Os desafios e avanços no mundo de banco de dados não relacionais, conhecidos pela sigla NoSQL, serão apresentados pelo palestrante Christiano Anderson, durante a programação da Latinoware 2013.
Anderson durante palestra ministrada no Fórum Internacional Software Livre (FISL)
Aficionado por tecnologia desde criança, o programador acompanhou o surgimento e a evolução da internet no Brasil. Ele é autor de diversas publicações nacionais sobre software livre e cultura digital, seus trabalhos são focados em desenvolvimento de mecanismos de busca textual,NoSQL, SEO e mídias sociais. Veja a entrevista com Anderson, sobre o que será apresentado na Conferência:
Quais novidades serão apresentadas este ano na Latinoware?
A ideia é mostrar as novidades no mundo de banco de dados não relacionais, que possuem uma abordagem diferenciada em relação a dados e permite desenvolver soluções mais adequadas para web2.0, como foco em escalabilidade e grandes volumes de informações.
Os bancos de dados não relacionais são conhecidos pela sigla NoSQL, que vem de “Not Only SQL” e representa uma alternativa ao modelo relacional (SQL), mas não é um movimento do contra, que pretende acabar com o conceito relacional. Pelo contrário, muitas soluções trabalham em conjunto com SQL e NoSQL, tirando o melhor de cada metodologia.
Por que é importante pensar em Big Data e quais os desafios que esse conceito enfrenta?
O mundo atual exige um processamento imediato de informações para os mais diversos fins. Um banco ou uma operadora de cartão de crédito precisa processar informações em tempo real, 10 minutos pode representar muito tempo e um prejuízo enorme caso uma fraude seja encontrada. Uma loja de comércio eletrônico precisa identificar padrões de consumo e indicar produtos relevantes para seus consumidores. Toda essa inteligência é processada em tempo real, esses dados não possuem uma modelagem e necessitam de lógicas complexas para processar, identificar e extrair informações relevantes para cada caso. Esses dados crescem de forma exponencial e cada vez mais precisa de processamento intenso. Isso é o Big Data. É algo indispensável para o sucesso de muitas empresas, como Amazon, Google, Facebook, etc.
Soluções de Big Data ainda são desconhecidas por profissionais de TI e empresas? Como está a evolução dessa tecnologia?
Hoje em dia existe um interesse grande por parte dos profissionais de TI, mas o mercado ainda é muito recente. Muita gente conhece um pouco de Big Data, mas ainda existem poucos profissionais especializados. O conceito Big Data é muito amplo, possui muitas áreas de conhecimentos específicos, é como medicina, um médico sabe um pouco de tudo, mas se especializa em uma área específica.
As principais soluções estão se tornando cada vez mais madura. É a típica área onde a maioria das aplicações são chamadas de “beta perpétua”, já que esse mundo vai evoluindo e as aplicações são adaptadas com base nas exigências atuais.
Como é a relação entre Big Data e privacidade/segurança na internet?
A privacidade está ligada diretamente ao usuário e quais informações ele disponibiliza para as mais diversas ferramentas, como Facebook, Google, Apple, Microsoft, etc. Ao aceitar os termos de uso dessas redes sociais e serviços, o usuário está automaticamente permitindo que essas empresas usem suas informações pessoais para as mais diversas finalidades, assim como traçar seu perfil, comportamento, o que gosta e até mesmo abrir essas informações para governo (como acontece no PRISM).
O Big Data é uma solução poderosa para identificar padrões de dados, mas falando de privacidade, o grande responsável é o próprio usuário que aceita os termos de uso de cada empresa e disponibiliza suas informações que serão usadas a critério de cada empresa.
Qual é a sua recomendação para um estudante que pretende começar a programar e se aprofundar em tecnologia de Software Livre, mas não sabe como começar?
É um universo muito amplo. Entre as áreas que englobam o Big Data, destaco: data mining, machine learning, armazenamento de dados, sistema de arquivos distribuído, alta disponibilidade, map reduce, infra e desenvolvimento. É possível conhecer um pouco de cada, mas o recomendado é sempre se especializar em uma área. O primeiro passo é ler um pouco de cada tópico, conhecer as tecnologias, que são muitas (Hadoop, MongoDB, Cassandra, Mahout, Pig, ZooKeeper, Habse, entre outros). Depois focar seu conhecimento naquela tecnologia que tiver maior interesse.