo de serem necessárias, é considerado um desperdício. Existe uma outra abordagem, construir apenas as funcionalidades que o primeiro projeto necessita, e realizar de uma forma que seja possível de ser estendido no futuro quando outros projetos surgirem. Esta abordagem é preferencial ao invés de praticar “futurologia” (more…)

Este mês, foi publicado na revista Java Magazine 95, um artigo meu sobre JBoss Infinispan.

Uma das maneiras mais fáceis de melhorar a performance de uma aplicação é trazer os dados para mais perto dela e manter um formato que seja simples para ela consumir.

A maioria das aplicações escritas em Java, consomem dados que geralmente são armazenados em bancos de dados relacionais, como Oracle, MySQL, entre outros. Isto significa que para a aplicação consumir estes dados, precisa converter as informações que estão armazenadas em tabelas em objetos.

Por conta da natureza tabular destes dados, o processo de conversão de dados para objeto em memória pode ser muito custoso, e nem sempre é fácil. Para remediar estes problemas, ferramentas ORM como Hibernate e EclipseLink utilizam mecanismos de cache para armazenar os objetos internamente. Entretanto, quando a aplicação cresce e é necessário escalá-la para múltiplos servidores, e neste momento, começam a surgir vários problemas de sincronização de dados.

Para ajudar a resolver este problema, podemos utilizar uma plataforma de Data Grid. Dentro desta categoria, existem diversos frameworks e soluções, entre eles: Hazelcast, GigaSpaces, Oracle Coherence, Joafip, GridGain, ExtremeScale e JBoss Infinispan. .

Utilizei o JBoss Infinispan recentemente, em um projeto de grande porte, de uma nova URA inteligente, para uma grande empresa de Telecom da Itália. O sistema, foi distribuído em dois sites diferentes, com clusters com diversas máquinas.

A partir daí, surgiu a idéia de fazer este artigo. Neste artigo abordo além da computação em grid com ênfase na plataforma de datagrid Infinispan, abordo e a importância de seu uso em um ambiente corporativo, que tem necessidades mais específicas do que simplesmente criar um cache de dados.

Apresento os diferentes modos para criar um cache e seus conceitos, como Replicação, Invalidação, Distribuição, L1 Caching e Cache Local, assim como os benefícios de cada uma destas abordagens. E ao final, como transformar o Infinispan em uma solução NoSQL, utilizando Cache Stores com o Módulo REST.

Para concluir, apresento os módulos disponíveis para o desenvolvedor tirar ainda mais proveito desta poderosa plataforma, onde exploro como configurar um Módulo REST para acesso aos objetos no Grid via protocolo HTTP.

Sobre o Infinispan

Infinispan é uma plataforma para grid de dados open source distribuída pela JBoss. Geralmente, data grids são utilizados para reduzir a latência do banco de dados, prover alta disponibilidade e storage elástico dos dados, como soluções NoSQL. Data Grids podem ser utilizados em conjunto com bancos de dados tradicionais ou como cache distribuído, para acesso rápido aos dados.

Ao escolher o Infinispan no lugar de um simples cache, temos as seguintes vantagens:

• Cluster: Podemos distribuir nosso cache em cluster com apenas algumas configurações;
• Eviction: Mecanismo automático de eviction para evitar erros de out-of-memory e controle do melhor uso da memória;
• Cache Loader: É possível configurar cache loaders (ver tópico “Cache Loader”) para persistir o estado dos objetos em um banco de dados ou em um arquivo no disco;
• Suporte a JTA e compatibilidade com XA: Gerenciamento de transação com qualquer aplicação compatível com JTA;
• Gerenciamento: É possível gerenciar e monitorar os objetos de uma instância do grid de dados através de componentes JMX ou utilizar um console gráfico com RHQ.

Seu Diretor Executivo de Segurança da Informação quer a integração de seus aplicativos Flex/BlazeDS no Active Directory? Claro, você poderia usar o antiquado método LDAP, mas certamente você prefere retirar o peso das costas dos seus usuários de ter que digitar novamente as suas credenciais. Agrade seus clientes integrando seus aplicativos ao SSO do Active Directory.

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Uma de nossas mais recentes pesquisas e projetos de desenvolvimento foi uma aplicação bancária on-line, a qual utilizamos para demonstrar a última tendência em desenvolvimento .NET.

Quando chegou a hora de implantar, não encontramos uma máquina adequada para a publicação. Mas espere! Nestes tempos isto já não é mais um problema. Quando você necessita implantar uma nova aplicação pode simplesmente fazê-la na cloud mais próxima.

Obviamente, a melhor escolha caiu sobre plataforma Azure. A questão apenas foi o nível de dificuldade que esta implantação traria?  Levaria dias para adaptar a aplicação para esta plataforma?

Na verdade, o processo de mudança fluiu muito melhor do que imaginávamos e dentro de uma hora fomos capazes de configurar as partes necessárias e já executar a aplicação na cloud.

Mas a plataforma Azure oferece muito mais do que uma plataforma de execução para as suas aplicações web. Oferece também várias formas distintas de armazenamento. E uma destas opções é o Azure Blob Storage.

E após a tranquila implantação, pensamos: e se utilizássemos Azure Blob Storage para implementar uma das novas funcionalidades o qual estava em nosso to-do list, e que se encaixa perfeitamente neste tipo de armazenamento?

E é o objetivo deste blog, que descreve a nossa experiência com Azure e que estará dividido em duas partes.
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O sistema de informação é um ativo corporativo, fornecendo uma vantagem competitiva, visto como um commodity crítico.

O que acontece com o sistema de informação ? É um ativo ou uma commodity ?

TI como um ativo

Um banco de dados de clientes transversal dá uma vantagem competitiva em operações cross-selling. Uma ferramenta de negociação atípica traz novas oportunidades de compensação para o banco.

Muitos exemplos ilustram as vantagens comerciais dos sistemas de informação.

TI como commodity

Para muitas empresas, gestão da informação e processamento tornam-se vitais, como o capital, eletricidade, etc O sistema de informação tem que ser robusto e barato.

Por exemplo, sistema de back office bancário tem que ser o mais barato possível para permitir baixos custos operacionais. Muitos exemplos ilustram as vantagens de possuir um sistema de informação de baixo custo.

Na verdade, TI é ambos, um commodity e um ativo; cada aplicação do Sistema de Informação pode ser um ativo ou um commodity.

O princípio da pirâmide

Como usar a pirâmide?

Enquanto você estiver definindo a sua estratégia de Sistema de Informação ou benchmarking de TI, lembre-se da pirâmide de aplicações para ter certeza de possuir a visão e a decisão chave correta.