O que é Big Data?

Introdução

Você já parou para pensar na quantidade e variedade de dados que geramos e armazenamos a cada dia? Bancos, companhias aéreas, operadoras de telefonia, serviços de busca on-line e redes varejistas são apenas alguns dos inúmeros exemplos de empresas que convivem diariamente com grandes volumes de informações. Mas apenas ter dados não basta: é importante conseguir e saber usá-los. É aí que o conceito de Big Data entra em cena.

Neste texto, você verá o que é Big Data, entenderá o porquê de este nome estar cada vez mais presente no vocabulário dos ambientes de Tecnologia da Informação (TI) e compreenderá os motivos que levam o conceito a contribuir para o cotidiano de empresas, governos e demais instituições.

O conceito de Big Data

A princípio, podemos definir o conceito de Big Data como sendo conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas especialmente preparadas para lidar com grandes volumes, de forma que toda e qualquer informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil.

De maneira mais simplista, a ideia também pode ser compreendida como a análise de grandes quantidades de dados para a geração de resultados importantes que, em volumes menores, dificilmente seriam alcançados.

Não é difícil entender o cenário em que o conceito se aplica: trocamos milhões de e-mails por dia; milhares de transações bancárias acontecem no mundo a cada segundo; soluções sofisticadas gerenciam a cadeia de suprimentos de várias fábricas neste exato momento; operadoras registram a todo instante chamadas e tráfego de dados do crescente número de linhas móveis no mundo todo; sistemas de ERP coordenam os setores de inúmeras companhias. Enfim, exemplos não faltam - se te perguntarem, você certamente será capaz de apontar outros sem fazer esforço.

Informação é poder, logo, se uma empresa souber como utilizar os dados que tem em mãos, poderá entender como melhorar um produto, como criar uma estratégia de marketing mais eficiente, como cortar gastos, como produzir mais em menos tempo, como evitar o desperdício de recursos, como superar um concorrente, como disponibilizar serviços para a um cliente especial de maneira satisfatória e assim por diante.

Perceba, estamos falando de fatores que podem inclusive ser decisivos para o futuro de uma companhia. Mas, Big Data é um nome relativamente recente (ou, ao menos, começou a aparecer na mídia recentemente). Isso significa que somente nos últimos anos é que as empresas descobriram a necessidade de fazer melhor uso de seus grandes bancos de dados?

Pode ter certeza que não. Há tempos que departamentos de TI contemplam aplicações de Data Mining, Business Intelligence e CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para tratar justamente de análise de dados, tomadas de decisões e outros aspectos relacionados ao negócio.

A proposta de uma solução de Big Data é a de oferecer uma abordagem ampla no tratamento do aspecto cada vez mais "caótico" dos dados para tornar as referidas aplicações e todas as outras mais eficientes e precisas. Para tanto, o conceito considera não somente grandes quantidades de dados, a velocidade de análise e a disponibilização destes, como também a relação com e entre os volumes.

O Facebook é um exemplo de empresa que se beneficia de Big Data: as bases de dados do serviço aumentam todo dia 

e são utilizadas para determinar relações, preferências e comportamentos dos usuários

Por que Big Data é tão importante?

Lidamos com dados desde os primórdios da humanidade. Acontece que, nos tempos atuais, os avanços computacionais nos permitem guardar, organizar e analisar dados muito mais facilmente e com frequência muito maior.

Este panorama está longe de deixar de ser crescente. Basta imaginar, por exemplo, que vários dispositivos em nossas casas - geladeiras, TVs, lavadoras de roupa, cafeteiras, entre outros - deverão estar conectados à internet em um futuro não muito distante. Esta previsão está dentro do que se conhece como Internet das Coisas.

Se olharmos para o que temos agora, já veremos uma grande mudança em relação às décadas anteriores: tomando como base apenas a internet, pense na quantidade de dados que são gerados diariamente somente nas redes sociais; repare na imensa quantidade de sites na Web; perceba que você é capaz de fazer compras on-line por meio até do seu celular, quando o máximo de informatização que as lojas tinham em um passado não muito distante eram sistemas isolados para gerenciar os seus estabelecimentos físicos.

As tecnologias atuais nos permitiram - e permitem - aumentar exponencialmente a quantidade de informações no mundo e, agora, empresas, governos e outras instituições precisam saber lidar com esta "explosão" de dados. O Big Data se propõe a ajudar nesta tarefa, uma vez que as ferramentas computacionais usadas até então para gestão de dados, por si só, já não podem fazê-lo satisfatoriamente.

A quantidade de dados gerada e armazenada diariamente chegou a tal ponto que, hoje, uma estrutura centralizada de processamento de dados já não faz mais sentido para a maioria absoluta das grandes entidades. O Google, por exemplo, possui vários data centers para dar conta de suas operações, mas trata todos de maneira integrada. Este "particionamento estrutural", é bom destacar, não é uma barreira para o Big Data - em tempos de computação nas nuvens, nada mas trivial.

Os 'Vs' do Big Data: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor

No intuito de deixar a ideia de Big Data mais clara, alguns especialistas passaram a resumir o assunto em aspectos que conseguem descrever satisfatoriamente a base do conceito: os cincos 'Vs' - volume, velocidade e variedade, com os fatores veracidade e valor aparecendo posteriormente.

O aspecto do volume (volume) você já conhece. Estamos falando de quantidades de dados realmente grandes, que crescem exponencialmente e que, não raramente, são subutilizados justamente por estarem nestas condições.

Velocidade (velocity) é outro ponto que você já assimilou. Para dar conta de determinados problemas, o tratamento dos dados (obtenção, gravação, atualização, enfim) deve ser feito em tempo hábil - muitas vezes em tempo real. Se o tamanho do banco de dados for um fator limitante, o negócio pode ser prejudicado: imagine, por exemplo, o transtorno que uma operadora de cartão de crédito teria - e causaria - se demorasse horas para aprovar um transação de um cliente pelo fato de o seu sistema de segurança não conseguir analisar rapidamente todos os dados que podem indicar uma fraude.

Variedade (variety) é outro aspecto importante. Os volume de dados que temos hoje são consequência também da diversidade de informações. Temos dados em formato estruturados, isto é, armazenados em bancos como PostgreSQL e Oracle, e dados não estruturados oriundos de inúmeras fontes, como documentos, imagens, áudios, vídeos e assim por diante. É necessário saber tratar a variedade como parte de um todo - um tipo de dado pode ser inútil se não for associado a outros.

O ponto de vista da veracidade (veracity) também pode ser considerado, pois não adianta muita coisa lidar com a combinação "volume + velocidade + variedade" se houver dados não confiáveis. É necessário que haja processos que garantam o máximo possível a consistência dos dados. Voltando ao exemplo da operadora de cartão de crédito, imagine o problema que a empresa teria se o seu sistema bloqueasse uma transação genuína por analisar dados não condizentes com a realidade.

Informação não é só poder, informação também é patrimônio. A combinação "volume + velocidade + variedade + veracidade", além de todo e qualquer outro aspecto que caracteriza uma solução de Big Data, se mostrará inviável se o resultado não trouxer benefícios significativos e que compensem o investimento. Este é o ponto de vista do valor (value).

É claro que estes cinco aspectos não precisam ser tomados como a definição perfeita. Há quem acredite, por exemplo, que a combinação "volume + velocidade + variedade" seja suficiente para transmitir uma noção aceitável do Big Data. Sob esta óptica, os aspectos da veracidade e do valor seriam desnecessários, porque já estão implícitos no negócio - qualquer entidade séria sabe que precisa de dados consistentes; nenhuma entidade toma decisões e investe se não houver expectativa de retorno.

O destaque para estes dois pontos talvez seja mesmo desnecessário por fazer referência ao que parece óbvio. Por outro lado, a sua consideração pode ser relevante porque reforça os cuidados necessários a estes aspectos: uma empresa pode estar analisando redes sociais para obter uma avaliação da imagem que os clientes têm de seus produtos, mas será que estas informações são confiáveis ao ponto de não ser necessário a adoção de procedimentos mais criteriosos? Será que não se faz necessário um estudo mais profundo para diminuir os riscos de um investimento antes de efetuá-lo?

De qualquer forma, os três primeiros 'Vs' - volume, velocidade e variedade - podem até não oferecer a melhor definição do conceito, mas não estão longe de fazê-lo. Entende-se que Big Data trata apenas de enormes quantidades de dados, todavia, você pode ter um volume não muito grande, mas que ainda se encaixa no contexto por causa dos fatores velocidade e variedade.

Soluções de Big Data

Além de lidar com volumes extremamente grandes de dados dos mais variados tipos, soluções de Big Data também precisam trabalhar com distribuição de processamento e elasticidade, isto é, suportar aplicações com volumes de dados que crescem substancialmente em pouco tempo.

O problema é que os bancos de dados "tradicionais", especialmente aqueles que exploram o modelo relacional, como o MySQL, o PostgreSQL e o Oracle, não se mostram adequados a estes requisitos, já que são menos flexíveis.

Isso acontece porque bancos de dados relacionais normalmente se baseiam em quatro propriedades que tornam a sua adoção segura e eficiente, razão pela qual soluções do tipo são tão populares: Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade. Esta combinação é conhecida como ACID, sigla para o uso destes termos em inglês: Atomicity, Consistency, Isolation e Durability. Vejamos uma breve descrição de cada uma:

• Atomicidade: toda transação deve ser atômica, isto é, só pode ser considerada efetivada se executada completamente;
• Consistência: todas as regras aplicadas ao banco de dados devem ser seguidas;
• Isolamento: nenhuma transação pode interferir em outra que esteja em andamento ao mesmo tempo;
• Durabilidade: uma vez que a transação esteja concluída, os dados consequentes não podem ser perdidos.

O problema é que este conjunto de propriedades é por demais restritivo para uma solução de Big Data. A elasticidade, por exemplo, pode ser inviabilizada pela atomicidade e pela consistência. É neste ponto que entra em cena o conceito de NoSQL, denominação que muitos atribuem à expressão em inglês "Not only SQL", que em tradução livre significa "Não apenas SQL" (SQL -Structured Query Language - é, em poucas palavras, uma linguagem própria para se trabalhar com bancos de dados relacionais).

O NoSQL faz referência às soluções de bancos de dados que possibilitam armazenamento de diversas formas, não se limitando ao modelo relacional tradicional. Bancos do tipo são mais flexíveis, sendo inclusive compatíveis com um grupo de premissas que "compete" com as propriedades ACID: a BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistency - Basicamente disponível, Estado Leve, Eventualmente consistente).

Não é que bancos de dados relacionais tenham ficado ultrapassados - eles são e continuarão por muito tempo sendo úteis a uma série de aplicações. O que acontece é que, geralmente, quanto maior um banco de dados se torna, mais custoso e trabalhoso ele fica: é preciso otimizar, acrescentar novos servidores, empregar mais especialistas em sua manutenção, enfim.

Via de regra, escalar (torná-lo maior) um bancos de dados NoSQL é mais fácil e menos custoso. Isso é possível porque, além de contar com propriedades mais flexíveis, bancos do tipo já são otimizados para trabalhar com processamento paralelo, distribuição global (vários data centers), aumento imediato de sua capacidade e outros.

Além disso, há mais de uma categoria de banco de dados NoSQL, fazendo com que soluções do tipo possam atender à grande variedade de dados que existe, tanto estrurados, quanto não estruturados: bancos de dados orientados a documentos, bancos de dados chave/valor, bancos de dados de grafos, enfim.

Exemplos de bancos de dado NoSQL são o Cassandra, o MongoDB, o HBase, o CouchDB e o Redis. Mas, quando o assunto é Big Data, apenas um banco de dados do tipo não basta. É necessário também contar com ferramentas que permitam o tratamento dos volumes. Neste ponto, o Hadoop é, de longe, a principal referência.

Exemplos de bancos de dados noSQL: Cassandra, MongoDB, HBase, CouchDB e Redis

O que é Hadoop?

O Hadoop é uma plataforma open source desenvolvida especialmente para processamento e análise de grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não estruturados. O projeto é mantido pela Apache Foundation, mas conta com a colaboração de várias empresas, como Yahoo!, Facebook, Google e IBM.

Pode-se dizer que o projeto teve início em meados de 2003, quando o Google criou um modelo de programação que distribui o processamento a ser realizado entre vários computadores para ajudar o seu mecanismo de busca a ficar mais rápido e livre da necessidades de servidores poderosos (e caros). Esta tecnologia recebeu o nome de MapReduce.

Alguns meses depois, o Google apresentou o Google File System (GFS), um *sistema de arquivos especialmente preparado para lidar com processamento distribuído e, como não poderia deixar de ser no caso de uma empresa como esta, grandes volumes de dados (em grandezas de terabytes ou mesmo petabytes).

*Em poucas palavras, o sistema de arquivos é um conjunto de instruções que determina como os dados devem ser guardados, acessados, copiados, alterados, nomeados, eliminados e assim por diante.

Em 2004, uma implementação open source do GFS foi incorporada ao Nutch, um projeto de motor de busca para a Web. O Nutch enfrentava problemas de escala - não conseguia lidar com um volume grande de páginas - e a variação do GFS, que recebeu o nome Nutch Distributed Filesystem(NDFS), se mostrou como uma solução. No ano seguinte, o Nutch já contava também com uma implementação do MapReduce.

Na verdade, o Nutch fazia parte de um projeto maior: uma biblioteca para indexação de páginas chamada Lucene. Os responsáveis por estes trabalhos logo viram que o que tinham em mãos também poderia ser usado em aplicações diferentes das buscas na Web. Esta percepção motivou a criação de outro projeto que engloba características do Nutch e do Lucene: o Hadoop, cuja implementação do sistema de arquivos recebeu o nome de Hadoop Distributed File System (HDFS).

O Hadoop é tido como uma solução adequada para Big Data por vários motivos:

- É um projeto open source, como já informado, fato que permite a sua modificação para fins de customização e o torna suscetível a melhorias constantes graças à sua rede de colaboração. Por causa desta característica, vários projetos derivados ou complementares foram - e ainda são - criados;

- Proporciona economia, já que não exige o pagamento de licenças e suporta hardware convencional, permitindo a criação de projetos com máquinas consideravelmente mais baratas;

- O Hadoop conta, por padrão, com recursos de tolerância a falhas, como replicação de dados;

- O Hadoop é escalável: havendo necessidade de processamento para suportar maior quantidade de dados, é possível acrescentar computadores sem necessidade de realizar reconfigurações complexas no sistema.

É claro que o Hadoop pode ser usado em conjunto com bancos de dados NoSQL. A própria Apache Foundation mantém uma solução do tipo que é uma espécie de subprojeto do Hadoop: o já mencionado banco de dados HBase, que funciona atrelado ao HDFS.

A denominação Hadoop tem uma origem inusitada: este é o nome que o filho de Doug Cutting, principal nome por 

trás do projeto, deu ao seu elefante de pelúcia amarelo

O Hadoop, é bom frisar, é a opção de maior destaque, mas não é a única. É possível encontrar outras soluções compatíveis com NoSQL ou que são baseadas em Massively Parallel Processing(MPP), por exemplo.

Finalizando

Não podemos considerar as soluções de Big Data como um arsenal computacional perfeito: sistemas do tipo são complexos, ainda desconhecidos por muitos gestores e profissionais de TI e a sua própria definição ainda é passível de discussão.

O fato é que a ideia de Big Data reflete um cenário real: há, cada vez mais, volumes de dados gigantescos e que, portanto, exigem uma abordagem capaz de aproveitá-los ao máximo. Apenas para dar uma noção deste desafio, a IBM divulgou no final de 2012 que, de acordo com as suas estimativas, 90% dos dados disponíveis no mundo foram gerados apenas nos dois anos anteriores. Até o final de 2015, este volume todo terá aumentado pelo menos duas vezes. Diante deste ponto de vista, é um tanto precipitado encarar a expressão "Big Data" como uma mero "termo da moda".

Escrito por Emerson Alecrim para o http://www.infowester.com/

USB 3.0 e USB 3.1: velocidades e demais características

Introdução

A tecnologia USB (Universal Serial Bus) é sinônimo de comodidade e eficiência, afinal, trata-se um padrão que permite a interconexão de dispositivos dos mais variados tipos. No entanto, no mercado há cada vez mais dispositivos que trabalham com grandes volumes de informações e, consequentemente, necessitam de maior velocidade na transmissão de dados. É nesse ponto que entra em cena o padrãoUSB 3.0, também chamado de SuperSpeed USB.

Nas próximas linhas, você conhecerá as principais características da tecnologia, assim como verá a variação USB 3.1, capaz de transmitir dados até duas vezes mais rapidamente que o USB 3.0.

Tem mais: a parte final do texto apresenta detalhes do USB-C, novo padrão de conexão que, por serconversível e compacto, deve aumentar ainda mais a adoção da tecnologia.

Por que o USB 3.0 foi criado?

A tecnologia USB surgiu no ano de 1994 e, desde então, vem passando por várias revisões. As mais populares são as versões 1.1 e 2.0, sendo esta última ainda bastante utilizada. A primeira é capaz de alcançar, no máximo, taxas de transmissão de 12 Mb/s (megabits por segundo), enquanto que a segunda pode oferecer até 480 Mb/s.

Como se percebe, o USB 2.0 consegue ser bem rápido, afinal, 480 Mb/s correspondem a cerca de 60 megabytes por segundo. No entanto, a evolução da tecnologia faz com que velocidades muito maiores sejam cada vez mais necessárias.

Não é difícil entender o porquê: o número de conexões de alta velocidade à internet cresce rapidamente, fazendo com que as pessoas queiram consumir, por exemplo, vídeos, músicas, fotos e jogos em alta definição ou resolução. Some a isso o fato de ser cada vez mais comum a oferta de dispositivos como smartphones e câmeras digitais que atendem a essas necessidades. A consequência não poderia ser outra: grandes volumes de dados nas mãos de um número cada vez maior de pessoas.

Com suas especificações finais anunciadas em novembro de 2008, o USB 3.0 surgiu para dar conta dessa e da demanda que está por vir. É isso ou perder espaço para tecnologias como FireWire ouThunderbolt.

Para encarar essa missão, o USB 3.0 tem como principal característica a capacidade de oferecer taxas de transferência de dados de até 4,8 Gb/s (gigabits por segundo). Mas não é só isso...

O que é USB 3.0?

Como você viu no tópico acima, o USB 3.0 surgiu porque o padrão precisou evoluir para atender a novas necessidades. Mas, no que consiste exatamente essa evolução? O que o USB 3.0 tem de diferente do USB 2.0? A principal característica você já sabe: a velocidade de até 4,8 Gb/s (5 Gb/s, arredondando), que corresponde a cerca de 600 megabytes por segundo, dez vezes mais que a velocidade do USB 2.0. Nada ruim, não?

Símbolo para dispositivos USB 3.0

Mas o USB 3.0 também se destaca pelo fator alimentação elétrica: o USB 2.0 trabalha com corrente de até 500 miliamperes e tensão de 5 volts, enquanto que a versão mais nova pode suportar 900 miliamperes e 5 volts. Isso significa que as portas USB 3.0 consegue alimentar dispositivos que consomem mais energia, como determinados HDs externos que, com o USB 2.0, exigiriam fontes de alimentação dedicadas.

É claro que o USB 3.0 também possui as características que fizeram as versões anteriores tão bem aceitas, como Plug and Play (plugar e usar), possibilidade de conexão de mais de um dispositivo na mesma porta, hot-swappable (capacidade de conectar e desconectar dispositivos sem a necessidade de desligá-los) e compatibilidade com equipamentos nos padrões anteriores.

Conectores USB 3.0

Outro aspecto no qual o padrão USB 3.0 difere do 2.0 diz respeito ao conector. Os conectores de ambos são bastante parecidos, mas não iguais.

Conector USB 3.0 A

Como você verá mais adiante, os cabos da tecnologia USB 3.0 são compostos por nove fios, enquanto que os cabos USB 2.0 utilizam apenas quatro. Isso acontece para que o padrão novo possa suportar maiores taxas de transmissão de dados. Assim, os conectores do USB 3.0 possuem contatos para esses fios adicionais na parte do fundo. Caso um dispositivo USB 2.0 seja utilizado, este usará apenas os contatos da parte frontal do conector. As imagens a seguir mostram um conector USB 3.0 do tipo A:

Estrutura interna de um conector USB 3.0 A - Baseado em imagem da USB.org

Conector USB 3.0 A - imagem por USB.org

Você deve ter percebido que é possível conectar dispositivos USB 2.0 ou 1.1 em portas USB 3.0. Este último é compatível com as versões anteriores. Fabricantes também podem fazer dispositivos USB 3.0 compatíveis com o padrão 2.0, mas, nesse caso, a velocidade será a deste último. E é claro: se você quiser interconectar dois dispositivos via USB 3.0 e aproveitar a sua alta velocidade, o cabo precisa estar nesse padrão.

Conector USB 3.0 B

Tal como acontece na versão anterior, o USB 3.0 também conta com conectores diferenciados para se adequar a determinados dispositivos. Um deles é o conector do tipo B, utilizado em aparelhos de porte maior, como impressoras ou scanners.

Em relação ao tipo B do padrão USB 2.0, a porta USB 3.0 possui uma área de contatos adicional na parte superior. Isso significa que nela podem ser conectados tantos dispositivos USB 2.0 (que aproveitam só a parte inferior) quanto USB 3.0. No entanto, dispositivos 3.0 não podem ser conectados em portas B 2.0:

Conector USB 3.0 B - imagem por USB.org

Micro-USB 3.0

O conector micro-USB, muito utilizado em smartphones, por exemplo, também sofreu modificações: no padrão USB 3.0 - com nome de micro-USB B -, passou a contar com uma área de contatos adicional que, de certa forma, diminui a sua praticidade, mas foi a solução encontrada para dar conta dos contatos extras:

Conector micro-USB 3.0 B - imagem por USB.org

Para facilitar a diferenciação, fabricantes estão adotando a cor azul na parte interna dos conectores USB 3.0 e, algumas vezes, nos cabos destes. Note, no entanto, que é essa não é uma regra obrigatória, portanto, é sempre conveniente prestar atenção nas especificações do produto antes de adquirí-lo.

Conector micro-USB 3.0 em um smartphone

Sobre o funcionamento do USB 3.0

Como você já sabe, cabos USB 3.0 trabalham com nove fios, enquanto que o padrão anterior utiliza quatro: VBus (VCC), D+, D- e GND. O primeiro é o responsável pela alimentação elétrica, o segundo e o terceiro são utilizados na transmissão de dados, enquanto que o quarto atua como "fio terra".

No padrão USB 3.0, a necessidade de transmissão de dados em alta velocidade fez com que, no início, fosse considerado o uso de fibra óptica para esse fim, mas tal característica tornaria a tecnologia cara e de fabricação mais complexa. A solução encontrada para dar viabilidade ao padrão foi a adoção de mais fios. Além daqueles utilizados no USB 2.0, há também os seguintes: StdA_SSRX- e StdA_SSRX+ para recebimento de dados, StdA_SSTX- e StdA_SSTX+ para envio, e GND_DRAIN como “fio terra” para o sinal.

O conector USB 3.0 B pode contar ainda com uma variação (USB 3.0 B Powered) que utiliza um contato a mais para alimentação elétrica e outro associado a este que serve como "fio terra", permitindo o fornecimento de até 1000 miliamperes a um dispositivo.

Quanto ao tamanho dos cabos, não há um limite definido, no entanto, testes efetuados por algumas entidades especializadas (como a empresa Cable Wholesale) recomendam, no máximo, até 3 metros para total aproveitamento da tecnologia, mas essa medida pode variar de acordo com as técnicas empregadas na fabricação.

No que se refere à transmissão de dados em si, o USB 3.0 faz esse trabalho de maneira bidirecional, ou seja, entre dispositivos conectados, é possível o envio e o recebimento simultâneo de dados. No USB 2.0, é possível apenas um tipo de atividade por vez.

O USB 3.0 também consegue ser mais eficiente no controle do consumo de energia. Para isso, ohost, isto é, a máquina na qual os dispositivos são conectados, se comunica com os aparelhos de maneira assíncrona, aguardando estes indicarem a necessidade de transmissão de dados. No USB 2.0, há uma espécie de "pesquisa contínua", onde o host necessita enviar sinais constantemente para saber qual deles necessita trafegar informações.

Ainda no que se refere ao consumo de energia, tanto o host quanto os dispositivos conectados podem entrar em um estado de economia em momentos de ociosidade. Além disso, no USB 2.0, os dados transmitidos acabam indo do host para todos os dispositivos conectados. No USB 3.0, essa comunicação ocorre somente com o dispositivo de destino.

Como saber rapidamente se uma porta é USB 3.0?

Em determinados equipamentos, especialmente laptops, é comum encontrar, por exemplo, duas portas USB 2.0 e uma USB 3.0. Quando não houver nenhuma descrição identificando-as, como saber qual é qual? Pela cor existente no conector.

Pode haver exceções, é claro, mas pelo menos boa parte dos fabricantes segue a recomendação de identificar os conectores USB 3.0 com a sua parte plástica em azul, tal como informado anteriormente. Nas portas USB 2.0, por sua vez, os conectores são pretos ou, menos frequentemente, brancos.

O laptop da foto é um exemplo:

Portas USB 3.0 e USB 2.0 em um laptop

USB 3.1: até 10 Gb/s

Em agosto de 2013, a USB.org anunciou as especificações finais do USB 3.1 (também chamado deSuperSpeed USB 10 Gbps), uma variação do USB 3.0 que se propõe a oferecer taxas de transferência de dados de até 10 Gb/s (ou seja, o dobro).

Na teoria, isso significa que conexões 3.1 podem alcançar taxas de até 1,2 gigabyte por segundo! Não pense que é exagero: há diversas aplicações que podem usufruir dessa velocidade toda. É o caso de monitores de vídeo que são conectados ao computador via porta USB, por exemplo.

Para conseguir taxas tão elevadas, o USB 3.1 não faz uso de nenhum artefato físico mais elaborado. O "segredo", essencialmente, está no uso de um método de codificação de dados mais eficiente e que, ao mesmo tempo, não torna a tecnologia significantemente mais cara.

Vale ressaltar que o USB 3.1 é compatível com conectores e cabos das especificações anteriores, assim como com dispositivos baseados nessas versões.

Merece destaque ainda o aspecto da alimentação elétrica: graças a uma especificação chamada USB Power Delivery, uma única porta USB 3.1 consegue fornecer até 100 watts (corrente de até 5 amperes e tensão de até 20 volts) desde que um cabo adequado seja usado. Monitores de vídeo e HDs externos são exemplos de dispositivos que podem usufruir dessa característica, dispensando fontes dedicadas.

Conector USB-C (USB tipo C): uso dos dois lados

Em dezembro de 2013, a USB.org anunciou outra novidade para a versão 3.1 da tecnologia: um conector chamado USB Type-C (USB tipo C) ou, simplesmente, USB-C. O padrão foi finalizado em agosto de 2014 e tem como principal atrativo a adoção de um plugue reversível: o conector USB-C pode ser encaixado de qualquer lado na entrada USB.

USB tipo C - Imagem por USB.org

Sabe aquelas situações em que você tentar encaixar cabos ou pendrives de um jeito, nota que fez alguma coisa errada, tenta de novo e somente então acerta? Quem nunca passou por isso? Com o novo conector, esse problema fica no passado. Vire-o para cima ou baixo, tanto faz: a conexão funcionará de qualquer forma.

Outra vantagem do USB-C está em suas dimensões reduzidas: o conector tem apenas 8,4 milímetros de largura por 2,6 milímetros de altura. Com esse tamanho, a sua implementação em tablets, smartphones e notebooks ultrafinos, por exemplo, é facilitada.

Conector USB-C (menor) ao lado de um cabo A (tradicional) - Imagem por Brando Workshop

Por ser preparado para trabalhar com o USB 3.1, o conector USB-C também pode lidar com até 100 watts - o fornecimento de energia é de até 3 amperes no cabo padrão e 5 amperes no conector em si. Assim, um único cabo pode ser usado tanto para tráfego de dados quanto para alimentação elétrica de determinados dispositivos.

Tamanha evolução tem um preço: o conector tipo C não é compatível com as portas dos padrões anteriores, exceto pelo uso de adaptadores. É importante ressaltar, no entanto, que o USB 3.1 pode utilizar os conectores já existentes antes de seu surgimento, mas se sujeitando às limitações destes.

Porta USB-C em um MacBook - Imagem por Apple

Um conector USB-C padrão tem até 24 pinos (12 em cada face). É por isso que é possível encaixá-lo de qualquer lado. Quatro pares de pinos respondem pela alimentação elétrica e aterramento, outros quatro pelas transmissões de alta velocidade. Dois pares mantêm barramentos para compatibilidade com o USB 2.0 (embora só um possa ser implementado para esse fim), outros dois ajudam na detecção da orientação do conector.

Pendrive com USB-C - Imagem por SanDisk

Outra característica interessante do USB-C é o Alternate Mode (em tradução livre, Modo Alternativo). Com o recurso, fabricantes podem criar funcionalidades adicionais para cabos e entradas no padrão. De igual forma, o USB tipo C também pode ser usado em conjunto com outras tecnologias.

Um exemplo vem da VESA (Video Electronics Standards Association). A entidade compatibilizou as versões mais recentes da tecnologia DisplayPort com o USB-C. Assim, um dispositivo (como um laptop) que tiver uma entrada que combine ambos os padrões (USB e DisplayPort) poderá transmitir vídeos para uma TV ou monitor em resolução 4K ou superior.

O USB-C começou a chegar ao mercado no último trimestre de 2014.

Finalizando

O USB 3.0 e o USB 3.1 oferecem uma série de vantagens, mas isso não significa que a versão 2.0 da tecnologia será abandonada prontamente: ainda há muitos dispositivos que são bem atendidos por essa especificação, razão pela qual será comum encontrar placas-mãe, laptops e afins que oferecem os dois tipos de portas durante um bom tempo.

É de se esperar, no entanto, que, por conta de suas vantagens, o USB-C ajude as versões mais rápidas da tecnologia a se tornarem padrão do mercado dentro de poucos anos.

Para saber mais sobre o assunto, visite o site USB.org (em inglês). Confira também o texto do InfoWester sobre USB 2.0 e anteriores.
Escrito por Emerson Alecrim 

O que é Tecnologia da Informação (TI)?

Introdução

No início, os computadores eram tidos apenas como "máquinas gigantes" que tornavam possível a automatização de determinadas tarefas em instituições de ensino/pesquisa, grandes empresas e nos meios governamentais. Com o avanço tecnológico, tais máquinas começaram a perder espaço para equipamentos cada vez menores, mais poderosos e mais confiáveis. Como se não bastasse, a evolução das telecomunicações permitiu que, aos poucos, os computadores passassem a se comunicar, mesmo estando em lugares muito distantes geograficamente.

Mas perceba que, desde as máquinas mais remotas e modestas até os computadores mais recentes e avançados, o trabalho com a informação sempre foi o centro de tudo. É por isso que a expressão Tecnologia da Informação (TI) é tão popular. Mas o que vem a ser isso?

Antes de tudo, a informação

A informação é um patrimônio, é algo que possui valor. Quando digital, não se trata apenas de um monte de bytes aglomerados, mas sim de um conjunto de dados classificados e organizados de forma que uma pessoa, uma instituição de ensino, uma empresa ou qualquer outra entidade possa utilizar em prol de algum objetivo.

Neste sentido, a informação é tão importante que pode inclusive determinar a sobrevivência ou a descontinuidade das atividades de um negócio, por exemplo. E não é difícil entender o porquê. Basta pensar no que aconteceria se uma instituição financeira perdesse todas as informações de seus clientes ou imaginar uma pessoa ficando rica da noite para o dia por ter conseguido descobrir uma informação valiosa analisando um grande volume de dados.

Diante de tamanha relevância, grandes entidades investem pesado nos recursos necessários para obter e manter as suas informações. É por isso que é extremamente raro ver empresas como bancos, redes de lojas e companhias aéreas perdendo dados essenciais ao negócio. Por outro lado, é bastante frequente o uso inadequado de informações ou, ainda, a subutilização destas. É nesse ponto que a Tecnologia da Informação pode ajudar.

Tecnologia da Informação

A Tecnologia da Informação (TI) pode ser definida como o conjunto de todas as atividades e soluções providas por recursos computacionais que visam permitir a obtenção, o armazenamento, o acesso, o gerenciamento e o uso das informações. Na verdade, as aplicações para TI são tantas - estão ligadas às mais diversas áreas - que há várias definições para a expressão e nenhuma delas consegue determiná-la por completo.

Sendo a informação um patrimônio, um bem que agrega valor e dá sentido às atividades que a utilizam, é necessário fazer uso de recursos de TI de maneira apropriada, ou seja, é preciso utilizar ferramentas, sistemas ou outros meios que façam das informações um diferencial. Além disso, é importante buscar soluções que tragam resultados realmente relevantes, isto é, que permitam transformar as informações em algo com valor maior, sem deixar de considerar o aspecto do menor custo possível.

A questão é que não existe "fórmula mágica" para determinar como utilizar da melhor maneira as informações. Tudo depende da cultura, do mercado, do segmento e de outros fatores relacionados ao negócio ou à atividade. As escolhas precisam ser bem feitas, do contrário, gastos desnecessários ou, ainda, perda de desempenho e competitividade podem ser a consequência.

Tome como base o seguinte exemplo: se uma empresa renova seu parque de computadores comprando máquinas com processadores velozes, muita memória e placa de vídeo 3D para funcionários que apenas precisam utilizar a internet, trabalhar com pacotes de escritório ou acessar a rede interna, está fazendo gastos desnecessários. Comprar máquinas de boa qualidade não significa adquirir as mais caras e sotisticadas, mas aquelas que possuem os recursos necessários.

Por outro lado, imagine que uma companhia comprou computadores com GPUs de desempenho modesto e monitor de 17 polegadas para profissionais que trabalham com AutoCAD. Para estes funcionários, o ideal seria fornecer computadores que suportam aplicações exigentes e um monitor de, pelo menos, 20 polegadas. Máquinas mais baratas certamente conseguem rodar o programa AutoCAD, porém com lentidão. Além disso, o monitor com área de visão menor dá mais trabalho aos profissionais. Neste caso, percebe-se que a aquisição destes equipamentos reflete diretamente na produtividade. Por este motivo, qualquer decisão relacionada à TI precisa levar em conta as necessidades de cada setor, de cada departamento, de cada atividade, de cada indivíduo.

Veja este outro exemplo: uma empresa com 50 funcionários, cada um com um PC, adquiriu um servidor para compartilhamento e armazenamento de arquivos em rede que suporta 500 usuários conectados ao mesmo tempo. Se a companhia não tiver expectativa de aumentar seu quadro de funcionários, comprar um servidor deste porte é o mesmo que adquirir um ônibus para uma família de 5 pessoas. Mas o problema não é apenas este: se o referido servidor, por alguma razão, parar de funcionar, os arquivos ficarão indisponíveis e certamente atrapalharão as atividades da empresa.

Neste caso, não seria melhor adquirir um servidor mais adequado às necessidades da companhia e investir em recursos de disponibilidade para diminuir as chances de a rede deixar de funcionar? Ou, talvez, estudar a possibilidade de contratar uma solução baseada em computação nas nuvensespecífica para este fim?

Foto de um servidor para armazenamento de dados

Com estes exemplos, é possível ter uma pequena ideia do qual amplo é o universo da Tecnologia da Informação. Independente da aplicação, há ainda vários outros aspectos que devem ser considerados, por exemplo: segurança, disponibilidade, comunicação, uso de sistemas adequados (eles realmente devem fazer o que foi proposto), tecnologias (qual é a melhor para determinada finalidade), legislação local e assim por diante.

O profissional de TI

As tarefas de desenvolver, implementar e atualizar soluções computacionais cabem aos profissionais de TI. Por causa de sua amplitude, a área é dividida em várias especializações, tal como acontece com a medicina, por exemplo. Sendo assim, pode-se encontrar profissionais de TI para cada um dos seguintes segmentos: banco de dados, desenvolvimento, infraestrutura, redes, segurança, gestão de recursos, entre outros.

Para cada uma destas áreas, há subdivisões. Por exemplo, em desenvolvimento, há profissionais que atuam apenas com softwares comerciais (como ERP), outros que trabalham apenas com a criação de ferramentas para dispositivos móveis, outros que concentram suas atividades na internet e assim por diante.

Via de regra, interessados em seguir carreira na área de TI fazem cursos como ciência da computação, engenharia da computação e sistemas de informação, mas há outros, inclusive com foco mais técnico, como tecnologia em redes de computadores e tecnologia em banco de dados, além de cerificações e cursos de pós-graduação para profissionais já formados.

Finalizando

Quem precisa de TI? Nos tempos atuais, a sociedade como um todo. Hoje, a informatização atinge as mais diversas áreas do conhecimento e está cada vez mais presente no cotidiano das pessoas, mesmo quando elas não percebem.

Se você declara imposto de renda, seus dados são processados por computadores do governo; se você tira passaporte, suas informações ficam cadastradas em um banco de dados da Polícia Federal (ou de outro órgão competente, de acordo com o país); se você faz compras no mercado, passa pelo caixa, que dá baixa dos produtos no sistema da empresa; para você usar o telefone, uma complexa rede de comunicação controlada por computadores é utilizada. Enfim, exemplos não faltam.

A Tecnologia da Informação, portanto, não é apenas sinônimo de modernidade. É, acima de tudo, uma necessidade dos novos tempos, afinal, a informação sempre existiu, mas não de maneira tão volumosa e aproveitável.

Escrito por Emerson Alecrim - Publicado em 24_02_2011 - Atualizado em 27_03_2013

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